摘 要：近年来，大数据技术实现了快速的发展，在社会生产领域中的应用越来越广泛。本文基于能源互联网背景，研究电力大数据未来的发展趋势，为电力等能源企业更好的应用大数据促进自身发展提供对策建议。
引言
伴随各项技术和控制方法的进步，能源系统近年来实现了快速的发展，其中智能电网是非常突出的代表。目前很多能源企业均建立了具有自身特色的管理系统，比如能量管理系统和配网管理系统等，进而确保能源网络可以正常的运行。通过充分应用智能传感技术和信息
系统，电力行业收集了非常大体量的数据，采用传统的数据分析方法也无法满足对数据进行综合处理的要求，必须要应用大数据技术对各行业和各阶段的数据进行处理，以从中获取更具价值的信息。基于此，本文对能源互联网背景下，电力大数据的发展情况进行研究，为电力等能源企业更好的应用大数据技术对收集而来的大体量数据进行挖掘和处理提供理论指引。
一、能源互联网概述
能源互联网是以电力系统为核心，以互联网及其他前沿信息技术为基础，以大规模可再生能源和分布式电源接入为主，推动信息技术与能源基础设施的强势融合，通过能源管理系统对大规模可再生能源和分布式能源基础设施提供广域优化协调控制，实现冷、热、气、水、电等多种能源优化互补，从而最终高端集成得到具有颇佳用能效率的智能能源管控系统。能源互联网其实是以互联网理念构建的新型信息能源融合“广域网”，并以大电网为“主干网”，以微网为“局域网”，以开放对等的信息能源一体化架构，真正实现能源的双向按需传输和动态平衡使用。
二、能源互联网形势下的电力大数据的特点
能源互联网形势下的电力大数据按内容可以划分成三大类。
（1）运行数据、设备检测数据、设备实时状态参数数据。
（2）电力企业营销数据（用电客户、电量报价等）。
（3）电力企业管理数据。在上述类目可以再次细化为结构化数据和非结构化数据两大类。但无论基于何种分类方式，大数据在能源互联网形势中体现出来的特点是不变的，简单概括为体量大、类型多，具体如下：（1）数据体量大：即数据的数量和体积较为庞大。在智能时代的推动下，电网在数据吞吐量的级别已经从以往的TB级飙升为PB级。（2）数据类型繁杂：由于电力企业自身存在的特殊性，加之其地理分布情况在区域上的差异性，电网企业涉及到的数据有着极为复杂的类别划分，细分后的子类和子项同样在数量上非常庞大，也正是由于这一特点，不同的数据类别对服务器端硬件设备及用户端的系统平台均有不同程度的配置、性能及处理需求，从而更是增加了电网企业内网及外设双重建设项目的难度。（3）数据价值密度低：异常数据出现的频率低，同时也是对电网软、硬件设备维修和检测最有价值的。
能源可持续发展是当今摆在人类面前的一大难题，可再生能源的充分利用即已成为彻底解决能源可持续发展的新颖时代命题，而研究建设能源互联网则为其提供了一条切实可行的发展道路。
三、能源互联网形势下的电力大数据发展的支撑技术
1.大数据解析技术
大数据解析技术的关键是解析数据和分析数据，实践证明数据类型之间存在直接关系、隐蔽模式，智能电网大数据就是将配电系统定义为独立的子系统，各个子系统之间交流期间，能够出现新的信息，这些新的信息经过相互加工之后能够形成一个数据系统，实现了配电系统数据的融合与交流因此，大数据解析技术在智能电网中的应用主要表现为以下几个方面。一是过程挖掘。过程挖掘就是为了构建事件数据与处理模型之间的联系，以此转化为事件数据。在特定的系统中，记录的相关事件能够确定人群行为的特征，这样可以模式化轨迹或行为从数据事件中挖掘出来，以此形成规范的模型。如果偏离模型的轨迹存在于数据中，则可以通过规范化的模型进行修正，以此保证行为符合规范。二是数据可视化。数据可视化就是将数据库中的数据转化为数据形象，以此便于观察。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆大数据技术应用到电力系统中的可视化就是将相关的数据展示给工作者，以此便于及时发现于纠正电力系统中存在的故障等，因此可视化技术是大数据发展的核心技术。将解析技术于可视化结合起来可以提供以下服务：剔除电力系统没有价值的数据，并且将电价波动等内容选取出来、提供完善的配电网数据信息、预估配电过程中存在的不确定性变化点。
