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大数据在能源革命中的应用当能源遇到互联网周庆捷当能源遇上互联网01目录CONTENTS大数据拥抱新能源02大数据应用案例0304创新与变革之路风起于青萍之末推动能源消费革命,抑制不合理能源消费；推动能源供给革命,建立多元供应体系；推动能源技术革命,带动产业升级；推动能源体制革命,打通能源发展快车道；全方位加强国际合作,实现开放条件下能源安全———2014年6月份中央财经领导小组第六次会议习近平总书记能源生产和消费革命，关乎发展与民生，要大力发展风电、光伏发电、生物质能———《政府工作报告》，李克强总理“着力优化能源结构，坚持发展非化石能源与化石能源高效清洁利用并举，要大幅增加风电、太阳能、地热能等可再生能源和核电消费比重。到2020年，非化石能源将占一次能源消费比重达到15%。到2020年，风电装机达到2亿千瓦(200GW)，光伏装机要达到1亿千瓦(100GW)”———《能源发展战略行动计划（2014-2020年）》，国务院办公厅国务院中发〔2015〕9号关于进一步深化电力体制改革的若干意见发改运行〔2015〕518号国家发展改革委国家能源局关于改善电力运行调节促进清洁能源多发满发的指导意见发改运行〔2015〕703号国家发展改革委财政部关于完善电力应急机制做好电力需求侧管理城市综合试点工作的通知发改价格〔2015〕742号国家发展改革委关于贯彻中发〔2015〕9号文件精神加快推进输配电价改革的通知发改价格〔2015〕962号国家发展改革委关于完善跨省跨区电能交易价格形成机制有关问题的通知中国电改引领中国能源革命浪潮新电改核心内容售电交易机构经营电价发电计划政府监管电力统筹规划电力安全与可靠性三放开一独立三加强有序放开输配以外的竞争性环节电价有序向社会资本放开配售电业务有序放开公益性和调节性以外的发用电计划交易机构相对独立规范运行进一步强化电力安全高效运行和可靠供应进一步强化政府监管进一步强化电力统筹规划《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》以中共中央国务院名义(中发[2015]9号)高调发布，凸显政府对电力改革决心。本轮电改的重点任务有七大条二十八小条。核心内容可概括为：管住电网，放开电价，活跃交易浪成于微澜之间美国华盛顿特区经济趋势基金会总裁，享有国际声誉的社会批评家和畅销书作家，著有《第三次工业革命》、《工作的终结》、《生物技术的世纪》、《路径时代》等，每本书都被翻译成十五种以上的语言《第三次工业革命：新经济模式如何改变世界》作者：杰里米·里夫金能源互联网核心理念能源互联网是第三次工业革命的核心内容，是变革的主要载体--杰里米·里夫金《第三次工业革命》数据是能源互联网内在灵魂Source：Internet能源互联网通过整合运行数据、天气数据、电网数据、环境数据、电力市场数据等，运用大数据分析、挖掘手段进行负荷预测、发电预测等行为分析，结合专业电力系统计算，融合人工智能，打通能源生产和消费生态链，通过信息的双向互动对电网做实时动态调整，提升电网运行效率，建设绿色能源消费结构资源保障—技术能力电能是能源互联网最佳载体10.140.715.51617.7世界能源占比煤炭石油天然气热力电能1，输送安全、经济2，生产使用简便3，应用广泛4，便于监控管理有其他能源无法比拟的优势电能占比依旧较低，能源互联网重点提倡即为能源转型现状不容乐观ICT是能源互联网强力支撑《全球信息社会冲绳宪章》中认为信息通信技术是21世纪社会发展的最强有力动力之一，并将迅速成为世界经济增长的重要动力。推行ICT与能源的深度融合，建设“数字能源”，提高全社会能源利用效率，促进产业转型升级，引领节能环保低碳社会发展是能源互联网的必经之路。资源保障—技术能力能源互联网典型技术体系架构发电输电变电配电用电传输层服务层应用层大数据服务机群需求侧管理电力系统计算感知层电网层物联网体系互联网大数据体系计算分析服务机群云存储集群节能分析数据挖掘设备评估…当能源遇上互联网01目录CONTENTS大数据拥抱新能源02大数据应用案例0304创新与变革之路大数据时代《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》作者：维克托·迈尔-舍恩伯格大数据时代的预言家，《科学》《自然》等著名学术期刊最推崇的互联网研究者之一。