基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用
多模式多场景综合能源数字化智慧运营中台技术与应用
248 EPEM 2022.6 上
电力装备Electric Equipment
多模式多场景综合能源数字化智慧运营中台技术与应用
中电投东北能源科技有限公司 杨文涵 傅 腾 张 敏 郑立军 国家电投集团东北电力有限公司 陈晓利
引言当前，能源转型成为全球发展的趋势，世界
各国纷纷布局新能源、综合智慧能源领域的建设，我国革命性提出了3060双碳战略绝对目标，亦相继出台了一系列节能增效相关政策措施，旨在调整能源结构、提高能源效率。综合能源服务作为适应现代能源供应体系和消费方式多样化变革的需要，融合供能侧多种供能方式和用能侧多种需求响应的能源服务创新模式，打破了原有“电热冷气水”多门类能源供应壁垒，结合不同场景用户侧需求定制供能方案，实现多种能源形态协同转化、优化配置，获取经济效益最大化。但目前综合能源服务市场尚处于孵化阶段，综能管控技术尚未成熟，区域能源管理主要呈现以下几个方面的问题：能源管理粗放，浪费现象严重。用电设备长时间运行，公共能源浪费严重，用户自觉节能意识薄弱。能源管理粗放缺乏详细实时的能耗计量底层数据，能源浪费现象无法得到有效的监测和重视；信息化水平不高，计量监测水平较低。信息化水平不高，传统的能源监控系统技术难以满足需求，多类型的数据难以获得，缺少详细的数据分析，进而无法支持各类节能分析和控制策略的实施；节能增效新技术应用潜力有待挖掘。物联网、大数据、云计算等新一代信息技术推广度不高，有待结合能源行业开展深入研究，以实现能源供应与消耗全过程的泛在感知，支撑节能降耗潜力挖掘。
针对区域能源管理方面国内外学者在多能互补系统建模[1]、技经分析[2]、规划设计[3]等方面已取得一定研究成果，德国在2008年启动电力能源计划，实现对接电气设备实行标准化的数据结构和设备服务，可独立于生产商支持建筑自动化和能效管理功能；美国C3工时运用大数据技术开放分析引起和能源服务平台，为用户提供能源服务，为实现需求侧响应提供重要支持。国内目前已开发了众多综合能源示范项目，但综能技术整体处于初级、快速发展阶段，就早期国网天津、国网江苏综能等示范项目[4]来看，虽多能互补综能管控已初显成效，但面向不同综能场景的技术方案、手段类似，未能达到定制化、精细化的能源管控目标。总体来看综合能源管控在储能、多能优化协调控制技术和商业模式创新上还有很多挑战，较多项目技术路线类似，关于面向多模式多场景下综合能源的管控与服务研究不足。同时在互联网+时代背景下，基于“云大物智移”等信息化技术的应用推动了综合能源服务的飞速发展，随着新能源为主体的能源结构和信息技术更加深度的融合，为深度挖掘节能潜力，实现智能、科学、高效的能耗监管、能效提升、能源管理，保障区域综合能源协调联动、供需平衡、效益最大化，聚焦用户需求，结合先进的信息化技术研发综合能源数字化智慧运营平台，建设开放的能源网服务生态至关重要。本文基于园区型场景对电热冷汽水多能形态的
基于大数据的电力负荷特性分析与应用研究
基于大数据的电力负荷特性分析与应用研究一、引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，对电力的需求量也不断增加。
电力负荷特性分析与应用研究作为电力行业中的重要课题，对于优化电力系统运行、提高电力供应效能和保障电力安全具有重要意义。
本报告将基于大数据技术，对电力负荷特性进行深入研究与分析，并探讨其应用前景和潜在挑战。
二、电力负荷特性分析方法2.1 传统电力负荷特性分析方法2.1.1 基于统计学的分析方法传统的电力负荷特性分析方法主要依靠统计学的原理，通过对负荷数据进行样本分析和参数估计来分析负荷特性。
受限于传统统计学方法的局限性，这种方法在数据规模庞大情况下容易导致计算效率低下，分析结果缺乏准确性和稳定性。
