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大数据在电网企业的应用
发表时间:2015-09-21 阅读次数:1761次

        2014年3月,“大数据”被写入我国《政府工作报告》,2015年8月19日,国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,特别强调通过大数据的发展,提升创业创新活力和社会治理水平。

        大数据正在改变着各行各业,电商的成功、互联网业的爆发式增长以及互联网金融的高速发展向各大行业展现了互联网与行业融合的巨大发展潜力和独特的创新路径。而在这其中,大数据扮演着核心角色。互联网的本质是信息的互联和处理,而信息则以数据为载体。电力行业蕴含了巨大的数据资源,同时也呈现出突出的数据价值需求。据估算,电力行业的生产、管理、用户、计量、资产等方面数据已达到20PB。来自于复杂大电网的调度运行、新能源与负荷的时空变异、电力资产寿命与运行状态、主动配电与需求响应等都存在着巨大的以数据为支撑的决策与配置需求。

        近年来,在电力领域大数据已经得到了广泛关注,一些发达国家作为先行者开展大数据的研究工作:自2008年开始,美国电力研究协会(EPRI)、美国能源信息署(EIA)等研究机构,法国EDF、德国E.ON等电力公司,以及西门子、C3 Energy、Opower等科技公司,先后围绕输电、配电、用电及基于电力信息的政府决策等领域的大数据问题开展了广泛研究和示范应用;国际电工委员会(IEC)研究并发布了一系列统一信息模型(CIM)标准和接口标准,为电力系统的数据流通共享和信息交换奠定基础。国内的一些专业机构和高校开展了电力大数据理论和技术研究,我国电力行业也在积极开展大数据研究的应用开发,电网企业、发电企业在电力系统各专业领域开展大数据应用实践,国家电网公司启动了多项智能电网大数据应用研究项目。

        智能电网是解决能源安全和环境污染问题的根本途径,是电力系统的必然发展方向;全球能源互联网则是智能电网的高级阶段,“互联网+智慧能源”进一步丰富了智能电网的内涵;这些新概念均与大数据密切相关,大数据为智能电网的发展和运营提供了全景性视角和综合性分析方法。就物理性质而言,智能电网是能源电力系统与信息通信系统的高度融合;就其规划发展和运营而言,智能电网离不开人的参与,且受到社会环境的影响,所以智能电网也可被看作是一个由内、外部数据构成的大数据系统。内部数据由智能电网本身的系统产生,外部数据包括可反映经济、社会、政策、气候、用户特征、地理环境等影响电网规划和运行的数据。在智能电网的发展过程中,大数据必将发挥越来越重要的作用。

        大数据在电网企业的应用价值

        提升运营管理水平

        电力系统是实现电能生产、传输、分配和消费瞬时平衡的复杂大系统。智能电网需进一步实现各类新能源、分布式能源、各种储能系统、电动汽车和用户侧系统的接入,并借助信息通信系统对其进行集成,实施高效的管理和运行。风、光、海洋能等新能源发电的发展和电能生产受到国家政策、激励机制、地理环境和天气状况的影响;分布式能源和电动汽车的发展和接入运行、用户侧系统与电网的互动受社会环境、用户心理的影响;随着智能电网的发展,电网的复杂性和不确定性进一步加剧,不同环节的时空关联性更加密切,使电网的发展和运行受外部因素的影响加大。与此同时,社会对电力供应的经济、安全、可靠性和电能质量提出了更高的要求,智能电网中部署的WAMS系统、AMI系统、调度自动化系统、PMS系统、输变电设备监控系统等为认识电网特性、预测电网发展和可能的运行风险提供了依据。借助大数据技术,对电网运行的实时数据和历史数据进行深层挖掘分析,可掌握电网的发展和运行规律,优化电网规划,实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制,提高电网的经济性、安全性和可靠性。基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据,可实现动态定容、提高输电线路利用率,也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据,分析电网安全稳定性的时空关联特性,建立电网知识库,在电网出现扰动后,快速预测电网的运行稳定性,并及时采取措施,可有效提高电网的安全稳定性。近来国内发生的天津港口爆炸、湖北的电梯“吃人”等事故,使人们想起了海恩法则。海恩法则针对航空界的飞行安全指出,每一起严重事故的背后,必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。该法则强调了两点:一是事故的发生是量的积累的结果;二是再好的技术,再完美的规章,在实际操作层面,也无法取代人自身的素质和责任心。结合这一法则,通过对实时数据和历史数据的分析,可加强对电力设备、资产的预防性维护管理,并将人和社会等因素纳入进去,优化管理操作流程。

