大数据能源监控系统方案
新能源集控系统规划及建设方案设计

新能源集控系统规划及建设方案设计文|张国珍,付正宁,斛晋璇,王其乐由于新能源场站分散部署、地理位置相对偏僻且数量逐渐增多,对场站进行单独管理呈现效率降低、成本升高的趋势。
此外,现场工作重心主要集中在设备检修和运维方面,而监控管理工作又需要人员24小时值守,不便于人力资源的合理分配。
因此,新能源集控系统的建设已成为各新能源企业未来发展的方向。
通过集控系统的建设,可以为新能源场站智能化发展提供坚实的技术支撑,并提高新能源场站的专业化管理水平。
本文根据新能源场站的实际情况以及过去的规划理念,结合网络安全等级保护要求,设计了新能源集控系统的整体框架和建设方案,提出了一种业务中心规划、功能开放互通、软件分层部署、网络安全分区的集控系统架构。
基于该架构,详细规划了通信系统建设方案,并对集控系统提出了详细的功能设计要求。
集控系统框架设计目前,相关企业对集控中心专业功能的需求逐步增强,涉及系统众多,若采用分散布置模式,将需要建设多个独立的系统,需要在各系统间采取点对点接口方式进行数据交互。
而且由于各系统数据独立,不便于开发新的应用功能。
而在标准、通用的软硬件基础平台上构建一体化主站系统,具有可靠性高、经济性好、扩展性强等优势,是未来自动化集控主站系统的发展趋势。
因此,集控中心的设计原则是以一体化平台构建为基础,以集控应用建设为核心,在统一的平台上建设集中监控、电能量采集等应用功能,通过一体化平台实现全方位的数据处理分析,同时对集控系统进行安全分区,明确各分区的安全要求,最终构建一套功能完善、全面开放、安全可靠的集控一体化主站系统。
由新能源场站分布特点,确定新能源集控系统为“一主多从”的部署模式。
将新能源集控系统依照不同角度分别划分为不同结构,划分方式如图1所示。
其中,场站监控层实现对现场的监控和数据上传;中心集控层实现远程集中监视和控制;上级监管层实现与电网调度和上级集团的协调沟通。
监控层采用集控中心远程SCADA值班管理模式;平台层采用大数据平台体系;应用层实现数据与业务的智能融合分析。
能源行业能源大数据应用解决方案

能源行业能源大数据应用解决方案第1章能源大数据概述 (4)1.1 能源大数据概念与特点 (4)1.2 能源大数据发展现状与趋势 (4)1.3 能源大数据在能源行业中的应用价值 (5)第2章能源大数据技术架构 (5)2.1 能源大数据技术体系 (6)2.1.1 技术体系概述 (6)2.1.2 技术体系特点 (6)2.2 数据采集与预处理技术 (6)2.2.1 数据采集技术 (6)2.2.2 数据传输技术 (6)2.2.3 数据预处理技术 (6)2.3 数据存储与管理技术 (6)2.3.1 数据存储技术 (6)2.3.2 数据管理技术 (7)2.4 数据分析与挖掘技术 (7)2.4.1 数据分析方法 (7)2.4.2 数据挖掘技术 (7)2.4.3 智能决策支持 (7)第3章能源大数据采集与预处理 (7)3.1 能源数据采集技术 (7)3.1.1 自动化监测技术 (7)3.1.2 通信技术 (7)3.1.3 数据存储与传输技术 (7)3.2 能源数据预处理方法 (8)3.2.1 数据清洗 (8)3.2.2 数据集成 (8)3.2.3 数据变换 (8)3.3 数据质量评估与提升策略 (8)3.3.1 数据质量评估 (8)3.3.2 数据质量提升策略 (8)第4章能源大数据存储与管理 (8)4.1 能源大数据存储技术 (9)4.1.1 分布式存储架构 (9)4.1.2 云存储技术 (9)4.2 能源大数据管理策略 (9)4.2.1 数据采集与预处理 (9)4.2.2 数据存储与管理策略 (9)4.3 数据仓库与数据湖在能源行业中的应用 (9)4.3.1 数据仓库在能源行业中的应用 (9)4.3.2 数据湖在能源行业中的应用 (9)4.3.3 数据湖与数据仓库的融合应用 (9)第5章能源大数据分析与挖掘 (10)5.1 能源大数据分析方法 (10)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.2 描述性分析 (10)5.1.3 关联性分析 (10)5.1.4 预测性分析 (10)5.2 能源大数据挖掘技术 (10)5.2.1 数据挖掘概述 (10)5.2.2 分类与预测 (10)5.2.3 聚类分析 (10)5.2.4 关联规则挖掘 (11)5.3 机器学习与深度学习在能源行业的应用 (11)5.3.1 机器学习概述 (11)5.3.2 深度学习概述 (11)5.3.3 能源需求预测 (11)5.3.4 能源消耗优化 (11)5.3.5 能源设备故障诊断 (11)第6章能源大数据可视化与交互 (11)6.1 能源大数据可视化技术 (11)6.1.1 数据可视化概述 (11)6.1.2 可视化技术分类 (11)6.1.3 能源大数据可视化工具 (12)6.2 能源数据交互式分析 (12)6.2.1 交互式分析概述 (12)6.2.2 交互式分析技术 (12)6.2.3 能源数据交互式分析应用 (12)6.3 能源大数据可视化应用案例 (12)6.3.1 电力系统可视化监控 (12)6.3.2 油气田开发可视化分析 (12)6.3.3 能源消费可视化分析 (12)第7章能源需求侧管理大数据应用 (12)7.1 能源需求侧管理概述 (12)7.2 能源需求侧大数据分析 (13)7.3 需求响应与需求侧竞价应用 (13)第8章能源供给侧管理大数据应用 (14)8.1 能源供给侧管理概述 (14)8.2 能源供给侧大数据分析 (14)8.2.1 能源生产数据分析 (14)8.2.2 能源传输数据分析 (14)8.2.3 能源分配数据分析 (14)8.3 能源生产与消费预测 (15)8.3.1 时间序列分析法 (15)8.3.2 机器学习方法 (15)8.3.4 混合模型 (15)第9章智能电网大数据应用 (15)9.1 智能电网概述 (15)9.2 智能电网大数据技术与应用 (15)9.2.1 数据采集与传输 (16)9.2.2 数据存储与管理 (16)9.2.3 数据分析与挖掘 (16)9.3 分布式能源与微电网大数据分析 (16)9.3.1 数据异构性 (16)9.3.2 实时性 (16)9.3.3 复杂性 (16)9.3.4 应用案例分析 (17)第10章能源大数据安全与隐私保护 (17)10.1 能源大数据安全风险与挑战 (17)10.1.1 数据泄露风险 (17)10.1.2 网络攻击风险 (17)10.1.3 系统故障风险 (17)10.1.4 法律法规与合规性挑战 (17)10.1.5 数据质量与真实性挑战 (17)10.2 能源大数据安全防护技术 (17)10.2.1 数据加密技术 (17)10.2.1.1 对称加密算法 (17)10.2.1.2 非对称加密算法 (17)10.2.1.3 混合加密算法 (17)10.2.2 访问控制技术 (17)10.2.2.1 基于角色的访问控制 (17)10.2.2.2 基于属性的访问控制 (18)10.2.2.3 访问控制策略管理 (18)10.2.3 安全审计技术 (18)10.2.3.1 安全事件审计 (18)10.2.3.2 行为分析审计 (18)10.2.3.3 审计日志管理 (18)10.2.4 安全态势感知与威胁情报 (18)10.2.4.1 安全态势评估 (18)10.2.4.2 威胁情报收集与分析 (18)10.2.4.3 响应与处置策略 (18)10.2.5 网络安全技术 (18)10.2.5.1 防火墙技术 (18)10.2.5.2 入侵检测与防御系统 (18)10.2.5.3 虚拟专用网络(VPN) (18)10.3 能源大数据隐私保护策略与应用实践 (18)10.3.1 隐私保护法规与标准 (18)10.3.1.1 国内外隐私保护法律法规 (18)10.3.2 数据脱敏技术 (18)10.3.2.1 静态脱敏技术 (18)10.3.2.2 动态脱敏技术 (18)10.3.2.3 脱敏效果评估 (18)10.3.3 差分隐私技术 (18)10.3.3.1 差分隐私定义与机制 (18)10.3.3.2 差分隐私在能源大数据中的应用 (18)10.3.4 联邦学习技术 (18)10.3.4.1 联邦学习原理与框架 (18)10.3.4.2 联邦学习在能源大数据中的应用案例 (18)10.3.5 隐私保护应用实践 (18)10.3.5.1 用户侧隐私保护实践 (19)10.3.5.2 企业侧隐私保护实践 (19)10.3.5.3 监管与合规性实践 (19)第1章能源大数据概述1.1 能源大数据概念与特点能源大数据是指在能源生产、传输、分配和消费过程中产生的大量、高速、多样和复杂的海量数据。
智慧能源解决方案

智慧能源解决方案一、能源监控与管理智慧能源解决方案的首要环节是能源监控与管理。
通过构建能源监控平台,实现能源数据的实时采集、传输和存储。
利用先进的传感器和监测设备,对各类能源设备、系统进行全面的监控,确保能源供应的稳定性和安全性。
同时,通过对能源数据的分析和处理,可以优化能源使用结构,降低能源消耗,提高能源利用效率。
二、物联网技术应用物联网技术是实现智慧能源的关键手段。
通过物联网技术,将能源设备、传感器、控制器等连接成一个网络,实现能源系统的互联互通。
物联网技术的应用使得能源数据的采集、传输和处理更加便捷高效,为能源监控和管理提供了强有力的支持。
此外,物联网技术还可以实现能源设备的远程控制和维护,提高能源管理的智能化水平。
三、大数据分析与挖掘智慧能源解决方案需要利用大数据技术进行数据分析和挖掘。
通过对海量能源数据的处理和分析,可以揭示能源使用的规律和趋势,发现能源管理的潜在问题和改进空间。
同时,大数据分析还可以为能源决策提供科学依据,支持能源政策的制定和实施。
四、人工智能优化策略人工智能技术的应用可以进一步提升智慧能源解决方案的效果。
通过构建人工智能模型,对能源使用进行预测和优化。
根据历史数据和实时数据,人工智能模型可以学习并适应不同的能源使用场景,提供个性化的能源优化方案。
此外,人工智能还可以对能源设备进行智能调度和控制,实现能源使用的自动化和智能化。
五、可再生能源利用智慧能源解决方案注重可再生能源的利用。
通过开发和利用太阳能、风能等可再生能源,减少对化石能源的依赖,降低碳排放,实现能源的可持续发展。
同时,通过对可再生能源的实时监测和智能管理,确保可再生能源的稳定供应和高效利用。
六、能源存储与调度能源存储与调度是智慧能源解决方案中的重要环节。
通过建设储能设施,如电池储能、压缩空气储能等,实现能源的存储和备用。
在能源需求高峰时段,可以通过调度储能设施进行供电,平衡能源供需关系,提高能源的供应稳定性和可靠性。
基于大数据技术的能源系统分析与优化

基于大数据技术的能源系统分析与优化能源是社会生产和生活中必不可少的一项基础资源。
随着社会的发展,能源消耗量也不断增加,但同时,社会对于能源的效能和可持续性也提出了更高的要求。
因此,在现代能源管理系统中,基于大数据技术的能源系统分析与优化愈发重要。
一、大数据技术在能源系统分析中的应用能源系统由多个子系统组成,每个子系统中的传感器、监控系统和控制器都会产生大量的数据。
