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能源大数据分析

发布时间:2024-04-20 21:28:51

A. 为什么电网企业要做大数据分析

为什么电网企业要做大数据分析呢?这个必须得要分析,不分析的话,整个全市用电企业怎么去分配这些数据,必须做依据,而通过依据再进行分析。

B. 浠庛2023鍏ㄧ悆鏂拌兘婧愯屼笟浜烘墠瓒嬪娍娲炲療銆嬫姤鍛婁腑锛屽彲浠ョ湅鍑洪嗚嫳鐨勪汉鎵嶅ぇ鏁版嵁鍒嗘瀽鑳藉府鍔╀紒涓氬仛浠涔堬紵

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C. 专栏 | 电力大数据应用模式与前景分析

本期,C君非常荣幸地邀请到了国家电网能源研究所的孙艺新老师。能源行业作为国民经济与社会发展的基础,不可避免地正在受到大数据的深刻影响。在下文中,孙艺新老师结合案例,系统分析了国外几种电力大数据应用案例,并分析了未来的应用前景,可供读者参考借鉴。

本文原载于《中国电力企业管理》,转载请联系作者获得授权。

大数据对打通业务壁垒、发现商业价值具有重要支撑作用,已为互联网、金融等拥有海量数据的企业在市场开拓、产品研发、客户服务等方面发挥了重要作用。电力大数据则是从能源领域为人们重新开启了认识世界、改造世界的大门。

电力大数据
人类从远古进化到现代,能源的每一次进步都带来了生产力的巨大飞跃。如今,能源革命与信息技术革命发生交汇,智能电网、新能源的快速发展与移动终端、物联网、云计算的迅速普及,将为各个产业带来巨大的商业价值。电力大数据不仅是大数据技术在电力行业的深入应用,也是电力生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进电力及能源产业发展及商业模式创新。

从商业模式创新来看,电力大数据的内涵包括以下三个方面:一是打破电力发、输、配、售不同阶段的数据壁垒,数据范围涵盖电力生产运营全过程;二是注重电力领域综合分析预测,对不同类型能源消耗、用电行为特征、电力供需形势、用电企业经营趋势等问题进行综合预判,能够显著提高电力生产消费预测的准确性与及时性;三是注重能源领域商业模式创新,充分挖掘能源数据价值,从信息服务、数据分析等方面为智慧城市、智能电网、智能家居等领域提供新的盈利模式。

电力大数据拓宽了电力行业乃至能源产业的广度与深度,给传统企业带来机遇与挑战。一方面,电力大数据能够对电力供给侧、需求侧进行有机整合与“跨界”应用,为创新商业模式与管理模式提供了机遇;另一方面,电力大数据使传统电力行业的边界变得模糊,使其自然垄断地位与路径依赖优势受到不同程度的颠覆与挑战。

国外电力大数据应用模式
目前,电力大数据理念尚处于逐步发展过程。从国外主要实践案例来看,已初步形成了三类应用模式。

以电力为中心的能源数据综合服务平台

该模式通过建立一个分析与应用平台,集成能源供给、消费、相关技术的各类数据,为包括政府、企业、学校、居民等不同类型参与方提供大数据分析和信息服务。该模式中,电网企业具有资金、技术、数据资源等方面优势,具备成为综合服务平台提供方的条件。

典型案例是美国德克萨斯州奥斯丁市实施的以电力为核心的智慧城市项目(见图1)。该项目以智能电网设备为基础,采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据以及燃气、供水数据,形成一个能源数据的综合服务平台。

图1奥斯丁智慧城市项目商业模式示意图
该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面,为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议,促进节能环保。例如,识别环保住宅的能耗降低比例可达27%;对居民太阳能电池板安装朝向进行优化,可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如,将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合,可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化,并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。

为智能化节能产品研发提供支撑
该模式主要将电力大数据、信息通信与工业制造技术结合,通过对能源供给、消费、移动终端等不同数据源的数据进行综合分析,设计开发出节能环保产品,为用户提供付费低、能效高的能源使用与生活方式方案。以智能家居产品为例,该模式既可为居民用户提供节能降费服务以及快捷便利的用户体验,也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等发挥作用。该模式中,电网企业不一定具备产品研发优势,但利用电力数据采集与分析方面的优势,既可通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理,也可通过共同参与研发并在产品销售中获取收益。

