基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究
数字化技术在以新能源为主体的新型电力系统中的运用
数字化技术在以新能源为主体的新型电力系统中的运用摘要：通过数字化技术的应用可以基于大数据、人工智能以及云计算等技术高效开展数据处理工作，继而有效应对当前电力系统中烦杂的数据结构。
灵活使用数字化技术能够为新型电力系统的建设提供稳定坚实的技术支持，充分发挥数字化平台和枢纽的作用，使得以往以“优质电力”为核心的电网服务逐渐朝着具有“强大算力”的数字产业延伸和扩展，真正推动企业全方位改革。
关键词：数字化技术；新能源；新型电力系统；运用前言数字化技术本身有着极高的运算能力，能够在一定程度上推动运算能力和新型电力的深层次融合，继而真正将数字赋能到新型电力系统当中，搭建起规模更大、更加完善的新型电力系统，并提升其质效、可靠性及安全性。
1数字化技术概述数字化技术的运用对于电力电气的发展有着重要作用。
现如今，数字化技术已经在各行各业得到了较为广泛的运用，随着科技的快速发展，数字化技术已经成为很多电子产品生产以及高科技产品生产的重要技术。
所以数字化技术有着非常广阔的发展前景，对于数字化技术的了解也尤为必要。
数字化技术是将多种电子计算机技术作为一体的系统技术，数字化技术的运用需要依托各种电子信息设备将其融合成强大的功能，数字化技术可以实现对文字、图像和声音的有效结合，实现对技术的综合管理。
要想对这些技术进行加工、传送、存储等操作，就需要将这些数字信号进行转化，使其成为可以被计算机识别的二进制数据。
数字化技术可以说是一种综合性体系的数字化控制管理模式。
数字化技术的出现和广泛运用都需要依托计算机和信息编码。
就数字化技术的发展和运用来看，数字化技术在推动经济发展方面有着重要作用。
2数字化技术在电力工程建设质量管理中的应用2.1电网数字化转型基础新型电力系统建设面临的挑战颇大，主要包括：泛在物联、海量接入，新型电力系统需对海量设备进行监测和控制，且设备类型多、分布范围广，互联互通较为困难；高频采集、高效处理，各环节海量数据的实时采集汇聚和高效分析处理，对系统的感知采集频度、网络通信效率和数据处理能力都提出了更高要求；全网统筹、协同互动，新型电力系统参与协同互动的环节更多，需要统筹汇聚全网各环节数据，保障电网高效运行；源荷波动、随机性强，新型电力系统的电源侧和负荷侧受环境因素影响大，呈现很强的不确定性和随机性，给电网安全稳定运行带来了巨大影响，现有的控制技术和方法需进一步统筹优化。
电力大数据及其在电网公司的应用
电力电气・Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ130 大陆桥视野·２０１５年第２２期一、电力大数据电力大数据是大数据理念、技术和方法在电力行业的实践。
电力大数据涉及到发电、输电、变电、配电、用电、调度各环节，是跨单位、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化技术。
电力大数据由结构化数据和非结构化数据构成，随着智能电网建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。
电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。
电力大数据在电力行业具有良好的发展前景，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。
当前，电网业务数据大致分为三类：一是电网公司生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据；二是电网公司运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据；三是电网公司管理数据，如ＥＲＰ、一体化平台、协同办公等方面的数据。
如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。
这些增值服务将有利于电网安全检测与控制（包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和更准确的用电量预测），客户用电行为分析与客户细分，电网公司精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。
二、电力大数据在电网公司的应用（一）大数据在输电线路中的应用随着电网规模的壮大，输电线路状态监测系统的数据库处理工作量与处理效率都必须提高，这主要是由于输电线路状态监测系统工作中接收和处理的数据量越来越大。
