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国外电力能源数据应用模式大全
发布人:方泰能源科技 2018-06-12 128
  ? ?电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节。包括电网运行和设备检测或监测数据,电力企业营销数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面数据,电力企业管理数据。
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  电力大数据具有四个特点:(1)数据体量大:PB级;常规的调度自动化系统包含数十万个采集点;配用电、数据中心将达到千万级(2)数据类型繁多:实时数据历史数据文本数据多媒体数据时间序列数据等各类结构化、半结构化数据以及非结构化数据(3)价值密度低:所采集的绝大部分数据都是正常数据,只有极少量的异常数据,而异常数据是状态检修的最重要依据(4)处理速度快:在几分之一秒内对大量数据进行分析,以支持决策制定。
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  通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据,再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析,从而实现对电网的实时监控;进一步地,结合大数据分析与电力系统模型,可以对电网运行进行诊断、优化和预测,为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值,也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析,到2020年,全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模,电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。国外电力能源数据应用案例
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  AutoGrid——电力大数据服务的先行者
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  AutoGrid作为一家服务于电力、能源行业的大数据公司,虽然只有不到50名员工,却汇集了来自工程设计、通信、互联网、电力等不同领域的人才。
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  AutoGrid基于其能源数据平台,为电力供应商和消费者提供各种规模的电力消耗预测,使用该预测来优化电网运行,并通过灵活的需求管理计划实现节能减耗。
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  AutoGrid的核心为其能源数据云平台——Energy Data Platform(EDP)。AutoGrid的能源数据平台EDP创造了电力系统的全面的、动态的图景。类似与高级搜索引擎或天气预报算法,AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富,进行数据集成,并建立其使用模式,建立定价和消费之间的相关性,并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP,公共事业单位可以提前预测数周,或只是分,秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业,以避开用电高峰。同时,电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源,如太阳能,风能的并网,最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响。
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  需求响应优化及管理系统(Demand Response Optimization and Management System-DROMS)为AutoGrid的需求响应管理工具。DROMS从智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备获得实时数据,形成数据分析引擎,结合电力系统的模型,基于智能算法,分析计算对单一负载的精确预测,在需求响应要求产生之前介入,迅速生成针对某一需求响应的应对策略。AutoGrid的客户覆盖发电端、输电端、配电端、用户,可以帮助电网各端匹配电力供应和需求,降低电网各端的成本。
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  AutoGrid的能源数据云平台EDP收集并处理其客户接入智能电网的智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备的数据,面向其用电客户提供需求响应优化及管理系统(Demand Response Optimization and Management System-DROMS),获取能量消耗情况,预测用电量,结合电价信息实现需求侧响应,生成需求侧管理项目的分析报告,提升客户全生命周期的价值收益;面向电网运营者提供DROMS,可提供需求响应应对策略,预测发电情况和电网动态负荷,预测电网运行故障,改善客户平均停电时间&系统运营时间,从而实现电网优化调度,减少非技术性损失,降低运营成本。
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  AutoGrid凭借其PB级的数据分析和预测能力,吸引了众多公用事业公司和软件产品公司与其进行合作。通过向第三方开放其能源数据平台EDP,AutoGrid正努力将其打造为能源行业大数据的统一公共平台。该开放的能源数据平台将使得能源“大数据”充分流动,各公共事业公司依托该数据平台开发满足自己需求的第三方应用。通过统一的能源大数据平台,AutoGrid将规范能源大数据的规范及协议,并将为能源大数据的发展注入新的推动力。
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  AutoGrid的收入主要来自于向采用其DROMS或其他服务的用户收费,主要有三种收费模式:1)SaaS模式:用户按照AutoGrid为其处理的数据量付费;2)共享收益模式:AutoGrid给客户发送报告,客户进行需求响应,与客户分享收益;3)合作模式:给设备商提供软件,向设备商收取License费。
