今年的政府工做報告突出了互聯網在經濟結構轉型中的重要地位,報告明白指出:要制定「互聯網+」行動計劃,推進移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合,促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展。git
報告引起了各行各業對互聯網行業的極大關注,將來產業與互聯網的融合將貫穿相關行業業務的主線。github
能源行業是第三次工業革命的引領者,智能電網是「互聯網+」的詳細體現,「互聯網+」必將給電網帶來技術應用、服務模式、發展理念等方面的變化。數據庫
「互聯網+能源」意味着互聯網與傳統電網的結合,借鑑互聯網發展電網核心技術,可以增強用戶體驗感。促進價值共享。打破行業發展邊界,提升能源利用效率,實現真正意義上的能源資源共享,構建和諧的能源網絡環境。能源互聯網將是將來電網發展的特徵。安全
將來的能源管理是以能源互聯網爲基礎,以「保證區域能源可靠供應。實現區域能源協調供給」爲目標。並以電能爲支撐。綜合冷、熱、電、熱水等多種分佈式能源。構建「源―網―荷」互動的區域型能源互聯網絡。markdown
它可以創建合理的能源分配與節能策略。減小用能開支。保障能源的持續可靠供應。確保終端用能安全,實現區域多種能源協調控制和綜合能效管理。
網絡
能源互聯網是以現有電網爲基礎。利用新型清潔能源與互聯網技術,經過微網技術,實現能源存儲與共享的多級分佈式開放系統。架構
其借鑑了現代互聯網技術中的層次劃分方法,將網絡共分爲4個層次。在以傳統電力網絡、智能電網保證能源傳輸轉移的電網潮流層之上,網絡通訊層和信息融合層將利用現代化「信息打包」技術,終於將能源與信息標記爲最主要的能量信息流。以供餘能交易層消費與收納。
若以互聯網層次結構相比較,能源互聯網的網絡通訊層以保證網絡傳輸通訊爲目的,組成了能源互聯網最主要的「路由層」,以保證餘能交易層實體間信息通訊與能量轉移。機器學習
在能源互聯網中,路由層和餘能交易層功能分別對應實體「能源路由器」的路由轉發功能和「微電網」的能源選擇與交易。分佈式
當中,微網做爲能源互聯網的基本組成單元,經過新能源的採集、轉換、聚集、存儲、消納造成最主要的「能源局域網」。在能源互聯網的發展過程當中,微網將做爲能源互聯網中的「微商」,驅動着能源互聯網經濟的發展;能源路由器以保障能源信息高效安全轉移爲目標。實現規範化、軟件可定義化的能源信息路由控制系統,是能源互聯網的核心控制單元。
工具
國家電網公司董事長劉振亞在2015年2月3日出版了《全球能源互聯網》一書,受到業界很是多官員和院士的高度評價,包含一些省委書記和省長都在極度讚賞。
劉總暢想:全球能源互聯網將是以特高壓電網爲骨幹網架(通道)。以輸送清潔能源爲主導。全球互聯泛在的堅強智能電網。將由跨國跨洲骨幹網架和涵蓋各國各電壓等級電網的國家泛在智能電網構成,鏈接「一極一道」和各洲大型能源基地,適應各類分佈式電源接入需要,可以將風能、太陽能、海洋能等清潔能源輸送到各種用戶。是服務範圍廣、配置能力強、安全可靠性高、綠色低碳的全球能源配置平臺,也是實施「兩個替代」的關鍵。
這裏說的「二個替代」是至清潔能源對化石能源的替代,以及電能對其它能源的替代。「一極一道」是指風能豐富的北極地區和光能豐富的赤道附近地區。顯而易見,這一能源互聯網是基於工業思惟追求規模效益的認識,與咱們所說的「因地制宜、因需而設、就地取材、就近供能、自下而上、參與互動」的互聯網思惟下的能源互聯網是全然逆向的思惟。
以數據形式存在於信息互聯網上的信息。事實上是很是便宜且可以挖掘的,但是,能源互聯網的主要載荷–能量,卻僅僅能從天然界中開採。而且還存在着成本高(相比信息而言)等等問題。