并且输电线路状态监测系统还必须提供技术支持，以满足监视、控制、培训仿真、运行管理的需求。
系统采集数据量越来越多，接入系统的输电线路数量不断增长，线路中监测的数据类别不断增长，针对海量、实时高频数据采集的云计算平台采用分布式数据存储方案，并提供高效的并行查询和计算的能力，适合输电线路状态监测系统的实时、历史数据的存储与应用。
基于大数据分析的电动汽车动力电池包关键技术研究及应用(高明裕)
9.戴绍港，排名９，高级实验师,杭州电子科技大学
10.张宏宽,排名１０,教授级高工,数源科技股份有限公司
11.李芸, 排名１１,高级实验师,杭州电子科技大学
12.蒋力放,排名１２,教授级高工,数源科技股份有限公司
13.丁毅,排名１３,高级工程师,数源科技股份有限公司
主要完成单位
1.单位名称：杭州电子科技大学
9.电动车电池安全控制装置及控制方法,ZL201410037775,王玉龙、孙延先、宋泽斌、潘健健、刘启凯
10.一种用于车载系统基于移动网络实现IAP远程升级的方法,ZL201610895024.7,金昊炫、张宏宽、胡权、高歌、周伯涛、康克勤、欧阳超、马海军
主要完成人
1.高明裕(曾用名高明煜),排名1,教授,杭州电子科技大学
2.单位名称：超威电源集团有限公司
3.单位名称：数源科技股份有限公司
4.单位名称：浙江超威创元实业有限公司
提名单位
浙江省教育厅
提名意见
电动汽车以动力电池作为能源，但目前单体电池的容量和电压都较低，无法满足电动汽车等应用领域对电池组高压大容量的要求，为此需要数百甚至数千只电池串并联，电池包是电动汽车最核心部件之一。项目针对动力电池包存在的循环寿命短、全生命周期剩余电量(简称SOC)估计精度低、自燃时有发生等关键问题，杭州电子科技大学联合超威电源集团有限公司、数源科技股份有限公司和浙江超威创元实业有限公司, 在国家自然科学基金和浙江省重大科技攻关专项等多个项目资助下, 对旨在提高动力电池包使用寿命、SOC估计精度和运行安全性的相关理论和技术持续开展深入研究和协同攻关，研究成果已在超威电源集团有限公司、数源科技股份有限公司、浙江超威创元实业有限公司、浙江启城新能源汽车有限公司、杭州西湖新能源汽车运营有限公司、浙江金太阳电源有限公司等单位推广应用，并在西湖比亚迪纯电动大巴车K9A/K9F、纯电动出租车E5/E6、江铃电动汽车E200等车辆上实际使用，2017至2019年累计新增销售100多亿元,实现利税10多亿元。至2020年9月底,相关技术已获授权发明专利25件,软件著作权10件,发表高水平论文16篇,取得了较好的经济和社会效益。
基于大数据的智慧能源管理系统研究与应用
基于大数据的智慧能源管理系统研究与应用一、前言智慧能源管理是一个新兴的领域，随着信息技术的发展，特别是大数据技术的成熟，智慧能源管理将成为未来能源领域的重要方向。
本文将以基于大数据的智慧能源管理系统为研究对象，从系统框架、关键技术、应用案例等几个方面展开讨论。
二、系统框架智慧能源管理系统是一个涵盖数据采集、数据存储、数据分析、决策支持等多个环节的复杂系统，其系统架构应该包括以下几个部分：1.数据采集层该层主要负责采集各个能源设备的数据，包括传感器数据、计量数据、储能数据等。
数据采集设备应该具备数据实时性、准确性以及对多种设备的支持等特点。
2.数据传输层该层主要负责将采集层的数据传输到数据存储层。
数据传输可采用有线传输或无线传输。
3.数据存储层该层主要负责数据存储工作，包括数据的存储、处理、备份等。
数据存储应该具备高可靠性、高可用性、高扩展性等特点。
4.数据分析层该层主要负责对数据进行分析，提取数据的本质特征，识别数据的异常情况，通过数据模型进行预测等。
5.决策支持层该层主要负责提供决策支持，在数据分析的基础上，向用户提供决策建议，进行调度智能化。
三、关键技术1.大数据采集技术大数据采集技术是智慧能源管理系统关键技术之一，需要在多种网络环境和设备环境下，实现数据的实时采集。
目前，常用的数据采集设备有WIFI、无线传感器、智能电表等。
2.数据存储技术数据存储技术是智慧能源管理系统的核心技术之一，需要保证数据的高可靠性、高可用性和高扩展性。
当前较为常用的数据存储技术包括关系型数据库和非关系型数据库，如MySQL、Hadoop、MongoDB等。
3.数据分析技术数据分析技术是智慧能源管理系统关键技术之一，需要根据数据分析结果进行决策支持。
当前常用的数据分析技术包括数据挖掘技术、机器学习技术、深度学习技术等。
四、案例分析某地智慧能源管理系统是建设在能源生产、能源传输、能源利用三个领域的基础上，实现对整个能源系统的综合管理。
大数据技术在电力行业中的应用与研究