该模式的典型案例是美国NEST公司研发的智能恒温器产品的商业模式(见图2)。该产品可以通过记录用户的室内温度数据、智能识别用户习惯,并将室温调整到最舒适状态。

图2NEST产品商业模式示意图
产品制造商、电力企业、用户三方形成共赢:作为产品制造商的NEST公司免费获得合作企业提供的部分电力数据,借此完善预测算法,并通过多种方式(恒温器设备、互联网、分析报告)展示分析结果;电力企业在智能恒温器支持下,改进需求侧管理,节约发电装机与调峰成本;用户使用产品自动控制房间温度,并节省用电费用。据报道,售价250美元的NEST恒温器每年可在电费和供热开支方面为家庭节省173美元,一年时间已节省了2.25亿千瓦时的能量,相当于2900万美元费用。

面向企业内部的管理决策支撑
电力大数据对能源企业自身同样具有重要价值。通过将能源生产、消费数据与内部智能设备、客户信息、电力运行等数据结合,可充分挖掘客户行为特征,提高能源需求预测准确性,发现电力消费规律,提升企业运营效率效益。对于电网企业,该模式能够提高企业经营决策中所需数据的广度与深度,增强对企业经营发展趋势的洞察力和前瞻性,有效支撑决策管理。

该模式的典型案例是法国电力公司智能电表大数据应用(见图3)。法国电力在筹建大数据研究团队初期,选择用户负荷曲线为突破口,将电网运行数据与气象、电力消费数据、用电合同信息等进行实时分析,以更为准确地预测电力需求侧变化,并识别不同客户群的特点,通过优化需求侧管理,改进投资管理与设备检修管理,提升运营效率效益。其中通过优化需求侧管理,使电网日负荷率提高至85%左右,相当于减少发电容量1900万千瓦。

图3 法国电力大数据支撑内部决策应用示意图
电力大数据应用前景
未来电力大数据的应用前景主要是在已有模式的基础上,进一步发挥“粘合剂”与“助推剂”作用,推动能源产业探索建立具有“平台”特征的完整能源生态系统。“粘合剂”主要是指对其他企业的吸引力以及形成平台模式后的协同效应,“助推剂”主要是指对能源产业生产、消费革命以及企业发展转型的推动作用。

参照电商领域中的阿里集团,该公司成立以来逐渐形成了“数据”与“平台”良性发展的商业模式,收入主要来源于向卖家提供的互联网营销服务和从交易额中抽取的佣金。一方面,阿里通过淘宝、支付宝、余额宝等产品构建了完整的商业生态系统,吸引用户参与到平台中,并采集整理用户大数据;另一方面,阿里通过用户大数据的分析与挖掘,在电子商务、金融、交通、娱乐等不同领域中建立竞争优势,不断巩固壮大其商业生态系统。2013年,阿里集团的中国零售平台交易额达2480亿美元,营业收入493亿元,利润率高达45%。

电力大数据下的能源生态系统将为能源企业及相关产业提供一个数据采集、整理、分析、应用、共享、交易等为一体的平台,为参与方提供信息咨询、节能环保、产品研发、管理支撑等服务,为消费者提供节能降费服务及相关产品。可应用的领域包括智慧城市、智能电网、新能源、电动汽车。智能楼宇、智能家电、智能家居、移动终端等一系列相关产业。

电力企业在以电力大数据为基础的生态系统中占据主导地位,具有十分重要的作用。一方面,新一轮电力市场改革下,电力企业可以摆脱传统的盈利模式,通过挖掘大数据资源增强企业竞争力;另一方面,电力企业通过吸引社会资本及不同主体的参与,共建互利合作的商业环境,发挥电力大数据在智慧城市、智能家居中的重要支撑作用,提升相关企业的科技创新与可持续发展能力。

积极布局推进电力大数据应用
电力大数据对电力工业优化内外部资源、发展智能电网与构建全球能源互联网具有重要支撑作用,对电网企业创新商业模式、主导建立能源生态系统具有重要意义。电网企业需持续关注其发展动态,积极谋划布局。未来智能电网采集的数据将全面覆盖从主干网到配电网、区域用户和大用户微网,乃至家庭小用户局域网。在此背景下,传统数据存储、计算能力将产生瓶颈,必须运用大数据的采集、处理技术对当前SCADA系统、数据中心、分析预测系统进行全面升级与改造。

一是开展大数据应用的顶层设计工作。在企业集团层面建立大数据应用的组织协调机构,研究能源领域大数据与公司、电网发展的协同关系,并对其盈利模式、应用领域、合作机制及分工等全局性问题开展专项研究,在未来竞争领域中占据主动。