因此要知足互聯網的特色。要保障精心構建的「能源互聯網」有米下鍋,必須讓它能消化基本「無窮盡」供應的風能、太陽能等。
但由於這些渠道的能量供應有很是強的隨機性、間斷性和模糊性。眼下將它們成功的併入電網,或用其它形式高效利用起來,仍是一件很是困難的事情。
固然這更是環境保護、節能減排方面的需要。
依靠PC、智能移動設備的等我的接入者,在信息互聯網接入者的數量上佔絕大多數;IT業者用幾十年時間構建了一套由通信協議、路由器、交換機、數據庫、server等等一系列軟硬件設施組成的龐大系統,是人類文明迄今爲止最偉大的成就之中的一個。
能源互聯網想要達到這樣的運轉效率。需要的技術準備僅僅多很多:比方需要一個極強的信息流處理能力,用來預測和監視消費者的需求變化、極端不穩定的能量生產供應變化;同一時候它還要指揮對應的能量調配部門完畢上載與下載能源的分流與整合等等。數據和習慣都是超大規模的。
而後。還需要一個極強的能量流處理能力。
以智能電網爲例。設想中。它需要7*24小時完畢功率以億千瓦計的電流變、輸、配調節。而且還必須知足實時的供需平衡(由電能特性決定)。還要再引入分佈式清潔能源和市場競爭兩個超複雜的變量。
信息互聯網的一大魅力就在於它可以打破地域的限制。由於信息傳輸的門檻和成本都相對較低。
但當咱們開始依靠現有的技術輸送能量的時候。損耗問題就至關嚴重了。
因而人們不得不考慮手段來減小損耗,這些方法要麼單位成本極高(如直接運輸,這個過程自己就要消耗大量的燃料)。要麼建設成本和科研成本極高(如特高壓輸電技術)。
移動互聯是眼下互聯網產業的一個重要趨勢,但是類比到能量上,就全然是還有一回事了。
可以便攜的能量轉換裝置,要麼效率過低(如內燃機),要麼太貴且用起來麻煩(如燃氣機),要麼就是咱們「喂不飽」(如電機);
儲能問題是老生常談的老大難;
無線充電技術儘管在已經可以給很是多小的智能設備充電了。但是大規模應用上仍然問題多多。最簡單的一問:那麼多電磁能量散播到空間裏。輻射誰受得了?
電動汽車,它的航程、方便性和可靠性等等。真能和同價位傳統的汽油車一比了麼?
美國C3 energy公司以自行研發的C3數據集成器(C3 Data Integrator)爲基礎,整合來自公用事業公司內部和其它第三方的超過22種數據,包含公用事業公司擁有的儀表數據、能耗數據。第三方或用戶的建築物特性、企業運營狀況、地理信息數據等,造成本身的分析引擎――C3 Energy Analytics Engine,提供電網實時監測和即時數據分析。
C3 能源分析引擎平臺(C3 Energy Analytics Engine)將多個分散電力系統數據存儲在雲平臺上,與工業標準、天氣預報、樓宇信息、持久協議和其它外部的數據相結合;基於該平臺開發了 3 個分析工具,各自是C3電網分析(C3 Energy Grid Analytics)、C3石油自然氣分析(C3 Energy Oil & Gas Analytics)和C3用戶分析(C3 Energy Customer Analytics),以及多個應用APP。
C3電網分析主要服務於供應側的諸如公用事業公司、調度機構、輸配電公司等智能電網擁有者、操做者、使用者。用於電網運營中減小成本、預測並應對系統故障、掌握用戶耗能狀況等。C3 電網分析逐步造成了智能儀器控制、資產保護、預測性維護、需求響應分析、負荷預測等10種成熟的解決方式。
C3電力用戶分析工具是雙向的,一方面面向公共事業公司。幫助其瞭解用戶用能狀況,合理設計需求響應方案,提供能源投入冗餘分析、能耗基準點、電力用戶空間視圖等服務類應用;還有一方面經過公共事業公司受權面向用戶,用戶可以藉此進行能耗管理,響應需求管理,調整本身的能耗安排。