2.1.2 基于数据挖掘的分析方法基于数据挖掘的电力负荷特性分析方法通过挖掘数据中隐藏的模式和规律来揭示电力负荷的特性。
这种方法利用机器学习、数据聚类和关联规则挖掘等技术，可以有效地发现数据中的特征和相关性，提高负荷特性分析的准确性和效率。
2.2 基于大数据的电力负荷特性分析方法2.2.1 数据采集与处理基于大数据的电力负荷特性分析方法首先需要进行数据采集和预处理。
通过智能电表、传感器和监测设备等，实时采集电力系统中的负荷数据，并对数据进行清洗和整理，以消除异常值和数据噪声。
2.2.2 特征提取与选择在数据采集和预处理之后，需要对负荷数据进行特征提取和选择。
特征提取是将原始数据转化为可以表示负荷特性的关键指标或参数，例如峰值负荷、负荷波动系数等。
特征选择是从提取的特征中筛选出对负荷特性分析有重要影响的特征，以提高分析的准确性和效率。
2.2.3 模型建立与分析在特征提取和选择之后，需要建立合适的模型来进行负荷特性分析。
基于大数据的电力负荷特性模型可以采用传统的回归模型、神经网络模型和支持向量机模型等。
通过对负荷数据的拟合和预测，可以揭示负荷的变化规律和特征。
三、基于大数据的电力负荷特性分析应用3.1 电力系统规划与调度基于大数据的电力负荷特性分析可以为电力系统的规划和调度提供重要参考信息。
新一代电力云平台结构设计与实现
新一代电力云平台结构设计与实现随着信息技术的不断发展，电力行业也在不断探索和应用新的技术，以提升能源的管理和运营效率。
而电力云平台作为一种基于云计算和大数据技术的新一代电力管理平台，可以为电力行业提供高效、智能化、安全的电力管理服务。
1.平台架构设计：电力云平台应基于云计算技术，采用分布式架构和微服务架构，以实现高并发、高可用、高性能的服务。
将电力管理的各个模块进行解耦，通过独立的服务进行管理和运行，以提高系统的灵活性和可扩展性。
同时，还要考虑到系统的安全性，通过身份认证、访问控制、数据加密等安全机制，保护用户的隐私和数据安全。
2.数据管理与分析：电力行业生成海量的数据，包括电力供需数据、用电量数据、设备运行数据等。
电力云平台应具备数据采集、存储、处理和分析的能力。
通过采用大数据技术，对电力数据进行实时处理和分析，提取有价值的信息和洞察，并支持数据可视化和数据挖掘，为决策者提供准确的数据支持。
3.物联网技术应用：电力云平台可以与物联网技术结合，实现对电力设备的实时监控和远程控制。
通过在设备上安装传感器，实现对设备的数据采集和状态监测，通过云平台进行数据分析和预测，提前发现设备的故障和异常，并进行远程控制和维修，以提高电力设备的可靠性和运行效率。
4.网络安全保障：电力云平台应具备强大的网络安全能力，通过防火墙、入侵检测系统等技术手段，保护系统免受黑客和恶意攻击。
同时，还要加强电力数据的隐私保护和安全传输，对用户的身份和权限进行严格管理和控制，确保用户数据的安全和隐私。
5.可扩展性与可靠性：电力云平台应具备良好的可扩展性和可靠性，能够应对用户规模的变化和系统的扩展。
通过合理的系统设计和技术选型，保证系统的高可用性和稳定性。
同时，对于电力行业而言，平台的可靠性尤为重要，需要建立冗余备份机制，确保系统的可靠运行。
在实现电力云平台的过程中，需要注意以下几点：1.加强与电力行业的合作和需求分析，深入了解电力行业的运营和管理需求，结合行业特点和规模大小，灵活设计和实施电力云平台。
智慧能源管理云平台解决方案
数据采集与监控
数据采集
通过物联网技术实现能源 设备的数据采集，包括电 力、燃气、水务等能源数
据。
数据监控
实时监控能源设备的运行 状态，确保能源供应的稳
定性和可靠性。
数据可视化
通过数据可视化技术，以 图形、图表等形式展示能 源数据，便于用户快速了
解能源消耗情况。
数据分析与优化
数据处理与分析
对采集的能源数据进行处理和分析，挖掘 数据背后的规律和趋势。