这些数据包括温度、压力、流量、电压等等,有着多维度、多种类型的信息。
利用大数据技术,我们可以对这些数据进行采集、存储、处理和分析,从而得到更精准和更详实的能源系统数据状况。
在能源系统中,利用大数据技术可以做到以下方面:1、数据采集:通过物联网技术和传感器技术实现对数据的采集。
2、数据存储:将采集的数据存储在物联网云端,以保证数据的安全和可靠性。
3、数据处理:在物联网云端上,进行数据预处理、数据清洗和数据质控等工作,使其符合分析要求。
4、数据分析:利用大数据分析技术,结合能源系统的特点,进行数据挖掘、数据分析和数据建模等工作。
通过对能源系统数据的采集、处理和分析,我们可以对能源系统进行深度的了解和评估,从而优化能源利用效率,提高能源管理水平,降低能源消耗,达到可持续发展的目标。
二、基于大数据技术的能源系统优化在能源系统优化中,利用大数据技术可以对能源系统进行实时监控和控制,同时对于能源系统的预测和调度也进行深入研究。
1、实时监控和控制在能源系统中,如果实现每个子系统的实时监控和控制,可以实现最大优化效果。
通过实时监控和控制能够做到:(1)能够实时检测、分析和响应能源系统中发生的异常情况,及时排查问题,降低事故发生概率。
(2)能够通过实时控制来优化能源利用效率,从而实现能源的更加节约和优化。
2、能源系统的预测和调度能源系统的预测和调度是优化能源系统的重要手段。
通过大数据技术,我们可以对能源系统中的各种特征进行分析和建模,预测出未来发生的情况。
智慧能源系统方案设计方案

智慧能源系统方案设计方案智慧能源系统方案设计方案1. 引言随着能源需求的增加和环境问题的加剧,智慧能源系统成为了解决能源问题的重要方向。
本文将提出一个智慧能源系统的设计方案,以实现能源的高效利用和减少对环境的影响。
2. 系统概述智慧能源系统将基于物联网和大数据技术实现能源的智能监控和管理。
系统包括能源采集、数据传输、数据处理和控制等核心模块。
3. 能源采集通过传感器和智能设备,采集能源的实时数据,包括能源的产量、消耗量、传输损耗等。
数据采集可以通过有线或无线方式进行,例如使用传感器网络或RFID技术。
4. 数据传输将采集到的能源数据通过网络传输到数据中心,以便进行后续的数据处理和分析。
数据传输可以通过有线或无线方式进行,例如使用以太网或无线传输协议。
5. 数据处理在数据中心,利用大数据分析技术对采集到的数据进行处理和分析。
通过数据挖掘和机器学习等算法,对能源的消耗模式和影响因素进行建模和预测,为能源管理提供科学依据。
6. 控制与优化通过智能控制算法和决策支持系统,对能源的生产、传输和使用进行优化。
例如,在能源产量高峰期,可以根据数据分析结果启动备用能源设备,以确保能源供应的稳定和可靠。
7. 用户参与与反馈智慧能源系统将用户作为系统的重要参与者,通过智能设备和用户界面提供实时的能源使用情况和建议,让用户参与能源管理的决策过程,并通过用户反馈和评价来不断改进系统的性能和服务。
8. 安全与隐私保护智慧能源系统将采取各种安全措施,保护系统的数据传输和处理过程的安全性。
同时,系统也将遵守相关的隐私法规,保护用户个人信息的安全。
9. 实施计划智慧能源系统的实施包括硬件设备和软件平台的开发与部署。
首先,需要进行能源系统的调研和数据采集工作,并建立数据中心和控制中心。
然后,开发和部署智能设备和用户界面。
最后,进行系统的测试和优化。
10. 总结通过智慧能源系统的实施,能够实现能源的高效利用和减少对环境的影响。
本文提出了一个智慧能源系统的设计方案,希望能为能源管理和环境保护提供一种新的解决方案。
数据中心的绿色能源解决方案

数据中心的绿色能源解决方案随着信息技术的快速发展和大数据应用的普及,数据中心作为信息存储和处理的核心设施,其能源消耗也日益增加。
