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二.电力大数据应用展望
2.1 应用背景
(1)能源互联网的推进
2011美国著名学者杰里米•里夫金在其著作《第三次工业革命》中,首次提出了能源互联网(Energy Internet)的愿景。如今,能源互联网的概念已像起于青萍之末的风,席卷全球!能源互联网本质上是通过能源互联、信息互联、能源与信息融合、构建复杂交互式网络与系统,其特征为可再生,分布式、开放、互联与智能。而大数据应用是其重要一环。
(2)《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》
国务院日前印发的《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》针对“互联网+智慧能源”专项中指出,““推进能源生产智能化”,“鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测,开展精准调度、故障判断和预测性维护,提高能源利用效率和安全稳定运行水平”。
(3)“国际能源变革论坛”苏州宣言
2015年11月5-7日,国家能源局,江苏省政府和国际能源署在苏州举办了“国际能源变革论坛”,并联合发表了《苏州宣言》。宣言中提到“探索能源互联网发展对能源变革的作用,推进两者之间的协同发展,对能源大数据的管理与利用进行前瞻性研究”。
2.2 应用模式
对于电力领域来说,要实现电力设备的数字化和智能化,就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等,建立起一套高效、稳定的电力大数据采集、监测、管理、分析与服务系统,从而为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。并且在大数据及云计算技术的支撑下,电能双向传输才能更有针对性,形成供需的动态平衡。
可以根据数据来源,将电力大数据管理系统分成用户管理系统、电网运行管理系统、企业管理系统;相应地,电力大数据也有三种商业模式可以挖掘,即智能化节能产品、电力大数据服务平台和优化需求侧响应。以上介绍的案例,Opower侧重于用户端管理,而AutoGrid侧重于企业级管理。
2.2 关键技术
电力大数据的发展也需要一些关键技术的支撑,(1)大数据传输及存储技术:电力系统各个环节的运行数据及设备状态在线监测数据将会带来海量数据传输和存储问题(2)实时数据分析及处理技术:在未来的电力系统环境中,从发电、输变电环节,到用电环节,都需要实时数据处理,借助电力大数据的分析技术可以从电力系统的海量数据中找出潜在的模态与规律,为决策人员提供决策支持。(3)大数据展示技术:包括可视化技术、空间信息流展示技术、历史流展示技术等。
三.结语
在能源互联网+新电改的背景下,在大数据+云计算的新时代,依托电力大数据的电网将迈进全景实时电网的时代。大数据必然会助力电力工业的发展,成为电力工业发展的驱动器。
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