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【连载】大能源系统的大数据应用前景 国电南瑞:大能源思维与大数据思维的融合(三)

2016-04-27 08:19来源:电力系统自动化作者:薛禹胜 赖业宁关键词:大数据智能电网国电南瑞收藏点赞

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3.2大能源系统

以电为中心、以清洁化与智能化为特征的能源革命正在推动整个能源的生产、消费和管理模式的重大变化。促进各类数据资源整合,覆盖电力系统、供热(冷)系统、燃气系统、燃油系统,以及气象、经济、交通等非能源系统,而在各能源子系统内则覆盖了能源的生产、转换、传输、交易、存储、消费各环节。建设基于互联网的智慧用能的量测与交易平台,基于智能楼宇与智能工厂的能源综合服务中心,实现多种能源的智能定制;鼓励个人、家庭用户与分布式发电、储电、储热、储冷、储氢等多类型的分布式储能资源之间通过微平衡市场进行局部自主交易,推动紧急备用、调峰调频等增值服务。

3.3环境安全

人类活动产生的排放若超过生态系统的自修复能力,就会破坏其平衡。反过来,后者将以频发的极端气候来增加停电风险等方式以惩罚人类,甚至引起气候系统崩溃而毁灭性地打击人类。因此,必须重视生态工程,并通过排放权市场及其监管来管理风险。为此需要获取环境信息,包括污染程度、类型、交叉程度、分布区域、危害、波及人数等数据,并在大数据支持下综合分析传统风险与新型风险。

虽然难以严格确定自然界的可恢复域,但人们按大数据及经验给出了温室气体排放的安全阈值。各国正在通过协商各自的排放额度,以保证全球气温上升幅度不超过2℃,并在实施气候工程以提高自然界修复能力的同时,监控各行各业,特别是能源流对应的排放。但要使更多民众积极参与到能源的清洁替代与电能替代措施中,则除了完善监控体制外,还必须制定适度的补贴及惩罚政策来引导人们参与能源流的行为。政策不到位就难以实现减排目的,但过激的政策又会使减排成本过高。两者都可能颠覆气候工程。

碳排放的动态过程受到众多参与者,包括各种化石类及可再生能源的生产商、发电商、终端能源商、监管者、政策制定者的博弈行为的影响。他们的行为可能有限理性,也可能非理性。分析涉及各种一次能源的采集、输送和储藏,物理系统,经济系统,环境系统,及监管政策机制等领域的统计关系数据、因果关系数据及包括博弈数据在内的各种社会行为数据,使决策从当前基于主观经验的模式,发展为基于数学模型、参与者及多代理模型的混合仿真的沙盘推演模式。

3.4市场经济

电力生产、电网运行与其营销、管理、资产全寿命管理等任务不但影响到能源经济、政策制定和经济决策,也受到经济社会状况及政策等外部环节的影响。大能源概念下出现的虚拟电厂、负荷集成商、第三方增值服务供应商等新兴市场主体,大大增加了灵活性资源供应。相应地,需要完善市场机制,兼容用户以直接、间接等多种方式自主参与灵活性资源市场交易的渠道;建立合理的灵活性资源补偿定价机制,保障灵活性资源投资拥有合理的收益回报。但是,当前的信息系统基本上局限于电力生产与调度的业务层,故难以有效地促进电动汽车与智能电网间能量和信息的双向互动,推动智能充放电业务,鼓励用户参与电力需求响应,自主提供能量响应、调频、调峰等灵活的能源服务,实现电动汽车与新能源的协同优化运行,以互联网平台为依托实现实时交易。

需要学习沃尔玛利用大数据思维从“啤酒与尿布”商业案例中受益的经验,挖掘市场参与者的行为,预测市场风险,支撑更灵活的交易,也促使各参与者转向量化的推演范式及决策机制。大数据思维将经典的市场理论与创新的数据驱动方法结合,在分析与决策中引入信息论和行为学,使宏观决策与微观决策之间的互动更加迅速高效。

基于客户服务系统、用户信息采集系统、营销业务系统等营销数据,评估客户信用,分析电能替代潜力、用电行为,预测售电量,评估市场风险,制定竞争策略,挖掘在电子商务、节能服务等领域的商业价值。

3.5信息系统

在信息系统本身的建设与完善中,也应该充分发挥大数据技术的作用。包括加强信息安全体系及安全技术,大数据共享与隐私的协调,开放与防御的平衡,数据被窃或篡改的防御,个人信息开放和保护的平衡,高级可持续攻击的应对。

在分析与预警方面,由于发、输、变、配、用电需要保持瞬时平衡,在稳定性分析、可再生能源的预测及备用容量的调度、大停电风险分析与综合防御等方面均需突破。大数据算法的思路强调全部数据而不是个别子集,更加关注效率与相关性,关注混沌规律(无规律可寻)和浮动规律(有迹可寻,但要求数据足够多),而不是恒常规律(通常基于少量数据即可发现),从价值密度低、异源异构异质的大数据中有效提取价值并增值。此外,还需要建立参与者博弈行为的多代理模型;建立可同时支撑数学模型、多代理及真实参与者的混合仿真平台;克服知识挖掘中的瓶颈。利用统计分析技术提高模型仿真的速度,或利用(准)模型分析技术提高统计分析的质量。

在决策与控制方面,需要提高监测预警、状态评估、故障分析、检修决策、风险管控、资源利用、信息安全等水平。例如,在非自治和非线性因素下,如何摆脱数学模型而仅根据实测轨迹来量化系统动态。需要在算法与受扰轨迹的知识提取上取得重大突破,才能真正发挥PMU在广域保护中的作用。

3.6管理

重要的管理决策应该从当前基于主观意愿的经验模式,转为基于数学模型、实证多代理模型及真实参与者的混合仿真,通过沙盘推演来优化决策的科学模式。

延伸阅读:【连载】国电南瑞:大能源思维与大数据思维的融合(一)

【连载】国电南瑞:大能源思维与大数据思维的融合(二)

原标题:【观点】南瑞集团公司 薛禹胜等:大能源思维与大数据思维的融合(三)大能源系统的大数据应用前景
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