书中指出：数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，大数据的核心就是预测。大数据必定成为整个能源互联网运行的驱动器。数据改变生产发展方式能源互联网大数据融合能源领域其他领域综合采集、分析、处理与应用能源互联网下的大数据需要将全社会综合信息进行融合，贯通能源的生产、消费全过程，实现能源技术与大数据理念的深度融合，创新能源互联网新型商业模式能源领域重点研究对象资源保障—技术能力电力大数据新型商业模式为电网企业提供基于大数据的电能信息服务OPower、Autogrid等为代表企业基于大数据整定与分析协助用户参与电力交易虚拟电厂、需求响应等基于大数据成果转换的新能源+智能化产品生产为用户提供数据增值服务运营分析、能效分析、运行优化、管理节能等为第三方企业提供云计算、数据存储等基础服务以大数据、云计算等方式构建的能源互联网体系，可以通过多种方式为行业提供发展路径，用互联网思维将传统电网转化为现代数字电网信息集成电能服务智能产品数据增值基础业务NEST、Tesla等为代表企业资源保障—技术能力电力大数据产业规模根据GTMResearch的研究分析,到2020年,全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模电力大数据典型特征电力大数据数据量大(Volume)处理速度快(Velocity)价值大(Value)精确性高(Veracity)数据类型多(Variety)能量(Energy)交互(Exchange)共情(Empathy)5V3E电力大数据应用场景资源保障—技术能力电力大数据发展前景发电环节输电环节变电环节薄弱点•能源结构以火电为主•可再生能源并网有待加强•可持续性发展思路有待加强•电源结构需进一步优化调整•线路运行维护与装备管理较为粗放•线路巡检、评估诊断和辅助决策的技术手段和模型不够完善•线路运行态势、气象与环境监测面不够•变电自动化系统信息共享程度有待提高，效能综合利用还有提升空间•设备智能化巡检模式有待改进，加快计划检修向智能化状态检修的过渡•一次装备的智能化水平有待提高大数据应用前景•风电和太阳能等新能源发电功率预测和运行智能控制技术•提升新能源接入和分布式储能的能力•大规模风电和光伏等可再生能源的科学合理利用•减少能量损失，优化发电侧运行效率，解决能源利用率低的问题•开展分析评估诊断与决策技术研究，实现输电侧态势评估的实时化和智能化•结合外部数据，开展输电侧设施智能防灾研究，实现线路问题元器件的快速恢复，提高输电侧的自愈能力•提升变电站的智能化管理水平，通过全网、全区域实时信息共享和分析实现变电侧的实时控制和智能调节，实现变电设备信息和运行维护策略与电力调度的智慧互动配电环节用电环节调度环节薄弱点•在基于配网自动化的智能配电方面建设已经开展，在横向集成方面工作开展迅速，但智能化程度尚待进一步提高•配电网能量流、信息流和业务流的双向互动和高度整合有待加强•用电环节已基本实现营销信息化，初步完成横向集成和纵向贯通，但数据共享机制尚未完全建立•企业同外部的信息集成共享和交互机制尚待进一步加强•电网调度技术水平，如电网在线安全分析、控制手段需要进一步完善提高•对大容量风光储等新能源、间歇性电源的预测和调控能力有待加强大数据应用前景•实现对用户负荷和用电情况的深入了解，提高对客户用电需求和负荷模式的认知水平•优化配网规划和供电计划，提高配网监测、保护和控制水平，提高事故的响应程度•优化配网运行管理水平，提升供电可靠率•建立面向经营与管理的科学营销决策支持平台，实现市场运营、营销及客户服务、设备全寿命周期管理等各类主题的分析及预测，提高营销服务的综合分析预测能力•实现客户用电管理优化、用能实时分析和预测等高级应用，提供用电增值服务•建设以数据驱动的智能调度体系，实现运行信息全景化、数据传输网络化、安全评估动态化、调度决策精细化、运行控制自动化、机网协调最优化•提升调度驾驭电网能力、资源优化配置能力、科学决策管理能力和灵活高效调控能力电力大数据典型应用01020304规划运行营销用能通过对大数据分析，利用数据挖掘技术，更准确地掌握用电负荷分布和变化规律，提高负荷预测精准度利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源出力与风速/光照/温度等气象因素的关联，更准确地对新能源院发电能力进行预测和管理。