能源互聯網時代電力大數據應用的特征、架構及場景探析

楊金龍 高騫

摘要：作為能源互聯網骨干網的電網，所采集和存儲的數據呈爆發式增長，形成電力大數據并衍生出諸多新課題。文章通過梳理智能電網、能源互聯網以及電力大數據的文獻資料，歸納能源互聯網的基本架構，解析電力大數據的基本特征。基于架構探究電力大數據的應用類型，并以江蘇省電力大數據的應用為例，分類討論電力大數據的應用場景。電力大數據的應用必將促使能源互聯網發展迎來新的高度，期望該研究能為能源互聯網的健康發展提供一些參考。

關鍵詞：能源互聯網;電力大數據;能源市場化;智能電網;應用場景

近年來，隨著全球變暖、能源危機等問題的日益凸顯，可再生能源領域的技術、理念得到重視并迅速發展。但是，由于可再生能源具有分散性、隨機性、波動性和小規模等特點，對傳統能源網絡集中管理的模式提出了挑戰，將能源網絡與互聯網技術進行深入融合將可能成為有效利用可再生能源的重要方式。2011年美國學者Rifkin在其著作《第三次工業革命》中，結合互聯網與新能源，提出了建立“能源互聯網”（Energy Internet System，EIS）的構想。能源互聯網愿景的提出，立即引起了國內外的廣泛關注，其理念逐漸被廣泛接受。

以電網為核心的大能源體系建設正式成為全球能源互聯網的發展戰略。相應地，電力、能源及廣義環境的多源、多態及異構數據的數量呈指數級增長，需要有相應的廣域采集、高效存儲和快速處理等大數據技術予以支撐。從這些大量、多源、多態、異構的數據中快速挖掘出深層知識及應用價值的現實需求，使電力大數據相關領域成為研究熱潮。

電力大數據相關研究實踐，日益顯現其作用與價值。電力大數據可輔助能源互聯網的多源系統運行決策，支持能源互聯網的安全穩定經濟運行，催化能源互聯網商業模式的形成，促進能源互聯網信息資產的管理、共享，進而提高其管理水平。電力大數據的研究與應用，逐步成為能源互聯網發展的關鍵。本文在系統梳理能源互聯網背景下電力大數據的概念和研究現狀的前提下，綜合分析了電力大數據的應用情況，探討了能源互聯網時代電力大數據的應用類型與場景。以期能更好地提升電力大數據在企業內部、外部以及價值鏈各個環節的應用價值，助力各界建立更加高效、安全與可持續的能源利用模式。

一、能源互聯網與電力大數據研究現狀

分別以“智能電網”、“能源互聯網”和“電力大數據”為關鍵詞，在WoS（WoS為Web of Science縮寫）和CNKI上進行搜索，使用關鍵詞對應各年份的文獻量反映關鍵詞相關研究在學術領域的關注趨勢，如圖1所示，下文將結合此圖論述能源互聯網與電力大數據的研究現狀。

（一）能源互聯網

基于對中國電力和能源行業未來發展的思考，國家電網（簡稱“國網”）公司董事長劉振亞提出了“全球能源互聯網”的發展構想，延伸和拓展了Rifkin有關“能源互聯網”的概念。劉振亞認為，能源互聯網是指綜合運用先進的電力電子技術、信息技術和智能管理技術，將大量由分布式能量采集裝置，分布式能量儲存裝置和各種類型負載構成的新型電力網絡、石油網絡、天然氣網絡等能源節點互聯起來，以實現能量雙向流動的能量對等交換與共享網絡。類比互聯網，曹軍威等把能源互聯網定義為“以互聯網理念構建的新型‘信息—能源融合的‘廣域網，它以大電網為‘主干網，以微網、分布式能源等能量自治單元為‘局域網，以開放對等的‘信息—能源一體化架構真正實現能源的雙向按需傳輸和動態平衡使用”。可見，能源互聯網很好地融合了“開放、平等、互聯、共享”等互聯網的基本特征。