然而,传统数据中心的能源供应主要依赖于煤炭、石油等化石燃料,这不仅会导致环境污染和能源安全问题,还会带来高昂的能源成本。
因此,绿色能源解决方案成为数据中心发展的必然趋势。
一、太阳能发电系统太阳能作为一种取之不尽的可再生能源,具备巨大的发展潜力。
通过在数据中心搭建太阳能发电系统,可以将太阳能转化为电能,为数据中心提供可靠、环保的电力供应。
太阳能发电系统由光伏电池板、逆变器等组成,能够有效地将阳光转化为电能。
光伏电池板可以安装在数据中心的屋顶或周围的空地上,最大限度地捕获阳光资源,为数据中心提供绿色能源。
二、风能发电系统风能作为一种清洁的可再生能源,具备更高的发电效率和供应稳定性。
通过在数据中心周边地区建设风力发电场,可以将风能转化为电能,为数据中心提供可靠、稳定的电力供应。
风能发电系统由风力发电机、变频器等组成,能够将风力转化为电能。
建设大规模的风力发电场,不仅可以为数据中心提供绿色能源,还可以将多余的电能输出到电网上,为社会供应电力。
三、地源热泵系统地源热泵是一种能够利用地下稳定温度的热能,实现建筑物供暖、供冷和热水供应的技术。
将地源热泵应用于数据中心,可以利用地下的稳定温度为数据中心提供冷却能量。
数据中心在运行过程中产生大量热量,通过地源热泵系统将这部分热能回收利用,不仅可以提高能源利用效率,还可以减少环境污染。
地源热泵系统由地热井、热泵机组等组成,通过地热井获取地下稳定温度的热能,再通过热泵机组将热能转化为冷却能量。
四、能源管理系统数据中心作为一个高能耗的设施,需要进行精细化的能源管理和监控。
能源管理系统可以对数据中心的能源消耗、电力负载等进行实时监测和分析,从而提出优化的能源管理方案。
通过引入智能化的能源管理系统,数据中心可以合理分配电力负载,有效控制数据中心的能源消耗,将能源利用率提高到最大。
能源行业智能节能监测与管理方案

能源行业智能节能监测与管理方案第一章智能节能监测与管理概述 (2)1.1 智能节能监测与管理背景 (2)1.2 智能节能监测与管理意义 (2)1.3 智能节能监测与管理发展趋势 (3)第二章能源数据采集与传输 (3)2.1 数据采集技术概述 (3)2.2 数据传输协议与标准 (4)2.3 数据采集与传输的安全性 (4)第三章能源监测系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 系统功能模块设计 (5)3.3 系统功能优化与扩展 (6)第四章能源数据分析与处理 (6)4.1 数据预处理 (6)4.2 数据挖掘与分析方法 (6)4.3 数据可视化与报告 (7)第五章节能监测与管理策略 (7)5.1 节能监测策略设计 (7)5.2 节能管理策略制定 (8)5.3 策略实施与调整 (8)第六章智能节能控制技术 (8)6.1 自动化控制技术 (8)6.1.1 控制系统构成 (9)6.1.2 控制策略 (9)6.1.3 控制系统应用 (9)6.2 人工智能优化算法 (9)6.2.1 常用优化算法 (9)6.2.2 优化算法在能源行业的应用 (9)6.3 系统集成与优化 (9)6.3.1 系统集成 (10)6.3.2 系统优化 (10)第七章能源管理与决策支持 (10)7.1 能源管理平台建设 (10)7.1.1 建设背景 (10)7.1.2 建设目标 (10)7.1.3 建设内容 (11)7.2 决策支持系统设计 (11)7.2.1 设计原则 (11)7.2.2 设计内容 (11)7.3 能源管理与决策实施 (11)7.3.1 能源管理策略 (11)7.3.2 决策实施流程 (12)7.3.3 持续改进与优化 (12)第八章安全生产与环境保护 (12)8.1 