智慧能源管理云平台应运而生，旨在 利用云计算、大数据、物联网等技术 ，提高能源管理效率，降低能源消耗 和成本，促进可持续发展。
目的和意义
智慧能源管理云平台旨在实现以 下目的 提高能源管理效率和透明度
降低能源消耗和成本
目的和意义
优化资源配置和利用效率 促进可持续发展和环境保护 实现上述目的对于以下方面具有重要意义
更强的可再生能源整合能 力
随着全球对环境保护的重视程 度不断提高，智慧能源管理云 平台将更好地整合可再生能源 ，如太阳能、风能等，为全球 可持续发展做出贡献。
更完善的数据安全保障
随着数据的不断增长，数据安 全和隐私保护将成为智慧能源 管理云平台的重要挑战。未来 ，将有更多措施被应用到数据 安全保障中，以确保数据的安 全性和隐私性。
该平台还可以根据不同行业和企业的需求进行定制化开发，满足其特定的能源管理 需求。
02
平台架构与功能
总体架构
基于云计算架构
智慧能源管理云平台基于云计算架构，具 备高可用性、可扩展性和灵活性。
模块化设计
平台采用模块化设计，便于功能的扩展和 维护。
开放API接口
平台提供开放API接口，支持第三方应用 集成。
03
新能源汽车领域大数据的应用
关键词:大数据技术；新能源汽车；行业应用1大数据技术由于移动网络、社交媒体、电子商务等行业领域的发展，互联网的应用范围得到了极大的拓展，海量数据应运而生。
近年来，随着物联网、车联网的建成，安全监控、医学、金融、电信等行业的信息化建设，数据量更是出现了跨越式的增长。
大数据一词非常贴切地反映了当今时代的海量数据。
随着大数据的产生，相关的应用技术也随之出现，即我们常说的大数据技术[1]。
大数据技术的核心包括数据的采集、分析、存储、挖掘、检索等等。
大数据的来源极为复杂，既有结构化数据，也有非结构化数据，大数据技术是通过相关设备，将海量的数据信息进行采集和整合，经过存储和处理，从中挖掘出高价值的信息数据，为相关行业工作提供重要的信息服务。
在智能化成为未来社会发展的主流趋势时，大数据及其相关应用技术在现今社会应用中的价值地位就显得更为重要。
2大数据技术的主要应用大数据技术的应用涉及了多个行业和领域，目前人们最为熟悉的是网络社交和网络购物过程中对大数据技术的应用。
众多互联网公司可以使用大数据技术收集用户的社交数据和浏览数据，从而为用户推送感兴趣的信息。
除此之外，我国正在多个公共领域中大量地使用大数据技术，如电力行业领域、电子政务领域、司法系统领域，以及智能交通领域。
其中，电力行业领域对大数据技术的应用主要集中在智能电网上。
借助大数据技术，智能电网系统可以将电网运营的多个模块进行融合，从而实现电力能源智能化生产、配送和使用的目的。
电子政务领域主要依靠信息化技术将传统的线下政务活动转变为网络线上办公。
在大数据技术的帮助下，政府部门的办公效率被大大提高，政府决策也更加的精准、科学，政府部门的应急响应能力得到大幅提升。
在司法系统领域中，大数据技术可以在短时间内准确处理海量的公共安全数据，从而提高了司法部门对公共安全的管理效率。
在智能交通领域，大数据技术提升了一体化交通综合管理系统的数据处理能力，使该系统在信息收集、数据处理、信息等方面高效地为交通参与者提供相应服务。
基于大数据分析的节能系统优化与管理
基于大数据分析的节能系统优化与管理节能系统优化与管理是指通过使用大数据分析技术，对能源消耗进行监测、分析和优化，以提高能源利用效率和降低能源成本。
本文将介绍基于大数据分析的节能系统优化与管理的重要性、方法以及实施过程。
大数据分析在节能系统优化与管理中的重要性不可忽视。
传统的节能系统优化与管理往往依赖于人工采集能源消耗数据，并通过手动处理来获得一些基本的信息。
这种方式存在许多问题，如数据采集和处理的成本高、周期长、信息获取不全面等。
而大数据分析技术可以帮助我们在短时间内获取大量的能源消耗数据，并进行全面的分析，从而发现存在的问题并提出相应的优化方案。
在实施基于大数据分析的节能系统优化与管理之前，我们需要进行一些准备工作。
