输变配用全领域信息物理电力系统有多强？南瑞大能源大数据系列连载（六）-第3页-北极星输配电网

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3跨领域信息物理系统(CPS)的协同分析

3.1信息物理电力系统领域的研究

电力系统内部数据源包括广域量测系统（WAMS）、数据采集与监控系统（SCADA）、用电信息采集系统、生产管理系统（PMIS）、能量管理系统（EMS）、配电管理系统、电力设备在线监测系统、客户服务系统、财务管理系统的数据；电网外部来源包括气象信息系统、地理信息系统、互联网、公共服务部门、经济运行发展及用电需求等。

现代电力系统要求统筹考虑经济、社会、环境等方面对电力的要求与影响，解决广义阻塞，优化能源、经济及环境的整体解决方案。为此，电力大数据除了对电力系统内部的发电、输电、变电、配电、用电及调度等不同环节之间数据的互联互通提出更高要求外，电力流、信息流、资金流、排放流、综合能源流、非能源的业务流之间的协调优化也需要在更广泛的多领域之间共享数据，提升数据价值利用水平。反映在电力流的不同环节中：

1）发电领域：提升能源转换效率，提高风光电预报精度，协调消纳大规模新能源及分布式能源，深度调节火电。

2）输电领域：提升能源输送能力及效率，提升在线监测、抵御自然灾害风险及自愈能力。

3）变电领域：提升变电侧状态感知、广域全景实时信息共享和网络优化、实时控制和智能化运行及资产全寿命管理。

4）配电领域：分布式电源及储能的友好接入，提升供电可靠率及配网控制水平，推进配电网能量流、信息流和业务流的融合及双向互动。

5）用电领域：实时电价及能耗，节能等用电服务模式，优化用电管理、用户能效诊断等增值服务。

6）调度领域：建设以数据驱动的智能调度体系，电力可靠性问题拓广到非电领域的影响。推进自动化、协调互动、科学组织生产，确保电网安全、经济、优质运行。

借助于数据统计、机器学习、传统数据挖掘、领域知识挖掘，以及数据可视化等技术，洞察并展现一些隐藏于大数据中的分布、关系、趋势、模式、规律及性质，从中获悉用户个性化用能需求与特性、能耗的时空分布等。

数据驱动的无模型分析适用于相对简单、直观、数据性明显的业务。分析智能表计数据，可获得用户的分类、行为特性及价格敏感度信息，有助于差异化服务需求。对于因果关系强的业务则必须与领域知识相结合，而涉及博弈行为时则需要依靠数学模型、多代理与实验经济学的混合仿真。由计算设备、通信网络、传感设备与各种固定或移动的物理设备协同，在计算机虚拟环境中同步构造了物理系统的镜像，从物理系统和信息系统的整体视角预警风险，推演决策。许多物理部件都将植入嵌入式控制设备并通过通信网络与控制中心互联，控制中心可以根据传感器网络收集到的系统内外信息，在线自适应地修改分散控制器的参数或流程，甚至信息系统的结构。在反复的沙盘推演基础上，协调众多个体和系统之间的优化，提高整个系统的功效。

3.2信息物理能源系统领域的研究

全球能源安全和气候变化问题迫切需要科学合理的能源整体解决方案。大能源观以电能为核心，将一次能源、二次能源、终端能源等环节视为整体，并计及与经济发展、社会文明、民生福利、气候环境、政策法规等的交互影响，来研究能源安全与能源经济。它以系统论的方法，可持续发展的理念，从全局、整体、历史、开放、普遍联系的视角统筹考虑能源发展与经济、社会、环境、外交等各方面的关系，推动能源发展方式转变。为此，需要构建一个融合开放的大能源数据平台，支撑经济环境、一次能源、管理政策、能源需求及用电方式变化等因素的统筹协调，协同解决广义阻塞问题。

在一次能源侧构建多元互补的综合能源系统，优化制氢等多类型、大容量、低成本、高效率、长寿命的综合储能系统以及就地可调负荷，以应对可再生能源的随机性及模糊性，减少弃风弃光。鼓励化石类能源加工的优化，分质分级利用，促进可再生能源与化石能源的协同生产。在能源输送环节协调建设及运行电网、热网、石油管网、天然气网、交通网。在终端能源侧构建与互联网深度融合，与分布式能源友好的冷热电三联供微网。通过能源流监测、管理和调度的网络化，推动分布式可再生能源的发展。

原标题：【观点】南瑞集团公司薛禹胜等: 大能源思维与大数据思维的融合（六）探索全新的数据分析方法

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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