基于大数据架构的综合能源监控系统平台技术研究

为供能服务商、企业用户以及政府机构提供更好的综合能源信息服务至关重要,因此越来越多的能源大数据中心已启动建设和运营,以促进广泛的数据汇聚融通、共享交换和大数据分析。给出了一种基于大数据架构的综合能源监控系统平台设计方案。首先,梳理了综合能源监控系统平台的需求及架构设计;其次,分析了综合能源监控系统平台设计的关键技术,包括数据的采集和传输、海量数据的建模和存储、数据监测和质量提升、数据共享交换流程机制等,实现大数据情况下的高效应用;最后,通过综合能源监控系统平台的核心功能的开发,以及在我国多个省市的实际应用效果分析,验证了所提技术的有效性。     

能源大数据中心建设与应用研究

能源革命与数据技术深度融合,能源数字经济与能源数字化转型同步发展,数字助力能源创新发展已成必然趋势,开展能源革命,建立高效的能源体系,充分发挥能源大数据巨大价值潜力,有力支撑政府科学决策、推动能源行业变革、服务国家治理优化具有重大意义。因此,近两年能源大数据中心建设与应用吸引了国内外学者和科研工作者的广泛关注,在能源大数据中心建设、产品应用、平台运营等方面开展了一系列的研究和示范。     

交通能源融合大数据平台架构与应用

交通系统的深度电气化和新型电力系统的快速发展加强了交通系统和能源系统的耦合,交通网与能源网呈现深度融合的趋势。两网的数据融合是实现两网高效交互及协同运行的关键技术。基于交通能源互联网的理念,提出交通能源融合大数据平台架构。对交通能源融合大数据平台在数据融合、分析、应用、安全方面所面临的挑战与难点进行分析,总结归纳大数据平台建设所需的关键技术。结合交通能源互联网在实际工程项目中的初步探索,给出交通能源融合大数据平台的典型应用方向。最后,对交通能源融合大数据平台的应用前景进行展望。     

基于工业互联网的智慧能源服务系统架构研究

简述智慧能源系统及架构设计的现状与问题。提出了基于工业互联网的智慧能源服务系统,实现多元设备泛在接入、监视控制、电动汽车有序充电、储能充放电管理等功能。首先提出基于"泛在物联网+互联网"的智慧能源服务系统的总体架构,接着阐述了其技术架构和集成架构。最后介绍了系统的示范应用,系统已在国网总部部署,与营销业务、智慧车联网平台等系统互联互通,实现数据和资源共享。在平台基础上构建电动汽车和储能设备有序充放电应用,在北京、上海、河南等地试点,验证了该系统的实用性和有效性。     

能源大数据应用中心功能体系及应用场景设计

能源大数据在推动能源资源按需流动和能源结构优化转型方面具有巨大的潜在应用价值。在调研国家能源信息系统和能源行业企业大数据平台的基础上,以河南省能源大数据应用中心为范本,明确了能源大数据应用中心的发展定位,提出了“三大平台、两大体系”的架构设计、安全防护和数据全过程管控方案。针对政府、企业、公众3类服务对象,梳理了多元化应用分析体系的开发思路和建设蓝图,并以辅助政府决策和便民服务的场景为例,介绍了能源大数据应用场景的功能设计方案。     

大数据技术在能源互联网的应用

针对能源互联网的发展现状,指出了大数据在能源互联网中的重要性,从技术和管理手段两个方面提出了能源互联网中大数据应用的可实施性,通过大数据技术实现整个能源互联网多种能源系统的信息共享、交互。根据能源互联网的发展,提出了将大数据技术与能源互联网相融合,在可再生能源、储能系统、灾害预警、状态检修、能源服务等领域给出了应用的可能。     