安全生产监测与管理 (12)8.1.1 安全生产监测概述 (12)8.1.2 安全生产管理措施 (12)8.2 环境保护监测与管理 (13)8.2.1 环境保护监测概述 (13)8.2.2 环境保护管理措施 (13)8.3 安全生产与环境保护协同 (13)第九章智能节能监测与管理项目实施 (14)9.1 项目策划与管理 (14)9.2 项目实施与验收 (14)9.3 项目运行与维护 (15)第十章能源行业智能节能监测与管理未来发展 (15)10.1 智能节能技术发展趋势 (15)10.2 能源管理与市场发展 (16)10.3 行业政策与法规影响 (16)第一章智能节能监测与管理概述1.1 智能节能监测与管理背景我国经济的快速发展,能源需求逐年增长,能源消耗问题日益突出。
智慧能源能效管控系统使用计划方案

智慧能源能效管控系统使用计划方案一、实施背景随着全球能源消耗不断增加,能源的供应与需求之间的不平衡问题日益突出。
为了解决这一问题,各国纷纷提出了能源节约和环保的政策,而智慧能源能效管控系统也应运而生。
智慧能源能效管控系统是一种基于物联网、大数据、云计算等先进技术的能源管理系统,通过实时监测和分析能源的使用情况,提高能源的利用效率,降低能源的浪费,从而达到节约能源的目的。
二、工作原理智慧能源能效管控系统主要由三个部分组成,即数据采集部分、数据处理部分和数据展示部分。
其中,数据采集部分主要负责采集能源使用的数据,包括电、水、气等各种能源的用量、用时等信息;数据处理部分主要负责对采集的数据进行分析和处理,通过算法模型,预测能源使用的趋势,同时通过比对历史数据,发现能源使用的异常情况,及时进行报警和处理;数据展示部分主要负责将分析和处理后的数据以图表、报表等形式展示出来,供用户进行查看和分析。
三、实施计划步骤(一)需求分析:根据企业的需求,确定智慧能源能效管控系统的应用场景和功能。
(二)系统设计:根据需求分析,设计智慧能源能效管控系统的硬件和软件架构,确定各个模块的功能和接口。
(三)系统实现:根据系统设计,进行各个模块的编码和调试,完成系统的实现。
(四)系统测试:进行系统的功能测试、性能测试和安全测试,确保系统的稳定性和安全性。
(五)系统上线:将系统部署到生产环境中,进行系统的上线和运营。
(六)系统维护:对系统进行日常维护和升级,保证系统的正常运行。
四、适用范围智慧能源能效管控系统适用于各种能源的管理和监控,包括电、水、气等各种能源的使用情况,适用于各种企业和机构,如工厂、商场、写字楼、医院、学校等。
五、创新要点智慧能源能效管控系统的创新点主要有以下几个方面:(一)采用物联网技术,实现能源的实时监测和管理。
(二)采用大数据技术,实现能源数据的分析和预测。
(三)采用云计算技术,实现数据的存储和展示,提高系统的可扩展性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基于IOT 技术的能源监控方案
基于IOT 技术的能源监控方案 (1)
1、总体架构 (3)
2、数据管控 (3)
2.1 数据全过程管控 (3)
2.1.1 数据目录 (3)
2.1.2 数据来源 (4)
2.1.3 数据接入 (4)
2.1.4 数据安全和权限 (5)
3 应用体系设计 (6)
3.1 开发思路 (6)
3.2 建设蓝图 (7)
3.3 应用场景 (8)
3.3.1 能源监测预警和规划管理 (8)
3.3.2“互联网+”办电便民服务 (10)
1、总体架构
2、数据管控
2.1 数据全过程管控
数据是能源大数据应用中心的核心资产,是多元化应用体系设计的基础。
有必要结合应用研发要求,梳理数据目录,确定数据来源和接入方式,确定数据安全和权限管理流程。
2.1.1 数据目录