        提高用户服务水平

        用户端的数据是一个待挖掘的金矿。大数据将各行业的用户、供电服务、发电商、设备厂商融入到一个大环境中,促成了电网企业对用户的需求感知,依据数据的分析来进行运行调度、资源配置决策,并基于分析来匹配服务需求。

        在智能电网中,用户扮演的角色越来越重要,传统意义上被动的用户正在被主动的“能源生产/消费者(Prosumer)”代替。用户系统不仅可对内实现能源的生产和消费管理,并在一定的区域内实现能源交易,还将对外参与需求响应或作为虚拟电站参与调度运行。促进用户与电网的互动是提高大电网灵活性、进而提高其接纳大规模间歇性新能源的有效途径。了解用户用能特性,制定有效的政策和市场机制,是有效激励用户改善能效、参与需求响应、需求调度的途径。根据AMI数据(反映用户用能情况、用户分布式发电、储能系统和电动汽车的应用情况,参与电网互动情况),结合用户特征数据(住房、收入和社会心理)和社会环境数据(气候、政策激励等),可分析预测用户的能源生产和消费特征,为电网规划和运行方式安排提供参考;也可促进电力需求侧管理,鼓励和促进用户参与需求响应,实现与用户的高效互动,提高用户侧能效水平,改善用户用电体验,提高用户满意度。

提供政府决策支持

       电网作为载体承载着能源与用能两大主体,它关联着诸多因素。今天的能源政策与机制应超出基于因果关系和条件评估的判断,需要以数据为基础、关联分析为依据的决策。如:电价特别是阶梯电价定位,基于综合用能行为数据和生产、生活各因素以及电力生产成本等多因素进行数据分析,才能有效地激活各个要素,实现最佳效果。再如新能源、分布式能源、电动汽车、需求响应等技术的大规模实施,不仅取决于技术成熟度和经济性,还取决于能源政策和各种激励机制是否有效。能源政策和机制是否有效,通常并没有普适性,而是应符合本国的实际、符合精准的感知和预测。

        当前我国已开启新一轮的电力改革,一系列配套文件正在逐步出台。这些政策和机制是否有利于智能电网发展,应在政策条例的试行阶段进行分析和检验,大数据是最有效的手段。此外,电力与经济发展、社会稳定和群众生活密切相关,电力需求变化能够真实、客观地反映国民经济的发展状况与态势。通过分析用户用电数据和新能源发电数据等信息,电网企业可为政府了解全社会各行业发展状况、产业结构布局、预测经济发展走势提供数据支撑,为相关部门在城市规划建设、推广新能源和电动汽车、促进智慧城市发展等方面提供辅助决策。

支撑未来电网发展

        国家电网公司站在全球能源发展高度,提出了全球能源互联网发展蓝图,以最大化地开发利用新能源,实现能源资源在全球范围的优化配置。未来电网具有长距离、广范围、泛在智能和共享互联的特点,将发生电网运行机制与商业模式的重构。在庞大而广泛的未来电网中,将呈现电源多样性、遍布性、时移性,负荷移动性、互动性,用能终端大量信息接入,各类管理终端大量介入,要求电网具有柔性和自适应能力,以满足送受端的时空变异和方式的多重复杂。在这种情况下,依靠传统的状态信号指令无法完成决策,需要复杂的负荷预测、分析及实时呈现,需要以大量的、多维的、高密度的数据来支撑预测、预警、机器决策和人工判断。在智能电网向更高阶段发展过程中,地域更加广泛,需基于全球数据实现能源电力大范围平衡来保障电网及其他系统的安全。这就是大数据对电网发展与未来电网目标实现路径的支撑。

电力大数据研究和应用及其面临的挑战

        企业级大数据研究框架可分三个层次开展:第一层是基础理论研究,重点研究电力大数据知识体系和方法论;第二层是关键技术研究,重点研究IT技术和数据分析挖掘方法;第三层是应用研究,重点是各技术领域的详细需求分析、场景设计、分析模型和专业方法研究。

