浙江高歌物聯(lián)網(wǎng)科技有限公司
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導航
電力泛在物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用：
經(jīng)過多年的建設(shè)，國網(wǎng)公司逐步完善了電網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺，參考各國研究與電科院各所的實際分析，智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)主要集中在3個方面：社會、政府和相關(guān)行業(yè)服務(wù)；電力用戶服務(wù)；支持電網(wǎng)自身的放在和運營。2019年，國網(wǎng)在“泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)大綱”中明確大數(shù)據(jù)平臺/中心，作為內(nèi)部業(yè)務(wù)和外部業(yè)務(wù)的支撐，涉及業(yè)務(wù)包括提升客戶服務(wù)水平、提升企業(yè)經(jīng)營績效、提升電網(wǎng)安全經(jīng)濟運行、促進清潔能源消納、打造智慧綜合服務(wù)平臺、培育發(fā)展信息業(yè)務(wù)、構(gòu)建能源生態(tài)體系。
目前，電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的建設(shè)已經(jīng)取得了初步成效，并且圍繞以上業(yè)務(wù)方向進行積探討，本章選擇部分業(yè)務(wù)方向，對泛在電力物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用前景進行一些探討。
1、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)在虛擬電廠中的應(yīng)用：
隨著國家大力推進綠色能源戰(zhàn)略，光伏發(fā)電、風力發(fā)電獲得了長足的發(fā)展，這些新能源供電系統(tǒng)并網(wǎng)后帶來了一些問題。首先，大規(guī)模新能源系統(tǒng)并網(wǎng)后，其輸出功率受自然條件影響較大，如風力一般網(wǎng)上電力較強、光伏晚上沒有電力，對電網(wǎng)沖擊較大，需要進行調(diào)峰和調(diào)度工作。其次，如果采用分布式供能系統(tǒng)，則會引起雙向潮流問題、無功電壓不穩(wěn)問題。為了適應(yīng)新能源的接入，國網(wǎng)公司大力推進虛擬電廠，是一種“源網(wǎng)荷儲”系統(tǒng)，包含“電源、電網(wǎng)、負荷、儲能”的整體電網(wǎng)解決方案，期望解決清潔能源消納過程中電網(wǎng)波動性等問題，推進新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
虛擬電廠的核心是電網(wǎng)供需側(cè)協(xié)調(diào)的問題，是基于大數(shù)據(jù)的分析協(xié)調(diào)問題。在需求側(cè)，預(yù)測用戶負荷，聚合可控負荷，提高電網(wǎng)可調(diào)控容量占比，提升電網(wǎng)對新能源的接納能力；在供給側(cè)，將分布式新能源聚合成一個實體，通過協(xié)調(diào)控制、智能計量和源荷預(yù)測，解決分布式新能源接入成本高和無序并網(wǎng)的問題，提高分布式供電系統(tǒng)的接納能力；同時，通過市場分析，搭配營銷手段，以促進用戶錯峰用電，減少電網(wǎng)波動。大數(shù)據(jù)平臺虛擬電廠控制中心業(yè)務(wù)如圖所示。
圖大數(shù)據(jù)平臺業(yè)務(wù)-虛擬電廠控制
首先，獲取虛擬電廠范圍內(nèi)的各項數(shù)據(jù)，包括環(huán)境數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)、電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)等。然后，通過大數(shù)據(jù)建模以及AI學習，對供給、需求以及儲能站進行分析和預(yù)測。將預(yù)測結(jié)果與市場行情結(jié)合，撮合交易，促進供需協(xié)調(diào)，終實現(xiàn)新能源的順利入網(wǎng)。
2、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)在智慧樓宇/智慧園區(qū)能源管理中的應(yīng)用：
國網(wǎng)公司在運營過程中，累積了大量的數(shù)據(jù)，具有一整套的電力能源并網(wǎng)、監(jiān)控、計量、計費、交易、運維等業(yè)務(wù)流程和相關(guān)的支撐系統(tǒng)，在提供電網(wǎng)服務(wù)的同時，也開放自身能力、知識和平臺，旨在為用戶提供高價值的增值服務(wù)，如面向智慧樓宇/智慧園區(qū)的能源管理精細化服務(wù)。