梳理数据目录,涵盖煤炭、石油、天然气、电力、新能源等各能源品类资源生产与供应、消费与投资、资源转储、利用效率全过程数据,以及宏观经济运行、生态环境、气象、地理信息、交通等跨部门跨领
域数据,主要包括宏观层面、能源行业、及其他相关数据。
宏观层面数据包括全省宏观经济运行、发展规划、产业政策、体制改革、市场发展趋势等方面数据,以及世界主要国家和地区、全国、先进省份等经济社会、能源发展等数据。
能源行业数据包括电、煤、油、气、新能源等各能源品类的资源禀赋、开采加工、运输配送、能源转化、能源消费全过程数据。
其他相关数据包括生态环境、气象、地理信息、交通、技术革新、工业价格等数据。
2.1.2 数据来源
数据来源包括政府部门、能源企业、互联网等其他渠道。
宏观层面数据主要来源于相关政府权威部门或研究机构,官方发布的政策文件、统计公报、研究报告以及国际能源署、世界银行等国际权威数据统计平台相关数据的定期获取。
能源行业数据主要来源于政府能源行业管理部门和相关企业,建立固定的信息报送机制,通过信息报送系统定期上报相关能源信息。
其他相关数据主要来源于相关部门公共数据,建立部门、单位对接汇集机制,实现相关数据的定期报送。
2.1.3 数据接入
根据不同数据类型及来源,将能源数据接入方式分为3种:
1)数据报送:针对各级政府部门与相关能源企业,形成固定的信息报送机制,通过信息报送系统定期在线上报能源信息。
报送过程采用多级审核的流程,确保数据准确;
2)数据抓取:针对互联网发布的各类公开信息来源,通过大数据手段完成信息的爬取、清洗、录入;
3)系统接入:对于运行于互联网或政务外网的其他信息系统,根据双方约定的数据访问方式和内容标准,建立数据接口,实现数据对接。
2.1.4 数据安全和权限
数据安全方面:推进能源信息按主题和安全级别分类分级管理。
按照主题分为大类、中类、小类3类。
按信息来源将数据分为电力、煤炭、石油、宏观经济、气象、环境等基础大类,对于每一个大类主题,按线分类法划分中类。
对于每个中类,按照线分类法划分小类。
以电力行业大类为例,可划分为电力生产、采购与交易、供电能力、电力设备、销售与服务、电能质量等中类。
电力生产可进一步划分为发电厂分布及数量、分类型发电量、装机容量、运行指标、污染物排放等小类。
按照敏感程度分为涉密数据、内部数据、公开数据3级,涉及国家秘密、企业秘密的数据应列为涉密数据,涉及用户隐私的数据应列为内部数据,非敏感数据可列为公开数据。
数据权限方面:结合数据安全等级和用户类型设置管控要求和合理的访问权限,针对数据交接、数据共享发布等关键环节设置多级审批处理流程,确保信息安全可控。
涉密数据按国家法律法规处理,决定是否共享,可根据要求部分条件共享或不予共享;原则上不允许开放,对于部分需要开放的数据,需进行脱密处理,且控制数据分析类型。
内部数据会员用户无条件共享;按国家法律法规决定是否开放,原则
上不违反国家法律法规的条件下,予以开放或脱敏开放。
公开数据无条件共享,可以完全开放。
3 应用体系设计
3.1 开发思路
能源大数据应用场景开发思路坚持2个原则:
1)设计应用场景时,自上而下逐级分解,将场景逐层细化为:功能—微应用—微服务,并逐一明确到数据源;
2)开发应用场景时,自下而上逐级开发模块化的微服务、微应用,再组合实现各项功能和应用场景。
场景开发过程共10个环节。
(1)自上而下需求分解的5个步骤:
1)场景收集:坚持目标导向和问题导向,收集梳理形成业务场景;2)场景分解:将应用场景分解形成详细功能需求清单;
3)功能分解:将功能需求进一步分解形成微应用清单;
4)微应用分解:将微应用需求进一步分解形成微服务清单;
5)数据归集:根据微服务需求,收集需求数据、数据来源、传输频率,规范数据使用标准,实现数据源导入。
