大數據、“互聯網+”下的電力需求側管理典型應用

文_孫 芊 馬建偉 李 強

大數據、“互聯網+”下的電力需求側管理典型應用

文_孫 芊 馬建偉 李 強

孫芊，國家電網公司“配電網智能化應用與關鍵設備聯合實驗室（河南）”核心技術骨干。2011年開始從事智能電網技術研究與應用，先后負責承擔河南省重大科技專項1項，國家電網公司總部科技項目3項，獲得省部級科技進步獎3項，中國專利優秀獎1項。

近年來，德美等發達國家陸續提出工業4.0、工業互聯網等戰略，我國提出“互聯網+”行動計劃，實施“中國制造2025”，以阿里、騰訊為代表的互聯網企業在金融、交通和餐飲等傳統產業運用數據分析，解決發展困局，產生了顛覆性影響，數據分析對產業創新的巨大驅動能力得以顯現。

我國提出“互聯網+”行動計劃，明確提出鼓勵傳統產業樹立互聯網思維，積極與“互聯網+”相結合。電力作為重要的傳統產業，在當前經濟社會高速發展的形勢下，其“保障電力供應、高效優質服務”也面臨著重大困局，例如用電環節能效水平低、用電科學性不足等問題尤為突出。隨著電網信息化建設不斷深入，利用大數據及“互聯網+”技術，結合新形勢下的電力需求側管理，可有效解決這些突出問題。

高附加值的電力大數據

在能源行業中，智能電網領域被當做大數據應用的重要技術領域之一。麥肯錫在研究報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中指出，大數據的應用具有顯著的財務價值，而作為天然聯系千家萬戶廠礦企業的電網，其所產生的電力大數據價值尤為寶貴，著名的“克強指數”將耗電量作為評估經濟社會增長的重要內容就足以說明。

電網公司建立多個業務信息化系統，形成了大量良好的數據資源，大致可分為生產、營銷、管理三大類業務數據，包括直接采集監測的原生數據和經處理加工的衍生數據，同時也積累了電力系統外部數據，如區域經濟發展狀況、氣象預報、空間地理信息等。

電力大數據呈現多源、異構、海量的特點。在數據來源方面，電力數據來自多個業務系統，正逐步從分散放置、分布式管理模式向數據融合、多業務貫通轉變；在數據結構方面，除傳統的運行數據、設備及客戶臺賬等結構化數據外，還包括輸變電狀態監測中的視頻圖像、狀態檢修的紅外成像、電力氣象云圖、客服語音等非結構化數據；在數據規模方面，省級電網運維近3000座變電站、2萬余條10千伏配電線路，50萬余臺配電變壓器以及近4000萬低壓用戶，其產生數據量巨大，并且數據增量較大。以河南電網SCADA、用電信息采集系統為例，數據日增量分別可達到10GB/日、3GB/日（詳見表1省級電網部分數據資源）。

在這樣良好的數據資源基礎上，電力大數據的高附加值在諸多方面有所體現。《中國電力大數據發展白皮書》明確指出電力數據以其同用電客戶的緊密耦合，可以實現對用戶360度的精確定位，與用戶和電網息息相關的電力需求側管理就是重要的價值體現之處。為此，建立了“電力大數據分析實驗室”，在國家電網公司系統率先開展電力大數據運營模式研究，并重點開展電力大數據信息支撐關鍵技術、應用場景深化研究。

新形勢下的電力需求側管理

隨著經濟社會發展，電力需求持續增長，2017年河南用電負荷達到5785萬千瓦。電力增長的同時也存在諸多問題：一方面，電力負荷峰谷差逐年增大，河南目前已達到最大負荷的30%，僅靠電力建設滿足最大負荷需求成本巨大；另一方面，整體能效水平低，用電管理模式粗放，能效提升缺乏量化分析依據，節能潛力巨大。

為解決以上問題，進一步提高電力行業的能源使用效率，不僅要從電網側進行有效的經濟運行管理，還要充分發掘用戶需求側資源。在電網優化運行削峰填谷時，可綜合分析電網和用戶信息，將用戶可調負荷納入控制范圍，服務電網經濟運行；可對用戶用能信息進行能效評價，為節能減排提供量化分析依據。

2015年，國務院頒布《關于進一步深化電力體制改革的若干意見》（中發[2015]9號文），促進區域電力平衡和需求側負荷資源優化配置成為電力工作的重點。隨著售電側改革逐步深入，各類售電主體和售電模式涌現，需求側管理作為用戶側負荷資源集成的重要手段，其應用于區域負荷資源的優化配置和電網優化運行具有重大意義。需求側管理在市場化改革下，成為新的負荷優化方式、新的交易機制和新的業務模式。

