蔡澤祥,李立浧, ,劉平,徐敏,陳澤興,張勇軍,韓永霞,許愛東
(1. 華南理工大學電力學院,廣州 510641;2. 南方電網(wǎng)科學研究院有限責任公司,廣州 510080)
在全球迫切需要實現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型的發(fā)展潮流下,“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源已成為廣受能源領(lǐng)域關(guān)注的熱點,能源網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合是解決當前能源問題,重塑全球能源格局的重要變革力量[1]。能源大數(shù)據(jù)融合了海量能源數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)[2],是構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源的重要手段。它集成多種能源(電、煤、石油、天然氣、供冷、供熱等)的生產(chǎn)、傳輸、存儲、消費、交易等數(shù)據(jù)于一體,是政府實現(xiàn)能源監(jiān)管、社會共享能源信息資源、促進能源體制市場化改革的基本載體[3,4]。同時,能源大數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)開放共享為核心理念,是應用互聯(lián)網(wǎng)機制與技術(shù)改造傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的最佳切入點,是推進能源系統(tǒng)智慧化轉(zhuǎn)型升級的有效手段。進一步地,能源大數(shù)據(jù)是打破行業(yè)壁壘,促進各種能源系統(tǒng)融合的助推劑,將催生一批智慧能源新興業(yè)態(tài),亦是實現(xiàn)能源行業(yè)轉(zhuǎn)型升級、打造新的經(jīng)濟增長點的關(guān)鍵技術(shù) [5~7]。
為此,本文從能源大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本內(nèi)涵出發(fā),闡述了能源大數(shù)據(jù)的基本架構(gòu)及典型特征,總結(jié)了國內(nèi)外大數(shù)據(jù)在能源領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀,并探討了目前我國能源大數(shù)據(jù)建設(shè)中所存在的問題。立足現(xiàn)存問題,對我國下一步能源大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的布局提出了若干發(fā)展建議,以支撐“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源戰(zhàn)略發(fā)展。

圖1 能源大數(shù)據(jù)基本架構(gòu)
大數(shù)據(jù)是以整個數(shù)據(jù)集合為研究對象的一項綜合技術(shù),是傳感技術(shù)、信息通信技術(shù)、計算機技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)與專業(yè)領(lǐng)域技術(shù)的結(jié)合,是對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析技術(shù)的繼承和發(fā)展[8~10]。隨著我國“互聯(lián)網(wǎng)+”在能源行業(yè)的深入發(fā)展,所衍生的“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源融合互聯(lián)網(wǎng)的思維和技術(shù),改造傳統(tǒng)能源的生產(chǎn)、傳輸、消費、轉(zhuǎn)換、交易等全產(chǎn)業(yè)鏈,依托能源大數(shù)據(jù)技術(shù),形成能源與信息高度融合、互聯(lián)互通、透明開放、互惠共享的新型能源體系。面向“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源的能源大數(shù)據(jù)基本架構(gòu)由應用層、平臺層、數(shù)據(jù)層以及物理層組成,如圖1所示。
能源大數(shù)據(jù)的物理層包括了能源生產(chǎn)、能源傳輸、能源消費全環(huán)節(jié)以及每一環(huán)節(jié)的各類能源裝備。通過裝設(shè)在能源網(wǎng)絡(luò)和能源裝備的傳感器裝置和能源表計獲取系統(tǒng)運行信息及設(shè)備健康狀態(tài)信息,并將數(shù)據(jù)信息交由智能運營維護與態(tài)勢感知系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示、狀態(tài)監(jiān)測、智能預警和故障定位等功能。信息通信與智能控制系統(tǒng)則負責能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)、各設(shè)備間的通信以及控制。