基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用

248 EPEM 2022.6 上

电力装备Electric Equipment

多模式多场景综合能源数字化智慧运营中台技术与应用

中电投东北能源科技有限公司 杨文涵 傅 腾 张 敏 郑立军 国家电投集团东北电力有限公司 陈晓利

引言当前，能源转型成为全球发展的趋势，世界

各国纷纷布局新能源、综合智慧能源领域的建设，我国革命性提出了3060双碳战略绝对目标，亦相继出台了一系列节能增效相关政策措施，旨在调整能源结构、提高能源效率。综合能源服务作为适应现代能源供应体系和消费方式多样化变革的需要，融合供能侧多种供能方式和用能侧多种需求响应的能源服务创新模式，打破了原有“电热冷气水”多门类能源供应壁垒，结合不同场景用户侧需求定制供能方案，实现多种能源形态协同转化、优化配置，获取经济效益最大化。但目前综合能源服务市场尚处于孵化阶段，综能管控技术尚未成熟，区域能源管理主要呈现以下几个方面的问题：能源管理粗放，浪费现象严重。用电设备长时间运行，公共能源浪费严重，用户自觉节能意识薄弱。能源管理粗放缺乏详细实时的能耗计量底层数据，能源浪费现象无法得到有效的监测和重视；信息化水平不高，计量监测水平较低。信息化水平不高，传统的能源监控系统技术难以满足需求，多类型的数据难以获得，缺少详细的数据分析，进而无法支持各类节能分析和控制策略的实施；节能增效新技术应用潜力有待挖掘。物联网、大数据、云计算等新一代信息技术推广度不高，有待结合能源行业开展深入研究，以实现能源供应与消耗全过程的泛在感知，支撑节能降耗潜力挖掘。

针对区域能源管理方面国内外学者在多能互补系统建模[1]、技经分析[2]、规划设计[3]等方面已取得一定研究成果，德国在2008年启动电力能源计划，实现对接电气设备实行标准化的数据结构和设备服务，可独立于生产商支持建筑自动化和能效管理功能；美国C3工时运用大数据技术开放分析引起和能源服务平台，为用户提供能源服务，为实现需求侧响应提供重要支持。国内目前已开发了众多综合能源示范项目，但综能技术整体处于初级、快速发展阶段，就早期国网天津、国网江苏综能等示范项目[4]来看，虽多能互补综能管控已初显成效，但面向不同综能场景的技术方案、手段类似，未能达到定制化、精细化的能源管控目标。总体来看综合能源管控在储能、多能优化协调控制技术和商业模式创新上还有很多挑战，较多项目技术路线类似，关于面向多模式多场景下综合能源的管控与服务研究不足。同时在互联网+时代背景下，基于“云大物智移”等信息化技术的应用推动了综合能源服务的飞速发展，随着新能源为主体的能源结构和信息技术更加深度的融合，为深度挖掘节能潜力，实现智能、科学、高效的能耗监管、能效提升、能源管理，保障区域综合能源协调联动、供需平衡、效益最大化，聚焦用户需求，结合先进的信息化技术研发综合能源数字化智慧运营平台，建设开放的能源网服务生态至关重要。本文基于园区型场景对电热冷汽水多能形态的

基于大数据的电力负荷特性分析与应用研究一、引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，对电力的需求量也不断增加。

电力负荷特性分析与应用研究作为电力行业中的重要课题，对于优化电力系统运行、提高电力供应效能和保障电力安全具有重要意义。

本报告将基于大数据技术，对电力负荷特性进行深入研究与分析，并探讨其应用前景和潜在挑战。

二、电力负荷特性分析方法2.1 传统电力负荷特性分析方法2.1.1 基于统计学的分析方法传统的电力负荷特性分析方法主要依靠统计学的原理，通过对负荷数据进行样本分析和参数估计来分析负荷特性。

