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大数据学习技术:能源互联网中大数据的重要性

辅助能源互联网的多源系统协同运行。支持能源互联网的安全稳定。催化能源互联网商业模式的形成。提高能源互联网的管理水平。有利于能源互联网信息资产的管理和共享

 

辅助能源互联网的多源系统协同运行

决策能源互联网的多源系统协同优化决策的前提是对大量、翔实、可靠的信息进行及时处理,缺乏全面的信息资源将会造成决策的偏差、失误以及管理效率的低下。具体而言,在能源互联网中,包含了大量分布式电源/微网/储能装置,还需实现电力与供热(冷)、供气和交通系统的互动,只有建立起电力与其他能源的营配调一体化数据融合系统,利用大数据技术进行分析,支持决策,才能保证多种能源的智能生产与配送。

支持能源互联网的安全稳定

经济运行在能源互联网中,多种能源的生产、配送、转换、交易和消费复杂多变,不同环节的时空关联性增强,受外部因素影响加剧,使能源互联网的运行面临很大的风险,与此同时,社会对电力能源供应的安全可靠提出了更高的要求。借助大数据技术,可对能源互联网实时运行数据和历史数据进行深层挖掘分析,帮助各方更透彻地了解上下游的行为和变化,掌握能源互联网的发展和运行规律,优化结构,实现对能源互联网运行状态的全局掌控,提高能源互联网运行的安全性和可靠性。

催化能源互联网商业模式的形成

能源互联网比智能电网更加开放,人参与的广度、深度加强,外部环境的影响也更显著。基于大数据分析,可充分了解不同类型参与者在能源生产、交易、消费中的社会心理,并充分考虑地域、气候、收入、受教育程度、居住环境等各种影响因素;可分析不同政策机制对各类用户产生的心理和行为影响,为政府制定政策,引导各方参与、形成合理的能源互联网商业模式提供参考依据。

提高能源互联网的管理水平

利用数理统计、模式识别、神经网络、机器学习、人工智能等深度数据挖掘算法,可从海量数据中挖掘出能源生产和消费中能量损失的原因,为能源生产和消费效率提升找到方向。基于天气数据、环境数据、能源互联网设备监控数据,可实现动态定容、提高设备利用率,并提高设备运检效率与运维管理水平;通过搜集、整理、分析、检索各能源消费终端、生产链等能源信息,最快地传输能源需求和能源供给,在整个能源互联网中实现能源调配,满足用户、企业、生产商、运营商等各方的需求,可最大限度地避免能源浪费与低效利用。

有利于能源互联网信息资产的管理和共享

目前,能源互联网数据以分散的、碎片化的形式分布在各个地区、业务领域、公司等,容易造成数据的流失和破坏,通过大数据集成管理,将有助于维护数据之间的有机联系,保持数据的系统和完整性,以反映整个能源互联的情况。能源互联网的建设正处于起步阶段,其信息资源布局较为分散,一方面造成工作的重复进行以及人力、物力、财力的严重浪费;另一方面,业务系统相对独立,各部门业务数据难以共享,形成信息孤岛。大数据时代,数据的集成管理至关重要,它可以利用有限的软硬件资源,将分散的数据资源集成为新的“有机体”,从整体进行智能管理,使能源分配管理更加安全可靠,且可实现能源信息的共享。
面临的挑战能源互联网中大数据学习研究和应用是一项综合性技术,同时在数据的获取、隐私保护等方面涉及管理问题。因此,能源互联网中大数据的应用研究在技术层面和管理层面都存在着新的挑战。
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