电力大数据对智能电网发展的重要性
近年来,大数据来势汹汹,对传统数据商业分析模式产生了重大地影响,对电力企业的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。借助大数据技术,对电力产业的数据信息进行获取、处理、分析及应用,必将激活电力大数据中蕴含的价值,挖掘电力大数据市场的潜力。
1.升级运营管理水平
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,智能电网更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。借助大数据技术,可对电网运行的实时数据和历史数据进行深层挖掘分析,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,提升输变电设备运检效率与运维管理水平;基于调度数据、仿真计算历史等数据,可以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。
2.打造智慧节能产品
电力行业既是优质清洁能源的创造者,又是一次能源消耗大户,因而也是国家实施节能减排的重点领域。结合能源大数据、信息通讯与工业制造技术,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。
以智能家居产品为例,智能家居产品不仅可为居民用户提供节能降费的服务,也可对能源企业尤其是电力企业改善用户侧需求管理、减少发电装机等方面发挥作用。现实中,电网企业不一定必须具备产品研发优势,可利用电力数据采集与分析方面的优势,或通过与设备制造商合作改进用户需求侧管理,或通过共同参与研发在产品销售中获取收益。
3.改善用户用电体验
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。用户扮演的角色越来越重要,不仅可对内实现能源的生产和消费管理,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,结合用户特征数据和社会环境数据,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,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。
4.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。
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。
5.助力未来电网发展
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,这也是大数据对电网发展与未来电网目标实现路径的支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14