浅谈综合能源信息融合的大数据挖据分析与应用

王晓磊，王 涛，尹 蕊

（国网新疆电力有限公司信息通信公司，新疆 乌鲁木齐 831002）

综合能源的信息融合发展是划时代的技术进步，将综合能源的数据进行采集、传输、交互和应用，可以为现代能源领域的完善提供重要的依据。综合能源的大数据挖掘，以其服务性优势，通过信息融合体系，在综合能源发展领域呈现更多的价值，同时也推动了综合能源产业的革命。

1 综合能源信息融合的优势

1.1 综合能源信息的开放优势

现代信息融合是基于互联网技术实现的，在互联网构成的数据环境中，综合能源信息，可以在开放共享的条件下，为能源供应和使用带来便利。综合能源的信息融合过程中，各个相关单位可以利用信息网络去合理安排能源工作，如能源的生产和运输等。

1.2 综合能源信息的智能优势

综合能源信息的融合，还为能源生产等方面的工作提供了智能化的可行性。智能化是一种新型技术方式，可以在信息数据的基础上，实现无人控制的综合能源领域运行。智能化是一种信息融合的革命，能源的生产方和需求方，可以通过智能信息渠道建立联系，以需求为导向开展能源生产工作。在智能方式中，能源用户可以更为准确地获取能源相应信息，并在数字模式下对信息进行分析和整合，最终完成智能方式下的综合能源开发和管理。

1.3 综合能源信息的互联优势

综合能源系统是能源生产和使用的基础，在能源的信息融合中，能源的全部流程可以通过有效的互联方式，在能源网络覆盖范围内，将综合能源予以全面的开发利用。综合能源数据以更加全面和快速的方式，在互联网络当中传输，这也确定了综合能源系统的工作形式，使综合能源系统可以被更多的能源相关方所使用。

1.4 综合能源信息的安全优势

综合能源是关系到社会发展的重要因素，在综合能源生产和使用过程中，需要保证其安全性。综合能源信息融合，使能源的各个参与方在统一平台上开展信息交流，这样可以提高能源的整体安全性，避免能源数据信息被遗漏、损毁等。综合能源系统当中，数据处于高度的可控状态下，也更好地解决了现代能源的有序利用需求。

2 综合能源信息融合的大数据挖据分析与应用意义

2.1 提高能源利用率

通过对不同能源系统在供应和生产中的结构，来对其进行梯级利用。实现梯级利用可以从两个方面来进行理解：第一，就是按照质量为基础进行利用，在这其中减少对对能源浪费，对于高质能源就是用于高质能源所对应的工作，不能够将其用于低质工作中。如果必须要使用高温热源来进行加热，也应该减少在这其中的温差。如果只有高温热源，但是是需要低温加热，那么就应该先通过高温热源来发电，然后在利用装置自身所存在的热量进行加热，实现热电联产效果。第二，就是多次使用。比如，对于高质能源的能量并不需要将其一次用完，因为在这其中的设备温度会不断下降。而且不同设备在使用能源过程中，总会存在一个将温度控制在合理范围内的设备。在这其中一旦设备已经降到规定范围内，就可以将其能量转移到另一个设备中进行使用，进而更好的提高能源利用率。对于梯级利用而言，就是针对电力和供热企业所提出，但是依然能够将其应用于制冷中，必要的时候，还可以利用设备来提高热量后再进行使用。

因为不同的企业对于能源的等级要求各不相同，所以就可以根据企业的具体能源需求来构建梯级关系。比如，企业在使用高质能源后，就会变为低质能源，这样就能够将其供给给对能源需求较低的企业，通过这样的方法能够更好的满足各企业对于能源的需求，还能减少能源浪费，让能源能够更好的发挥自身的作用。

2.2 实现能源替代

通过综合能源系统，就能够实现综合能源信息融合，进而就能够将多种能源配合使用，很好的解决可再生能源所存在的问题，推动可再生能源更好的发展。比如，可以通过储热的方法来对可再生能源进行处理，通过利用可再生能源进行发电等。

2.3 保证能源信息融合的安全性

因为对于供电为核心的供能系统而言，各能源之间有很大的联系，所以通过对供能系统的规划，就能够避免因为过度使用一种能源而出现的问题，有效的提高系统自身的安全性。对于综合能源信息融合而言，可靠性评估就是利用相应的方法，比如定量或者是定性的标准，来明确系统在运行中的风险指数，进而更好的对综合能源信息融合进行规划。与此同时，人们对于能源供给要求越来越高，所以就需要利用相应的技术来更好的保证综合能源信息融合的顺利。

3 综合能源信息融合的大数据架构

3.1 综合能源数据的采集

综合能源大数据挖掘，需要对能源信息进行有效的采集。采集过程中，需要使用设备仪器等，对综合能源的整体情况进行数据的获取。综合能源大数据采集，是以传感器来感应能源的特征，然后通过电表等仪器转化为可读取的示数。数据采集要把握好时间点，在综合能源生产中寻求最佳数据契合点，提取出有效的数据信息。

3.2 综合能源数据的传输

综合能源信息传递中，需要解决好大数据的处理需求。大数据是一种数字文件，在综合能源信息体系当中，呈现出动态数据流形态。在大数据的基础上，对综合能传输予以控制，通过对数据的分析和整合，来使综合能源信息数据与系统形成紧密联系，并通过数据调度方式，对大量的数据信息进行批量处理。

3.3 综合能源数据的交互

综合能源大数据，在不同的数据处理层面上，需要利用交互方式实现对数据的深度提取。综合能源数据的交互，是以信息数据在不同层面内的拓展，以及数据信息与网络等架构的融合角度，去形成深度的数据挖掘，进而获得表面数据以外的更深层数据内容，在综合能源的数据利用方面提供支持。

3.4 综合能源数据的应用

综合能源的数据挖掘宗旨是满足数据的应用目标。综合能源的大数据挖掘，要以能源的应用特征为核心，在综合能源的数据之间建立数据联系通道。综合能源数据，在信息系统各个层面之间具有显著的共用性，在数据融合时，通过对数据形式和内容的优化，使综合能源数据可以被细化为不同的应用类型，并在综合能源的应用实践中发挥价值。

4 结束语

综合能源的信息融合是现代能源领域的重要运行基础，在综合能源的信息使用过程中，强化不同综合能源数据的深入挖掘，可以提高综合能源信息价值，为构建综合能源体系提供基础。综合能源作为社会重要的能源来源，其大数据的挖掘过程和效果，直接关系到综合能源服务水平，这是大数据挖掘中需要遵循的宗旨。