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当前大数据的成功案例基本上局限于由数据驱动的统计分析领域, 例如网络商业、网络金融与面向消费的个性化服务。要让大数据技术真正融入通常由因果关系数据一统天下的物理系统分析领域, 思维方式需要重大变革。薛院士提出大能源思维与大数据思维的融合, 使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑, 包括: 广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储, 以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值, 并通过若干案例分析, 阐述基于数学模型的因果型数据、尚未掌握或并不存在因果关系的统计型数据以及参与者行为数据的融合, 体现大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。本文将连载,与大家分享主要内容。
延伸阅读:【连载】国电南瑞:大能源思维与大数据思维的融合(一)
大能源思维与大数据思维的融合
(二)电力系统大数据及信息能源系统的大数据平台
1问题的提出
从能源系统看,它包括电网和非电的能源网两部分;电力系统应该在能源的清洁替代与电能替代中有效地承上(一次能源)启下(终端能源),兼顾左右(与其他二次能源协调)。
从信息系统看,它包括专用通信网与互联网(Internet)两部分。专用网用于对信息安全性或实时性要求高处,但由于非开放式的接入,故不适合与广泛用户的互动;互联网用于开放场合,但信息安全及实时性差。显然,两者对于信息系统来说都不可或缺。
能源革命需要的是能源系统的全部组分与信息系统的全部组分的深度融合,即大能源系统与大信息系统组成的信息能源系统,而不是局限于它们的某个子集之间。但是,智能电网的研究范畴基本上局限于能源系统中的电力系统与通信系统中的专用网,因此其信息物理融合的概念也就局限于“电力生产信息+电力系统”。作为能源革命重要环节的“一次能源系统及终端能源系统”,以及作为信息革命重要环节的“网络金融及需求侧参与信息”却并没有得到应有的重视。
显然,目前的智能电网框架中的专用通信网的功能需要从电力系统扩展,不但涉及各种非电的能源环节,并且涉及相关的非能源环节,以更好地支持对电力可靠性及经济性的研究,并支撑综合能源安全、能源经济安全及环境安全。另一方面,开放的网络经济及广泛的用户参与都需要互联网的支持,互联网数据的管理与挖掘成为非常重要的任务。
整个能源行业在转型发展中面临的机遇和挑战,来自一次能源的压力、环境安全的紧迫性、电力系统内外复杂性的增加、运行环境及扰动事件的不确定性与风险的增大、经济与技术的发展、市场改革的要求。为了应对上述挑战,必须提高数据的及时性、完整性、一致性及信息安全防御能力,提高对数据的管控能力,消除数据壁垒、存储无序且不一致的现象,完善对外部环境、基础设施及人才队伍的掌控。
从传统的电力数据演变为电力系统大数据,跨领域的时空扩展将电力系统的界面条件从确定性变为时变性,同时也增加了多时间尺度的动态复杂性。涉及各类数据的采集、集成、存储、管理、知识挖掘、决策支持、可视展现等技术,也反映了电力及综合能源数据的管理、知识的挖掘和应用等一系列推进能源生产、转换、输送、消费方式的创新思维。其中的互联网数据大多为传统数据库不支持的非结构化类型,包括图片、视频、音频、地理位置信息、网络日志、博弈行为、金融动态、政策法规。数据的在线或实时处理,往往呈现出突发及涌现等非线性状态演变现象,难以预测。
为此,信息创新必须与能源革命在更高层次上深度融合,特别是在一次能源中的清洁替代及终端能源中的电能替代上,不但将协调优化的概念提升到综合能源流的范畴,也推动电能更主动发挥在一次能源与终端能源之间的核心纽带作用,实现能源生产模式与消费模式的革命。
但是,将大数据技术局限于互联网数据也是片面的。通过专用网或仿真网获取的数据,包括智能电网概念中已涉及者,以及有待外拓的非电能源领域与非能源领域中的数据问题,同样存在大量的挑战。既然讨论的是信息物理融合问题,那么其框架就更不应该在信息系统内部或能源系统的内部设立藩篱。
当前的研究都在一定程度上受限于物理系统中的藩篱或信息系统中的孤岛,例如:(1)稳定性与经济性的研究都针对给定的边界条件,不能真实反映上下游环节的变化对电力系统的影响;(2)充裕性问题被粗犷处理为固定比率的备用容量,无法适应大规模不确定性的可再生能源及充放电用户的入网;(3)决策过程基本无法考虑博弈行为的影响;(4)忽视了信息系统本身可靠性的影响;(5)缺乏对电力系统外部环节的自适应能力。
要突破上述藩篱与孤岛,就必须遵循以电力系统为核心环节的大能源系统在大数据时代下的发展理念,顺应管理体制及技术路线的变革。
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