首先，需要选择适当的传感器和监测设备，用于收集能源消耗的数据，如电力监测仪、温度传感器等。
其次，需要建立一个高效可靠的数据采集与处理平台，用于存储和分析从传感器和监测设备中获取的数据。
此外，还需要制定相应的数据分析算法和模型，以便对数据进行处理和优化。
一旦准备工作完成，我们就可以开始利用大数据分析来实施节能系统的优化与管理。
首先，我们需要对采集到的能源消耗数据进行清洗和处理，以排除数据中的异常情况和噪声。
然后，我们可以利用数据分析技术来进行能源消耗趋势的预测和分析，以了解能源消耗的规律和变化趋势。
接下来，我们可以通过数据挖掘技术来发现潜在的节能机会和问题，比如能源消耗过高的区域、设备或过程。
最后，我们可以利用优化算法和模型来提出相应的优化方案，并通过实施这些方案来降低能源消耗和成本。
大数据分析技术在节能系统优化与管理中的应用是多样化的。
例如，我们可以利用数据挖掘技术来发现能源消耗的异常事件，如能源泄漏、设备故障等，并及时采取相应的措施进行修复。
此外，我们还可以利用机器学习算法来建立能源消耗模型，以预测未来的能源需求，并通过合理的能源调度来优化能源利用效率。
值得一提的是，大数据分析技术在节能系统优化与管理中的应用还面临一些挑战和困难。
基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断
基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断电力系统是现代社会运转的关键基础设施之一，因此对电力系统的稳定运行和故障预测具有重要意义。
随着大数据技术的快速发展和应用，基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断变得更加精确和高效。
本文将介绍基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断的方法和应用。
首先，我们将介绍大数据在电力系统故障预测与诊断中的作用和意义。
电力系统通过传感器和监控设备收集大量的数据，包括电力负荷、电压、电流、电力设备的工作状态等等。
这些数据量庞大且多样化，传统的手动分析方法已经无法满足实时性和准确性的要求。
大数据技术的应用可以有效地处理和分析这些数据，提取隐藏在数据中的规律和特征，从而实现对电力系统故障的预测和诊断。
基于大数据分析的电力系统故障预测主要包括以下几个步骤：数据采集与清洗、特征提取、模型构建和预测。
首先，通过传感器和监控设备收集到的原始数据需要进行清洗和预处理，去除噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
然后，从清洗后的数据中提取有意义的特征，如电流波动、负荷变化等，这些特征可以反映电力系统的运行状态。
接下来，利用机器学习算法和统计模型构建预测模型，通过训练模型，预测可能出现的故障。
最后，将预测结果与实际情况进行比对和分析，可以进一步优化模型和提高预测准确性。
除了故障预测，大数据分析还可以用于电力系统故障诊断。
电力系统故障的种类和原因多种多样，例如设备老化、短路、过载等。
利用大数据分析，可以从多个维度综合分析故障发生的特征和规律，快速定位故障的位置和原因，从而实现迅速的故障诊断。
传统的基于经验和规则的故障诊断方法往往存在主观性和片面性，而基于大数据的故障诊断可以更全面和客观地评估电力系统的健康状况。
基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断已经在实际应用中取得了很好的效果。
例如，在某电力公司的输电线路故障预测中，通过大数据分析和预测模型，成功实现了对输电线路的故障预测，提前采取相应的措施，避免了大规模停电事件的发生。
基于物联网技术的智能电力监测系统设计与应用