值得一提的是，從電網向能源互聯網發展的過程中，智能電網是重要基礎，是能源互聯網的骨干網架。劉振亞認為全球能源互聯網是以特高壓電網為骨干網架（通道），以輸送清潔能源為主導，全球互聯泛在的智能電網。不難理解，全球能源互聯網是特高壓電網、智能電網與清潔能源的共同開發建設的結果。董朝陽等根據Rifkin在《第三次工業革命》中的能源互聯網愿景，將能源互聯網分解為四個復雜的網絡系統，即為電力系統、交通系統、天然氣網絡和信息網絡的緊密耦合，各個系統之間通過一個強大的信息網絡（互聯網與工業控制網絡互聯）進行協調和控制。由此可見，能源互聯網的實體主要是智能電網系統，其能量只能以電能形式傳輸和使用，對于分布式發電、儲能和可控負荷等分布式設備主要采取局部消納和控制，其信息系統以傳統的工業控制系統為主體。因而，智能電網構成了能源互聯網的基礎骨架，能源互聯網是智能電網向泛在能源網絡的進一步發展。

由圖1可以看出，國外有關能源互聯網的研究可追溯到1997年，而更為廣泛的研究與實踐則興起于2008年。2008年，美國提出了能量路由器的概念，并搭建了可進行智能控制與交互的FREEDM系統，為能源網融入了更多互聯網的特質。能量路由器通過遠程可控制的快速智能開關實現微電網或者線路的智能通斷控制，用戶可通過小型模塊化的分布式發電單元控制其能量需求。同年，德國提出E-Energy技術創新促進計劃，選擇6個地區進行能源互聯網的示范試點，目標是實現電網基礎設施與家用電器之間的通信和協調，提高電網的智能化程度。日本則把同步電網細分成異步自主但相互聯系的不同電網，通過分配“IP地址”給發電機、電源轉換器、風力發電場、存儲系統以及其他電網基礎結構等，建立了基于電力路由器的數字電網。其中電力路由器實現了能源分配，可使電網的運轉與Internet一樣，實現信息的實時傳遞和交互。

2011年3月，IEEE正式批準發布了由中國企業主導的IEEE 1888泛在綠色網絡控制協議標準。從2012年開始，能源互聯網在中國開始廣泛討論和研究，如圖1（2）。2016年2月，國家發改委、國家能源局和工信部聯合發布《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》，著力推進能源互聯網多元化、規模化發展，規劃建設能源互聯網產業體系，引領世界能源互聯網發展。2016年3月30日，全球能源互聯網大會在北京召開。能源領域首個由中國發起推動的全球性組織——能源互聯網發展合作組織宣告成立。2017年11月9日，第三屆能源互聯網產業發展高峰論壇舉行，會議指出我國將構建以系統扁平化、設備智能化、能量互補化、供需分散化等為主要特征，能夠實現個性化能源定制，提高用戶用能體驗的清潔、高效的能源互聯網作為開啟我國能源革命的重要戰略支點。2018年4月29日，“高效能源互聯網”高峰論壇在上海舉行，上海將首先展開能源行業數據安全交易和流通體系的研究，推進能源互聯網的“三個實現”工程，一是實現綠色數據可聯可用，二是實現綠色技術可行可信，三是實現綠色項目可投可融。中國能源互聯網建設現階段的任務是從更加靈活的配電調度，到智能組網，再到以大數據和人工智能、機器學習為技術支撐的自組織網絡，是能源互聯網的中級形態;而其終極目標是去網絡化，實現端到端的直接溝通和調節，最終使能源和信息在供給端和需求端之間雙向自由流動。