所有解決方式的數據結果均會被C3分析引擎可視化,供應側和需求側的使用者都可以經過C3提供的軟件界面直觀地看到這些結果,他們也可以經過C3直接進行操做。
由於C3主要面向公用事業公司提供雲平臺和軟件服務,合做一旦達成。至關於C3要成爲該公用事業公司管轄範圍內電網的一個「全方位管家」――從輸電線到變電站到終端用戶的儀表,以及該區域電網歷史記錄通通都要歸入風險管理。這就決定了每一項合做的展開必定會是長時間、大規模的。所開發的系統已在美國的巴爾的摩燃氣電力公司(BGE)、太平洋燃氣電力公司、東北電力公司(Northeast Utilities)等投入應用。
美國的Opower公司是於 2007 年創辦的一家能源數據分析公司。Opower 與電氣公司合做,獲取家庭消費者的能源使用數據,爲電氣公司提供面向消費羣體的節能方案。包含經過移動端推送能源帳單,羣發節能貼士類郵件,提供管控家用恆溫器的軟件服務等等。
Opower引覺得傲的是它的雲平臺以及數據整合能力。它從所服務的公用事業公司取得大量的家庭能耗數據。整合行爲科學理論、房齡信息、周邊天氣等,運用本身的軟件系統進行用能分析。創建家庭耗能檔案,並經過綜合分析提出節能建議。Opower幫助售電公司發送給用戶電力帳單,經過我的歷史比較、鄰里比較來激發用戶節能的意願。這樣的方式讓用戶看到本身的電費在降低的時候,對環保的售電公司愜意度不斷增加。
同一時候,Opower又幫助售電公司進行需求側響應,發送短信給用戶勸其避免在電力高峯時刻進行洗衣、製冷等高耗能活動。對於售電公司來講,這樣一個通知系統簡單粗暴、無需不論什麼硬件設備,卻在美國實現了3%的負荷轉移。
和其它以「智能電網大數據」、「雲處理」爲噱頭的創新型公司比起來,成立時間僅比Facebook晚3年、比Twitter晚1年的Opower,更具互聯網公司的氣質――關心用戶捲入和粘性、注重個性化。把能源領域裏每每最easy被忽視的家庭小用戶做爲了本身開疆拓土的方向。
AutoGrid是由前斯坦福大學智能電網研究室負責人AmitNarayan創辦的服務於電力、能源行業的大數據公司。坐落在舊金山,不到50名員工,卻聚集了來自複雜系統project設計優化、通訊、互聯網、電力等不一樣領域的經驗。
AutoGrid可以幫助電網各端匹配電力供應和需求,減小電網各端的成本。
AutoGrid的客戶覆蓋發電端、輸電端、配電端、用戶,經過創建能源數據平臺(Energy Data Platform, EDP)平臺,收集並處理其客戶接入智能電網的智能儀表等設備的數據,面向其客戶或合做方提供需求響應優化及管理系統(Demand Response Optimization and Management System, DROMS)。實現實時資源預測、資源優化、本身主動需求響應、客戶通知引擎和過後分析等功能。單個DROMS集羣天天可以產生數以億計的能源消費的預測數據。
AutoGrid還可以提供客戶供能範圍內的整體能耗圖景。而且是一個大規模的、動態的、不間斷的能耗圖景。
基於EDP和DROMS。配電企業(AutiGrid的客戶)可以更好的進行電力控制。當數據不斷被累積,AutoGrid就能提供秒前、分鐘前甚至周前的用電預測,可以幫助電力企業客戶實現不影響溫馨度和生產率狀況下優化排產計劃。
對於發電企業的客戶來講,AutoGrid可以預測發電狀況和電網負荷。實現優化調度。對用電企業的客戶而言,AutoGrid可以預測用電量,結合電價信息,進行需求響應(Demond Response)。
AutoGrid配電公司、公用事業公司有着良好的聯繫。這樣的面向供應側的公司相對更有優點,畢竟供應側的目標(客戶)數量比起需求側動輒幾百萬、幾千萬的耗能用戶要少很是多且更加集中。
