淺談能源互聯網中大數據技術的應用

楊 鴿，馮黎兵，鄭嘉龍

（四川水利職業技術學院，四川 崇州 611231）

0 引 言

隨著化石能源的日益枯竭、環境破壞的日趨嚴重，全球各國都在尋求清潔、綠色、環保的可再生能源。可再生能源因存在隨機性和波動性特點，難以接入傳統的能源網絡系統，產生了“并網難”、設備利用率低、能源浪費等問題[1]。于是，能源互聯網應運而生。

能源互聯網是一種全新的智能能源體系，以發展綠色低碳能源為宗旨，利用互聯網思維和技術改造傳統能源系統，同時融合“遠距離、大容量”能量傳輸技術與新型可再生能源，以實現能源信息更好的互聯互通和開放共享。因此，能源互聯網成為推進全球能源體系建設，促使以清潔可再生能源為主體的能源格局的重要助推力[2]。

大數據作為當今的技術熱點，采用新一代處理模式高效獲取并分析海量信息。大數據集合了分布式存儲、并行處理、云計算、數據倉庫、實時流計算、數據可視化以及非關系型數據庫等針對海量數據處理的新技術[3]。在如今的“互聯網+”時代，大數據被廣泛應用到營銷、交通、醫療及企業管理等各行各業。能源系統是其重要應用領域，一方面能夠保障能源互聯網的高效運行，另一方面能提升運行質量，發揮其最大能效，減少能源的消耗。

本文綜述了能源互聯網的相關概念、基本特征和重要技術應用，強調了當前大數據技術對能源互聯網建設的重要性，提出了面向能源互聯網的大數據體系架構，列舉了部分國內能源互聯網大數據應用的研究成果，最后指出了能源互聯網大數據研究需要各方合作才能獲得成效。

1 能源互聯網

能源互聯網是基于互聯網、融合信息網和能源網的優勢而形成的巨大“廣域網”，以互聯網技術帶動能源行業信息的互聯互通，實現行業中各種資源的開放共享，是互聯網+能源的深切體現[4]。它以電力系統為核心，以互聯網為支點，以可再生能源為主體，與天然氣網絡、交通網絡[5]等相關體系融合構成龐大的多網絡系統。

能源體系和互聯網技術能夠融合，是以兩者的特性和實際應用為根據的。從經濟和當前技術應用角度來看，在現有能源體系中，電力能源系統已處于十分重要的位置，并且已建成了相對于其他能源方式的大規模傳輸網絡。從某種角度上看，當前的電力系統網絡是最具有互聯網特征的網絡。以上這些優勢決定了電力能源在諸多能源類型中將會起到樞紐作用。同時，電力網絡將成為能源轉化和利用的核心平臺，是能源互聯網中的關鍵物理基礎[6]。作為一種全新的能源模式，能源互聯網通過互聯網技術實現大范圍的“源-網-荷-儲”統籌管理。基于能源體系和互聯網的特性，融合而成的能源互聯網具有接納多元能源的包容性，接納多方用戶參與的開放性，跨學科多方位的系統性，涉及能源各環節、用戶數量巨大的泛在性，橫縱向聯合、優化高效的互動性，管控全過程的智能性。

文獻[7]指出能源互聯網與其他形式的電力系統相比具有4個關鍵特征——可再生能源高滲透率、非線性隨機特性、多源大數據特性和多尺度動態特性。針對能源互聯網在設計、運行以及管理過程中以及4個特征帶來的問題，提出了需要解決的6大關鍵技術，分別是先進儲能技術、固態變壓器技術、智能能量管理技術、智能故障管理技術、可靠安全通信技術和系統規劃分析技術，并對各項關鍵技術涉及的其他問題進行了進一步探討。

能源互聯網為實現其能源優化配置和發展綠色能源的目的，對能量管理系統提出了新要求。文獻[8]針對這個問題進行了具體分析，并建立了分層遞階式能量管理控制架構，如圖1所示。通過能源互聯網的調度中心部門發揮全局調度作用，各類能源局域網的智能能量管理系統間采用分布式能量協調方式進行局部調度，并呈現出一個能量管理系統的設計實例。

