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案例分析:电力行业如何拥抱大数据
以电力大数据的先行者——AutoGrid为例
1、正确姿势
AutoGrid的核心为其能源数据云平台——EnergyDataPlatform(EDP),创造了电力系统全面的、动态的图景。
类似于高级搜索引擎或天气预报算法,AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富,进行数据集成,并建立其使用模式,建立定价和消费之间的相关性,并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP,公共事业单位可以提前预测数周,或只是分,秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业,以避开用电高峰。同时,电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源,如太阳能,风能的并网,最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。
DROMS(DemandResponseOptimizationandManagementSystem,需求响应优化及管理系统)为AutoGrid的需求响应管理工具。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控(SCADA)系统获得实时数据,结合配电系统的物理特性,基于机器智能,分析产生对单一负载的精确预测,在需求响应要求产生之前介入,迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外,对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。
2、优化需求管理
当电力需求侧管理日益成为电力运营的一个重要部分时,电力大数据的应用也变得日益重要。通过电力大数据的采集、分析及应用,可以帮助电网各端匹配电力供应和需求,降低电网各端的成本。
AutoGrid的客户覆盖发电端、输电端、配电端、用户,可以帮助电网各端匹配电力供应和需求,降低电网各端的成本。AutoGrid的能源数据云平台EDP,收集并处理其客户接入智能电网的智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备的数据,面向其用电客户提供DROMS,获取能量消耗情况,预测用电量,结合电价信息实现需求侧响应,生成需求侧管理项目的分析报告,提升客户全生命周期的价值收益;面向电网运营者提供DROMS,可提供需求响应应对策略,预测发电情况和电网动态负荷,预测电网运行故障,改善客户平均停电时间和系统运营时间,从而实现电网优化调度,减少非技术性损失,降低运营成本。
来自于ARPA-E项目的支持,AutoGrid还开发了一套软件来监测电力在电网中的流动,帮助公用事业公司更好地满足实时电力需求。在需求高峰期,公共事业公司可以让精打细算的消费者知道他们在能源领域是如何花费的或要求具有环保意识的消费者主动减少自己的能源消耗。从而公共事业公司可以更好地快速有效地管理对电网的需求和供给的波动。
由于在需求响应的突出表现,AutoGrid被美国NavigantResearch列为2014年度需求响应领军企业。
3、建立能耗图景
基于EDP和DROMS,AutoGrid可以为客户提供一个大规模的、动态的、不间断的、供能范围内的整体能耗图景。利用该能耗图景,公共事业公司可以可以实时“看”到本地区的能耗,以更好的进行电力控制。当数据不断被累积,AutoGrid就能提供秒前、分钟前甚至周前的用电预测,可以帮助电力企业客户实现不影响舒适度和生产率情况下的优化排产计划。因此,AutoGrid提供的不仅是能量消耗动态图,它提供的还是需求侧响应的应对方案。
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