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  Opower——通过电力消费数据分析用户用电行为
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  Opower公司是于 2007 年创办的一家家庭能源数据分析公司。Opower 与电力公司合作,抢占家庭消费者“入口”,获取家庭消费者的能源使用数据,进行消费者用电行为分析,并为其提供节能减耗的方案,推动节能的互联网应用。
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  发电力账单,是每个公用电力公司都需要做的一项工作,看似简单,但是其功能拓展往往被忽视。Opower公司利用其云数据平台,结合大数据方法和行为科学理论,为家庭用户发出了一份个性化的、贴心的电力账单。
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  通过这份电力账单,家庭的制冷、采暖、基础负荷、其他各类用能等用电情况被分类列示,并将用电量跟上个月的进行相比,其鲜亮的图表呈现方式让用户对自己的耗能情况一目了然。电力账单上除了有本户用电数据的分析之外,还有相近区域内最节能的那20%的用户耗能数据——即所谓的邻里能耗比较,紧接着它会据此提供建设性的节能方案。这就是Opower所标榜的“行为科学理论”的结晶。
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  此外,Opower在用户的交互方面,也做得贴心,生动,到位。比如,用户的节能效果非常理想,Opower提供的账单上就会有一个高兴的表情,告诉你它的态度;再比如,Opower会通过客户端或邮件给客户发送一些节能技巧信息。
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  Opower公司通过自己的家庭能耗数据分析平台,对由公用电力公司提供的家庭能耗数据进行深入地分析和挖掘,进而为用户提供一整套适合于其生活方式的节能建议。尽管Opower志在为用户节能,但其自我定位是一家“公用事业云计算软件提供商”,由此可知Opower公司的运营模式并非B2C模式(企业对终端消费者),而是B2B模式(企业对企业)。Opower公司的服务对象是公用电力公司,而不是普通的家庭用户。
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  Opower公司为公用电力公司提供如下四种服务。这四类服务中,Opower既扮演数据收集整合的角色,也为客户提供基于深入分析的有效性建议,而这四类服务都基于可扩展的Hadoop大数据分析平台。目前,Opower 公司已经签下了来自北美、欧洲和亚洲9 个国家的95家公用电力公司,,能够获取约1.15亿家庭的能源消费数据,并据此提供节能方案。
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  打开Opower 的网站,底端一行实时跳动的数据格外醒目:Opower 客户已经节省了XXX 千瓦时电,减少了XXX 磅二氧化碳,节约了XXX 能源费用。麻省理工学院研究员阿科特曾做过关于Opower对家庭用电量影响的研究,证实Opower的用电报告让用户的用电量减少了2%。
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  Opower的家庭能耗数据分析平台是基于可扩展的Hadoop大数据分析平台搭建,综合利用计算机科学、行为科学和大数据科学理论。
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  Opower从所服务的公用电力公司取得大量的家庭能耗数据,整合房龄信息、周边天气等数据,运用自己的家庭能耗数据分析平台进行用能分析,建立家庭耗能档案,并与邻里的能耗数据进行比较,通过综合分析提出节能建议。
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  Opower所提供的账单上,除了分析本户的能耗数据,还与相近区域内最节能的那20%的用户进行耗能数据比较,这就是其所提供的电力账单的亮点即"邻里耗能比较",这项比较是在"行为科学理论"的指导下进行的。
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  随着新电改的进一步推动,电力市场的竞争将拉开大幕,要想在市场的浪潮中居于不败之地,售电公司将不能只卖电,更应该比拼综合的能源服务。电网公司应该利用能源互联网,运用包括云计算、大数据技术,了解用户们形式多样的能源诉求,再有针对性地为用户定制创新的综合能源解决方案,从而实现用户的节能减排和电能成本降低。Opower的成功,也证明了互联网+大数据+电力能源这样一条路径的可行性。
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  电力大数据应用展望
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  能源互联网的推进2011美国着名学者杰里米?里夫金在其着作《第三次工业革命》中,首次提出了能源互联网(Energy Internet)的愿景。
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  如今,能源互联网的概念已像起于青萍之末的风,席卷全球!
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  能源互联网本质上是通过能源互联、信息互联、能源与信息融合、构建复杂交互式网络与系统,其特征为可再生,分布式、开放、互联与智能。而大数据应用是其重要一环。
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  国务院日前印发的《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》针对“互联网+智慧能源”专项中指出,““推进能源生产智能化”,“鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测,开展精准调度、故障判断和预测性维护,提高能源利用效率和安全稳定运行水平”;
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  在能源互联网+新电改的背景下,在大数据+云计算的新时代,依托电力大数据的电网将迈进全景实时电网的时代。大数据必然会助力电力工业的发展,成为电力工业发展的驱动器。