基于物联网技术的智能电力监测系统设计与应用智能电力监测系统是基于物联网技术的一种应用，它通过无线传感器、云计算、大数据分析等技术手段，实现对电力设备的远程监测、故障预警、能耗分析等功能。
本文将围绕基于物联网技术的智能电力监测系统的设计与应用展开讨论。
一、系统设计1. 传感器网络：智能电力监测系统需要部署一套传感器网络，将传感器安装在电力设备上，获取设备运行状态、电流电压等数据。
这些传感器可以通过有线或无线方式与数据采集节点连接。
2. 数据采集和通信模块：数据采集节点负责采集传感器获得的数据，并通过无线通信技术将数据发送到云平台。
数据采集节点需要具备较强的计算和通信能力，可以采用微控制器或嵌入式计算机作为核心处理器。
3. 云平台：云平台是智能电力监测系统的核心，负责接收、存储和分析来自各个传感器的数据。
云平台具备大规模数据存储和计算能力，可以通过互联网进行实时监测和管理。
4. 数据分析和预测模型：基于云平台的大数据分析，可以实现对电力设备的稳定性、能源消耗等进行分析和预测。
可以使用机器学习、数据挖掘等方法建立预测模型，提前预警电力设备的故障和异常。
5. 用户可视化界面：智能电力监测系统还需要提供友好的用户界面，让用户可以实时查看电力设备的运行状态、能耗情况等信息。
用户界面可以包括数据图表、报表、警报通知等功能，使用户能够快速了解设备状态并做出相应的决策。
二、系统应用1. 远程监测与控制：智能电力监测系统可以实现对电力设备的远程监测与控制。
用户可以通过手机、电脑等终端设备，实时查看设备的运行状态，并进行相应的操作，如开关机、调整参数等。
这种实时监测和控制的功能可以提高设备的可靠性和效率。
2. 故障预警和维修管理：基于大数据分析和预测模型，智能电力监测系统可以实现对设备故障的预警。
当设备出现异常，系统可以立即发出警报通知用户，并提供故障诊断和维修建议。
这大大提高了设备的可靠性和可维护性，可以及时避免设备故障造成的生产中断和安全事故。
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基于大数据云平台的电力能源大数据采集与应用
摘要:最近几年以来，随着经济全球化和我国社会主义市场经济
的不断完善和发展，一方面，这在一定程度上给我国电力能源企业
的发展提供了十分有利的外部环境，但是，另一方面，我国电力能
源企业的发展也在激烈的市场中面临着巨大的挑战，电力能源企业
传统的能源数据采集工作模式已经不能满足企业与市场的发展需
求，电力能源企业如何根据经济形势与市场环境的变化调整自己的
能源数据采集工作，从而实现企业现代信息化的目标，这不仅关系
到电力能源企业的工作水平，还关系到电力能源企业的未来发展。
为此，本文基于大数据时代背景，针对目前电力能源大数据采集的
应用现状进行阐述，并为我国电力能源大数据的发展前景提出展
望，旨在促进我国电力能源大数据的采集工作向一个全新的方向迈
进。
关键词：大数据；电力能源；工作水平
引言：大数据是时代发展的产物，它完美地利用了当今网络社
会的便捷，通过利用计算机、网络，使得企业更快速、更准确地获
取相关信息。如今，大数据对大型企业、中型企业和小型企业都有
着非常重要的作用，大数据对企业审计工作的重要性也越来越突
出。大数据在很大程度上减少了企业人力资源、物力资源和财务资
源不必要的损失和浪费，为企业带来诸多益处。基于当今互联网大
数据技术的时代发展背景，如何将大数据技术的优势作用充分地发
挥出来，这是现阶段我国电力能源企业所需要解决的重点问题。
一、电力能源大数据采集的应用现状
（一）线损管理
在前些年，我国电表盗窃、偷电窃电等行为频繁发生，这给我
国的居民用电安全带来了巨大的威胁。目前，由于大数据技术的发
展，关于电表盗窃、偷电窃电等一切不良行为只需要通过计算机大
数据技术就可以解决一切问题。特别是用电信息采集网络系统的应
用，一旦电表盗窃、偷电窃电等不良行为发生，用电信息采集网络
系统就可以将窃电事件的发生地点、发生时间以及窃电用户的地理