受限于传统统计学方法的局限性，这种方法在数据规模庞大情况下容易导致计算效率低下，分析结果缺乏准确性和稳定性。

2.1.2 基于数据挖掘的分析方法基于数据挖掘的电力负荷特性分析方法通过挖掘数据中隐藏的模式和规律来揭示电力负荷的特性。

这种方法利用机器学习、数据聚类和关联规则挖掘等技术，可以有效地发现数据中的特征和相关性，提高负荷特性分析的准确性和效率。

2.2 基于大数据的电力负荷特性分析方法2.2.1 数据采集与处理基于大数据的电力负荷特性分析方法首先需要进行数据采集和预处理。

通过智能电表、传感器和监测设备等，实时采集电力系统中的负荷数据，并对数据进行清洗和整理，以消除异常值和数据噪声。

2.2.2 特征提取与选择在数据采集和预处理之后，需要对负荷数据进行特征提取和选择。

特征提取是将原始数据转化为可以表示负荷特性的关键指标或参数，例如峰值负荷、负荷波动系数等。

特征选择是从提取的特征中筛选出对负荷特性分析有重要影响的特征，以提高分析的准确性和效率。

2.2.3 模型建立与分析在特征提取和选择之后，需要建立合适的模型来进行负荷特性分析。

基于大数据的电力负荷特性模型可以采用传统的回归模型、神经网络模型和支持向量机模型等。

通过对负荷数据的拟合和预测，可以揭示负荷的变化规律和特征。

三、基于大数据的电力负荷特性分析应用3.1 电力系统规划与调度基于大数据的电力负荷特性分析可以为电力系统的规划和调度提供重要参考信息。

新一代电力云平台结构设计与实现随着信息技术的不断发展，电力行业也在不断探索和应用新的技术，以提升能源的管理和运营效率。

而电力云平台作为一种基于云计算和大数据技术的新一代电力管理平台，可以为电力行业提供高效、智能化、安全的电力管理服务。

1.平台架构设计：电力云平台应基于云计算技术，采用分布式架构和微服务架构，以实现高并发、高可用、高性能的服务。

将电力管理的各个模块进行解耦，通过独立的服务进行管理和运行，以提高系统的灵活性和可扩展性。

同时，还要考虑到系统的安全性，通过身份认证、访问控制、数据加密等安全机制，保护用户的隐私和数据安全。

2.数据管理与分析：电力行业生成海量的数据，包括电力供需数据、用电量数据、设备运行数据等。

电力云平台应具备数据采集、存储、处理和分析的能力。

通过采用大数据技术，对电力数据进行实时处理和分析，提取有价值的信息和洞察，并支持数据可视化和数据挖掘，为决策者提供准确的数据支持。

3.物联网技术应用：电力云平台可以与物联网技术结合，实现对电力设备的实时监控和远程控制。

通过在设备上安装传感器，实现对设备的数据采集和状态监测，通过云平台进行数据分析和预测，提前发现设备的故障和异常，并进行远程控制和维修，以提高电力设备的可靠性和运行效率。

4.网络安全保障：电力云平台应具备强大的网络安全能力，通过防火墙、入侵检测系统等技术手段，保护系统免受黑客和恶意攻击。

同时，还要加强电力数据的隐私保护和安全传输，对用户的身份和权限进行严格管理和控制，确保用户数据的安全和隐私。

5.可扩展性与可靠性：电力云平台应具备良好的可扩展性和可靠性，能够应对用户规模的变化和系统的扩展。

通过合理的系统设计和技术选型，保证系统的高可用性和稳定性。

同时，对于电力行业而言，平台的可靠性尤为重要，需要建立冗余备份机制，确保系统的可靠运行。

在实现电力云平台的过程中，需要注意以下几点：1.加强与电力行业的合作和需求分析，深入了解电力行业的运营和管理需求，结合行业特点和规模大小，灵活设计和实施电力云平台。

关键词:大数据技术；新能源汽车；行业应用1大数据技术由于移动网络、社交媒体、电子商务等行业领域的发展，互联网的应用范围得到了极大的拓展，海量数据应运而生。

近年来，随着物联网、车联网的建成，安全监控、医学、金融、电信等行业的信息化建设，数据量更是出现了跨越式的增长。

大数据一词非常贴切地反映了当今时代的海量数据。

随着大数据的产生，相关的应用技术也随之出现，即我们常说的大数据技术[1]。

大数据技术的核心包括数据的采集、分析、存储、挖掘、检索等等。

大数据的来源极为复杂，既有结构化数据，也有非结构化数据，大数据技术是通过相关设备，将海量的数据信息进行采集和整合，经过存储和处理，从中挖掘出高价值的信息数据，为相关行业工作提供重要的信息服务。