所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)均與氣象環(huán)境等外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)一同存儲在能源大數(shù)據(jù)的專用數(shù)據(jù)庫中,以進一步加工并用于能效情況評價、風險辨識評估以及能源經(jīng)濟利用分析等功能中?;谀茉创髷?shù)據(jù)技術(shù)可實現(xiàn)能源生產(chǎn)側(cè)的可再生能源發(fā)電功率的精準預測并協(xié)同電–氣–冷–熱的多樣化能源優(yōu)化配置;在能源傳輸側(cè)實現(xiàn)智能化的能源網(wǎng)絡(luò)在線運營維護,有效監(jiān)控能源系統(tǒng)的運行狀態(tài),自動辨識故障位置;為能源消費側(cè)的用戶提供能效分析與能效提升服務(wù),并可整合能源消費側(cè)的各類負荷資源,實現(xiàn)需求側(cè)響應,充分提高能源利用效益。
本文以表1所示的用電大數(shù)據(jù)為例分析能源大數(shù)據(jù)的主要特征。能源大數(shù)據(jù)一般從多個數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)信息,如用電大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源形式包括用戶層面的企業(yè)報表以及設(shè)備層面的電能表計乃至系統(tǒng)層面的各類控制與運營維護系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息。與傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化量測數(shù)據(jù)相比,每類數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)采集所覆蓋的范圍大小不一,數(shù)據(jù)信息聚焦的時空尺度有別,在數(shù)據(jù)多樣性方面呈現(xiàn)出明顯的多源異構(gòu)特征[11]。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源全環(huán)節(jié)傳感信息采集裝置與能源設(shè)備中的海量應用,使得能源大數(shù)據(jù)的量級達TB至PB級甚至EB級以上;另一方面,能源大數(shù)據(jù)強調(diào)數(shù)據(jù)采集的時效性與全面性,所獲得的數(shù)據(jù)采集頻率在分鐘級以內(nèi),數(shù)據(jù)增長速度快。此外,為了更好地應用于“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)不再僅局限于過去的統(tǒng)計分析與周期報表制作環(huán)節(jié),而是被進一步加工、分析與利用,并在用戶用能特性與潛力的挖掘、源–荷特性的預測分析、能源市場交易以及其他增值服務(wù)等方面得到充分應用。

表1 用電大數(shù)據(jù)主要來源形式
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)思維逐步與能源系統(tǒng)實現(xiàn)融合,能源行業(yè)開始意識到能源大數(shù)據(jù)在能源行業(yè)全環(huán)節(jié)的巨大應用潛力,新時代對促進可再生能源的發(fā)展、激發(fā)能源行業(yè)的跨界融合活力與創(chuàng)新發(fā)展動力具有重大的意義。能源大數(shù)據(jù)技術(shù)有利于政府實現(xiàn)能源監(jiān)管、社會共享能源信息資源,是推進能源市場化改革的基本載體,也是貫徹落實國家“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展戰(zhàn)略、推進能源系統(tǒng)智慧化升級的重要手段,同時在為助力跨能源系統(tǒng)融合,提升能源產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新支撐能力,催生智慧能源新興業(yè)態(tài)與新經(jīng)濟增長點等方面發(fā)揮積極的作用。
能源大數(shù)據(jù)的應用領(lǐng)域主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
能源大數(shù)據(jù)在政府決策領(lǐng)域的應用主要體現(xiàn)在能源規(guī)劃與能源政策制定兩個方面。在能源規(guī)劃方面,政府可通過采集區(qū)域內(nèi)企業(yè)與居民的用電、天然氣、供冷、供熱等各類用能數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取和分析用能用戶的能效管理水平信息與用能行為信息,為能源網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃與能源站的選址布點提供技術(shù)支撐。此外,基于用能數(shù)據(jù)、地理信息以及氣象數(shù)據(jù)可分析區(qū)域內(nèi)的基本能源結(jié)構(gòu)與能源資源稟賦,為實現(xiàn)能源的可持續(xù)開發(fā)與利用提供指導方向。在能源政策的制定方面,政府可利用大數(shù)據(jù)分析區(qū)域內(nèi)用戶的用能水平和用能特性,定位本地企業(yè)的能耗問題,研究產(chǎn)業(yè)布局結(jié)構(gòu)的合理性,為制定經(jīng)濟發(fā)展政策提供更為科學化的依據(jù);另一方面,依托能源大數(shù)據(jù)對能源資源以及用能負荷的信息挖掘與提煉,為政府制定新能源與電動汽車補貼方案、建立電價激勵機制等國家和地方政策提供依據(jù),也為政府優(yōu)化城市規(guī)劃、發(fā)展智慧城市、引導新能源汽車有序發(fā)展提供重要參考。