扩展用电采集范围和频率，利用聚类模型等挖掘手段，开展用电行为特征深入分析，并实施区别化的用户管理策略。通过收集用户用电消费习惯，为用户提供用电效能分析及建议，个性化电价，推荐节能方案，甚至优化交通管理和公共设施使用效率。提升负荷预测能力提升新能源调度管理能力提升用电行为分析能力实现商业价值和社会价值电力大数据关键技术通过Hadoop分布式计算技术采用MAP-REDUCE模型建立分布式计算集群或者其他高性能工具，对电力大数据进行分布式计算和处理。通过分析大量数据，从大量数据中寻找其规律，有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等等对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程。可分为描述统计和推断统计。借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，便于对数据的理解和认识。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关当能源遇上互联网01目录CONTENTS大数据拥抱新能源02大数据应用案例0304创新与变革之路案例分享AUTOGRIDAUTOGRID数据集成电网结构化数据电网非结构化数据发输配用各环节数据天气、电价等外在数据数据集成建立电网数据使用模式建立价格与消费相关性分析海量变量关联特性建立EDP用能习惯分析节能空间挖掘能耗走势预测自动功率调节电量分析周期可以提前数周或者分钟级资源保障—技术能力案例分享-美国OPOWER用户账单协助消费行为分析节能方案定制•以数据整合进行综合分析提出节能建议•进行个人、邻里能耗对比提升节能意愿需求侧管理•电气公司合作获取用户数据•通过移动端推送能源账单•提供管控家用恒温器的软件服务•云平台能耗整合分析•建立家庭耗能档案•发送短信给用户劝其避免在电力高峰时刻进行洗衣、制冷等高耗能活动对于售电公司来说，这样一个通知系统简单粗暴、无需任何硬件设备，却在美国实现了3%的负荷转移OPOWER数据集成家庭能耗数据水电气热等多项数据数据集成行为科学理论房龄信息周边信息云平台家庭耗能档案能耗综合分析节能方案提交降耗短信通知协助电力公司进行需求侧管理与提供针对性节能方案资源保障—技术能力案例分享-美国Geostellar美国NEST公司研发智能恒温器产品: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使用产品自动控制房间温度，并节省用电费用智能恒温器支持下，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2900万美元费用资源保障—技术能力案例分享-美国NEST在网站的搜索栏输入地址或者邮编根据地址信息给出4个系统推荐的太阳能安装方案用户选择合适的太阳能安装方案以及支付方案客服从选址一直到安装、维护等全程跟踪，直到你坐在家里用上自家太阳能发的电信息检索方案推荐用户定制全程服务服务流程Geostellar数据引擎GeostellarDate从第三方获取或购买的数据，主要包括当地的光照强度、光照方向、光照时长等基本气象信息，当地的地势坡度等基本地理信息，当地的银行贷款利率、租赁或购电协议，以及光伏设备供应商所提供的光伏设备的参数和价格，光伏设备安装商的收费等。SolarSimulation基于底层数据，利用基本气象信息和地理信息为用户评估不同地点的太阳能发电潜力