大數據技術在能源互聯網中的應用研究

王志豪

（山東中醫藥大學）

能源互聯網屬于綜合性相對較強的互聯互通技術，能夠綜合先進技術，將大量分布式以及離散化的能源有效存儲起來，并實現能源采集與生產節點的互聯，強化能量多極流動，從而便于人們取用，達到能量對等交換以及共享網絡的目的。實際上，能源互聯網中每個節點都屬于一個數據源，不管是能源產生與存儲，還是能源轉移與消耗，都可能會產生一定數量的數據。在大數據技術的輔助下，這些海量數據能夠進行科學化的集成、挖掘以及應用，進而產生巨大價值，從根本上推動能源有效分布，并實現能源的科學生產與轉移，真正為能源互聯網提供依據。基于此，能源互聯網中的大數據技術已經逐漸發展為重要能源資產。

一、大數據技術的概念與特征

從大數據技術定義上進行分析，業界沒有達成共識。麥肯錫指出，大數據是一個超出普通數據庫，且具有超強能力的數據集，可以對數據進行采集、儲存以及管理等。與此同時，大數據技術必須要采用新處理模式，才可以增強自身的決策力以及洞察發現力，從而更好地優化數據流程，具有高增長率以及多樣化的特點[1]。李國杰院士指出，大數據技術區別于傳統形式的IT技術以及軟硬件工具等，能夠對數據實施準確感知、獲取以及管理。趙國棟指出，大數據能夠在多樣化或者是海量數據中快速獲取信息。在相關研究日益深入的背景下，大數據內涵越來越豐富。就宏觀視角而言，大數據既是一種數據集，又是以數據集為對象的綜合性技術，實現了傳感量測、信息通信以及數據分析技術等的融合。就更廣闊的視角而言，大數據不僅是一門科學，而且還是一種認識論。對于大數據技術來說，是數據數量以及復雜程度的進一步發展，對傳統數據挖掘與分析技術進行了繼承，是一場技術發展革命。

與此同時，社會各界對于大數據技術的特征認識也是不統一的。從某種程度上講，國內外公認的特征，主要包括四點，即體量大、類型多、增長快以及價值大。這四點是從大數據技術本身特點出發進行總結論述的。筆者認為，對于大數據技術的“大”來說，屬于相對概念，沒有必要嚴格到多大數據量[2]。具體來說，大數據技術“大”的特點主要體現到兩個方面，一方面是“大”到特定程度，能夠對事物特性以及某種規律進行全面表現；另一方面是指數據復雜程度以及規模。當傳統數據分析以及管理技術等難以滿足實際需求的時候，大數據技術就“派上用場”了。就大數據內涵而言，其核心在于借助范圍更廣以及數量更大的數據，進一步認知事物發展規律與趨勢。

二、能源互聯網發展現狀

現階段，電力屬于清潔的二次能源被人們廣泛接受，然而電力在接納新型能源的過程中，適應性相對較差。風力以及太陽能發電具備網架約束多的特點，應用新能源設備的時候通常會重復停電，存在不同程度上的家族性缺陷，甚至還會出現負荷需求以及能源供給失衡等問題。隨著能源互聯網的興起，新型能源在電網中的應用步伐不斷加快，為電網發展提供了可能性[3]。從某種程度上講，歐盟的“燈塔項目”緊緊圍繞清潔能源以及低碳節能，是響應節能需求的示范性項目。項目采用能源協調互補的形式，有助于各種能源間的互補。此后，美國將能源以及互聯網結合到一起，提出了能源互聯網這一概念，從而使能源實現了高效轉化，借助智能云平臺將負荷、發電以及儲能融合到一起，從而發揮更大價值。我國倡導能源互聯網積極構建，從而更好地推動清潔式以及綠色式能源發展，致力于充分滿足全球范圍內電力方面的個性化需求。我國提倡能源互聯網層面的共享經濟，也就是說達到電力網以及燃氣網等的互聯互通狀態，并提出了互聯網思維，將信息系統以及能源進行廣泛融合，并進一步將相關的能源信息快速發布到互聯網上。總之，能源互聯共享具有非常廣泛的應用，能夠將互聯網以及通訊技術融合到一起，加強電力、熱力與燃氣等能源形式的交錯，最大限度減少能源轉換期間的能量損失，構建高效化互聯系統。

目前，能源互聯網已經逐漸發展為專業化能源消納網，其支撐是電力網，可以實現大量可再生能源的高效化利用，并且還能夠對能源網資源進行合理配置，有效消納多種清潔能源，最大限度降低環境污染，從根本上減少一些不可再生能源的使用量，特別是化石能源的使用，有助于實現可再生能源以及化石能源兩者的能量替換。從配電網互聯網角度進行分析，多種類型的新型可再生能源發電模式被開發出來了，其中包括了垃圾電站與生物質發電站等，這些小型循環利用模式，能夠為可再生能源利用提供一定的數據支持[4]。在實際工作中，分布式發電與分布式儲能等互相調配，可以實現資源互補以及能源相互共濟，利用效果明顯。