本文根據國內外相關專家研究成果與實踐，從能源生產消費的維度，總結歸納出了能源互聯網的基本架構，如圖2所示。它覆蓋能源生產、傳輸、交易、消費的各個環節，以能源路由器為核心，通過物聯網、互聯網以及工業控制網絡實現對能源的控制、調度、轉換和交易。就能源生產而言，電網系統是能源互聯網的核心，實現燃氣、熱力、光伏、風力和沼氣等能源到電能的轉換并互聯互通。就能源消費而言，能源用戶包括企業、居民、能耗設施（如電動汽車）等，通過能源路由器獲取所需的電能，再通過電能與熱能、動能之間的轉換滿足生產生活需求。從能源生產到消費的各個流通環節，能源路由器借助信息傳輸和能源生產環節進行直流/超導能源傳輸，和能源消費環節進行分布式能源傳輸，能源路由器及能源流通各個環節的互聯互通構成了一個開放、共享、互聯、分布式的能源互聯網絡。

縱觀能源互聯網的發展實踐，目前已積累了一定的經驗，也出現了一些成功的案例，但各國發展路徑各異。其中，美國更重視信息通信技術的應用，使“信息網”與“能源網”相結合，構建以信息為中心的能源網絡;歐洲國家則先實現電力系統的智能化，再實現信息化;日本與美國發展理念類似，已初步完成了硬件基礎設施的建設，并可以通過電力路由器實現能源和信息的同時分配與傳遞。目前我國的實踐主要處于智能電網發展階段，以智能化、電氣化特征為主，能源互聯網的發展尚處于概念與試點階段。

（二）電力大數據

隨著互聯網信息技術的發展，數據已經滲透到每一個行業和業務領域，并逐漸成為重要的生產因素，“大數據”也成為各個行業的熱點概念。“電力大數據”的概念則是2011年由麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute，MGI）提出，它認為電力大數據是以業務趨勢預測、數據價值挖掘為目標，利用數據集成管理、數據存儲、數據計算、分析挖掘等方面核心關鍵技術，實現面向典型業務場景的模式創新及應用提升。

學術統計數據表明（見圖1），從2013年開始國內外有關電力大數據的文獻大量增加。圖1（2）則清晰展示了我國有關電力大數據、能源互聯網、智能電網三者研究起步與進展上的先后關系。圍繞電力大數據的概念與作用，領域專家進行了多種視角的思考。Mayer認為電力大數據是智能電網的重要資源，是通過網絡將用戶的用電習慣等信息回傳給電網企業的信息中心進行分析處理，并對電網規劃、建設和服務等提供更可靠的實施依據。趙云山認為對于電力行業而言，電力生產涉及的運行工況參數、設備運行狀態等實時生產數據，現場總線系統所采集的設備監測數據以及發電量電壓穩定性等方面的數據，電力企業運營和管理數據如交易電價、售電量用電、客戶信息、綜合數據等共同構成了“電力大數據”。中國電機工程學會相關專家認為電力大數據是能源變革中電力工業技術革新的必然過程，而不是簡單的技術范疇。電力大數據應用不僅是技術進步，更是涉及整個電力系統在大數據時代下發展理念、管理體制和技術路線等方面的重大變革，是下一代智能化電力系統在大數據時代下價值形態的躍升。鄧松等人建了電力大數據智能化高效分析挖掘技術框架，同時從面向計算密集型電力大數據的特征分析技術、基于內存計算的高性能數據分析技術、電力大數據并行化分析框架及服務體系以及基于數據挖掘的母線超短期負荷預測技術 4 個方面詳細描述了電力大數據智能化高效分析挖掘的關鍵技術。徐源等人通過歷史負荷序列的增長趨勢、波動性等變化特性的參數化表達，結合大數據分析平臺的數據處理能力設計了基于MapReduce 并行編程模型的改進模糊 K-means 聚類方法，建立了電力系統中長期負荷預測模型。曲朝陽等人提出了一種基于 Spark 框架的能源大數據清洗模型，并引入知識項關聯度的協同過濾推薦算法AR-Items CF。重塑電力核心價值和轉變電力發展方式是電力大數據應用的兩條核心主線。