        中国电力科学研究院自2013年启动了大数据研究与应用工作。在基础理论研究方面,开展了智能电网大数据理论基础和技术体系的研究,提出大数据发展驱动力和面临的挑战,分析重点应用领域,确定研究框架,制定出技术发展路线图。在关键技术研究方面,整合了业界主流的先进技术和数据处理理念,采用传统数据仓库与新型数据处理技术混搭的架构,搭建了电力大数据平台,全面支撑电科院大数据研究工作。在应用研究方面,围绕支撑公司运营发展、服务电网用户、服务社会与政府三条主线开展了应用场景的研究工作。目前已在配电网可靠性关键因素分析、电网运营效能分析、关键时期电网供电保障预警分析、电力数据支撑宏观经济形势评价与预测、用户用电行为分析、城市电力地图等领域开展专题研究工作,并与多家网省电力公司合作开展研究成果落地的试点建设。

        大数据在电网企业的研究和应用任重道远,特别是在基础数据获取、多领域数据融合和专业数据解析等各个层面存在诸多困难。如果说电网内部的数据问题尚且容易解决,那外部数据的获取则更为困难。展望未来的全球能源互联网和智能电网的发展,上述问题将更加突出。由于大数据是一项综合性技术,场景设计和应用开发过程需要多学科、多领域的合作,目前没有成熟的系统性的研究方法可采用,研究工作具有实验性和探索性,上述原因将导致在短期内难以获得令人信服的研究成果。

电网企业发展大数据的关键要素

顶层设计

        电网企业发展大数据,需要具备清晰的战略目标和发展重点,依托全局化的研究思路,统筹谋划大数据关键技术的研发、典型应用的推广以及相关标准规范制定。顶层设计对企业数据管理进行整体统筹,对基础硬件设施和上层软件配置进行长远规划,提前设计数据治理与质量提升的有效方案,以集中有效资源应对未来企业内部和外部数据种类和数据体量的快速性增长,达到全面支持企业内部经营管理,服务电力用户和社会的目的。

数据源

        电力大数据的研究和应用已开展近两年的时间,各方对成果寄予期盼,现在的问题已不是技术,而是数据来源。一方面是数据开放程度低,这是企业、政府甚至全社会共同遇到的问题;另一方面是数据质量问题,仅能拿到的数据却难以使用,数据在产生维度、采集密度、统计口径、存储方式、异常辨识等方面存在问题,为数据融合带来很大的技术挑战。也就是说,目前的数据源情况难以支撑全行业的大数据研究。因此,在电力行业层面建立统一数据模型与主数据管理模式,打破行业中存在的数据壁垒,同时培育产生多维数据,在全业务链条间充分实现数据融合共享,对电网企业发展大数据至关重要。

管理模式

        数据管理模式创新。数据已经成为支撑企业发展的重要战略资源之一。目前的数据保存在不同的系统中,而这些系统由不同部门和支撑团队来运维管理,这给数据在跨部门业务之间的顺畅流通带来了困难。而大数据恰恰需要开展跨部门、跨业务分析,需要通过创新数据管理模式,建立数据交互与共享机制,才能更好地发挥数据资产价值。

        人才管理模式创新。电力大数据是交叉学科,在研究方面需要电力领域专家、数据分析专家和信息通信技术专家等广泛协作,但目前各专业人员还存在交流上的知识壁垒,而跨专业的复合型人才非常稀缺。当前急需符合专业需求的专家和分析师,因此需要在企业内培养一支电力大数据专家队伍,并放手引进高端人才;在工程应用方面,电力大数据应用场景建设需要跨部门、多业务层级工作人员的协作配合,探索新型联合攻关和跨部门协同推进机制,这是优化配置企业人力资源的关键。

电网企业大数据应用展望

        在美国硅谷,正在兴起一个“新硬件时代”。其中一个重要的技术是软件定义装置,这项技术将使IT植入电网的各个环节。我们看到ICT技术正在从支撑系统走向与电网核心系统的融合,电网IT化、能量信息化、信息数据化成为新的形态与特征。在电网由传统电网向智能电网、泛在智能电网、全球能源互联网的发展过程中,大数据如影随形,贯穿始终,成为电网企业创新和能力提升的重要路径。

        我们正处于一个变革的时代,在新的能源变革、工业革命和“互联网+”行动计划带来的社会变革中,电网企业担当着重要角色并面临着转型发展的机遇。大数据演化着一场模式与价值功能的重构,为智能电网、全球能源互联网的发展提供了新思路、新方法和新的解决方案,也为我国电网企业赶超国际先进水平,在应用领域采取跨越式的方法吸收创新,提供了新的机遇。可以预见,电力大数据将迎来最好的时代,成为产业风口。这需要我们积极面对,需要得到强烈认知和战略上的认同,从而推进大数据从概念走向现实。

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