大数据技术在电力行业中的应用与研究2.贵州电网有限责任公司六盘水盘州供电局贵州六盘水553537摘要：随着经济的快速发展与社会的飞速进步，如今的社会就是信息社会，信息量的增长也呈现出爆炸式的特点。
随着信息技术、网络技术、云计算处理与分析技术、物联网技术的迅猛发展，大数据技术取得了快速突破和逐渐走向成熟，在很多领域得了广泛应用。
运用大数据技术对海量数据进行采集并处理，同时对数据处理结果进行集中展示，有助于我们探寻数据中蕴含的客观规律，从而改变过去的惯性思维和经验思维，建立数据思维，为相关工作提供科学决策依据。
企业能够运用大数据技术从繁杂的数据中去挖掘有价值的数据，充分发挥数据自身价值，更好的为数据赋能。
随着社会的持续不断发展，大数据技术已在很多行业中得到广泛应用，并且未来还将会有更为广泛深入的应用空间。
如今，产业界和学术界都非常关注重视大数据技术，对于电力行业而言，也逐步进入到了大数据时代，可以说大数据的来临既是机遇也是挑战，实践证明谁掌握了大数据并充分发挥数据价值，谁将赢得发展先机。
关键词：电力行业；大数据技术；应用一、电力行业大数据技术发展现状近些年来，随着科学技术的发展以及相关部门重视程度的提升，电力行业的发展正朝着数字化和智能化方向迈进，智能化程度得到很大提升，云计算技术、物联网技术等也得到广泛应用，而且电力行业在应用这些技术时正逐步将它们进行有效融合，以推进数字化、智能化、智慧化建设，由此可看出未来几年数据量的增长将是井喷式的。
面对这样的发展趋势，不管是为响应贯彻国家政策，还是为企业长远发展考虑，电力行业的大数据建设与应用都是必然趋势，借助大数据技术提升企业运营能力抢占发展先机，从而提升企业竞争力。
电力行业作为一个技术密集型行业，也是信息技术应用较早的行业之一,，经过多年的信息化建设，信息技术已经得到了十分广泛的应用，因此收集产生的数据量已经非常巨大，并且在其运行的过程中，还会有源源不断的实时数据产生。
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析1. 引言1.1 研究背景智慧电厂一体化大数据平台是近年来随着信息技术的快速发展而逐渐兴起的新型管理模式。
在传统电厂中，数据的采集、分析和应用一直是一个相对分散和粗放的过程，导致了能源资源的低效利用和管理的不便。
而随着大数据技术的发展，智慧电厂一体化大数据平台应运而生，通过各种数据的集成和分析，为电厂的管理、运行和决策提供了更为科学和精准的支持。
研究背景：随着全球经济的快速发展，电力行业作为基础产业之一，扮演着至关重要的角色。
传统的电厂管理方式在面对日益复杂的市场需求和竞争压力时已显现出了瓶颈。
数据量庞大、种类复杂的电厂运行数据，如果无法有效地被采集、整合和分析，将无法为电厂管理者提供及时、准确的决策支持，影响电厂的运行效率和经济效益。
研究智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用，对于提高电厂管理水平、优化资源配置、提升运行效率具有重要的现实意义和深远的发展价值。
本文将围绕智慧电厂一体化大数据平台的概念、关键技术、应用场景和发展趋势展开深入分析，旨在探讨如何借助大数据技术实现智慧电厂的智能化管理，推动电力行业的可持续发展。
1.2 研究目的智慧电厂一体化大数据平台作为能源行业数字化转型的重要一环，其关键技术及应用分析对于推动能源行业的发展具有重要意义。
本文旨在深入探讨智慧电厂一体化大数据平台的关键技术，并分析其在能源行业中的应用场景，以及通过案例分析展现其具体实践效果。
本文还将对智慧电厂一体化大数据平台的未来发展趋势进行展望，总结其目前面临的挑战与问题，并提出未来研究方向，以及探讨其在能源行业中的意义与价值。
通过此研究，旨在为推动能源行业数字化转型，提升能源行业的智能化水平，提供理论与实践参考，并促进智慧电厂一体化大数据平台在能源领域的广泛应用与发展。
2. 正文2.1 智慧电厂一体化大数据平台概述智慧电厂一体化大数据平台是指利用先进的信息技术和大数据分析手段，对电厂的运营数据、生产数据和设备状态进行全面监测、分析和优化的集成平台。
基于云计算的电力大数据分析技术与应用
2020年6月基于云计算的电力大数据分析技术与应用吴振田（广东电力通信科技有限公司，广东广州510030）【摘要】自21世纪以来，电能事业步入一个全新的发展时代，智能电网应运而生。
而伴随智能电网的飞速发展，监测数据也越来越丰富，并且彰显出更可观的价值，但传统的数据处理模式已经无法适应这样的发展环境。
目前，云计算正在颠覆人们主要的生产、生活方式，也带给分析、处理电力行业内的数据信息一种崭新的思路，极大地推动了电力事业的发展。
基于此，本文以云计算为基础，探讨了在电力行业的常见大数据分析专业技术及其应用实践，仅供参考。