實踐上，美國AutoGrid公司應用大數據技術實現了發電企業端發電情況、電網負荷及用電企業端用電量的預測，利用其能源數據平臺可了解電網實時運營狀態，并能更好地與用戶互動。美國Opower公司與公用電氣公司合作，整合行為科學理論、房齡信息、周邊天氣等，運用自身軟件系統進行用能分析，建立家庭耗能檔案。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）、加州可持續發展社區中心、洛杉磯水電部及政府規劃研究辦公室共同開發了洛杉磯電力地圖（LA電力地圖），該地圖結合人口調查信息、用戶實時用電信息和地理、氣象等信息，可展示每個街區的實時用電量。法國電力公司EDF已經在全法安裝了3500萬個智能電表，電表產生的數據量將在5～10年內達到PB級。這些電表數據，與氣象數據、電網數據相結合，通過基于大數據的用電采集應用系統支撐決策。丹麥Vestas Wind公司在全球65個國家安裝了43000臺風力發電機，并采用IBM的BigInsights大數據平臺解決海量數據分析與處理問題，優化了風力渦輪機配置方案，實現了最高效的能量輸出。

在我國，2006年國網與埃森哲公司攜手啟動實施“SGl86工程”，旨在構建由信息網絡、數據交換、數據中心、應用集成和企業門戶5部分組成的一體化企業級信息集成平臺。2009年國電集團啟動了信息化“193工程建設”，建設國電集團信息一體化信息平臺。2013年年底，國網公司建成總部、省（市）、地市三級運營監測（控）中心，通過依托信息支撐系統和運營數據，對運營產生的大量數據使用數據挖掘技術，加強對電力大數據中所蘊含趨勢與規律的研判。同時國網在北京亦莊、上海、陜西建立了三大電力大數據中心，覆蓋了我國北方、南方以及西部內陸地區。另外，國網江蘇省電力公司于2013年率先開展營銷大數據智能分析系統建設，初步實現“電力看經濟、電力看民生、用戶用電行為分析”三方面的應用，系統采用Hadoop分布式批處理技術處理數據，半個小時可計算全省每日用電量;目前已建立包括電量、電力負荷、地理信息、氣象數據、行業類別、變壓器容量、電壓等級在內的多維度數據分析模型。本文也是該項目的研究成果之一。2013年3月中國電機工程學會信息化專委會發布《中國電力大數據發展白皮書》，掀起了國內電力大數據的研究熱潮。2013年開始，國家電網逐步進行大數據研究與應用推進工作，開展7大領域17個方向的大數據試點應用研究，并與中國電科院、南瑞集團等合作完成大數據平臺總體設計。同時利用先進計算與大數據技術成果，探索先進計算體系及高性能計算技術，研究電力大數據分析挖掘算法、優化策略和可視化展現技術，以及電力大數據仿真、測試與評價技術等，開展面向智能電網的各業務領域大數據典型應用。另外，國家科技部2014年下達了3項863項目，支持智能電網大數據研究。“十三五”初，國家電網提出“一平臺、一系統、多場景、微應用”的信息化建設理念，建設SG-ERP3.0（國家電網企業資源計劃系統），建設以生產控制云、企業管理云和公共服務云三朵云構成的一體化“國網云”，支撐各項業務的升級轉型。

綜上所述，電力大數據是大數據理念、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，是從電力監測、生產運行、營銷管理直到服務用戶環節所產生的海量業務數據的集合，是跨單位、跨專業、跨業務的數據收集、儲存、管理、分析與可視化等。目前，大數據在電力行業得到了初步應用，主要集中在配電、用電等領域基于智能電表用戶的采集分析、配電網的管理等方面，也出現了各類數據集成和分析、處理的平臺、模型與工具。但大數據平臺的研究還比較零散，大量的研究集中在大數據的挖掘分析方法上，還沒有形成支撐大數據平臺開發的相關技術體系。未來電力大數據平臺的研究與應用將是電網發展中的主導趨勢，也是實現能源互聯網構想的關鍵技術平臺。