作為樓宇或者園區(qū)的業(yè)主，目前能獲取的包括園區(qū)總電表數(shù)據(jù)、分用戶電表數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)粒度較粗，而不能掌握的細粒度數(shù)據(jù)，且缺少對于數(shù)據(jù)的分析能力，造成園區(qū)的能耗管理相對比較粗獷，電力使用量大，運營成本較高。國網(wǎng)公司從智慧能源綜合服務(wù)平臺中，開放自身配用網(wǎng)監(jiān)測能力，用電數(shù)據(jù)分析能力，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析平臺和已有知識，為業(yè)主提供一站式能耗管理方案（見圖）。
圖智慧樓宇/園區(qū)能源管理
業(yè)主可以通過應(yīng)用查看園區(qū)內(nèi)電網(wǎng)設(shè)備的運行情況，監(jiān)控電網(wǎng)質(zhì)量和運行指標，并且能通過用電分析進行園區(qū)內(nèi)部的用電分析。用電分析通過大數(shù)據(jù)平臺完成對園區(qū)能耗、能效的評估，通過大數(shù)據(jù)計算與知識庫，形成節(jié)能方案，并且督導節(jié)能方案的執(zhí)行，終評估節(jié)能效率，核算相關(guān)費用，實現(xiàn)用戶能耗的優(yōu)化，流程如圖所示。
圖大數(shù)據(jù)平臺業(yè)務(wù)-園區(qū)節(jié)能方案能耗計算流程
3、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)在用戶（用電）行為分析中的應(yīng)用：
傳統(tǒng)的用戶行為分析主要完成對用戶的初步分類，通過用戶類型典型數(shù)據(jù)以及已有的歷史數(shù)據(jù)，對用戶的用電行為進行預(yù)測，這種負荷預(yù)測相對偏差較大，對于電力設(shè)備需要預(yù)留更大的余量，無法提高設(shè)備利用率。而通過大數(shù)據(jù)平臺，可以針對用戶進行細粒度的用戶畫像和分類，引入預(yù)測影響因子，通過數(shù)據(jù)挖掘和分析深入精準地預(yù)測用戶的負荷，有效提升設(shè)備的利用率，其具體的分析流程如圖所示。
圖大數(shù)據(jù)平臺業(yè)務(wù)-用戶行為分析流程
用戶行為分析的數(shù)據(jù)主要來源于用戶采集系統(tǒng)、配網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)，匯聚相關(guān)的數(shù)據(jù)，通過及模糊算法、聚類算法、小二乘法、回歸方法等算法對于電力用戶進行詳細的分類。也可以采用逆向分析的方法，從營銷已歸類的用戶特點出發(fā)，通過熵權(quán)法分析匹配現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點，驗證分類正確性，并進一步對用戶進行畫像。國網(wǎng)公司可以針對不同的用戶提供有針對性的服務(wù)，有效提升服務(wù)滿意度。
在進行用戶分析前，還需要引入影響因子，包括以下3類。
a）用戶影響因子，指用戶因為自身原因?qū)е聦τ秒娦袨橛休^大的波動，這類因子可以根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù)、用戶提交的用電計劃、用戶經(jīng)營情況進行分析計算。
b）自然環(huán)境影響因子，指影響用戶用電行為的環(huán)境因素，如溫度、濕度、風力等，這些環(huán)境變量與用戶的用電曲線進行融合與分析，可以恰當?shù)睾Y選出受環(huán)境影響較大的用電行為。
c）社會環(huán)境因子，主要包括節(jié)假日、重點事件和突發(fā)事件等，如春節(jié)、十一、兩會、廣交會等，除節(jié)假日外，突發(fā)事件與重點事件較多，因子的隨機性和不確定性較大，需要對此類因子進行手動選擇和篩選。
適用于電力行業(yè)的分析內(nèi)容包括電力用戶的分類及細分建模研究、電力用戶用電負荷研究、電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)預(yù)警與故障率預(yù)測、電價與激勵下的電力用戶響應(yīng)行為研究等。在分析用戶用電行為時，可結(jié)合負荷分析方法、聚類算法、負荷預(yù)測算法和回歸方法等對數(shù)據(jù)進行分析研究，尋找數(shù)據(jù)間存在的聯(lián)系與規(guī)律，建立不同負荷類型的用戶模型，對用戶用電行為進行全面分析預(yù)測，目前基于云計算的K-Means算法是目前用戶分析的主流算法。
后，通過預(yù)測結(jié)果和實際用戶用電數(shù)據(jù)的差異分析，調(diào)整迭代用戶分類和分析模型，有助于更精準地完成用戶負荷預(yù)測工作。