在能源生產(chǎn)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用目前主要集中在可再生能源發(fā)電精準預測、提升可再生能源消納能力等方面。由于可再生能源具有天然的間歇性與隨機性,需要合理進行儲能等靈活性資源配置規(guī)劃并依賴可靠、可信的功率預測信息安排電源的運行方式,以充分降低可再生電源對電網(wǎng)的沖擊影響,減少棄風棄光現(xiàn)象,并保證供電可靠性。目前,國內(nèi)遠景能源科技有限公司以實現(xiàn)風電與光伏的智慧化能源生產(chǎn)為目標,融合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及機器學習技術(shù)打造的EnOSTM平臺每天處理將近TB級的數(shù)據(jù)量,在可再生能源功率預測水平及控制精度等方面領(lǐng)先業(yè)內(nèi)同行。此外,國外學者利用大數(shù)據(jù)對氣象統(tǒng)計、地理圖像等信息研究風場選址以及提升設(shè)備運行壽命的自動發(fā)電控制等方面進行了深入的研究[12,13]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在能源生產(chǎn)領(lǐng)域的不斷融合,可以通過互聯(lián)網(wǎng)整合區(qū)域內(nèi)所有風場功率預測的可用數(shù)據(jù),打破單一風電場孤立預測的傳統(tǒng)模式,有利于實現(xiàn)預測信息的開放交互,進一步提升可再生能源預測的服務(wù)質(zhì)量[14]。
隨著能源消費側(cè)的可再生能源滲透比例不斷提高以及微電網(wǎng)系統(tǒng)的逐漸成熟,能源用戶從傳統(tǒng)消費者的角色向產(chǎn)銷者的角色過渡。有效整合能源消費側(cè)可再生能源發(fā)電資源、充分利用電動汽車等靈活負荷的可控特性以及參與電力市場的互動交易并實現(xiàn)利潤最大化,是目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源消費領(lǐng)域的熱點研究問題[10]。對此國內(nèi)外已對能源消費終端的大數(shù)據(jù)技術(shù)實際應用開展了有益的探索。美國的C3 Energy和Opower公司運用大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)了分析引擎平臺和用能服務(wù)平臺,為用戶提供用能服務(wù),為實現(xiàn)需求側(cè)響應提供重要支撐[15]。德國的E-Energy項目為促進可再生能源預測、能源服務(wù)商業(yè)模式的開發(fā)以及能源交易等提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的有效解決方案[16,17]。我國“全國智慧能源公共服務(wù)云平臺”于2015年2月啟動,目前已有14個省市單位簽約構(gòu)建智慧能源地方分平臺。該平臺主要提供能源數(shù)據(jù)采集和分析功能,通過云平臺建立實時設(shè)備管理數(shù)據(jù)平臺,打造新的銷售模式,從而獲得高性價比的產(chǎn)品和解決方案,目標是實現(xiàn)降低用能成本,提高能源利用效率,打破政府和金融機構(gòu)各自封閉的信息孤島,掌握真實透明數(shù)據(jù),實行有效的監(jiān)管和調(diào)控。
隨著能源大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源系統(tǒng)的深度擴展,將在能源網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控與運維、能源市場化交易等方面催生一批嶄新的智慧能源服務(wù)新業(yè)態(tài)。在能源系統(tǒng)的運維方面,基于廣域量測數(shù)據(jù)的態(tài)勢感知技術(shù)已應用于智能電網(wǎng)的輸配電站的在線運營維護中,實現(xiàn)實時事件預警、故障定位、振蕩檢測等功能[18,19]。此外,風電、光伏等可再生能源電站硬件繁雜、選址分散,需借助大數(shù)據(jù)技術(shù)根據(jù)機組回傳數(shù)據(jù)分析監(jiān)測各零件的磨損、疲勞情況,據(jù)此在線預測和判定設(shè)備的運行狀態(tài),有助于簡化大規(guī)模監(jiān)測系統(tǒng)的部署,及早防范潛在的故障因素[20]。展望未來,能源系統(tǒng)融合必將擴大設(shè)備規(guī)模與能源網(wǎng)絡(luò)的復雜程度,而且隨著電力市場的逐步放開完善,將在同一區(qū)域內(nèi)涌現(xiàn)多家售電主體。這將導致運營區(qū)域和電力資產(chǎn)分散,配備專業(yè)運維隊伍缺乏經(jīng)濟性,因此傳統(tǒng)的集中式運營維護模式難以適應能源系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。通過引入互聯(lián)網(wǎng)共享理念,利用互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)分布式運營維護,依據(jù)運營維護需求與地理信息匹配專業(yè)運營維護商將是未來能源大數(shù)據(jù)所衍生的新業(yè)態(tài)模式。