【关键词】智能电网；云计算；大数据分析；电力系统；技术与应用【中图分类号】TM769【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2020）06-0093-02作为融合先进电脑技术与现代网络技术的一种重要高科技产物,云计算可以借助SQL系统等,来分层处理各种数据信息,并且针对整体资源,展开综合性应用研究分析。
在电力领域,基于云计算产生的大数据技术,可以促进电力系统持续完善信息管理、分析结构,从技术上大力支持国内电力管理事业的发展。
1有关概述1.1云计算在数据处理过程中,云计算主要用于存储数据信息,以增强电网运行的整体稳定度,更好地利用电网技术的长足优势。
目前,伸缩性、适用性、优质性能等是云计算的基本特点,通过运用云计算,可以有效配置资源,防止限制与使用资源间的矛盾等,从而促进业务增大承载力。
现阶段,云计算技术在国内得到了广泛的应用,主要涉足电力行业、零售行业等领域。
1.2大数据通过大数据,能够很好地处理复杂多变的数据信息,快速搜罗、分类、整理、管理数据等。
考虑到大数据往往需要处理惊人的数据量、快捷地更新换代,而且处理过程也有待完善,故此为了有效处理大数据,则需要基于数据的传统处理技术有所创新。
通过引进云计算技术,则可及时从复杂多变的数据信息中,有效提取想要的信息,并且同时过滤掉没有意义的信息,以此来有效使用数据信息。
能源行业 能源大数据应用方案
能源行业能源大数据应用方案第一章能源大数据概述 (2)1.1 能源大数据的定义 (2)1.2 能源大数据的特点与价值 (2)第二章能源大数据采集与整合 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据整合方法 (4)2.3 数据质量保障 (4)第三章能源大数据存储与管理 (4)3.1 存储技术选择 (4)3.2 数据管理策略 (5)3.3 数据安全与隐私保护 (5)第四章能源大数据分析与挖掘 (6)4.1 分析方法与应用 (6)4.2 挖掘技术与实践 (6)4.3 模型评估与优化 (6)第五章能源大数据在电力系统中的应用 (7)5.1 电力市场预测 (7)5.2 电力系统优化 (7)5.3 电力设备维护 (7)第六章能源大数据在新能源领域的应用 (8)6.1 太阳能发电预测 (8)6.1.1 数据来源 (8)6.1.2 预测方法 (8)6.1.3 应用案例 (8)6.2 风能发电预测 (8)6.2.1 数据来源 (8)6.2.2 预测方法 (9)6.2.3 应用案例 (9)6.3 新能源并网管理 (9)6.3.1 数据来源 (9)6.3.2 管理方法 (9)6.3.3 应用案例 (9)第七章能源大数据在能源政策制定中的应用 (9)7.1 政策制定依据 (9)7.1.1 数据来源及处理 (9)7.1.2 数据分析模型 (10)7.1.3 政策制定流程 (10)7.2 政策效果评估 (10)7.2.1 评估指标体系 (10)7.2.2 评估方法 (10)7.2.3 评估流程 (10)7.3 政策优化建议 (10)7.3.1 政策调整方向 (10)7.3.2 政策实施保障 (11)7.3.3 政策持续优化 (11)第八章能源大数据在能源企业管理中的应用 (11)8.1 企业运营分析 (11)8.2 企业决策支持 (11)8.3 企业风险管理 (12)第九章能源大数据在节能减排中的应用 (12)9.1 节能潜力分析 (12)9.1.1 数据采集与整合 (12)9.1.2 数据挖掘与分析 (13)9.1.3 节能潜力评估 (13)9.2 减排措施制定 (13)9.2.1 设备更新与优化 (13)9.2.2 能源结构调整 (13)9.2.3 管理制度改进 (13)9.3 效果评估与优化 (13)9.3.1 效果评估指标体系 (13)9.3.2 效果评估方法 (13)9.3.3 优化措施 (14)第十章能源大数据产业发展与未来趋势 (14)10.1 能源大数据产业发展现状 (14)10.2 能源大数据产业链分析 (14)10.3 未来发展趋势与挑战 (15)第一章能源大数据概述1.1 能源大数据的定义能源大数据是指在能源生产、传输、消费等各个环节中产生的海量数据。
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0引言 2012年,联合国发布了白皮书《大数据促发展:挑
战与机遇》,掀起了全球大数据的研究的高潮⑴。早在
2008年,Nature在一版杂志中提到"Big Data"的概念。 2011 年 Science 推出专利"Dealing With Date"，深入探 讨了海量数据的利用方法。IBM、Googls、Amazon等跨 国巨头纷纷加入大数据的队列，推动着大数据技术的 快速发展[刊。