(2)自下而上场景开发的5个步骤:
1)数据抽取:根据微服务需求,自动抽取所需数据;
2)微服务开发:开发形成模块化微服务群;
3)微应用开发:组合微服务,开发形成模块化微应用群;
4)功能开发:筛选所需微应用,开发形成目标功能;
5)场景开发:筛选所需功能,组合形成目标场景。
3.2 建设蓝图
针对政府、企业、公众3大类服务对象,按照系统性、整体性、协同性的建设原则,构建能源大数据多元化分析应用体系,如下图:
结合不同场景的功能设计,单项应用场景在满足主要客户群体诉求的基础上,可同时面向多类服务对象。
面向政府:定位于指导监督能源消费总量控制,探索建立基于大数据精确需求导向的能源规划新模式,促进多能协同综合规划,提升重大能源基础设施规划的科学决策水平。
包括能源监测预警和规划管理、重点用能单位能耗在线监测等应用场景。
面向企业:定位于为精准化调度生产、精细化设备管理提供支撑,提高能源行业经济效益和安全生产水平。
包括新能源规划与消纳监测预警、分布式新能源数据归集与监测等应用场景。
面向公众:定位于积极开展用能大数据信息服务,实现远程、友好、互动的智能用能控制。
包括“互联网+”办电便民服务、新能源汽车智能充电服务等应用场景。
3.3 应用场景
3.3.1 能源监测预警和规划管理
能源监测预警和规划管理应用场景旨在建立实用高效的能源数据归集机制,促进相关省煤炭、油气、电力、新能源等数据融合;搭建能源研究工具平台,有效辅助省政府、能源局精准管理及科学决策。
该场景功能树如图如下:
该应用场景涉及的数据类型包括能源、经济、环境、气象等其他相关数据。
能源资源类和经济类数据源自国际能源署、世界银行、英国石
油公司、国家统计局、省统计局,能源项目类源自国家能源局、省能源局,能源市场类源自中电联、煤炭市场网、化工产品网、能源企业等;能源监测类源自电网企业的智能电网调度技术支持系统、用电信息采集系统、营销业务应用系统、规划计划信息管理平台、统一地图服务平台;环境和气象数据源自国家生态环境部、省环保厅。
数据集包括:国民经济核算,人口、就业、固定资产投资、对外贸易、财政、价格指数、消费、工业等数据,能源资源、生产、消费、能耗等数据,发电、供电、输电、售电、用电、负荷、气温、大气污染物排放情况,工业产品产量、价格等。
场景建成后,可构建省级能源数据库,实现全省能源运行情况的可视化展示、监测分析和预测预警,有助于推进能源行业数据汇集和多方会商机制的建立。
3.3.2“互联网+”办电便民服务
“互联网+”办电便民服务旨在推进政企信息融合,优化电力业务办理流程,在政务服务网集成电力业务板块,助力“一证通办”多项业务。
助力多能一证通办。
引入公安户籍数据和工商企业信息数据,构建电力用户实名认证体系。
打通线上业务办理渠道,简化办电流程,提升客户体验。
该场景功能如下:
该应用场景涉及的数据类型包括电力营销、企业信用、公安户籍等。
数据源自电力营销业务应用系统的客户档案和办电信息,微信、支付宝电力缴费平台的客户实名认证和办电信息,企业信用信息系统的企业工商营业执照和信用档案,公安户籍系统的居民身份信息。
收集客户居民身份证号码、姓名、人脸图像,企业统一社会信用代码、企业名称等信息分别与公安居民身份信息、工商企业信息比对,并根据匹配的结果对电力客户档案信息进行补充和完善,对接不动产登记中心,获取不动产交易买卖双方身份证信息、联系电话、不动产权证、影像资料等信息,开展电力过户业务。
政务服务网电力模块涵盖新装用电、增容用电、交费、账单、停电通知等近30项功能。
场景建成后,实现多元信息融合,企业提供统一社会信用代码、居民提供身份
证号即可实现电力业务“一证通办”,微信、支付宝、政务服务等平台具备实名认证、电力业务办理和进度查询等功能。