另一個值得關(guān)注的是能源大數(shù)據(jù)技術(shù)對能源交易市場建設(shè)與完善的重要推動作用。目前,國內(nèi)外的能源大數(shù)據(jù)在能源交易方面的實際應用仍處于起步階段。英國國家電網(wǎng)在美國的紐約布法羅醫(yī)學院校區(qū)建立了微型光伏售電交易市場試點,運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對該區(qū)域內(nèi)的光伏、儲能與用戶負荷實現(xiàn)優(yōu)化匹配,并提供發(fā)電資源的定價服務(wù)[21]。隨著能源大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源生產(chǎn)、傳輸、消費各環(huán)節(jié)的深入發(fā)展與逐漸成熟,可為能源行業(yè)提供開放、共享的能源信息平臺,推進能源自主靈活交易,使得能源價格信息能夠直接反應供需關(guān)系,引導資源進行優(yōu)化配置,促進公平、公開、共享的能源市場環(huán)境的形成。此外,通過能源大數(shù)據(jù)技術(shù)可有效引導各類高效能源技術(shù)根據(jù)需求和技術(shù)特點優(yōu)化組合,形成各類能源交易與增值服務(wù)等綜合能源服務(wù)新模式。
目前,隨著新型傳感器、新的傳輸機制(如多址技術(shù)、擴頻技術(shù)等)、光纖傳輸技術(shù)、數(shù)據(jù)預處理技術(shù)等的發(fā)展,信息系統(tǒng)通信質(zhì)量在不斷地提升,基于能源數(shù)據(jù)分析處理的能源系統(tǒng)決策在不斷地推進能源系統(tǒng)優(yōu)化,在能源生產(chǎn)、傳輸、消費等環(huán)節(jié)已得到初步的應用和實踐。但由于在信息管理機制、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、信息安全等方面仍面臨瓶頸,能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)與應用程度較低,成為制約能源系統(tǒng)“互聯(lián)網(wǎng)+”升級的瓶頸。目前能源大數(shù)據(jù)利用現(xiàn)狀所存在的主要問題可概括為以下幾點。
海量能源數(shù)據(jù)的獲取是建設(shè)能源大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),但能源領(lǐng)域普遍存在的信息孤島問題卻成為推進能源數(shù)據(jù)資源整合的一個重要制約因素。
一方面,在電力、煤炭、石油、天然氣、供冷/熱等能源企業(yè)信息化的進程中,由于缺乏有效的統(tǒng)一管理機制,造成能源企業(yè)存在多套獨立的能源管理系統(tǒng),通過各自的傳感器可以采集單獨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。但由于各系統(tǒng)架構(gòu)、協(xié)議等不一致,各自采集的數(shù)據(jù)無法共享,制約了能源大數(shù)據(jù)進一步地分析與挖掘。另一方面,傳統(tǒng)電力及其他能源系統(tǒng)長期保持著各自規(guī)劃、獨立運行、條塊分割的局面,跨系統(tǒng)間的行業(yè)壁壘嚴重,封閉了不同能源系統(tǒng)之間的信息互通,使得信息孤島問題進一步突出,制約了能源大數(shù)據(jù)的發(fā)展。
大數(shù)據(jù)需要從底層芯片到基礎(chǔ)軟件再到應用分析軟件等信息產(chǎn)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的支撐,在這一系列基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上,我國能源信息基礎(chǔ)設(shè)施仍存在短板。
一方面,無論是在傳感技術(shù)、新型計算平臺、分布式計算架構(gòu)方面,還是大數(shù)據(jù)處理、分析和呈現(xiàn)方面,我國能源信息技術(shù)與國外均存在較大差距,難以適應電力行業(yè)乃至能源行業(yè)的多源、多態(tài)及異構(gòu)數(shù)據(jù)的廣域采集、高效存儲和快速處理。以表1的智能電網(wǎng)用電數(shù)據(jù)為例,其來源包括了企業(yè)統(tǒng)計、量測表計、供電公司以及第三方能源公司,從數(shù)據(jù)量級、覆蓋范圍、數(shù)據(jù)顆粒度以及可獲得性等方面比較均有較大差異。