面向能源系统的数据科学:理论、技术与展望

以多能源互补协调、"信息—物理—社会"系统深度融合为特征的大能源系统正在出现。因此,急需对面向能源系统的数据科学及大数据挖掘理论与技术开展深入研究。在此背景下,初步探讨了数据科学及其在大能源系统中的应用。首先介绍了数据科学的基本理论,并着重讨论了统计学习理论及数据质量理论的重要性。接着,介绍了深度学习、转移学习和多源数据融合等大数据挖掘技术的新进展。最后,对数据挖掘技术在能源系统中的应用现状做了简单回顾,并展望了未来能源系统数据挖掘研究中值得关注的若干问题。     

数字化、智能化电气实验室的服务框架

将实验室内试品管理、试验过程、试验数据、设备状态数字化、网络化、可视化,能提高试验效率和设备 安全管理水平.利用大数据技术对实验室的数据进行搜集、挖掘、处理以及应用,可实现客户需求预测、设备状态评 估和寿命预测、产品开发建议以及试验技术咨询等增值服务.文章介绍了 XIHARI建设的数字化、智能化电气实验 室的服务框架,重点阐述了试验委托系统、物流系统、智慧能源及设备监控系统、数据采集系统以及大数据平台的设 计思想、基本架构和各系统之间的内在联系。     

基于社会结构理论的能源数字化产品探索

随着能源领域的加速变革,能源互联网的建设将引领能源领域布局新产业,推动数字化转型。能源云平台的建设与运营已积聚包含电、水、冷、热等多种类型的海量能源数据,利用大数据和人工智能技术,以社会热点、用户需求为导向,为了最大限度发挥能源数据的价值,通过依托中国社会结构的理论基础,挖掘能源数据潜力,在社会治理、经济发展、环境保护等多种维度,形成如电力经济指数、复工复产指数、能耗分析等多种形式的数字化产品,可有效促进能源产业上下游价值共创共享,催发新的能源生态关系和治理体系,为能源数字化转型提供有效途径,助力社会经济的高质量健康发展。     

基于图计算的主动配电网综合能源服务技术支持系统

电网企业正大力推进综合能源服务发展,坚持以电为核心、多能互济,传统配电网正在逐步成为必须为大量可控资源提供综合能源服务的主动配电网,迫切需要研发主动配电网综合能源服务技术支持系统。文章首先介绍融合数据管理、分析计算和可视化展示于一体的图计算平台的特点,并在此基础上,提出了基于"电网一张图"理念的时空数据管理平台和图数据库查询应用实现机制的综合能源服务支持系统的技术架构;研发了基于图机器学习的10kV配变负荷/分布式光伏发电预测技术,基于快速图并行计算技术的配电网仿真分析技术,基于虚拟电厂理念的分布式资源优化控制管理机制,基于知识图谱的电网设备质量跨系统全生命周期管理技术。期待这些新的技术从数据管理规模、分析计算性能和互动式可视化展示等方面能为正在蓬勃发展的主动配电网综合能源服务事业提供新的技术选择。     

大能源思维与大数据思维的融合(一)大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节,藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代,支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合,使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑,包括:广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇,在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上,归纳电力大数据的特点。针对综合能源,通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合,构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统,并通过若干案例,反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。     

能源互联网的概念及发展模式

通过解析能源互联网的概念,分析了发展能源互联网的可行性,提出基于大数据与云计算、基于分布式能源的2种能源互联网模式将形成新的创新、新的业态,能够解决能源与环境的问题。基于大数据与云计算的大型能源互联网,是能源系统未来发展的远景目标,需要一个实现的过程;而基于分布式能源的微型能源互联网,更加符合当前电力系统发展实际,已经在我国具备一定的实践基础,并将成为当下能源系统发展的重点。     

能源互联网的概念及发展模式

通过解析能源互联网的概念,分析了发展能源互联网的可行性,提出基于大数据与云计算、基于分布式能源的2种能源互联网模式将形成新的创新、新的业态,能够解决能源与环境的问题。基于大数据与云计算的大型能源互联网,是能源系统未来发展的远景目标,需要一个实现的过程;而基于分布式能源的微型能源互联网,更加符合当前电力系统发展实际,已经在我国具备一定的实践基础,并将成为当下能源系统发展的重点。     