圖1 分層遞階式能量管理系統示意圖

2 大數據與能源互聯網

能源互聯網是各類能源生產、分配、消費和信息交互高度融合的龐大系統，加之能源互聯網自身的開放性、共享性和包容性等特征，外部環境和用戶設計、操作也會對其產生重大影響。因此，可將能源互聯網當做一個由內部和外部數據共同構成的大數據系統。

大數據技術應用在能源互聯網中，主要體現在發電、輸電、變電、配電、用電及調度環節的數據分析和決策支持。在發電環節，主要為優化電源結構，提高功率預測方面的準確性和可靠性；在輸電環節，主要為實現輸電過程監測和狀態評價系統的智能化，提高監測評價系統的準確性和可靠性，優化輸電線路運維工作等；在變電環節，主要為提高系統信息的開放和共享程度，提升能源效能的綜合利用，改進變電設備的智能化巡檢等；在配電環節，主要為在更高程度上提高配電工作的智能化，加強配電網絡中能量流動、信息流動和業務流動的雙向互動等方面；在用電環節，主要為解決龐大數據量存儲速度慢、重要數據分析時效差等難題；在調度環節，主要為提高當前電網在線實時安全分析和控制手段效率，解決在線實時穩定計算在應對大數據綜合分析中性能較差等難題。針對上述各個環節的問題，為了能夠進一步促進大數據技術應用服務于能源互聯網建設，提出了基于數據源層、數據管理層、數據計算層以及數據應用層構成的專門面向能源互聯網的大數據體系架構[9]，如圖2所示。

圖2 面向能源互聯網的大數據體系架構

數據源層：主要采集電力數據、燃氣網數據、熱力網數據和其他數據。

數據管理層：該層對關系數據庫、實時數據庫等實現存儲管理，對相關業務模型及其使用的數據進行模型管理，從而實現統一的數據集成管理。

數據計算層：根據電力大數據和歷史數據挖掘、實時計算等滿足數據應用層需要。

數據應用層：該層通過業務模式創新服務于能源互聯網建設。

目前，大數據信息的采集對于能源互聯網的建設已經較為完善，而對數據的分析處理較為薄弱，海量的信息資源沒有得到充分利用，對后續的決策沒有提供足夠的參考。隨著能源互聯網的逐步推進，數據信息將呈現指數性猛增，將進一步加劇處理能力不足與數據指數增長間的矛盾[10]。

3 大數據在能源互聯網中的應用研究

國內對大數據在能源互聯網中應用早已展開了廣泛研究，有的甚至已建立模型，以利于后續的實際應用。文獻[11]針對清潔能源的開發利用，分析了5個典型應用場景——能源生產和消費預測、新能源政策分析和評價、參與者行為分析、運行方式安排、安全風險分析。文獻[12]設計了分布式電源云服務與大數據分析平臺業務架構、應用架構、數據架構及物理架構，用于支撐不同地區、不同用戶的定制化服務和平臺的智能化管理。文獻[13]依托北京延慶智能電網創新示范區建設工程，結合當地新能源的結構組成特點，構建了應用于城市能源互聯網的智能電網框架模型，分析了分布式智能管理和開放式的公共服務模式，為未來城市能源互聯網的管理和商業模式提供了新途徑。文獻[14]針對電網系統中存在的設備用戶種類繁多、特性存在差異大等問題，對配電網實行全景監測的系統架構，將軟硬資源層作為基礎，數據整合層進行數據收集，業務邏輯設計及數據分析層進行數據分析，功能實現層完成不同角度、場景的功能任務，從而實現多維度全景立體監測，為配電網的規劃、建設和運維提供決策依據。針對電網規劃過程中不確定因素的數學模型類型不一致情況，文獻[15]提出了考慮可再生能源出力概率模型和預測負荷區間模型的輸電網規劃方法。該方法涉及的模型使用大數據并結合相關函數和算法建立，體現了大數據技術在能源互聯網中的應用。

4 結 語

大數據的分析處理技術是能源互聯網建設進程中至關重要的環節，關系到能源互聯網能否真正實現“替代、互聯、對等、開放、協調、智能”。我國對能源大數據的相關研究尚處于落后階段，迫切需要加大發展力度，開展相應課題研究，建設一系列示范標準，以趕超世界能源互聯網研究水平。