另一方面,能源信息數(shù)據(jù)開發(fā)應用意識不強,一體化系統(tǒng)中采集了大量的能源數(shù)據(jù),但將現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資源優(yōu)勢,用于提高能源系統(tǒng)的優(yōu)化運行水平,仍有待加強。如表1的用電數(shù)據(jù)中供電公司數(shù)據(jù)獲取量大、集中程度高,但僅用于供電公司業(yè)務(wù)范圍,數(shù)據(jù)價值潛力仍亟待充分挖掘。
能源系統(tǒng)的開放、兼容和互聯(lián)必然伴隨著風險,目前整個能源系統(tǒng)的安全形勢仍然嚴峻,特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在能源系統(tǒng)的應用,開放互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)和信息與物理組件的交互使得能源系統(tǒng)面臨著巨大的安全挑戰(zhàn)[22,23]。能源大數(shù)據(jù)是建立在能源數(shù)據(jù)公開、共享的基礎(chǔ)之上,因此,能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)與應用需加強能源信息安全防御能力。另一方面,能源大數(shù)據(jù)技術(shù)將用戶大量用能信息進行集聚,很可能造成隱私泄露。在能源大數(shù)據(jù)建設(shè)中,協(xié)調(diào)共享與安全是必須首先解決的重大課題。
由硬件資源、基礎(chǔ)軟件、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)集成、計算支撐、應用支撐、安全管控等環(huán)節(jié)推動能源與大數(shù)據(jù)的融合。采用統(tǒng)一能源信息采集、集成、存儲標準,解決多源數(shù)據(jù)異構(gòu)所帶來的信息孤島問題。加強廣域多時間尺度的能源數(shù)據(jù)及相關(guān)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的采集、傳輸和存儲,以及從這些大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中快速提煉出深層知識并發(fā)揮其應用價值,同時加強可視化、人機交互技術(shù)的應用,實現(xiàn)能源大數(shù)據(jù)的易用性。此外,還需加強能源信息安全建設(shè),落實信息安全技術(shù)防護和管理措施,切實保障能源信息安全。
加強多能源網(wǎng)絡(luò)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革:補齊多能源物理互聯(lián)和信息互聯(lián)的基礎(chǔ)設(shè)施短板,推進電、氣、熱等能源網(wǎng)絡(luò)及其信息架構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)調(diào)建設(shè)。完善能源大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)信息建設(shè),推動透明電網(wǎng)/能源網(wǎng)發(fā)展,重點攻關(guān)基于能源大數(shù)據(jù)的智能決策,推進能源生產(chǎn)、傳輸、消費全過程信息透明及智慧化,實現(xiàn)能源系統(tǒng)高比例可再生能源的消納及終端能效提升。
進一步放開能源用戶側(cè)、配售側(cè)、需求側(cè)市場:配電、售電由增量市場擴大到存量市場;油氣配售市場允許民營和外資資本進入;通過用戶側(cè)的市場機制,催生出一批能源金融、第三方綜合能源服務(wù)等新興業(yè)態(tài),倒逼能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,推進能源生產(chǎn)方式和能源利用方式的智能化變革,提升全社會綜合能源效率。在市場化改革下,消除不同能源行業(yè)之間的壁壘,真正推動能源大數(shù)據(jù)建設(shè)。
通過政策導向、資金扶持、平臺建設(shè)、市場設(shè)計,完善市場法律法規(guī),形成長效機制:加快制定并完善能源產(chǎn)業(yè)市場法律法制,試點能源產(chǎn)業(yè)市場負面清單制度。構(gòu)建能源生產(chǎn)、存儲、傳輸、交易、消費、增值服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈,完善能源產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu),形成國家級、區(qū)域級、用戶級等不同應用范圍的能源大數(shù)據(jù)平臺,利用其公開共享的數(shù)據(jù)資源,培育發(fā)展智慧能源新業(yè)態(tài),帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)升級,促進智慧能源產(chǎn)業(yè)形成新的經(jīng)濟增長點。
能源大數(shù)據(jù)的建立對貫徹我國“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展戰(zhàn)略,加快多能系統(tǒng)深度融合,促進能源市場化改革具有重大意義。本文通過調(diào)研我國能源大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀,分析認為存在以下三個主要問題:
