能源互聯網背景下電力市場大數據應用探討

趙海玲 張勐

摘 要：能源是國家的命脈之源，關系這社會的和諧穩定和國民經濟的可持續發展。當前世界各國將能源作為戰略資源，其主要原因在于能源資源是有限的，尤其是以石油為代表的化石能源在人類的大肆開采中已經面臨枯竭，同樣我國也面臨這一嚴重問題。解決這一問題的關鍵在于尋找替代能源。光伏能源作為重要替代品，將成為未來能源產業發展的新思考。

關鍵詞：能源互聯網;電力市場;數據形態;大數據

引言

能源互聯網各項新技術的應用和新業態的發展使得能源網與信息網結合更加緊密，促進電力市場將有限的信息交互演變為多方參與的能力與信息對等交換，大數據管理的標準體系與安全規范也將面臨更高的要求。同時，能源互聯網中的各類市場主體以及各個系統節點的聯系將更加緊密，也對數據采集、傳輸與交互提出了更高的要求，電力市場建設面臨新的技術挑戰，電力交易運營數字化轉型升級迫在眉睫。

1電力市場的數據特征分析

1.1高實時性與高增長同步

能源生產、轉換和消費要求瞬間完成，在需求響應、源網荷儲互動等新業務的推動下，對廣域測控、快速響應及實時控制的數據要求會越來越高，電力市場將匯聚更多的實時數據。在發用電計劃進一步放開以及準入規則逐步放寬等背景下，市場主體的數量將呈現爆發式增長，市場活動產生數據的規模和種類勢必同步快速增長。

1.2數據與流量并行

一方面，能源互聯網背景下的電力市場更強調在互聯網技術支撐下的各方參與，“e-交易”平臺的推廣應用將電力市場生態圈應用由PC端擴展到了移動端，極大豐富了市場運營的參與途徑和業務支撐手段，同時也產生了巨大的交互壓力。另一方面，隨著5G技術的推廣與普及，物聯網建設成本進一步降低，車聯網、智能電表等終端數據接入交易系統已成為市場發展的必然趨勢，帶來了更大的在線流量，電力市場數據與流量并行將成為新的形態特征。

1.3多時間尺度的流式數據發展

中長期電力市場的交易周期根據歷史數據演化趨勢可劃分為周、月度、季度以及年度4個時間尺度，現貨市場的到來將交易周期進一步細分至日前、日內和實時平衡。市場數據在不等長的時間尺度內表現形式既相互關聯又存在一定的差異性。以往的中長期電力交易數據多以某一時間片段的形式出現，未來“中長期+現貨”的電力市場數據將會出現大量持續產生的流式數據序列業務場景，如需求響應可調節負荷運行數據、充電樁等物聯網設備的全天候監測數據等。隨著現貨市場的建設推進以及物聯網技術的快速發展，多時間尺度的流式數據將成為電力市場數據形態的重要特征。

1.4數據內容向相關領域快速擴張

中國電力市場發展正處于由電能量交易向電力交易轉變的階段，后期將逐步開設輔助服務市場、容量市場、輸電權交易及金融衍生品交易等，數據內容將不再局限于電力系統和市場運營等方面，而會根據市場發展需要快速匯集融合社交、金融以及上下游產業鏈等相關領域的數據內容。

2電力市場大數據應用關鍵技術

2.1數據集成、傳輸及存儲技術

從業務驅動的數據環境到以數字化運營為目標的電力市場大數據，多級市場協同運營以及跨領域的時空擴展使得電力市場的數據形態從確定性向時變性演化，大數據應用面臨新的技術挑戰，其中數據集成、傳輸及高性能存儲是大數據關鍵技術中的共性技術。

大量多態異構數據的集成是大數據應用的基礎，當前的研究主要集中于如何突破物理系統中的藩籬或信息孤島的限制。電力市場的大數據集成不僅需要滿足海量數據的接入能力，還面臨集成內容高維尺度的動態管理問題，特別是移動終端的廣泛應用，使得大量數據同時帶有時空間標志，進一步增加了集成技術的復雜性。因此，電力市場的數據集成一方面需要發展靈活、可擴展的技術體系，另一方面還需要加深對數據標準、數據規范的研究。