第56卷第12期 2019年6月25日
电测与仪表 Electrical Measurement & Insh'umenehoe
Vol.56 No.12
Jue.25,2019
基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用研究
李俊楠1,李伟1,李会君1，何心铭2,张世林1
（1-国网河南省电力公司电力科学研究院，郑州450000； 2.国网开封供电公司，河南开封475000）
现负荷的准确预测，并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望，对未来电力能源大数
据的深化应用有重要的指导意义。
关键词:分布式架构的用电信息采集系统;大数据云平台;大数据分析方法；电力能源大数据
DOI：10.19753/j. issn1001-1390.2019-012. 017
中图分类号:TM933
数据
和方法无法支撑快速增长的支撑业务需
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
求。文 基于采集系统数据， 探索新领域,详细阐
基于采集系统的
数据在线损治理、大气
防治、煤改
、负荷预测等领域的应
文献标识码：B
文章编号：1001-1390（2019 ）12-0104-06
Researcli on big data acquisition and application of power energy basen on big data cloud platform
Li Junnvn1，Li Wei1，Li Hujun1，Ha Xinming2，Zhang Shilin1 (1. Electric Poocs Research Institute o Statr Grid Henan Electric Poocs Company，Zhengzhou 450000， China.
的热点（6]& 随着采集系统支撑业务增多，多部门共享交叉变
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第56卷第12期 2019年6月25日
电测与仪表 Electrical MeasuremenS & Instrementatioe
Vol. 56 No. 12
Jue.25,2019
,生的数据总量以高复合增长率快速膨
[4)&
增长的多领域能 数据,传统的
摘要:随着智能电网建设的不断推进，电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据，如
何快速挖掘出有价值的信息，指导企业发展并服务社会民生，显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电
信息采集系统采集用电数据，建立大数据云平台，通过BP神经网络算法等大数据分析方法，提高线损治理成效，实
2. S'' Grid Kapeng Poocs Suppfy Company，Kafeng 475000，Henan， China)
Aburiatr: W ih iheconinuousadeancemenioosmaeiged consieucion， ihenumbeesooiheopeeaingacqu sion ieem/naes /n ihe powe esys iem a ee d eama i ca ey/n ceeas/ng. In eewooihemaseeamounisooacqu sion eeecieciydaia， ispaeicueaeeyuegeniihaihowioeicaeaieeaeuabee/nooemaion qu ckeyiogu/deihedeeeeopmeniooenieepesesand seeeeihepeopee.Th spapee/nieoducesiheuseooeeecieciy/nooemaion acqu sion sysiemood siebuied aech ieciueeiocoecieeeciec-
在“能源互联网+新电改”的背景下，以智能电
网为代表的电力技术不断与以云计算、大数据为代表 的信息技术融合，改变着电力企业的生产经营方
式（45）&随着智能电网建设的不断推进，作为电网用 电侧信息获取及用电控制重要途径的用电信息采集 系统（以下简称“采集系统"）,产生的大数据日益剧 增。面对海量的用电数据，如何快速挖掘出有价值的 信息，指导企业发展并服务社会民生，成为当前研究
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