在智能化成为未来社会发展的主流趋势时，大数据及其相关应用技术在现今社会应用中的价值地位就显得更为重要。

2大数据技术的主要应用大数据技术的应用涉及了多个行业和领域，目前人们最为熟悉的是网络社交和网络购物过程中对大数据技术的应用。

众多互联网公司可以使用大数据技术收集用户的社交数据和浏览数据，从而为用户推送感兴趣的信息。

除此之外，我国正在多个公共领域中大量地使用大数据技术，如电力行业领域、电子政务领域、司法系统领域，以及智能交通领域。

其中，电力行业领域对大数据技术的应用主要集中在智能电网上。

借助大数据技术，智能电网系统可以将电网运营的多个模块进行融合，从而实现电力能源智能化生产、配送和使用的目的。

电子政务领域主要依靠信息化技术将传统的线下政务活动转变为网络线上办公。

在大数据技术的帮助下，政府部门的办公效率被大大提高，政府决策也更加的精准、科学，政府部门的应急响应能力得到大幅提升。

在司法系统领域中，大数据技术可以在短时间内准确处理海量的公共安全数据，从而提高了司法部门对公共安全的管理效率。

在智能交通领域，大数据技术提升了一体化交通综合管理系统的数据处理能力，使该系统在信息收集、数据处理、信息等方面高效地为交通参与者提供相应服务。

基于大数据分析的节能系统优化与管理节能系统优化与管理是指通过使用大数据分析技术，对能源消耗进行监测、分析和优化，以提高能源利用效率和降低能源成本。

本文将介绍基于大数据分析的节能系统优化与管理的重要性、方法以及实施过程。

大数据分析在节能系统优化与管理中的重要性不可忽视。

传统的节能系统优化与管理往往依赖于人工采集能源消耗数据，并通过手动处理来获得一些基本的信息。

这种方式存在许多问题，如数据采集和处理的成本高、周期长、信息获取不全面等。

而大数据分析技术可以帮助我们在短时间内获取大量的能源消耗数据，并进行全面的分析，从而发现存在的问题并提出相应的优化方案。

在实施基于大数据分析的节能系统优化与管理之前，我们需要进行一些准备工作。

首先，需要选择适当的传感器和监测设备，用于收集能源消耗的数据，如电力监测仪、温度传感器等。

其次，需要建立一个高效可靠的数据采集与处理平台，用于存储和分析从传感器和监测设备中获取的数据。

此外，还需要制定相应的数据分析算法和模型，以便对数据进行处理和优化。

一旦准备工作完成，我们就可以开始利用大数据分析来实施节能系统的优化与管理。

首先，我们需要对采集到的能源消耗数据进行清洗和处理，以排除数据中的异常情况和噪声。

然后，我们可以利用数据分析技术来进行能源消耗趋势的预测和分析，以了解能源消耗的规律和变化趋势。

接下来，我们可以通过数据挖掘技术来发现潜在的节能机会和问题，比如能源消耗过高的区域、设备或过程。

最后，我们可以利用优化算法和模型来提出相应的优化方案，并通过实施这些方案来降低能源消耗和成本。

大数据分析技术在节能系统优化与管理中的应用是多样化的。

例如，我们可以利用数据挖掘技术来发现能源消耗的异常事件，如能源泄漏、设备故障等，并及时采取相应的措施进行修复。

此外，我们还可以利用机器学习算法来建立能源消耗模型，以预测未来的能源需求，并通过合理的能源调度来优化能源利用效率。

值得一提的是，大数据分析技术在节能系统优化与管理中的应用还面临一些挑战和困难。

基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断电力系统是现代社会运转的关键基础设施之一，因此对电力系统的稳定运行和故障预测具有重要意义。

随着大数据技术的快速发展和应用，基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断变得更加精确和高效。

