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为了贯彻中央提出的“四个革命、一个合作”的能源战略思想,落实“节约优先、绿色低碳、立足国内、创新驱动”的能源发展战略,“能源革命与绿色低碳发展高层论坛”于2016年11月25在中国职工之家隆重召开,11月26日,以“能源互联网助推能源革命”为主题的分论坛召开。分论坛在中国科学技术协会、国家能源局和中国能源研究会指导下,由中国能源研究会能源互联网专委会主办。
中国电力科学研究院配电所副所长张东霞在分论坛中发表了主题为《能源互联网的大数据应用》的演讲。从对大数据的理解、中国电科院大数据的研究概况以及随机矩阵三方面展开了阐述。
首先,张东霞分享了她对能源电力大数据理解,当前电力系统已部署了众多监控、管理系统,每时每刻产生了大量异构数据,但大部分PMU数据没有得到应用。她将电力大数据应用划分为三类规律的挖掘:恒常规律、统计规律以及混沌规律。而针对能源电力大数据的应用。张东霞认为,在能源互联网开放、共享的背景下,数据潜在的价值无法通过建立物理模型来挖掘。因此,能源电力大数据的应用不适合恒常规律,而是适合统计规律,更适合于混沌规律。通过新的数据驱动方法,例如机器学习、深度学习、随机矩阵理论等方法来寻找新的解决方案。
然后,张东霞就中国电科院在能源电力大数据中的应用情况进行了分享。她提到,中国电科院在电力大数据平台方面已有一定的研究成果,平台集成了Hadoop、Storm、Spark等开源组件,解决了组件之间的兼容性问题。其中,进行平台服务接口封装及各个支撑子系统功能开发目前包含84个节点。张东霞选取了运行效率和供电能力分析,变压器过载的预测和风险分析两个案例展开了详细的阐述。通过大数据平台的数据挖掘,得出温度、历史事件以及季节等因素对变压器过载的关联关系,并能过预测未来过载的数量。通过对2016年1月1日以及2015年春节的模拟,预测准确度达到71.66%以及67.01%。而后,张东霞介绍了矩阵理论在静态稳定分析、暂态稳定特性以及配电系统关联性中的应用。
最后,张东霞指出,能源电力大数据的应用还有巨大的潜力,但目前还存在较多的困难。例如,对大数据价值的认识的共识、数据源的获取、异构数据的融合、技术的复杂性及跨专业型等困难,还需融合多学科人才来共同推动能源电力大数据的发展。
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