瞭解公用事業公司和配電公司的需求,才幹更有效地提升能源利用率。
AutoGrid這家成立不到四年的公司。憑藉其PB級的數據分析和預測能力。打動了歐洲最大的能源企業E.ON,成爲其投資者之中的一個。E.ON還使用AutoGrid的能源數據平臺來了解電網實時運營狀態、更好地與用戶互動。
AutoGrid還受到微軟的青睞,在今年2月,微軟和AutoGrid合做,以AutoGrid的能源數據平臺爲基礎。使得Microsoft Azure雲平臺可以服務電力和能源企業。
AutoGrid高調地宣稱,但願讓大數據成爲一種新的能源。AutoGrid的自信源於。電力行業的大數據市場將持續增加且創造巨大價值。
做爲全球率先的電力基礎設施服務提供商,法國電力公司(EDF)很是重視大數據在企業運營分析管理中的做用。經過設立專業機構、無缺數據基礎、加強分析能力。不斷髮掘數據資產價值。爲企業戰略轉型與服務升級提供有效的決策支撐。
眼下全法已經安裝3500萬智能電錶。電錶產生的數據量將在5-10年內達到PB級。
智能電錶採集的主要是個體家庭的用電負荷數據。
以每個電錶每10分鐘抄表一次計算,3500萬智能電錶每一年產生1.8萬億次抄表記錄和600TB壓縮前數據;天天產生5億次抄表記錄。和大約2TB的抄表數據。
這些電錶數據,結合氣象數據、用電合同信息及電網數據,構成了法國電力的大數據。
法國電力以用戶用電負荷曲線的海量存儲和處理爲突破口,利用大數據技術,造成了可以支撐在規定延遲內的複雜、並行處理能力並搭建了大數據存儲架構,以此爲基礎構建了分佈式數據發生器 CourboGen 系統,用於生成用戶用電負荷曲線及其關聯數據。當中數據接入的接入形式包含批處理或數據流兩種;數據的預處理包含時間同步、異常數據檢測及修正。以及改變數據表達形式等;數據處理包含按區域的指標計算、帳單模擬、商業智能BI等。
能源互聯網是基於互聯網區域能源管理的末端「神經元」。它可以經過在分佈式發電設備、儲能設備、用電設備等環節部署各種能效監測終端、控制器、環境傳感器、視頻監控等採集控制單元,實現發電、用電、環境及安全數據的實時採集,。
在能源互聯網的推進下,智能用電將獲得普及,電力將實現智能化應用。將來的電力客戶。包含我的客戶、工業客戶等。與電網的關係將是互動關係。一方面。客戶與電網之間的積極互動對提升用電能效很是有幫助。對電網的能效平衡也起到關鍵的做用。
還有一方面,客戶的生活方式和生活品質將獲得改變和提升。
隨着智能用電的推廣,手機做爲客戶終端也成爲智能用電的工具。可以實現能效分析、用電查詢、電費交納、家電控制、與電網互動等功能。隨着以億計客戶的綁定關注,電力客戶服務端將產生其它附加價值。
「互聯網+用電=智能用電」。智能用電可實現3個10%:能效水平提高10%;用電減小10%;削峯填谷10%。智能用電是用技術手段引導客戶消費行爲,爲客戶提供能效服務,使得客戶合理用能,明顯提高能效管理水平。實現「節能+智能」。在這樣的趨勢下,客戶與電網的互動將變成現實,電器智能化使用水平也將獲得普及。
將來,「互聯網+電力服務」會催生新的服務模式,電力服務模式將產生明顯變化,移動互聯網服務的方式會獲得普及。客戶與電網雙向互動將變爲現實。隨之而來的是,電網發展理念將發生變革。一方面。電能替代和綠色替代這兩個替代將成爲能源發展的主流。電能替代主要是指「以電代煤,以電代油。電從遠方來,來的是清潔電」,綠色替代就是大幅增加的水能、風能、太陽能等清潔能源將替代火電。還有一方面,需求側管理也將更加科學合理。分佈式能源併網容量的增多會加大用電客戶與電網之間的互動需求,而智能用電、移動終端等的普遍應用也將促進電網與用電客戶間的互動,便於電網側作出合理的調度推斷,使得用電需求對應更加科學合理。