三、大數據技術在能源互聯網中應用的重要性

（一）有助于輔助多源系統運行

在借助能源互聯網進行多源系統協同的過程中，一個非常重要的前提條件就是及時處理相關的可靠信息，從而避免因信息資源缺乏而帶來的決策偏差與效率低下等問題。對于能源互聯網來說，其中包含分布式電源、微網以及儲能裝置等，而且還應該增強電力、供熱以及供氣等的系統互動，構建一體化數據系統，憑借大數據技術，為決策提供支持，確保能源智能化生產以及配送。

（二）有助于催化商業模式形成

從某種程度上講，將能源互聯網與智能電網進行對比可知，前者更加開放，而且參與廣度以及深度都相對較強。在大數據技術分析的基礎上，可以及時了解類型各異的參與者的實際社會心理，明確能源生產、交易以及消費期間的實際情況，并且還能夠綜合考慮包括地域、氣候以及收入等在內的影響因素[5]。此外，借助大數據技術，能夠對不同政策機制影響下的用戶心理與行為影響進行分析，從而為政策制定提供有效參考依據，從而引導各方積極參與到能源互聯網模式應用中。

（三）有助于信息資產共享

在實際工作中，能源互聯網中存在的數據大多數以分散化以及碎片化等形式分布到各個領域，這樣非常容易導致數據流失。借助大數據集成，能夠加深數據間的聯系，從而增強數據的系統性以及完整性，充分反映出能源互聯的實際情況。對于能源互聯網建設工作來說，正處于建設的起步階段，具有信息資源布局分散的特點，可能會出現工作重復與人力浪費等問題。與此同時，業務系統間往往比較獨立，業務數據很難實現共享，容易形成信息孤島。隨著大數據時代的到來，數據集成管理顯得尤為重要，它能夠實現軟硬件資源的充分利用，把分散數據資源融合為“有機體”，強化智能管理水平，增強能源分配管理的安全性與可靠性，實現能源信息及時共享。

（四）有助于能源互聯網安全運行

能源互聯網中，能源生產、配送以及轉換具有復雜多變的特點，而且各環節時空關聯性會大大增強，非常容易受外部因素的不同程度影響，導致能源互聯網面臨較大風險。此外，社會發展也對電力能源供應提出了非常高的要求。基于此，應用大數據技術，能夠深層挖掘以及分析能源互聯網數據，從而更好地分析上下游行為，及時掌握變化情況與能源互聯網運行規律，對結構進行優化，全局掌控能源互聯網實際運行狀態，大大提升運行可靠性。

（五）有助于提高管理水平

大數據技術通過數理統計以及模式識別等深度挖掘算法，能夠從海量數據中不斷挖掘出能量損失的具體原因，從而為能源生產以及消費效率提升指明方向。對于能源互聯網控制下的天氣數據以及環境數據等，大數據技術能夠對其進行動態定容，進而提高設備的實際利用率，增強設備運維管理效果[6]。此外，大數據技術能夠在搜集、整理以及分析的基礎上，明確消費終端以及生產鏈等的相關信息，然后實現能源需求的快速滿足，達到最佳的能源調配效果，使用戶、企業以及生產商等各方需求都可以在規定時間內滿足，盡量減少能源浪費。

四、大數據技術在能源互聯網中的應用策略

（一）提升規劃調度水平

從能源系統存在目的上進行分析，主要是為了確保能源互聯網的穩定持續運行，其中能源地圖在運行工作中發揮著非常關鍵的作用。在能源地圖的輔助下，能源系統能夠擁有相對明晰的運行方向以及運動路線，進而實現系統化規劃。工作人員借助大數據技術，能夠對地理信息空間實施合理調整，進而實時掌握這些數據，準確判斷出各區域的實際能源分布情況。若是發現異常情況，必須要對規劃進行精準調整，不斷增強能源規劃調度的協調性，確保整個系統服務時刻處于度需求狀態[7]。如果在能源互聯網中，部分區域存在多樣能源類型，則在大數據技術幫助下，可以更好地對其進行收集以及挖掘，進而實現已有數據以及深挖數據的有效關聯，實現相互契合，對能源生產與供給鏈中的相關問題進行及時補充，最大限度減輕能源問題對實際工作產生的不利影響，并在精準定位的基礎上，大大提升工作效率與工作合理性。