(1)由于各能源系統(tǒng)間存在的行業(yè)壁壘導致信息交流渠道缺失,無法實現(xiàn)跨能源系統(tǒng)的信息互聯(lián)互通;
(2)能源系統(tǒng)具有高度的特殊性與復雜性,目前大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施與基本技術(shù)仍難以適應其應用需求;
(3)能源系統(tǒng)的安全運行關(guān)乎國計民生,實現(xiàn)能源大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)與信息安全仍是亟待解決的難題。
為此,本文針對上述三個問題提出了促進我國能源大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的四條建議:
(1)在信息與物理的層面上,應全面考慮能源系統(tǒng)的運行特點與數(shù)據(jù)特征,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)與能源系統(tǒng)的融合;
(2)在基礎(chǔ)設(shè)施層面上,以建設(shè)透明電網(wǎng)、透明能源網(wǎng)為目標,推動能源信息架構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與完善;
(3)在能源體制層面上,切實推動能源市場化改革,以打破能源行業(yè)壁壘為契機,推動多種能源系統(tǒng)信息的互聯(lián)互通;
(4)在產(chǎn)業(yè)頂層設(shè)計層面上,以政策法規(guī)為引導,培育新興能源產(chǎn)業(yè)生態(tài),促進能源大數(shù)據(jù)的發(fā)展與成熟。
[1] 李立浧, 張勇軍, 陳澤興,等. 智能電網(wǎng)與能源網(wǎng)融合的模式及其發(fā)展前景 [J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2016, 40(11): 1–9.Li L C, Zhang Y J, Chen Z X, et al. Merger between smart grid and energy-net: Mode and development prospects [J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(11): 1–9.
[2] Jiang H, Wang K, Wang Y, et al. Energy big data: A survey [J].IEEE Access, 2016 (4): 3844–3861.
[3] 劉敦楠, 唐天琦, 趙佳偉,等. 能源大數(shù)據(jù)信息服務(wù)定價及其在電力市場中的應用 [J]. 電力建設(shè), 2017, 38(2): 52–59.Liu D N, Tang T Q, Zhao J W, et al. Big energy data information service pricing and its application in electricity market [J]. Electric Power Construction, 2017, 38(2): 52–59.
[4] 黃小慶, 陳頡, 田世明,等. 電動汽車充電站規(guī)劃、運行中的大數(shù)據(jù)集成應用 [J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016, 40(3): 762–767.Huang X Q, Chen J, Tian S M, et al. Big data integration for optimal planning and operation of electric vehicle charging stations [J].Power System Technology, 2016, 40(3): 762–767.
[5] 張勇軍, 陳澤興, 蔡澤祥, 等. 新一代信息能源系統(tǒng):能源互聯(lián)網(wǎng)[J]. 電力自動化設(shè)備, 2016, 36(9): 1–7.Zhang Y J, Chen Z X, Cai Z X, et al. New generation of cyber-energy system: Energy Internet [J]. Electric Power Automation Equipment, 2016, 36(9): 1–7.
[6] 田世明, 欒文鵬, 張東霞,等. 能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)形態(tài)與關(guān)鍵技術(shù)[J]. 中國電機工程學報, 2015, 35(14): 3482–3494.Tian S M, Luan W P, Zhang D X, et al. Technical forms and key technologies on energy Internet [J]. Proceedings of the CSEE,2015, 35(14): 3842–3894.
