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提高用户服务水平
用户端的数据是一个待挖掘的金矿。大数据将各行业的用户、供电服务、发电商、设备厂商融入到一个大环境中,促成了电网企业对用户的需求感知,依据数据的分析来进行运行调度、资源配置决策,并基于分析来匹配服务需求。
在智能电网中,用户扮演的角色越来越重要,传统意义上被动的用户正在被主动的“能源生产/消费者(Prosumer)”代替。用户系统不仅可对内实现能源的生产和消费管理,并在一定的区域内实现能源交易,还将对外参与需求响应或作为虚拟电站参与调度运行。促进用户与电网的互动是提高大电网灵活性、进而提高其接纳大规模间歇性新能源的有效途径。了解用户用能特性,制定有效的政策和市场机制,是有效激励用户改善能效、参与需求响应、需求调度的途径。根据AMI数据(反映用户用能情况、用户分布式发电、储能系统和电动汽车的应用情况,参与电网互动情况),结合用户特征数据(住房、收入和社会心理)和社会环境数据(气候、政策激励等),可分析预测用户的能源生产和消费特征,为电网规划和运行方式安排提供参考;也可促进电力需求侧管理,鼓励和促进用户参与需求响应,实现与用户的高效互动,提高用户侧能效水平,改善用户用电体验,提高用户满意度。
提供政府决策支持
电网作为载体承载着能源与用能两大主体,它关联着诸多因素。今天的能源政策与机制应超出基于因果关系和条件评估的判断,需要以数据为基础、关联分析为依据的决策。如:电价特别是阶梯电价定位,基于综合用能行为数据和生产、生活各因素以及电力生产成本等多因素进行数据分析,才能有效地激活各个要素,实现最佳效果。再如新能源、分布式能源、电动汽车、需求响应等技术的大规模实施,不仅取决于技术成熟度和经济性,还取决于能源政策和各种激励机制是否有效。能源政策和机制是否有效,通常并没有普适性,而是应符合本国的实际、符合精准的感知和预测。
当前我国已开启新一轮的电力改革,一系列配套文件正在逐步出台。这些政策和机制是否有利于智能电网发展,应在政策条例的试行阶段进行分析和检验,大数据是最有效的手段。此外,电力与经济发展、社会稳定和群众生活密切相关,电力需求变化能够真实、客观地反映国民经济的发展状况与态势。通过分析用户用电数据和新能源发电数据等信息,电网企业可为政府了解全社会各行业发展状况、产业结构布局、预测经济发展走势提供数据支撑,为相关部门在城市规划建设、推广新能源和电动汽车、促进智慧城市发展等方面提供辅助决策。
支撑未来电网发展
国家电网公司站在全球能源发展高度,提出了全球能源互联网发展蓝图,以最大化地开发利用新能源,实现能源资源在全球范围的优化配置。未来电网具有长距离、广范围、泛在智能和共享互联的特点,将发生电网运行机制与商业模式的重构。在庞大而广泛的未来电网中,将呈现电源多样性、遍布性、时移性,负荷移动性、互动性,用能终端大量信息接入,各类管理终端大量介入,要求电网具有柔性和自适应能力,以满足送受端的时空变异和方式的多重复杂。在这种情况下,依靠传统的状态信号指令无法完成决策,需要复杂的负荷预测、分析及实时呈现,需要以大量的、多维的、高密度的数据来支撑预测、预警、机器决策和人工判断。在智能电网向更高阶段发展过程中,地域更加广泛,需基于全球数据实现能源电力大范围平衡来保障电网及其他系统的安全。这就是大数据对电网发展与未来电网目标实现路径的支撑。
电力大数据研究和应用及其面临的挑战
企业级大数据研究框架可分三个层次开展:第一层是基础理论研究,重点研究电力大数据知识体系和方法论;第二层是关键技术研究,重点研究IT技术和数据分析挖掘方法;第三层是应用研究,重点是各技术领域的详细需求分析、场景设计、分析模型和专业方法研究。
中国电力科学研究院自2013年启动了大数据研究与应用工作。在基础理论研究方面,开展了智能电网大数据理论基础和技术体系的研究,提出大数据发展驱动力和面临的挑战,分析重点应用领域,确定研究框架,制定出技术发展路线图。在关键技术研究方面,整合了业界主流的先进技术和数据处理理念,采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构,搭建了电力大数据平台,全面支撑电科院大数据研究工作。在应用研究方面,围绕支撑公司运营发展、服务电网用户、服务社会与政府三条主线开展了应用场景的研究工作。目前已在配电网可靠性关键因素分析、电网运营效能分析、关键时期电网供电保障预警分析、电力数据支撑宏观经济形势评价与预测、用户用电行为分析、城市电力地图等领域开展专题研究工作,并与多家网省电力公司合作开展研究成果落地的试点建设。
大数据在电网企业的研究和应用任重道远,特别是在基础数据获取、多领域数据融合和专业数据解析等各个层面存在诸多困难。如果说电网内部的数据问题尚且容易解决,那外部数据的获取则更为困难。展望未来的全球能源互联网和智能电网的发展,上述问题将更加突出。由于大数据是一项综合性技术,场景设计和应用开发过程需要多学科、多领域的合作,目前没有成熟的系统性的研究方法可采用,研究工作具有实验性和探索性,上述原因将导致在短期内难以获得令人信服的研究成果。
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