本文将介绍基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断的方法和应用。

首先，我们将介绍大数据在电力系统故障预测与诊断中的作用和意义。

电力系统通过传感器和监控设备收集大量的数据，包括电力负荷、电压、电流、电力设备的工作状态等等。

这些数据量庞大且多样化，传统的手动分析方法已经无法满足实时性和准确性的要求。

大数据技术的应用可以有效地处理和分析这些数据，提取隐藏在数据中的规律和特征，从而实现对电力系统故障的预测和诊断。

基于大数据分析的电力系统故障预测主要包括以下几个步骤：数据采集与清洗、特征提取、模型构建和预测。

首先，通过传感器和监控设备收集到的原始数据需要进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。

然后，从清洗后的数据中提取有意义的特征，如电流波动、负荷变化等，这些特征可以反映电力系统的运行状态。

接下来，利用机器学习算法和统计模型构建预测模型，通过训练模型，预测可能出现的故障。

最后，将预测结果与实际情况进行比对和分析，可以进一步优化模型和提高预测准确性。

除了故障预测，大数据分析还可以用于电力系统故障诊断。

电力系统故障的种类和原因多种多样，例如设备老化、短路、过载等。

利用大数据分析，可以从多个维度综合分析故障发生的特征和规律，快速定位故障的位置和原因，从而实现迅速的故障诊断。

传统的基于经验和规则的故障诊断方法往往存在主观性和片面性，而基于大数据的故障诊断可以更全面和客观地评估电力系统的健康状况。

基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断已经在实际应用中取得了很好的效果。

例如，在某电力公司的输电线路故障预测中，通过大数据分析和预测模型，成功实现了对输电线路的故障预测，提前采取相应的措施，避免了大规模停电事件的发生。

基于物联网技术的智能电力监测系统设计与应用智能电力监测系统是基于物联网技术的一种应用，它通过无线传感器、云计算、大数据分析等技术手段，实现对电力设备的远程监测、故障预警、能耗分析等功能。

本文将围绕基于物联网技术的智能电力监测系统的设计与应用展开讨论。

一、系统设计1. 传感器网络：智能电力监测系统需要部署一套传感器网络，将传感器安装在电力设备上，获取设备运行状态、电流电压等数据。

这些传感器可以通过有线或无线方式与数据采集节点连接。

2. 数据采集和通信模块：数据采集节点负责采集传感器获得的数据，并通过无线通信技术将数据发送到云平台。

数据采集节点需要具备较强的计算和通信能力，可以采用微控制器或嵌入式计算机作为核心处理器。

3. 云平台：云平台是智能电力监测系统的核心，负责接收、存储和分析来自各个传感器的数据。

云平台具备大规模数据存储和计算能力，可以通过互联网进行实时监测和管理。

4. 数据分析和预测模型：基于云平台的大数据分析，可以实现对电力设备的稳定性、能源消耗等进行分析和预测。

可以使用机器学习、数据挖掘等方法建立预测模型，提前预警电力设备的故障和异常。

5. 用户可视化界面：智能电力监测系统还需要提供友好的用户界面，让用户可以实时查看电力设备的运行状态、能耗情况等信息。

用户界面可以包括数据图表、报表、警报通知等功能，使用户能够快速了解设备状态并做出相应的决策。

二、系统应用1. 远程监测与控制：智能电力监测系统可以实现对电力设备的远程监测与控制。

用户可以通过手机、电脑等终端设备，实时查看设备的运行状态，并进行相应的操作，如开关机、调整参数等。

这种实时监测和控制的功能可以提高设备的可靠性和效率。

2. 故障预警和维修管理：基于大数据分析和预测模型，智能电力监测系统可以实现对设备故障的预警。

当设备出现异常，系统可以立即发出警报通知用户，并提供故障诊断和维修建议。

这大大提高了设备的可靠性和可维护性，可以及时避免设备故障造成的生产中断和安全事故。

人工智能与大数据融合的智能电网系统设计随着科技的不断进步和人们对能源高效利用的要求日益提高，人工智能和大数据技术在电力行业中的应用也变得越来越重要。

在这个时代，人工智能与大数据的融合为智能电网系统的设计带来了巨大的机遇和挑战。

本文将探讨人工智能与大数据融合在智能电网系统设计中的应用以及相关的技术与方法。

一、人工智能与大数据在智能电网系统中的应用在智能电网系统中，人工智能和大数据技术可以应用于以下几个方面：1. 能源预测与优化：通过运用大数据分析技术，可以对能源需求进行预测，并通过人工智能算法进行优化调度。