二是做好信息与技术储备工作。探索建立稳定、可靠的公司内外部数据获取渠道,以及数据共享机制;超前研究制定适用于大数据环境的技术处理方案,提升信息系统处理能力。

三是积极培育人才队伍,开展前期应用试点工作。在电网、产业、科研单位中组建大数据研发攻关团队,在安全、生产、经营等业务中开展应用试点探索。

D. 大数据对能源发展有什么作用

能源大数据理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着企业更加注重科技创新,大数据在能源行业应用的前景将越来越广阔。

能源大数据以数据开放共享为核心理念,是应用互联网机制与技术改造传统能源系统的最佳切入点,是推进能源系统智慧化转型升级的有效手段。能源大数据是打破行业壁垒,促进各种能源系统融合的助推剂,将催生一批智慧能源新兴业态,亦是实现能源行业转型升级、打造新的经济增长点的关键技术。

能源大数据能够将电力、石油、煤炭等能源领域数据以及人口、地理、气象等诸多领域数据,进行综合采集、处理、分析与应用,发展能源大数据将加速推进能源产业发展及商业模式创新。随着能源行业科技化和信息化程度的加深,以及各种监测设备和智能传感器的普及,大量包括石油、煤炭、太阳能、风能等等的数据信息得以产生并被存储下来,这就为构建实时、准确、高效的综合能源管理系统提供了数据源,可以让能源大数据发挥作用。

关于大数据对能源发展有什么作用,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

E. 能源大数据应用现状如何

石油天然气工业链与大数据的结合


在油气勘探开发的过程中,能够运用大数据分析的办法寻觅增长点,运用大数据平台能够协助炼油厂进步炼化效率,也可协助下流销售挖掘消费规律,优化库存,确定最佳促销方案。


智能电网


运用大数据实时监测技能监测家庭用电量特征,协助电力公司调配电力供给,为客户提供最佳用电方案。通过错峰限电,用户会在电力成本低的时间段运用,避免了顶峰时期电力负荷过重的局势,未来顾客关于动力的运用会有更多经济性的挑选。


风电行业


进行风电场分布式风机的在线监测,周期性及瞬时的实时数据收集和在线分析,生成警报、答应保护人员可视化和办理数据,简化大规模监测体系的部署。


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F. 如何利用大数据技术减少能源消耗和保护环境

对于大数据节能,目前对其具体价值产生还存在很大的争议。就能源大数据在节能和环保方面的应用,首先需要看其在智慧能源方面的应用,当下比较前沿的是采用大数据实现对于能源系统进行运行状态监测、负荷预测、运行成本的降低以及故障的预测等。

能源系统运行状态的监测,就是通过对能源系统实时运行数据的搜集,判断运行状态,如果通过分析发现当时正处在不正常运行状态或故障状态,则能够发出预警并做出反应。

负荷预测就是采用能源大数据,结合人口、城市发展等方面的数据,对未来的负荷和用电量进行预测,有效地应用于未来能源系统的规划。

通过大数据还可以降低系统运行维护成本,是大数据技术在能源系统中极具前景的应用。通过数据监控系统,能够识别和预测能源系统中的非技术性损坏,从而帮助能源公司尽快修复,实现预测性维护,极大地节约了运行成本。

系统故障预测就是采用电网前期积累的海量数据对未来电网的故障和不正常运行状态进行预测,提前做出防控措施。和负荷预测一样,在城市层面的故障预警,采用传统的数据处理方法已经可以达到令人满意的效果,但是服务于全球能源互联网的故障预警,势必要从地区、国家乃至全球的视角展开。届时对海量数据的利用已经不是传统数据处理技术所能做到的。利用大数据技术,探求数据之间的关联性,从另外一个层面挖掘能源数据的价值,利用大数据的算法预测未来能源系统故障发生的类型和位置,提早做出预防和补救,将使能源系统的运行更具稳定性和安全性。

例如行有嘉数字能效平台等众多智慧能源系统的运行将产生更多有价值的数据,充分挖掘这些数据的价值,深刻理解能源网络的特征,实现电力“源储荷网”高效调度。

虽然能源行业属于传统行业,但是全球能源互联网的构建,将对大数据技术产生巨大的需求,带动其快速发展,在实践中完善,而大数据技术又会反过来加快全球能源互联网的构建,不断对全球能源互联网进行完善、相互补充,二者相得益彰。

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