能源互联网中的大数据技术

大数据技术能够利用其大规模存储、数据分析以及可视化展示等技术，从海量数据中获取有价值的信息，更好的支撑能源互联网的建设。

全球化石能源资源有限，化石能源的大量开发使用，导致资源紧张、环境污染、气候变化等问题日益突出，严重威胁人类生存和可持续发展，建立在化石能源基础之上的传统能源发展方式已难以为继。根本出路就是转变能源消费结构，提高可再生能源在能源消费结构中的比重，提升能源利用效率，构建“特高压电网+智能电网+清洁能源”的能源互联网。

构建能源互联网可以对能源的供给和消费进行创新性变革，挖掘多种能源资源潜力，经济合理地引导用户优化消费多种能源，实现能源供需实时平衡，提高可再生能源在全社会能源供给中所占比例，最大限度地利用可再生能源，最终在整体上促进可再生能源发展、全社会节能减排，同时提高电网运行安全性、供电可靠性和供用电能效。在该过程中涉及能源供需交互之间的海量信息处理和利用将处于关键性地位，为能源互联网的发展起到至关重要的作用。

未来能源互联网将覆盖能源供给、传输、分配、消费的方方面面，影响运行效率的数据包括天气、能源需求、用户行为、社会事件等，数据来源非常广泛，数据规模也异常庞大，大数据能够利用其大规模存储、数据分析以及可视化展示等相关技术从海量数据中获取有价值的信息，更好的支撑能源互联网的建设。

能源互联网与大数据

能源互联网就是把互联网技术与清洁能源的发展应用到能源的开采、配送各个环节中，把能源利用从原来的集中式变成分散式，将电力、油气、交通、信息等网络集合起来，成为能源共享的网络。能源互联网的分散协同调度与控制需要在线实时动态的信息采集、传输、分析与决策的支持，因此，能源互联网的实现对信息通信技术提出了更高更多的要求。

实现能源互联网的数据采集、管理、分析及互动服务，离不开通信网、物联网、云计算、大数据、移动应用等ICT核心技术。其中大数据分析技术能够为能源互联网中管网安全监控、能源生产、能源传输、能源消耗各个环节的数据采集、存储、分析提供支撑。比如由中新智安物联网科技自主研发的PowerBus技术平台，以能源与设施运营大数据分析平台为核心，MC系列物联网控制器和能源管理器硬件为基础，有效结合云计算、大数据分析、物联网等信息化技术，助力城市充分挖掘建筑、园区、工厂、新能源、基础设施设备等巨大潜力，实现多行业、多领域的设施状态信息的实时采集、在线监控、集中管理和信息共享。

大数据平台及数据挖掘

大数据平台具备为能源互联网运行过程中产生的海量数据提供数据存储、分析、计算等能力，包含开放式存储计算框架、数据仓库、流式计算、NoSQL数据库、交互分析引擎、对象存储处理等组件。数据挖掘是从海量数据发现有价值信息的过程，包含关联分析、聚类算法、分类算法等。

开放式存储框架。开放式存储计算框架是大数据平台的基础组件，为各个上层的计算，存储服务提供底层支持。存储框架提供底层的分布式文件系统支持海量数据的透明存储，为大数据平台的各种其它组件提供存储支持。

数据仓库。在分析海量数据场景下，由于单台服务器的处理能力限制，数据分析者通常采用分布式计算模式。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求，且不宜维护。使用分布式模型，数据分析人员不仅需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层计算模型。数据仓库让用户可以不必关心分布式计算细节，以最通用的SQL接口来存储数据，获得数据，聚合数据和计算数据。并且本模块提供了数据上传下载通道，内置各种常用SQL内置函数和数据存储模式，可以结合内置查询引擎或者其它的查询引擎，达到快速的查询效果，同时提供了完善的安全解决方案。

流式计算。为大数据平台的开发者提供流式计算框架和基础支持组件，实现对流式数据的标准处理模式。为用户实时数据接入、实时数据清洗和统计汇总场景提供支撑。其依赖于开放式存储和计算框架提供的底层的线性扩展能力，并针对流式计算任务的特点提供各种扩展。

NoSQL数据库。构建在开放式存储计算框架之上的NoSQL数据库服务，提供海量数据的存储和实时访问。以实例和表的形式组织数据，通过数据分片和负载均衡技术，达到规模的无缝扩展。向应用程序屏蔽底层硬件平台的故障和错误，能自动从各类错误中快速恢复，提供非常高的服务可用性。服务管理的数据全部存储在开放式存储服务中，并具有多个备份，提供了快速的访问性能和极高的数据可靠性。

对象存储。对象存储处理组件对外提供的海量、安全、低成本、高可靠的存储服务。以对象实体为核心，对象存储处理组件不仅提供了实体内容的存储和管理，也提供了对象实体相关元数据信息的管理。为了方便用户的使用，同时还提供对象实体和目录关系的管理，对象实体本身可以挂接在多个层级的目录下，从而为用户的灵活使用提供更大的方便。

交互分析。分析数据库服务，是海量数据实时高并发在线分析计算服务，可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。

大数据平台在能源互联网的应用分析

基于大数据的智慧新能源运维与评估。目前以风电和光伏为主的新能源消纳存在很多问题，弃风弃光现象非常严重，利用大数据分析优化能力，形成新能源功率预测、性能评估、资产优化、设备运行优化等功能，实现新能源资产智能预测性管理，提高经济效益。

基于大数据技术的智慧新能源运维与评估平台包含以下功能。

第一，新能源功率预测。利用电站历史数据、气象数据以及人工智能技术，得到未来时间段内新能源场站的功率预测，指导电站调度合理上报计划发电值，同时能够根据单个机组的功率值跟踪进行故障预判，提高新能源场站的运营水平。

第二，性能评估。集成和整理国内外业界主要指标，全面评估设备状态，提前发现潜在问题。分析与预测设备当前与未来的经济性、可靠性、安全性状态，辅助企业提升其日常运维技术水平，减少停运时间，提升整体利润。

第三，设备运行优化。及时预测未来设备主要部件发生故障，建议维护或者巡检计划。依据机组运行的实际状况，通过科学合理的安排检修工作，以最少的资源保持风机的安全、经济、可靠的运行能力。预测未来损失电量分布，结合功率预测精确估计未来最可能发电量，并针对损失因素，给出优化方案。

第四，资产优化。综合考虑设备运行状态、历史设备部件故障信息，最优化设备备品、备件数量，减少库存，保证备件供应。

大数据技术在能源互联网构建及运行过程中扮演海量数据管理与分析的角色，是保障能源互联网经济运行的关键因素之一。如今，大数据技术在能源互联网的应用已经初见成效，但是总体仍然处于应用初级阶段，随着能源互联网不断建设以及大数据技术的不断提升，未来大数据技术在能源互联网的应用会越来越多，同时也会推动业务与技术的双重进步。