能源互联网下电力营销大数据发展相关研究

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1 概述

1.1 能源互联网介绍 能源互联网是通过大数据分析、物联网连接、区块链加持三种技术同步匹配。具体的工作就是要将能源数据采集,能源数据分析,智能分流,供应端与应用端匹配,形成闭环式智能控制,提升效率,降低成本。海量数据不断向企业级数据中心汇聚,借助数据中台的数据集成、安全、研发和管理等一系列核心配套服务能力,经分布式共享存储及计算“资源池”加工处理,通过数据服务对外提供数据,形成“业务沉淀数据,数据反哺业务”的循环模式,有效驱动公司业务和数据应用的良性发展。电力大数据在提升用电服务质量上发挥了愈加重要的作用。

1.2 电力营销大数据应用 电力大数据具有覆盖范围广、实时准确性强等特点,特别是电力营销数据与客户用电行为强相关且具有高价值密度。电网企业运用数据挖掘、数据分析等电力大数据技术,结合多元的应用场景,在不少细分领域深挖电力数据价值,创新推出不少电力数据产品,不断提升电力行业基础能力和现代化水平,同时满足政府、企业、社会需求,助力实现国家治理现代化,推动社会经济高质量发展。

例如在实现设备智能监测和设备智能制造上,电网企业在设备制造到设备投产运行全过程中开展电力设备台账、试验和检修数据的关联性分析,提升设备制造工艺水平和产品质量;基于风电机组关键部件温度、压力、转速、叶片角度、机舱位置角度等数据,结合不同缺陷的影响特征,分析发电设备功率特性曲线,构建智能缺陷识别模型,辅助预警风电设备重大缺陷,精准定位风电机组偏航、变桨、叶片等缺陷点。在宏观经济运行监测上,电网企业通过用户档案、电量等数据,按照行政区域、用电类别、行业类别、社会产业、城乡类别等多维度分析电力消费情况,构建电力消费指数客户群细分数学模型,辅助政府宏观经济政策制定、企业经营决策。在电网企业的销售数据上,通过用户电价、电量、用户投诉、电力使用负荷分析,为工业企业提供综合能源节能服务。在保证电力需求与电力供应量匹配上,根据需求侧使用量和使用习惯,分析电厂、风电、光伏电站的机组数据,开展机组涉网能力诊断评估、机组综合利用分析评价等工作,科学评判机组性能,进行智能源网荷动态调配,辅助发电企业提升机组综合利用率。在提升基础管理效率上,通过智能电表采集运行数据,实时分析并监控数据,对电网实现精细化管理,将采集到的数据汇总至电网企业数据中心,由中心结合大数据分析进行决策,省去层层汇报机制,实现网格化运维及时响应,企业效率明显提升。电力大数据还可以帮助政府提升环保执法效率,通过分析高耗能、高污染行业、环境治理行业的用电数据及“工业三废”数据,利用时间序列分析等方法,构建区域或行业生产用电与环境的关联分析模型,识别环境污染分布情况以及环保贡献情况,判定企业是否进行不正规的操作,从电力视角观察本区域环境状况,辅助相关环境生态管理部门制定环保政策。

2 电力营销大数据技术的发展需求

随着智能电网的迅猛发展,电力系统快速向数字化、网络化、智能化的能源互联网方向演进,海量电力数据源随之产生。电力设备状态监测系统以及智能电表的广泛应用也产生了大量数据。从当前形势的发展趋势来看,应用传统的数据处理技术很难发挥出自身所应有的作用,有必要运用新的数据处理技术,所以便会增加电力大数据关键技术的应用需求。如今电力大数据已贯穿输配电以及变电等各个生产领域。电力营销数字化建设离不开大数据的支持,同时还需各种关键性技术手段的保障与支撑,这些技术主要包括以下几种。首先是利用大数据所形成的传输和存储的技术,在电力营销的服务阶段,设备以及数据的运行状态在运行的过程中会受到一些在线监控的设备进行较为密切的监测,其中所获得的数据会通过传输以及存储的技术进行一次流转;其次是实时处理和分析数据,在电力运行的系统里进行输变电或发电工作,都需一定的数据技术进行支持,保证电力系统可正常运转,其中存在一定的规模和相应的规律,能够保证技术人员作出准确的决策;最后则是展示大数据的相关技术,这项技术主要包括历史数据流展示、可视化展示以及空间信息的展示技术。

3 能源互联网下电力营销大数据建设中的主要应用

3.1 数据集成的应用 所谓的数据集成,指的就是大数据技术能够将不同工作维度以及不同区域的电力信息进行数据整合,同时构建出高效的数据处理系统。届时来自各个方面的电力营销数据都会以数据的形式呈现在处理平台上,通过操作数据处理平台便能够实现业务的统一管控,进一步为广大用户提供优质的供电服务。当前众多电网企业正在着力打造企业级数据中台,该平台具备数据接入、大数据计算存储、数据分析、统一数据服务、数据资产管理、数据运营等多种能力,能够大幅提升电力资源利用率,实现资源全局调度、灵活共享、高效应用。

3.2 数据分析的应用 大数据技术除了能够对多方面的数据进行集成外,还能够对数据进行全面分析,将数据分析技术应用到电力营销数字化建设中,可以将集成的电力营销数据进行有效归纳处理,最终生成数据报告,营销人员便能够根据报告内容来调整电力营销工作模式或工作内容,进一步提升电力营销服务水平。

3.3 数据处理的应用 根据电力营销数据的特殊性,在数据处理的过程中,主要涉及到三种处理技术,分别为:(1)数据流处理技术。能够有效处理实时传递的电力数据信息,即时性强;(2)内存技术。对传递到平台的各种电力营销数据进行妥善保存,有助于数据管理和查询;(3)分布式技术。能够为电力营销数据的大规模处理工作提供便利,譬如在电网企业年度数据分析总结时可以应用该技术了解到每个阶段的数据信息以及全年的数据动向。

3.4 数据可视化的应用 数据可视化的应用能够让电力营销数据以直观地图形呈现出来,相关的工作人员便能够根据图形展示来更为客观、全面地了解电力营销业务的进展状况。

结束语

能源互联网方兴未艾,国内电网企业与互联网企业密切合作,推动电力系统与大数据技术融合,将实现电网平台架构坚强、支撑有力、响应敏捷,提高能源利用效率,增强客户获得感、体验感,实现真正意义上的能源资源共享。我国已经进入数字变革的新时代,伴随着能源互联网建设不断推进,电力营销大数据将发展越来越好。