能源互联网的概念及发展模式

通过解析能源互联网的概念,分析了发展能源互联网的可行性,提出基于大数据与云计算、基于分布式能源的2种能源互联网模式将形成新的创新、新的业态,能够解决能源与环境的问题。基于大数据与云计算的大型能源互联网,是能源系统未来发展的远景目标,需要一个实现的过程;而基于分布式能源的微型能源互联网,更加符合当前电力系统发展实际,已经在我国具备一定的实践基础,并将成为当下能源系统发展的重点。     

能源互联网的概念及发展模式

通过解析能源互联网的概念,分析了发展能源互联网的可行性,提出基于大数据与云计算、基于分布式能源的2种能源互联网模式将形成新的创新、新的业态,能够解决能源与环境的问题。基于大数据与云计算的大型能源互联网,是能源系统未来发展的远景目标,需要一个实现的过程;而基于分布式能源的微型能源互联网,更加符合当前电力系统发展实际,已经在我国具备一定的实践基础,并将成为当下能源系统发展的重点。     

能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨

能源互联网是能源发展的必然趋势.文中从电力市场交易运营数字化转型升级的愿景出发,结合电力市场的数据形态,探讨了大数据采集存储、分析处理以及数据展现等方面的关键技术.提出以"云计算+大中台"的技术路径实现电力市场业务中台、大数据中台、人工智能中台的整合架构体系,并基于能源互联网背景下的电力市场交易业务分析,阐述了电力市场大数据应用的若干业务场景.     

智慧城市综合能源系统数字孪生技术及应用

传统城市向智慧城市的转型发展对能源系统提出了新的要求,建设数字化、互动化的综合能源系统是重要的应对思路之一。在先进信息技术的驱动下,综合能源系统的数字化与信息化水平不断提升,但如何充分发挥其技术价值仍需要探索。该文围绕综合能源系统的数字孪生技术,对其在智慧城市发展中的需求、价值与意义进行了分析,对其基本技术框架和技术挑战进行了探讨,对相关的关键技术问题进行了阐述,并围绕综合能源系统数字孪生在系统规划、运行、控制以及与城市多领域协同交互等方面的应用进行了展望,希望能够为综合能源系统数字孪生技术的未来发展与应用提供一些思考和借鉴。     

基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究

随着智能电网建设的不断推进,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据,如何快速挖掘出有价值的信息,指导企业发展并服务社会民生,显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电信息采集系统采集用电数据,建立大数据云平台,通过BP神经网络算法等大数据分析方法,提高线损治理成效,实现负荷的准确预测,并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望,对未来电力能源大数据的深化应用有重要的指导意义。     

综合能源架构下的块数据应用服务

综合能源系统是新一代能源系统的重要组成部分,涵盖供电、供热、供气及供水等多项能源系统,集成了多种形式的功能、能量转换和储能设备,构建以能源数据为核心的块数据应用服务体系,以能源数据的融合推动整体数据的跨行业融合,是未来智慧城市发展的必要途径。文章基于能源数据创新服务模式及支撑技术,重点研究综合能源下块数据流动性强、关联性复杂、价值发现与再造的循环性的特征,分析符合块数据特性的多元化综合服务体系和技术架构体系,提出征信服务、综合用户画像、能源城市规划等面向政府、企业、个人、综合能源服务商的智能化、差异化的块数据应用服务场景,精准对接城市综合能源管理系统,为未来更多的智能城市示范应用的推广提供新模式。     

基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术

针对传统间歇性能源海量数据处理技术的局限性,提出了基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术,利用廉价的商用计算机组成集群,对海量数据进行并行处理,确保了海量数据处理的可靠性、低成本、高效能和扩展性,并对该技术的平台实现进行了论述。最后通过实验对比不同数据平台下海量数据处理的效率,验证了基于MapReduce模型的间歇性能源海量数据处理技术的高效性。