二、能源互聯網時代電力大數據的特征與應用架構

（一）電力大數據特征

能源互聯網的發展給電力大數據賦予了新的內涵，使其呈現出多源、量大、異構、高速、實時、準確和價值大的特征，如表1所示。

從電力大數據應用的視角，以上特征可通過三個方面體現。

一是從生產運營環節的角度，電力大數據打破了電力發、輸、配、售不同環節的數據壁壘，數據范圍涵蓋電力生產運營全過程，實現了數據在業務環節、企業間的開放共享。

二是從數據利用的角度，電力大數據更加注重綜合運用內部和外部數據，進行電力電網的綜合分析預測，對不同類型能源消耗、用電行為特征、電力供需形勢、用電企業經營趨勢等問題進行綜合預判，能夠顯著提高電力生產消費預測的準確性與及時性。

三是從數據服務的角度，更加注重能源領域商業模式創新，充分挖掘能源數據價值，從信息服務、數據分析等方面在智慧城市、智能電網、智能家居等領域創造新的盈利模式。

從電力大數據與傳統電力數據比較的視角，能源互聯網時代的電力大數據特征已呈現出巨大的改變。

1.傳統的數據源幾乎產生在電力采集系統里，主要是電能。而電力大數據的數據源非常廣泛，強調多種角色和多種能源的參與。由于數據多源，采集渠道廣泛，電力大數據將呈現出前所未有的體量，而其結構也呈現出復雜多元的特征，加大了數據前期處理的難度。

2.電力大數據的應用需求與多源量大的特征，就需要運用電力大數據存儲與計算服務、多源異構電力大數據融合模型與統一數據網關等技術，實現電力大數據高速、實時和準確地處理。

3.傳統的電力數據量較少，同時異常數據少，很難通過數據進行電力企業決策支持。而電力大數據體量大，異常數據多，呈現出價值大的特征，通過數據關聯分析、異常數據分析等，可促進能源互聯網進一步發展。

（二）電力大數據應用架構

能源互聯網是一個復雜的網絡系統，其開放共享的特性包含了來自系統內部與外部的信息，其中的電力大數據亦包含了來自系統內部與外部的數據集。在國網江蘇省電力公司“營銷大數據智能分析系統”基礎上，結合能源互聯網的基本架構（見圖2）與電力大數據基本特征，構建了能源互聯網時代電力大數據的應用架構，如圖3所示。該架構包括五個應用層次，實現對數據的采集、數據集成、數據存儲處理、數據服務及數據應用等功能，支撐能源互聯網的穩定運行。

1.數據源層。能源互聯網時代的電力大數據具有多源的數據特征，為便于數據采集處理，分為內部數據和外部數據。其中內部數據來自能源互聯網內部，由電力數據、燃氣數據、熱力數據、智能交通數據等構成，這些數據又可分為靜態數據、實時數據和歷史數據等;外部數據來自網絡外部，影響能源互聯網及電網的規劃、管理、運行與服務，涉及互聯網數據、地理氣象數據、經濟人口數據、節假日數據等。數據采集可采用特征標識、傳感器和本地系統等方式，各類數據可從對象、記錄和特征等層面構建電力大數據模型，進行初步應用。

2.數據集成層。該層為數據分析與利用提供了強大的數據抽取、轉換和加載能力。適配多種數據源（數據庫/文件/日志/數據流）與多種數據抽取方式（離線/實時），可配置采集策略，支持集群方式運行，可對采集過程進行監控和詳細的日志記錄。對于多源異構數據的集成處理，可采用奇異點探測、參數訓練、空間計量分析、No SQL技術、動態實時的全文索引技術等技術手段，實現數據的降維、清洗、修正，并采用線性與非線性方法進行特征提取，獲得電力大數據的時空維度和關聯規則屬性特征。數據降噪主要使用平滑濾波技術，包括維納濾波，卡爾曼 濾波、擴展卡爾曼濾波和粒子或粒子群濾波等，分別針對平穩系統、線性或類似線性系統和非平穩非線性系統。

