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电力大数据对电力数据进行分析挖掘,得到信息,然后将信息转化为知识,最后通过可视化展现与表达,与人们进行分享。
电力行业和大数据技术的结合,催生了像“电力大数据”、“能源互联网”、“智慧城市”等新兴概念。通过使用先进的传感器、控制设备和软件应用程序,将电力生产端、电力传输端、电力消费端的数以亿计的设备、机器、系统连接起来,形成了“物联基础”。大数据分析、机器学习和预测是这种互联网络实现生命体特征的重要技术支撑:通过整合运行数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等,进行大数据分析、负荷预测、发电预测,打通并优化电力生产和电力消费端的运作效率,需求和供应将可以进行随时的动态调整。智能发电、用电、储电设备,最终都将接入网络,借助信息流,形成自我优化的良性循环。
电力大数据的三种商业应用模式
对接智能电网优化需求响应
也就是通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合,充分挖掘客户行为特征,提高能源需求预测准确性,发现电力消费规律,提升企业运营效率效益。
对于电网企业来说,这个模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度,增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性,有效支撑决策管理。
能源数据综合服务平台
该模式通过建设一个分析与应用平台,集成能源供给、消费、相关技术的各类数据,为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中,电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势,具备成为综合服务平台提供方的条件。
支撑智能化节能产品研发
该模式主要将能源大数据、信息通讯与工业制造技术结合,通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析,设计开发出节能环保产品,为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式。
以智能家居产品为例,该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验,也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等方面发挥作用。正在美国走向普及的智能电表也 是一例,它具有电量结算功能,在整个电网范围内标识售电商和用户,可通过更换芯片更换售电商。该模式中,电网企业不一定具备产品研发优势,但可利用电力数 据采集与分析方面的优势,既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理,也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。
小结
与其说是大数据为智能电网、能源互联网的建设提供的机遇,还不如说是,智能电网、能源互联网的发展,必然依赖大数据技术的发展和应用。是能源产业本身的发展变革必然面对大数据的采集、管理和信息处理的挑战。因此,大数据技术,不仅仅是能源产业某个技术环节所需要的专门性的技术,而是组成整个能源互联网的技术基石。将全面影响到电网的规划、技术的变革、设备升级、电网改造,以及设计规范、技术标准、运行规程乃至市场营销政策的统一等方方面面,它支撑的正是整个未来新结构的精细化能量管理的电力系统。
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7月的浙江热浪袭人,电网负荷曲线持续攀升。7月4日,浙江全省最高用电负荷达12173万千瓦,冲破1.2亿千瓦大关的时间较去年提前了整整15天,杭州、绍兴等地电网负荷更是刷新历史纪录。据浙江省能源局预测,今夏浙江午峰和晚峰最高负荷将分别达到1.33亿千瓦和1.17亿千瓦,同比增长7.8%,电力保供面临“用
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