这样可以实现能源的高效利用和供需的平衡，降低电网运行的能耗与成本。

2. 网络监测与安全：基于大数据分析和人工智能技术，可以实现对电网网络的实时监测和故障诊断。

通过分析大量的电力数据，可以及时发现电网中的异常情况，并采取措施进行修复，确保电网的安全运行。

3. 智能能源配送与管理：借助人工智能和大数据技术，可以实现对能源供应和需求的精确管理。

通过对用户能源使用数据的分析，可以预测用户的能源需求模式，并进行智能配送。

这样可以提高能源的利用效率，降低用户的能源消耗成本。

4. 用电智能与用户群体行为模式分析：借助人工智能和大数据技术，可以对用户用电行为进行分析，识别用户的用电模式和行为特征。

通过建立用户行为模型，可以为用户提供个性化的用电建议，实现用电智能化和个性化服务。

二、人工智能与大数据技术在智能电网系统设计中的关键技术与方法1. 大数据采集与存储技术：智能电网系统需要采集大量的电力数据，包括电压、电流、功率等。

为了保证数据的准确性和时效性，在数据采集方面需要借助先进的传感器技术和通信网络技术。

此外，为了满足数据的存储和计算需求，需要构建高效的大数据存储和处理平台。

2. 数据分析与建模技术：在智能电网系统中，利用大数据进行数据分析和建模是关键的技术手段。

通过对电力数据的分析，可以揭示电力系统中的规律和模式，为系统的优化调度提供依据。

工业互联网技术在智能电网和智慧能源中的应用近几年来，工业互联网技术在各个领域得到越来越广泛的应用，尤其是在智能电网和智慧能源领域，其应用已经为能源行业的数字化转型赋能。

工业互联网技术的应用可以大幅度提高智能电网和智慧能源的智能化水平，提高能源利用效率和管理水平。

本文将从工业互联网技术的基础理论、技术体系结构和应用案例三个方面，对工业互联网技术在智能电网和智慧能源中的应用进行阐述。

一、工业互联网技术的基础理论工业互联网技术是指基于物联网和互联网技术的制造工艺数字化、智能化、网络化、自适应的技术系统。

其研究内容主要包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术等。

物联网技术是工业互联网技术的基础，其主要包括传感器、数据采集、数据传输、网络协议等。

云计算技术则是云端数据处理和存储平台的基础，其使用云计算平台可以实现海量数据的存储、处理和分析。

大数据技术则是对数据进行分析和挖掘的基础，人工智能技术则是让工业互联网技术实现智能化的基础。

理解这些基础理论有助于更好地理解工业互联网技术在智能电网和智慧能源领域的应用。

二、工业互联网技术的技术体系结构在智能电网和智慧能源领域，工业互联网技术的技术体系结构是由上层应用层、中间平台层和底层硬件层三个部分组成。

其中应用层主要是以人机交互为基础，为客户提供各类智能化的电力服务。

中间平台层是工业互联网技术的网络和数据分析平台，包括云平台、边缘计算、数据分析平台等。

底层硬件层包括大型设备和传感器等，其主要作用是收集和传输数据。

在智能电网和智慧能源领域，工业互联网技术的技术体系结构中，各层之间需要具有数据的互通性以及完善的数据安全机制，以确保数据的安全传输和存储。

同时，各层之间良好的协同和运作也是确保工业互联网技术在智能电网和智慧能源领域顺利应用的关键所在。

三、工业互联网技术在智能电网和智慧能源领域中的应用1. 智能电网领域智能电网是指通过信息化手段，实现对电网各个环节的监控、调度、控制和优化，以提高供电质量、效率和适应性的电力系统。