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【观点】能源互联网中大数据技术能做什么?

2016-04-21 09:21来源:电力系统自动化作者:刘世成 张东霞 朱朝阳等关键词:能源互联网大数据能源革命收藏点赞

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2.4能源服务与交易

包括:(1)用能行为分析。主要指:用户能效管理、客户热点关注分析、缴费渠道分析三个方面;(2)用能平衡、需求响应与市场交易。基于能源互联网大数据,通过对电力等能源企业生产运行方式的优化、对间歇式可再生能源的消纳以及对全社会节能减排观念的引导,达到节约能源和保护环境的长远目的;通过调整不同类型的企业、居民用户在需求侧响应中的比例,从而确定最佳的需求侧响应策略;通过与外界数据的交换,挖掘用户能耗与能源价格、天气、交通等因素所隐藏的关联关系,为决策者提供多维、直观、全面、深入的预测数据,主动把握市场动态。

2.5提供社会服务

包括:(1)支撑政府的宏观经济分析。通过汇聚大量用能企业及居民用户的用能数据,可以支撑地方政府开展区域性的宏观经济分析,可以帮助政府机构了解本地区的经济状况,对本地区的短期经济发展趋势进行预判,并通过大数据技术中的各类预警模型,通过模拟调整一系列的参数,制定适合本地区的政策;(2)支撑政府能效决策。帮助电网及政府机构更好的掌握企业的用能情况,明确区域能耗的实际水平,对企业能效管理的政策、技术标准等进行调整,从而预测区域能耗水平的变化趋势,支撑电网公司与政府机构制定更合理的政策法规。

3研究框架

大数据在能源互联网中的应用可以分为数据采集、数据清理、数据存储及处理、数据分析、数据解读,以及数据应用六个环节,每个环节的关键技术构成了大数据的技术体系。

能源互联网大数据的研究体系可分为三个层次。第一层是大数据相关理论;第二层是技术层面,包含了现有的和即将发展和产生的数据存储、处理和分析技术;第三层是大数据的应用层面。

(1)基础理论研究。大数据的基础理论正在形成中,给能源互联网大数据的研究提供新的理论和方法,新理论的形成又将带动新技术的发展;

(2)能源互联网大数据关键技术研究。能源互联网大数据关键技术包括数据的获取、集成和融合、数据质量控制、存储、处理和分析等多个方面。需要在现有的数据集成与融合技术的基础上,结合能源互联网大数据的异构性、冗余性和相关性等特性,研究大数据的数据融合和集成方法,以有效地解决能源互联网大数据获取的全面性和一致性问题;

(3)能源互联网大数据应用研发。在应用层面,需要针对能源互联网相关技术领域,开展大数据技术应用需求分析、场景设计、分析模型、专业方法的研究。

能源互联网是能源生产、配送、消费系统和信息通信系统高度融合的复杂大系统,由于能源互联网具有多能、开放、交互和共享等特征,外部环境和参与者的特性对其规划和运行也将产生重大的影响。能源互联网大数据研究及其应用刚刚起步,仍面临很多困难,需要在政府的大力支持和组织下,制定合理的发展战略,多方通力合作,才能稳步推进,获得应有的成效。

原标题:【观点】中国电科院 刘世成, 张东霞等: 能源互联网中大数据技术思考
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