[7] 陳啟鑫, 劉敦楠, 林今, 等. 能源互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式與市場機制(一) [J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2015, 39(11): 3050–3056.Chen Q X, Liu D N, Lin J, et al. Business models and market mechanisms of energy Internet (I) [J]. Power System Technology,2015, 39(11): 3050–3056.
[8] Naimi A I, Westreich D J. Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think [J]. Mathematics & Computer Education, 2013, 47(17): 181–183.
[9] McAfee A, Brynjolfsson E, Davenport T H, et al. Big data: The management revolution [J]. Harvard Business Review, 2012,90(10): 60–68.
[10] Zhou K, Fu C, Yang S. Big data driven smart energy management:From big data to big insights [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016 (56): 215–225.
[11] 張東霞, 苗新, 劉麗平,等. 智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展研究 [J]. 中國電機工程學報, 2015, 35(1): 2–12.Zhang D X, Miao X, Liu L P, et al. Research on development strategy for smart grid big data [J]. Proceedings of the CSEE, 2015,35(1): 2–12.
[12] Billinton R, Gao Y. Multistate wind energy conversion system models for adequacy assessment of generating systems incorporating wind energy [J]. IEEE Transaction on Energy Converstion,2008, 23(1): 163–170.
[13] Kaldellis J. Optimum autonomous wind–power system sizing for remote consumers, using long-term wind speed data [J]. Applied Energy, 2002, 71(3): 215–233.
[14] 魯宗相, 徐曼, 喬穎,等. 風電功率預測的新型互聯(lián)網(wǎng)運營模式設(shè)計 [J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016, 40(1): 125–131.Lu Z X, Xu M, Qiao Y, et al. New Internet based operation pattern design of wind power forecasting system [J]. Power System Technology, 2016, 40(1): 125–131.
[15] 劉世成, 張東霞, 朱朝陽,等. 能源互聯(lián)網(wǎng)中大數(shù)據(jù)技術(shù)思考 [J].電力系統(tǒng)自動化, 2016, 40(8): 14–21.Liu S C, Zhang D X, Zhu Z Y, et al. A view on big data in energy internet [J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(8):14–21.
[16] B.A.U.M. Consult Gmbh. Smart Energy made in Germany [R].Munich: B.A.U.M. Consult Gmbh, 2012, 17–33.
[17] 王喜文, 王葉子. 德國信息化能源(E-Energy)促進計劃 [J]. 電力需求側(cè)管理, 2011, 13(4): 75–76.Wang X W, Wang Y Z. Introduction of German smart grid “E?Energy” project promotion [J]. Power Demand Side Management,2011, 13(4): 75–76.
[18] Liu Y, Zhan L, Zhang Y, et al. Wide-area measurement system development at the distribution level: An FNET/GridEye example [J].IEEE Transactions on Power Delivery, 2015, 31(2): 721–731.
[19] Zhou D, Guo J, Zhang Y, et al. Distributed data analytics platform for wide-area synchrophasor measurement systems [J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7(5): 2397–2405.
[20] 彭小圣, 鄧迪元, 程時杰, 等. 面向智能電網(wǎng)應用的電力大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù) [J]. 中國電機工程學報, 2015, 35(3): 503–511.Peng X S, Deng D Y, Cheng S J, et al. Key technologies of electric power big data and its application prospects in smart grid [J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(3): 503–511.
[21] Magavern S. Greening the buffalo niagara medical campus [R].New York: The Open Buffalo Innovation Lab, 2015.
[22] Becker T, Curry E, Jentzsch A, et al. New horizons for a data-driven economy: Roadmaps and action plans for technology, businesses,policy, and society [M]. London: Springer International Publishing, 2016.
[23] 李存斌, 李小鵬, 田世明, 等. 能源互聯(lián)網(wǎng)電力信息深度融合風險傳遞:挑戰(zhàn)與展望 [J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2017, 41(11): 17–25.Li C B, Li X P, Tian S M, et al. Challenges and prospects of risk transmission in deep fusion of electric power and information for energy Internet [J]. Automation of Electric Power Systems, 2017,41(11): 17–25.