大数据在电力行业的应用前景有哪些
来源:新能源网
时间:2024-08-17 08:43:55
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大数据在电力行业的应用前景有哪些【专家解说】:1、国内电网行业相对封闭,很多国外的新技术和新思想并不适用于国内,根本没施展的基础和环境;2、但国内电网行业技术上并不算落后,对国外相
【专家解说】:1、国内电网行业相对封闭,很多国外的新技术和新思想并不适用于国内,根本没施展的基础和环境;
2、但国内电网行业技术上并不算落后,对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解,只可惜,如1所述,确实没啥空间。
3、
要玩大数据的前提是首先要有大数据,以前电网建设重点都集中在生产环节,配用电环节关注较少,而生产环节,起码目前,还谈不上大数据,相关的数据挖掘倒是
一直都需要,也一直都在用。用电信息采集系统(用户能见到的就是智能电表)等的大面积推广,意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。
4、配用电环节要做到智能化,确实需要基于海量用户用电特征数据分析,进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等。但遗憾的是,理念归理念、技术归技术、现实归现实,虽然智能配用电这一块理论上都设计的很好,但现实中还有很多问题。
5、
以用电信息采集系统为例,其实是一个收集用户用电行为特征最好的前端设施,这里需要分钟级的数据采集频率,目前一般是15分钟。即一个小时采集4次。但由
于用户住宅区的分布杂乱无章,要想采用重新布线的有线方式传输数据显然投资过大,PLC又慢又很不稳定。无线的话,GPRS目前使用较多,不过呢,大量用
户数据都走GPRS,且不说费用,数据拥塞是避免不了的,受环境影响,干扰和屏蔽也较多。这样一来,后台收集数据经常会出现延迟和丢包情况,因此很多数据
根本无法全部有效采集。也就不存在完整的海量数据一说,那么又到哪里去分析呢?
6、国内确实建设了一些完整的智能电网小区试点,用户家里也可以用
智能插座,这种环境下用户数据可以得到有效收集,如果用户量较大,必然会产生大数据,相对也就需要大数据技术来处理和分析,从而进一步提高电网智能服务水
平。但这种整体的改造要用到目前现有电力系统中,显然不现实,成本过高,电老大再有钱,也不可能去干这种事。
7、从电力的后台系统来说,涉及到了大量的各种业务系统,但这些系统多年的建设过程中因为缺乏顶层设计,所以大多自成体系,数据很难互通共享并提供上层应用服务,因此即便这些数据真的也是海量大数据,但要实现整体的分析挖掘,难度依然十分巨大。
8、
风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入,其实跟前端用户用电行为是密切相关的,由于目前还没有低成本高效率的储能系统,因此怎么分配这些能源,怎样与现
有配电网很好的结合也会是十分麻烦的问题,要知道风电和太阳能等都是不确定性能源,对现网冲击还是很大的。这确实也需要数据分析技术的支持,譬如对风电准
确的预测等。这些技术都很早就有人在研究,谈不上大数据。除非是大电网环境下,整体都构建成分布式能源,这时候可能才算得上是大数据吧。
8、总结一下,从未来看,智能电网的实现的确需要大数据做支撑,但在我国电网环境下,这将还是一个漫长的过程。当前说大数据,更多是噱头,吸引眼球和忽悠项目罢了。大部分省级公司的数据更多应该还是结构化运营数据,顶多T级了。
2、但国内电网行业技术上并不算落后,对国外相关技术的研究其实也都有及时跟踪和深入理解,只可惜,如1所述,确实没啥空间。
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要玩大数据的前提是首先要有大数据,以前电网建设重点都集中在生产环节,配用电环节关注较少,而生产环节,起码目前,还谈不上大数据,相关的数据挖掘倒是
一直都需要,也一直都在用。用电信息采集系统(用户能见到的就是智能电表)等的大面积推广,意味着与用户交互最多的配用电环节开始得到重视。
4、配用电环节要做到智能化,确实需要基于海量用户用电特征数据分析,进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电等等。但遗憾的是,理念归理念、技术归技术、现实归现实,虽然智能配用电这一块理论上都设计的很好,但现实中还有很多问题。
5、
以用电信息采集系统为例,其实是一个收集用户用电行为特征最好的前端设施,这里需要分钟级的数据采集频率,目前一般是15分钟。即一个小时采集4次。但由
于用户住宅区的分布杂乱无章,要想采用重新布线的有线方式传输数据显然投资过大,PLC又慢又很不稳定。无线的话,GPRS目前使用较多,不过呢,大量用
户数据都走GPRS,且不说费用,数据拥塞是避免不了的,受环境影响,干扰和屏蔽也较多。这样一来,后台收集数据经常会出现延迟和丢包情况,因此很多数据
根本无法全部有效采集。也就不存在完整的海量数据一说,那么又到哪里去分析呢?
6、国内确实建设了一些完整的智能电网小区试点,用户家里也可以用
智能插座,这种环境下用户数据可以得到有效收集,如果用户量较大,必然会产生大数据,相对也就需要大数据技术来处理和分析,从而进一步提高电网智能服务水
平。但这种整体的改造要用到目前现有电力系统中,显然不现实,成本过高,电老大再有钱,也不可能去干这种事。
7、从电力的后台系统来说,涉及到了大量的各种业务系统,但这些系统多年的建设过程中因为缺乏顶层设计,所以大多自成体系,数据很难互通共享并提供上层应用服务,因此即便这些数据真的也是海量大数据,但要实现整体的分析挖掘,难度依然十分巨大。
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风电、太阳能、包括微网的分布式能源接入,其实跟前端用户用电行为是密切相关的,由于目前还没有低成本高效率的储能系统,因此怎么分配这些能源,怎样与现
有配电网很好的结合也会是十分麻烦的问题,要知道风电和太阳能等都是不确定性能源,对现网冲击还是很大的。这确实也需要数据分析技术的支持,譬如对风电准
确的预测等。这些技术都很早就有人在研究,谈不上大数据。除非是大电网环境下,整体都构建成分布式能源,这时候可能才算得上是大数据吧。
8、总结一下,从未来看,智能电网的实现的确需要大数据做支撑,但在我国电网环境下,这将还是一个漫长的过程。当前说大数据,更多是噱头,吸引眼球和忽悠项目罢了。大部分省级公司的数据更多应该还是结构化运营数据,顶多T级了。
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