3.數據存儲處理層。在數據存儲功能上，該層分為傳統數據庫存儲和分布式數據庫存儲兩種方式，提供低成本、高擴展性的數據存儲，支持結構化數據、非結構化數據、半結構化數據等存儲需求;支持結構化數據和半結構化數據低延遲即時查詢，可以大吞吐量高效地批量加載與處理非結構化數據。在數據處理上，該層提供海量異構數據實時、批量處理分析功能，利用大數據的批量計算、內存計算等技術，結合各類業務邏輯和算法，實現海量數據的離線分析與處理。該層使用技術包括分布式計算方式，如應用最廣泛的Hadoop的Map/Reduce。流計算框架如Yahoo！S4，Twitter Storm，Facebook Data Free-way and Puma等。同時采用內存計算的方式，CPU直接在內存讀取數據，可提高數據處理效率。

4.數據服務層。該層為數據應用層提供了跨業務的分析模型和數據挖掘算法，建有大數據關聯分析模型庫和算法庫，可實現數據分析模型和算法的靈活配置和擴展，實現更加精準實時的數據價值。對于常用的數據分析算法可實現并行化，提升數據分析性能。支持靈活可定制的可視化展現，可實現數據及分析可視化。支持移動終端（含手機、pad）、桌面終端、監控大屏等多種終端展示。其中統計分析主要包括分類、聚類、關聯等，同時通過數據挖掘，達到數據利用的目標，進而可視化展現，如基于GIS的三維顯示圖等。

5.數據應用層。能源互聯網時代的電力大數據應用更加廣泛，電網企業內外部發展需求的提升也凸顯了大數據的利用價值。數據應用層就是通過數據處理實現數據價值，從而催生新業態、創造新模式。該層主要包括四個部分，即為基礎數據管理、電網企業管理決策支持（電網規劃、電力調度規劃等）、電網運行綜合服務（運行監控、負荷預測、用電行為分析、經濟發展分析預測和政策評估等）和智能化節能產品研發。

三、能源互聯網電力大數據應用場景

基于電力大數據應用特征與應用架構（圖3），結合國內電網的應用實踐，從電力大數據不同的應用角度及由淺入深的應用層次，其應用主要可分為四類：基礎數據管理、電網企業管理決策支持、電網運行綜合服務和智能化節能產品研發。以上應用是電力大數據“高價值”特征的直接反映，而其應用場景也展示了電力大數據在能源互聯網發展中的應用形式、技術、方法和價值等。

（一）基礎數據管理交易平臺

電力大數據多源量大，而且異構數據日漸增多，給數據的交換與共享帶來了很大困難。因而需要建設統一的基礎數據管理平臺，以共享、準確、實時、高效等為原則，采用清洗、脫敏、建模等技術手段，對數據進行脫敏處理并結構化整合，解決數據堆砌而雜亂的問題，保證數據更好、更快地加以利用。進而結合電力市場在電力數據上的新需求，實現商業模式的創新，開發出更豐富、更具個性化的數據產品。

以國網江蘇省電力公司為例，2013年建立了全覆蓋“發輸配用”電能信息數據中心，囊括營銷系統、用電信息采集、調度“省地縣一體化”電量系統、能量管理系統、非統調發電量采集系統，實現了對電力系統內外部數據的采集，并使用一整套數據抽取、清洗、計算分析、挖掘及可視化技術，對電力大數據進行管理與應用。就可視化技術而言，江蘇省電力公司采用的是全方位、多維度、多形式可視化技術，包括圖形展示引擎、Web版本可視化技術及GIS展示等，可展現電網的實時運行狀態及關鍵數據，也可通過實時計算找出電網的薄弱環節，有效防范和化解安全風險。2015年4月掛牌成立的貴陽大數據交易所，截至目前交易額已經突破1億元，接入100多家數據源公司，可交易數據達50PB，其中包括水電煤大數據和能源大數據，成為國內率先開展電力大數據交易的機構。通過基礎數據管理平臺，對電力大數據進行初級的管理與開發，可開發出用戶行為、企業營銷等數據產品，實現電力大數據的經濟與社會價值。