2.能源应用支撑技术
能源应用支撑技术是能源公共服务平台与上层应用之间的桥梁，结合应用需求提供对上层应用的支撑，以更好适配各类应用系统。通过数据模型构建生成业务分析任务所需要的数据，通过业务规则管理将业务逻辑拆分为多个计算机处理任务，通过认知计算将人的任务分析、识别、分解、匹配为计算机的任务，实现人机自然无缝交互。
3.数据驱动决策方法
依据大数据作用程度对数据驱动决策方法进行分类，主要分为以下3类：一是数据驱动为主，模型为辅的决策，它的最大特征是不完全采用、不抛弃原有的模型，通过模型和数据的相互启发与匹配，采取渐进方式完成决策制定；二是数据驱动无模型决策，它指的是一种数学模型，模型中隐含决策系统，这种决策方式主要是对规律性强、规模大且重复进行的行为进行决策；三是以大数据分析为主的决策，指的是基于以往方法或模型对大量数据进行分析，依据分析结果进行决策。
3能源互联网形势下的电力大数据发展前景
1.能源大数据创新能源生态系统
能源互联网时代下的电力大数据将被扩充为能源大数据，可在能源生产、配送、转换、消费全生命周期的产业格局下，应用大数据技术，发挥能源产业的数据资源优势，形成具有“平台”特征的、完整的能源生态系统，进而提高能源应用各个环节的市场竞争力，带动能源产业革命与电网企业转型。
2.拓伸能源价值链，创新商业模式
电网企业对数据资源的应用，将不仅仅局限于挖掘内部数据，更要进行内部数据与外部数据、数据与数据之间的交叉、关联分析。数据之间的关联延伸到产业之间的关联，将大大拓伸能源产业价值链，孕育新的商业模式。除了传统的管理决策支撑以外，还可以数据为支撑，通过平台、产品和服务等手段与载体，提升数据的经济与社会价值。
3.社会变革与经济转型的源动力
历史上的三次产业革命都是因能源问题而生，新的时代“能源革命”已经到来。“大数据”与“能源革命”的融合，必将迎来巨大的社会变革与经济转型。能源大数据将是社会和经济发展的“晴雨表”，通过能源大数据可提高社会、经济发展的决策力，催生智慧城市、智能家居、电动汽车等产业的发展，促使人类社会发生根本变化。
四、结束语
能源互联网是推动国家能源革命的重要战略支撑，电力大数据是促进电网智能化、精益化，提升电网管理水平，促使电网安全可靠、高效经济、清洁环节、科学有序运行的重要保障。电网企业要顺应能源互联网时代电力大数据发展趋势，深化电力大数据商业模式创新，将能源互联网时代电力大数据作为推动传统产业转型升级、建设创新型社会的驱动因素，全面提升服务客户、服务社会的水平。
参考文献：
[1]劉振亚.中国电力与能源[M].中国电力出版社，2012.
[2]薛禹胜，赖业宁.大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据[J].电力系统自动化，2016（01）.
[3]刘振亚.全球能源互联网[M].中国电力出版社，2015.
[4]曹军威，孟坤，王继业，等.能源互联网与能源路由器[J].中国科学：信息科学，2014（06）.
[5]董朝阳，赵俊华，福拴，等.从智能电网到能源互联网：基本概念与研究框架[J].电力系统自动化，2014（15）.
论文作者:任国卉
论文发表刊物:《中国电业》2019年第13期
论文发表时间:2019/11/1
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