電力是大數據理念、技術和方法在電力行業的實踐。電力大數據涉及到發電、輸電、變電、配電、用電、調度各環節。是跨單位、跨專業、跨業務數據分析與挖掘。以及數據可視化。
電力大數據由結構化數據和非結構化構成,隨着智能電網建設和物聯網的應用,非結構化數據呈現出高速增加的勢頭,其數量將大大超過結構化數據。
電力大數據的特性知足大數據的五個特性,一是數據量大(Volume)、二是處理速度快(Velocity)、三是數據類型多(Variety)、四是價值大(Value)、五是精確性高(Veracity)。
電力大數據的應用一方面是與宏觀經濟、人民生活、社會保障、道路交通等信息融合,促進經濟社會發展。還有一方面,是電力行業或企業內部,跨專業、跨單位、跨部門的數據融合。提高行業、企業管理水平和經濟效益。
電力大數據對電力數據進行分析挖掘。獲得信息,而後將信息轉化爲知識,最後經過可視化展示與表達,與人們進行分享。
電力行業和大數據技術的結合,催生了像「電力大數據」、「能源互聯網」、「智慧城市」等新興概念。
經過使用先進的傳感器、控制設備和軟件應用程序,將電力生產端、電力傳輸端、電力消費端的數以億計的設備、機器、系統鏈接起來,造成了「物聯基礎」。大數據分析、機器學習和預測是這樣的互聯網絡實現生命體特徵的重要技術支撐:經過整合執行數據、氣象數據、電網數據、電力市場數據等,進行大數據分析、負荷預測、發電預測,打通並優化電力生產和電力消費端的運做效率。需求和供應將可以進行隨時的動態調整。智能發電、用電、儲電設備。終於都將接入網絡,藉助信息流。造成自我優化的良性循環。
也就是經過將能源生產、消費數據與內部智能設備、客戶信息、電力執行等數據結合,充分挖掘客戶行爲特徵,提升能源需求預測準確性,發現電力消費規律,提高企業運營效率效益。
對於電網企業來講,這個模式可以提升企業經營決策中所需數據的廣度與深度,加強對企業經營發展趨勢的洞察力和前瞻性,有效支撐決策管理。
該模式經過建設一個分析與應用平臺,集成能源供給、消費、相關技術的各種數據,爲包含政府、企業、學校、居民等不一樣類型參與方提供大數據分析和信息服務。
該模式中,電網企業具備資金、技術、數據資源等方面優點。具有成爲綜合服務平臺提供方的條件。
該模式主要將能源大數據、信息通信與工業製造技術結合。經過對能源供給、消費、移動終端等不一樣數據源的數據進行綜合分析。設計開發出節能環保產品,爲用戶提供付費低、能效高的能源使用與生活方式。
以智能家居產品爲例,該模式既可爲居民用戶提供節能降費服務以及快捷便利的用戶體驗,也可對能源企業尤爲是電力企業改善用戶側需求管理、減小發電裝機等方面發揮做用。正在美國走向普及的智能電錶也 是一例,它具備電量結算功能,在整個電網範圍內標識售電商和用戶。可經過更換芯片更換售電商。
該模式中。電網企業不必定具有產品研發優點,但可利用電力數 據採集與分析方面的優點。既可經過與設備製造商合做改進用戶需求側管理,也可經過共同參與研發並在產品銷售中獲取收益。
與其說是大數據爲智能電網、能源互聯網的建設提供的機遇,還不如說是,智能電網、能源互聯網的發展,一定依賴大數據技術的發展和應用。是能源產業自己的發展變革一定面對大數據的採集、管理和信息處理的挑戰。
所以。大數據技術,不只僅是能源產業某個技術環節所需要的專門性的技術,而是組成整個能源互聯網的技術基石。
將全面影響到電網的規劃、技術的變革、設備升級、電網改造,以及設計規範、技術標準、執行規程乃至市場營銷政策的統一等方方面面,它支撐的正是整個將來新結構的精細化能量管理的電力系統。
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