（二）電網企業管理決策支持平臺

電力大數據對能源企業自身具有重要價值。通過將能源生產、消費數據與內部智能設備、客戶信息、電力運行等數據結合，可充分挖掘客戶行為特征，提高能源需求預測準確性，發現電力消費規律，提升企業管理運營效益，實現精益管理。對于電網企業，此類應用能夠提高企業經營決策中所需數據的廣度、深度與精準度，增強對企業經營發展趨勢的洞察力和前瞻性，有效支撐管理決策。

以國網江蘇省電力公司為例，建立了基于大數據的中長期負荷預測模型，如圖4。該模型以行業開工率、復工率，業擴趨勢預測、大宗商品期貨價格、宏觀經濟、預測氣象信息和節假日信息為基礎，結合電量與氣象的關聯影響模型、電量與節假日的關聯影響模型以及業擴周期影響模型，實現分地區、分行業的電量中長期預測;并根據中長期電量預測結果，利用相似日負荷占比模型，實現多氣象（極端、正常）條件下的中長期負荷預測。該模型綜合考慮宏觀經濟、業擴報裝以及氣象預測信息等因素，數據全面，保證了電網企業中長期負荷預測的準確度，提升了企業管理決策的效率。

（三）電網運行綜合服務平臺

通過建立一個分析與應用平臺，集成能源供給、消費與相關技術的各類數據，可為包括政府、企業、學校、居民等不同電力用戶提供大數據分析和信息服務，如數據咨詢服務等。此類應用中，電網企業具有資金、技術、數據資源等方面優勢，具備成為綜合服務平臺提供方的條件。

以國網江蘇省電力公司為例，其大數據平臺在2014年全面完成了全省3600多萬用戶的用電信息實時采集工作，應用大數據技術、多種先進算法和數理理論，以全樣本的用戶每日實時用電數據為依托，結合十多年用電、業擴、氣象和產品單耗等歷史數據，建立起涵蓋全部30萬高壓用戶和45萬臺公用變壓器的包括溫度、濕度、節假日和周末等要素的多維度用電特性模型。同時結合經濟數據，應用大數據思維和技術，建立了適合江蘇實際的用電量與宏觀經濟之間關系的模型（如圖5），構建了一套以用電趨勢、實時開工率為依據的各行業景氣指數。該模型可用以監測預警經濟發展趨勢，助力政府在第一時間正確掌握經濟運行動態，即時進行“精確制導”調控。能源互聯網時代電力系統的運行，更加關注基于 PMU（Power Management Unit）信息的系統實時狀態感知，并進而運用流計算、內存計算等方式，實時高速精準地為能源消費者服務。

（四）智能化節能產品研發平臺

此類應用主要將電力大數據、信息通信與工業制造技術結合，通過對能源供給、消費、移動終端等不同數據源的數據進行綜合分析，設計開發出節能環保產品，為用戶提供付費低、能效高的能源使用與生活方案。如智能家居產品，既可為居民用戶提供節能降費服務和快捷便利的用戶體驗，也可對能源企業改善用戶側需求管理、調節發電裝機量等發揮作用。

目前國網每年在智能電網上的投資達3000億元，2016年實際投資將超過5000億元。從各環節來看，變電、配電和用電三個環節的智能化投入金額最多，未來五年年均投資分別約為70億元、75億元和110億元。2015年6月，國網商城開始對外營業，開始售賣智能家居、電動車、家用電器等智能產品。其中以智能開關為例，如果將所有的家電都連接至智能開關，再將智能開關與路由器連接，就可以使用手機軟件遠程、定時控制所有的家用電器，包括燈具、空調、電視等。智能化節能產品的研發，已成為能源互聯網發展的重要一環，而智能化節能產品也將大大提高人們生活的便利度與能源節約水平。