電力市場各個環節的數據采集以及市場主體的在線交互將會帶來海量數據傳輸。同時，中國分級運營的電力市場架構也帶來了大范圍、多層級的數據傳輸需求，未來多源多態數據流傳輸對網絡的流量支撐和通信延時都提出了更高的要求。發展數據壓縮技術可以減少數據傳輸量及提高存儲效率，計算機通信領域對此進行了研究并取得了諸多成果，積累了一定的實踐經驗。另外，借鑒調度數據

專網的建設經驗，開展電力市場數據專網的建設研究，也是解決上述問題的一種思路。

數據的高效存儲是影響大數據應用的重要因素，當前主流的大數據應用多采用HadOOp框架，HadOOp分布式文件系統（HDFS）和非關系型數據庫HBase共同組成了大數據解決方案。面對復雜的數據環境，電力市場大數據要考慮各種技術條件下存儲性能和存儲空間的相互影響。對實時業務和高速計算任務采用內存數據庫或高性能實時庫;對關鍵核心業務的數據處理采取并行倉庫的模式;對海量歷史數據以及半結構化、非結構化數據采用HDFS處理。

2.2大數據展現技術

電力市場大數據展現技術包括可視化、空間信息流和歷史流展示技術等，具體指市場全景展示、市場運行實時監測、市場運營分析展示、各類終端屏幕互動與虛擬現實等技術。電力市場數據種類繁多，關聯指標復雜，加之市場服務未來的雙向互動需求，需要利用多種可視化技術來提升數據的直觀性和可視性，加強以圖形為中心的交互方式，助力用戶進行數據洞察并向用戶提供高附加值的內容增值服務，從而提升大數據的應用價值。

可視化技術主要應用于電力市場的可視化報表和可視化分析，可顯著提升市場運營的效率。電力市場可視化不僅要結合業務場景為用戶提供基于度量和指標定義的圖表服務，還需要結合統計關系、因果關系與博弈關系等實現可視化與數據存儲之間的松耦合關聯，為用戶提供便捷的過濾、比較和關聯分析等可視化服務，挖掘更深層次的市場規律和事件聯系。

空間信息流展示技術主要體現在市場運行與地理信息系統（GIS）的結合上，早期研究將開放式軟件的概念引入GIS軟件中，實現了可以在此基礎上進行功能擴展和二次開發的開放式可視化平臺。未來，電力市場的空間信息流展示將基于已實現的電網簡化模型，為ATC優化出清等業務場景提供可視化決策支撐。

2.3監視數據。我國的光伏電站多建在人口

稀疏的荒漠地帶、海洋區域。這種電站建設現狀造成了日常設備的巡檢和故障診斷壓力負擔倍增。當然隨著“互聯網+”理念的提出，依托互聯網技術，為實現電站的遠程智能監控提供了可能。在這一技術的背景下，依托智能化技術進行自動化的日常巡檢，有助于降低運營難度和車本，同時提升電站運營穩定性和安全性。

結束語

當前電力市場的大數據應用應結合大流量、多維尺度的數據形態和趨勢特征構建適應廣域數據來源的集成傳輸、分析處理以及數據展現的技術體系。大數據應用的設計需要統籌考慮業務中臺與AI技術在電力市場應用的未來方向，可以采取“云計算+中臺”模式設計架構融合的總體可執行框架。本文分析構建了市場主體用戶畫像分析、信息精準推送和征信評估與分析等業務應用模型，對降低信息不對稱的市場效率負面影響和電力市場信用風險管理等工作提供了新思路、新方法，為大數據技術在電力市場的進一步實踐提供了借鑒。

參考文獻

[1]董朝陽，趙俊華，文福拴，等.從智能電網到能源互聯網：基本概念與研究框架[J].電力系統自動化，2014，38（15）：1-11.

[2]曹軍威，楊明博，張德華，等.能源互聯網：信息與能源的基礎設施一體化[J].南方電網技術，2014，8（4）：1-10.

[3]郝勇，曹祥盛.光伏智能電站建設與運維管理的探討[J].大眾標準化，2020（21）：240-241.