位置、窃电次数等一系列数据信息反映出来，并通过计算机将这些
数据信息传达给相关工作人员。由于计算机大数据技术比人脑更加
客观，更加机械，这样就在很大程度上降低了由于人力而影响的准
确性，也减少了财力资源的消耗，更是大大地提高了排查工作的效
率，从而使得防窃电工作取得显著成果。
（二）防治环境污染
最近几年以来，我国生态环境以及空气质量不断恶化，优化生
态环境，净化空气质量已经成为我国经济发展过程中所必须遵循的
重要原则。目前，在环境污染的防治工作中，电力能源大数据也得
到了广泛应用。例如，2016年，河南省第一家电力公司与环保部门
通过大数据共享平台进行数据的信息分享，他们将用户的具体用电
数据、空气质量指数、PM2.5、PM10等数据建立起BP神经网络模
型，并根据用户用电的信息对未来的空气质量进行一定的检测，并
针对这些检测数据和检测结果，采取相应的措施解决环境污染问
题。电力能源大数据技术在防治环境污染工作中的新应用，这意味
着电力能源大数据采集工作已经根据时代的发展进步在不断的进行
创新发展。
（三）负荷预测
电力能源大数据技术在负荷预测工作方面也发挥着巨大的作
用。具体地说，基于电力能源采集系统的数据信息，电力能源企业
针对配电变压器在运行过程中所产生的整体做出一个大致的预判，
如果电力能源企业预判配变重可能会发生严重过载的情况，那么，
电力能源企业就可以预先采取一定的措施来应对配变重过载情况的
发生，从而保证电力系统的安全运行以及电网运行的科学稳定。特
别在北方冬季取暖时期，电力能源大数据技术在负荷预测方面的应
用尤为有效，由此可以看出，它在保证供电安全、供暖安全等方面
发挥着至关重要的优势作用。
二、电力能源大数据的发展前景
（一）电力能源大数据与日常维修
一般说来，电力能源设备和系统的维修工作与其他工作在本质
上是一致的，该维修工作的顺利进行和有效展开离不开企业的日常
维修以及管理。目前，随着互联网技术的不断普及和发展，关于电
力设备能源设备和系统的日常维修工作可以以计算机技术为依托，
通过大数据技术对电力能源设备的运作情况进行实时跟踪和监控。
首先，在电力能源设备及系统工作过程的各个阶段所发生的故障状
况进行数据记录；然后，根据这些设备故障的数据进行分析，并形
成一定的监控图表，只要电力能源设备的运作出现异常，监控图表
就会将数据传达给维修工作人员；最后，维修工作人员可以根据监
控图表以及故障数据的历史信息进行维修，从而保证电力能源设备
的顺利有效运行，这不仅会节约维修的工作时间，还会提高维修工
作的计算性和准确性。
（二）电力能源大数据与智慧用能
对于任何问题的解决都需要一个强有力的数据支撑，大数据技
术就是利用大量的实时数据对现实问题进行分析研究和处理，从而
根据数据处理后的结果，为解决现实问题提供可行的方法指导和管
理。目前，电力能源企业可以根据市场的具体变化以及用户的实际
需要，不断革新和改进用电信息系统。具体地说，电力能源企业可
以利用大数据技术，针对每个用户的用电习惯进行分析研究，深度
剖析每个用户的用电时长、用电峰值等详细情况，与此同时，针对
用户的这些数据信息进行描述和整合，一方面，这不仅能够为用户
提供全方位的用电服务，还能够为后续电力能源设备的合理安全运
行提供充分的保障，另一方面，这对于电力能源智能化目标的实现
具有良好的促进作用，不断推进电力行业向一个崭新的方向迈进。
结语：电力能源大数据技术的实现与发展，这不仅对于我国电
力能源行业数据采集工作的提高具有重要意义，还对于带动电力能
源行业经济发展和促进国家经济健康持续发展水平的提高具有至关
重要的价值。本文基于此，根据电力能源大数据的应用现实状况，
为电力能源大数据技术未来的发展提供了一个方向，但是，从目前
来看，我国电力能源大数据技术的发展水平还具有很大的进步空
间，我坚信，在不久的将来，只要我国相关部门共同努力，电力能
源大数据技术的发展一定会进入到一个全新的发展阶段。