（二）提升協同調度水平

將大數據技術有效引入到能源互聯網中，能夠輔助工作人員相對全面以及精準地對系統狀態進行了解，從而及時結合變化狀態或者是變化規律，不斷增強能源預測水平，增強能源調度精準性。此外，相關工作人員借助大數據技術，能夠加深對能源數據的分析，進一步判斷能源數據以及其他數據間的聯系，明確存在的問題。從經濟發展的角度出發，科學把控能源的實際應用情況，并正確判斷經濟以及能源間存在的抽象關系。特殊情況下，工作人員需要借助大數據技術，積極打造虛擬化模型，然后結合模型預測能源利用情況，從而擴大預測維度，增強能源識別頻率，及時判斷出能源生產、使用期間的各項風險。

（三）數據挖掘技術的應用策略

能源互聯網運行期間，因整個系統相對較大，數據故障或者是異常情況時有發生。若相關工作人員沒有及時發現出現的問題，則問題會不斷擴大，進而產生無法補救的后果。基于此，應用大數據技術，能夠形成動態化監管體系，便于及時發現設備問題，然后采取針對性方式在第一時間內糾正調節。此外，工作人員必須要從設備狀態數據出發，在大數據技術的幫助下提升數據分析的精準化水平，科學判斷設備的狀態。借助聚類分析，還能夠對設備進行有效的維護管理。工作人員可將所有得到的設備數據進行劃分，使其形成不同簇，然后實施橫向與縱向比較。如果條件允許，工作人員可將聚類設置為hadoop任務，在大數據技術處理下，優化整合迭代計算法以及分布計算法等，使數據挖掘管理呈現分布式特點，增強實際工作效率。

（四）數據處理平臺的應用策略

從某種程度上講，能源互聯網包含了大量數據，因數據過于豐富，大數據處理起來會面臨非常大的壓力，而且對包括運行系統以及數據處理系統在內的各分支系統也提出了相對嚴格的要求。如果系統不能夠達到上述要求，則能源互聯網將難以得到正常運行。大數據技術實際應用期間，云計算發揮著關鍵作用。云計算系統能夠輔助能源互聯網工作人員實施數據處理工作與傳輸工作，而且還能夠進行有效的數據存儲，最大限度滿足網絡運行需求，達到數據處理標準要求[8]。從本質上進行分析，云計算核心是物理資源與計算資源所具有的虛擬化特點，處理工作人員能夠借由大數據對相關資源進行合理分配，然后應用數據資源中的彈性指標，積極構建云計算處理平臺，也就是所謂的數據處理平臺，進而縮減具體運行成本，在一定程度上降低能耗計算難度。與其他類型平臺進行比較，云計算平臺安全系數更高，而且能夠有效管理與保護所上傳的數據信息，防止用戶信息受到威脅。與此同時，基于數據處理中心的大力支撐，數據能夠實現可視化持續發展。從大數據技術數據處理原理上進行分析，主要在于大數據技術能夠與計算機設備進行整合，進而在兩者有效融合下，呈現出相應的圖像處理信息，實現抽象內容的直觀化展現。對于工作人員來說，能夠及時收獲大量信息，然后對信息實施合理化解讀。實際上，數據可視技術應用范圍相對更廣，計算機輔助設計以及圖像設計都能夠融入其中，增強數據的形象性，實現能源互聯網有序運行。

（五）微網云調度管理平臺的應用策略

就能源互聯網實際發展而言，未來發展趨勢是非常迅猛的，而且逐漸向著智能化發展。隨著先進技術在能源互聯網中的廣泛應用，智能微網將會發展為互聯網主體，是其核心命脈所在。對于智能微網發展來說，必須要將大數據作為依托，在大數據技術有效推進下，不斷提升微網云調度水平，從而加強全局管理工作的精準性以及科學性。能源互聯網工作人員能夠在數據監視中有效應用大數據，進而實現數據控制以及數據獲取的規范化，正確判斷微網工作狀態，提升能源質量水平。與此同時，工作人員需要在微網安全監控前提下，將大數據技術作為重要支撐，構建智能云調度平臺，在發揮平臺作用的基礎上，體現智能微網優勢，促進能源互聯網的正常運行，大大縮減能源消耗。

五、結語

總而言之，能源互聯網是一個復雜性相對較強的大系統，可以實現能源生產、消費以及信息通信的高度融合。因能源互聯網的開放以及交互等都相對較強，再受到外部環境以及參與者特性等的影響，使得能源互聯網規劃與運行工作有時會出現問題。我們可以將能源互聯網作為大數據系統，主要由內部數據以及外部數據兩個部分組成。隨著大數據的發展，大數據處理、預處理、挖掘以及可視化等技術都能夠有效應用到能源互聯網中，而且還能夠與人工智能以及機器學習技術等進行聯合，充分發揮自身優勢。但是我國能源互聯網中的大數據技術研究水平還相對較弱，面臨著諸多困難，必須要在政府支持下，有效制定發展戰略，在多方合作的基礎上，實現穩步推進，爭取獲得更大成效。