2015年，李克強總理提出“互聯網+”行動計劃，國務院頒布《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，鼓勵能源企業運用大數據技術對設備狀態、電能負載等數據進行分析挖掘與預測，提高能源利用效率和安全穩定運行水平。為此，發改委發布《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》（發改能源[2016]392號），促進智能終端及接入設施的普及、支撐能源互聯網的信息通信系統建設，并鼓勵發展智慧用能新模式。隨著智能電網用電環節持續建設，用戶用電信息采集、傳輸、分析等各個環節逐步健全，如用電信息采集系統已基本全覆蓋；部分用戶負荷包括分布式電源、儲能、可控負荷等均可采集。用戶能量流和信息流初步呈現雙向特性，用戶參與需求側管理具備了一定的技術手段和基礎條件。

表1 省級電網部分數據資源

在新一輪電力體制改革和“互聯網+”發展的雙重背景下，《電力發展“十三五規劃”》中特別強調需大力提高電力需求側響應能力。電力生產供應和消費應貫徹節約優先、綠色低碳的國家能源發展戰略，在增加電力供應時，統籌并優先采取電力需求側管理措施。六部委聯合修定發布了《電力需求側管理辦法（修訂版）》（以下簡稱《辦法》），突出體現了節約用電、環保用電、綠色用電、智能用電、有序用電五大內涵。《辦法》提出“開展用電在線監測、深化用電大數據應用，整合用電數據資源，為電力經濟運行分析、用電和節電決策等提供充足、及時、準確的數據支持。”通過大數據、人工智能等技術，充分挖掘用戶側數據潛在價值，開展用戶智能用電、優化用電和需求響應，成為新形勢下需求側管理的重點之一和新的盈利增長點。

用戶用電行為分析與控制

智能電網的高級量測體系不斷完善，用戶用電數據量呈幾何倍數增長，同時電網也在積極尋求方法讓需求側可以充分參與電網調控，增強電網的可控性和經濟性。《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》指出：“鼓勵開展面向能源終端用戶的用能大數據信息服務，對用能行為進行實時感知與動態分析，實現遠程、友好、互動的智能用能控制。”

用戶用電行為分析是用能大數據服務的重要內容。在大數據環境下，分析用電數據之間的關聯性，挖掘潛藏在用電數據之中的用戶用電行為習慣，對不同類別用戶進行細分，高效、準確地挖掘出用電行為、電量消費等高附加值的信息，為服務用戶節能工作、電網經濟調度和智能化營銷業務分析與決策提供有力支撐。用戶用電行為分析通過對用戶用電量、用戶負荷、客戶信用、用電業擴報裝等用電行為的深入分析，準確掌握客戶用電特點與潛在需求，為電網公司開展負荷調控、電網改造升級、營銷互動服務提供決策依據，為節能公司開展能效分析、節能服務對象篩選提供技術手段，為用戶掌握用電構成、耗能環節提供數據支撐。

用戶負荷曲線含有反映負荷特性的豐富信息，但用戶類型多、信息量大，缺乏準確有效的分析方法，亟須一種針對海量用戶負荷曲線的用電行為分析方法，便于需求響應控制及能效分析。國家電網“配電網智能化應用及關鍵設備聯合實驗室（河南）”將配用信息分析與應用作為主要研究方向，針對用電行為開展深入分析研究，提出并應用“基于用戶行為特點的用電模式分類和控制方法”，通過大數據、負荷雙向管理技術的有效整合，實時感知與動態分析工業用戶用能行為，服務遠程、互動的智能用能控制。

技術創新顯著。該項技術采用聚類分析方法進行用電模式分類，評估用戶負荷可調能力，開創性地解決了負荷曲線樣本數量大、特征向量維數多的難題；創新性建立了考慮用戶負荷可調能力的用電控制方法，解決了用戶與電網友好雙向互動的難題；創新性建立了工業用戶用電模式行為庫，為能效評估、負荷預測、故障診斷提供依據，填補了用能大數據分析服務的空白。

應用效果明顯。該項技術先后應用于多個地區電網、工業用戶，在企業節能降損、節能公司開展節能服務、電網削峰填谷等方面效果顯著。針對200余家企業開展企業用戶用電行為分析，評估其負荷可調節能力及能效水平，實現電網移峰填谷，延緩電網投資，并充分考慮用戶調整能力，避免對企業生產限制；可依托節能服務有限公司開展多家企業能效分析，涵蓋制造、水泥、造紙等多個行業，評估能效水平，服務節能改造，預期節能效果達到3%至5%。

推廣前景廣闊。該項技術滿足“互聯網+智慧能源”對于數據分析及雙向互動的要求，特別是能源消費行為分析方面具有較強的適用性，特別在電力、石化、燃氣等“互聯網+傳統能源行業”具有較好的應用前景；適用于工業、商業及居民各類用戶，在適用于鋼鐵、水泥、機械加工等工業用戶的同時，可對商業、居民用戶的用電可調能力、能效水平進行評估；可開展設備級的能效分析與故障診斷，例如對多地區近800條配電線路進行篩選，依據評估結果，對能耗水平高、設備老舊的61條線路開展增容改造，降低運行損耗，防止設備老舊、線路重過載引起設備燒毀情況的發生，保障供用電安全可靠。

（作者單位：省公司電力科學研究院）