大資料分析技術在新型智慧能源建設中的應用

智慧一概念已經提出很多年，這是一種全新的能源形式，包括符合生態文明和可持續發展要求的相關能源技術和能源制度體能源這系。智慧能源是以網際網路技術為基礎，以電力系統為中心，將電力系統與天然氣網路、供熱網路以及工業、交通、建築系統等緊密耦合，橫向實現電、氣、熱、可再生能源等 “ 多源互補 ” ，縱向實現 “ 源、網、荷、儲 ” 各環節高度協調，生產和消費雙向互動，集中與分佈相結合的能源服務網路。其依託網際網路、物聯網、大資料、雲端計算等新技術對能源的生產、儲存和使用進行實時監測、資料分析和最佳化處理，並透過數字化、網路化、智慧化手段，實現能源的安全、高效、綠色、智慧應用。

智慧能源已經是我國重要的戰略方向。國家在近年釋出了一系列相關政策，明確提出提高可再生能源的利用率，都在指向新型、更智慧化的能源體系建設。大資料、人工智慧在行業轉型過程中至關重要，值得深入研究、重點把握。截至去年底，我國能源行業大資料應用市場規模已達 8.29 億元人民幣，近 5 年投資規模都有較大增長。

智慧能源體系的架構

智慧能源體系由下至上可以分為能源層、網路層和應用層，如圖所示。

其中，能源層主要是進行能源的生產、轉換、傳輸和利用，包括化石燃料的發電、清潔可再生能源的多能轉化、電力利用等 ; 網路層主要是透過廣域佈局的智慧感測進行能源相關資料的採集和傳輸，利用網際網路技術，實時獲取海量資料 ; 應用層主要是利用大資料、雲端計算、人工智慧等技術進行能量資訊的資料共享，主要包括能源裝置的執行狀態和各能源系統的實時運轉狀況等，主要實現途徑是對海量資料資訊進行分析和處理，從而搭建能源交易平臺來對各種能源交易進行資料支撐，承擔能源網際網路的資訊採集、管理方案、能源交易等方面的執行工作。

大資料在能源生產端的應用

能源生產端主要是指煤炭、石油、天然氣、太陽能、風能、地熱能等一次能源和電力、汽油等二次能源。隨著新能源技術的不斷髮展，分散式發電方式不斷接入，打破了原有電網執行管理的模式，不但需要考慮負荷側的波動，還要考慮新能源出力的間歇性。在此背景下，智慧能源中大資料應用眾多，涉及電網安全穩定執行、節能經濟排程、供電可靠性、經濟社會發展分析等諸多方面。

以光伏發電方式為例，光伏大資料的應用主要集中在線上預測、發電量模擬、實時監測、裝置預警和診斷、資源排程、電力交易以及需求響應等方面。對光伏行業來說，大資料分析是貫穿始終的。從前期規劃到電站投資建設、後期運營，以及整個資產全生命週期的管理都可以透過資料分析、數字化的模型為各個環節提供量化的分析和決策服務，服務於投資商、生產商、運營公司等各類角色。

另外，風力發電與光伏發電類似，都具有波動性和間歇性，大規模併網執行會影響電力系統執行的安全穩定，而且在高風力等級條件下還可能造成風機損壞，所以以數值天氣預報模型為基礎，結合實時氣象資料、電站執行狀態資料等，透過大資料建模分析可大幅提高電站執行的安全性和電力系統的穩定性。

大資料在能源消費端的應用

能源消費端主要包括所有的電力使用者，電力改革及電力產業鏈的細化推動著電力交易品種、交易週期、交易方式、競爭格局等因素髮生了顯著變化，電力使用者需求更加多樣，同時也對發電企業、售電公司的能力提出新的要求：如何適應這些變化，細分使用者，提出差異化的服務 ; 如何規避交易風險，提升服務能力等，這些是目前普遍關注的問題。

消費端管理伴隨著行業轉型的壓力而來，無論是電源端還是電網端，其核心就是如何利用負荷資源化進行有效管理，反饋給電源和電網端，達到供需匹配靈活的目的。屆時售電公司的綜合服務除了滿足使用者的能源需求，還需要為使用者提供降低能耗、提高能效等解決方案，透過智慧終端，及時為使用者推送電價資訊、節能貼士、當地天氣及交通情況等附加服務，拉近與使用者的距離。藉助大資料，售電公司可以根據使用者的生活習慣作出更優的電力調配計劃。

負荷預測作為電網電量管理系統的重要組成部分，其預測誤差的大小直接影響電網執行的安全性及可靠性，較大的預測誤差會給電網執行帶來較高的風險。現階段負荷預測主要是透過負荷歷史資料，利用相似日或者其他演算法預測負荷的大小，短期預測精度較高，中長期精度較差。隨著電網採集資料範圍的增加，利用大資料技術可以將氣象資訊、使用者作息規律、宏觀經濟指標等不同種類的資料，透過抽象的量化指標表徵與負荷之間的關係，實現對負荷變化趨勢更為精確的感知，提高預測精度。如果新能源預測誤差較大，則需要在新能源設施周邊建立配套的常規能源作為備用，以彌補新能源預測精度方面的不足。作為備用的常規電源，長期不能工作在最佳執行點，將造成其發電效率低以及能源的浪費。

大資料促進 “ 源網荷儲 ” 協同排程

在電力市場不斷完善的背景下，可以不透過調節常規電源的出力，而是利用市場手段，使得一部分使用者主動削減或者增加一部分負荷去平衡發電側出力的變化，即透過需求側管理實現系統電量平衡。若要達到 “ 網源荷 ” 協調最佳化排程需要大量的輔助資訊，如新能源出力波動大小、電網線路輸送能力、負荷削減電量的範圍、實時電價等，其中每個因素又受很多條件的影響，因此是一個非常複雜的電力交易過程，此時必須利用大資料技術發掘資料內部之間的聯絡，從而制定出最佳排程方案。智慧電網和傳統電網最大的區別在於 “ 網源荷 ” 三者之間資訊流動的雙向性，三者之間的資訊在一個框架內可以順暢地進行互動，極大地提升電網執行的經濟性、可靠性。

大資料將深刻影響智慧能源發展

隨著新技術的不斷湧現，能源結構不斷髮生變革，傳統的電網規劃方法往往與實際需求差別較大，需要利用大資料技術綜合考慮多種因素，如分散式能源的接入、電動汽車的增長趨勢、電力市場環境下為使用者提供個性化用電服務等。多型別、海量資料的引入，可以有效減少電網規劃過程中的不確定性，使得整個規劃更加合理、有序。

“ 網際網路 +” 智慧能源的重點任務概括為：打造能源生產新手段，建設分散式能源新網路，探索能源消費新模式，統籌部署電網和通訊網深度融合的新基礎設施。智慧能源發展方向已經明確，能源行業怎樣將網際網路的優勢更好地運用到能源產業中，賦予能源新的數字化屬性和網際網路思維，實現提高效率、節能減排、能源生產和消費革命化、智慧化轉型升級目標，成為能源行業目前必須認真研究解決的問題。