金和平，郭創(chuàng)新，許奕斌，廖偉涵

（1.中國長江三峽集團(tuán)有限公司，北京市 100038；2. 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，浙江省杭州市 310027）

0 引言

近年來，隨著信息與通信技術(shù)的高速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)總量迎來爆發(fā)式增長，龐大的數(shù)據(jù)量蘊(yùn)含著巨大的社會經(jīng)濟(jì)價(jià)值。大數(shù)據(jù)的概念自20世紀(jì)80年代被提出以來，首先應(yīng)用于金融、商業(yè)等領(lǐng)域，后逐漸擴(kuò)展至醫(yī)療、交通、能源等方面[1]，近年來更是上升至國家戰(zhàn)略高度。2017年10月，十九大報(bào)告提出“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用不斷深入，正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。

目前全球能源系統(tǒng)正處于重要轉(zhuǎn)型階段，能源需求進(jìn)入低速增長時(shí)期，清潔、低碳、高效成為必然趨勢。中國作為世界最大的能源消費(fèi)及碳排放國，正在進(jìn)行廣泛使用清潔能源、促進(jìn)能源互聯(lián)和多能優(yōu)化互補(bǔ)的“新能源革命”。國務(wù)院印發(fā)的《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計(jì)劃》[2]中提出，到2020 年，終端能源消費(fèi)中可再生能源和核能的比重將達(dá)到15%。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，風(fēng)、光、水等多種清潔能源廣泛接入，電、氣、熱等多能流互補(bǔ)融合的能源互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生。

與此同時(shí)，能源系統(tǒng)智能化特征越來越突出，能源開發(fā)、生產(chǎn)、傳輸、存儲、消費(fèi)全過程的智能化水平快速提升，所涉及的設(shè)備和系統(tǒng)將數(shù)以億計(jì)，在規(guī)劃建設(shè)和運(yùn)行過程中將產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，因?qū)崟r(shí)性要求高數(shù)據(jù)總量高速增長，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量、多源、異構(gòu)的特點(diǎn)且結(jié)構(gòu)復(fù)雜、種類繁多。這些數(shù)據(jù)貫穿于能源互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)環(huán)節(jié)，蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值。充分挖掘這些數(shù)據(jù)的價(jià)值，將有利于提升能源集成系統(tǒng)的智能化水平，從更加宏觀的角度合理配置資源，推動能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命，促進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。國家發(fā)展改革委、國家能源局《關(guān)于推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”智慧能源發(fā)展的指導(dǎo)意見》（發(fā)改能源〔2016〕392號）[3]提出，發(fā)展能源互聯(lián)網(wǎng)的重點(diǎn)任務(wù)之一，是發(fā)展能源大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用。

文獻(xiàn)[4-5]前瞻性地提出大能源思維與大數(shù)據(jù)思維的融合，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)同處理大能源系統(tǒng)中的統(tǒng)計(jì)型、因果型及博弈型等不同類型數(shù)據(jù)，以期提升能源數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用的層次和水平。從電力大數(shù)據(jù)[6-8]過渡到能源大數(shù)據(jù)，一方面在物理層面打通了電力系統(tǒng)和一次能源側(cè)、終端能源側(cè)之間的藩籬，同時(shí)增加對多能互補(bǔ)集成的考慮，另一方面在信息物理深度融合的基礎(chǔ)上拓展了“社會”屬性。能源互聯(lián)網(wǎng)背景下出現(xiàn)的虛擬電廠、能量路由器、第三方增值服務(wù)[9]等元素，增加了能源系統(tǒng)中可調(diào)度的靈活性資源，也延伸了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣度和深度。文獻(xiàn)[10-11]對面向能源系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行了分析和展望，對智慧能源體系建設(shè)的頂層設(shè)計(jì)工作提供了建議。

能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)在工程實(shí)踐上尚處于起步階段，但仍有值得借鑒和推廣的能源“云轉(zhuǎn)型”成功案例。天合光能將大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于光伏系統(tǒng)管理，利用深度學(xué)習(xí)的“算力”提取關(guān)鍵的生產(chǎn)參數(shù)并優(yōu)化參數(shù)組合。嘉興信達(dá)所開發(fā)的企業(yè)智慧能源管理系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理模式實(shí)現(xiàn)企業(yè)精益生產(chǎn)和節(jié)能降耗。中新天津生態(tài)城的用電信息采集系統(tǒng)[12]，實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)“全覆蓋、全采集”的信息化管理以及基于用戶模式理解的互動化服務(wù)。美國AutoGrid公司所開發(fā)的能源數(shù)據(jù)云平臺（EDP），可采集并處理覆蓋能源一次側(cè)、網(wǎng)側(cè)、用電終端的數(shù)據(jù)，創(chuàng)造了能源系統(tǒng)全面、動態(tài)的圖景。

系列論文在前人研究的基礎(chǔ)上，從適應(yīng)能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需求出發(fā)，提出能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)及應(yīng)用思路，以期實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)的數(shù)字化、信息化、科學(xué)化監(jiān)管，同時(shí)發(fā)展能源增值服務(wù)。本文將從建設(shè)思路、架構(gòu)設(shè)計(jì)、應(yīng)用場景三方面闡述能源大數(shù)據(jù)的具體實(shí)施方案，以期對今后的落地實(shí)踐提供參考。

1 能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)思路

1.1 能源大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

能源大數(shù)據(jù)是指大數(shù)據(jù)理念、技術(shù)和方法在能源行業(yè)的實(shí)踐，其涵蓋電力、化石能源及可再生能源等相關(guān)領(lǐng)域，涉及能源開發(fā)生產(chǎn)、傳輸、轉(zhuǎn)換、存儲、交易、消費(fèi)等諸多環(huán)節(jié)。能源大數(shù)據(jù)滿足大數(shù)據(jù)的“4V”特性[13]：體量巨大（Volume），類型眾多（Variety），處理速度快（Velocity），價(jià)值巨大（Value）。

近年來，以電力系統(tǒng)為核心，與天然氣網(wǎng)絡(luò)、電動汽車交通網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)緊密耦合的多能流系統(tǒng)——能源互聯(lián)網(wǎng)[14]得到了學(xué)界廣泛關(guān)注。在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下，能源大數(shù)據(jù)以能源流為物理目標(biāo)，以數(shù)據(jù)集成管理及知識的挖掘應(yīng)用推動能源體系朝更可靠、更靈活的方向發(fā)展。

作為深度融合“信息—物理—社會”的大能源體系，能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開對能源大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用，原因有三：一是能源互聯(lián)網(wǎng)的“信息屬性”表明量測設(shè)備的不斷普及、數(shù)據(jù)集成技術(shù)的不斷提升，為能源大數(shù)據(jù)分析和知識發(fā)現(xiàn)提供了研究基礎(chǔ)；二是能源互聯(lián)網(wǎng)的“物理屬性”表明多能流的高度耦合、可再生能源的高滲透以及復(fù)雜氣象環(huán)境等因素，增加了系統(tǒng)物理建模的難度，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法可提供全新的研究視角；三是能源互聯(lián)網(wǎng)的“社會屬性”表明用戶需求響應(yīng)、開放能源市場、電價(jià)激勵(lì)政策等具有主觀能動性的因素，需要大數(shù)據(jù)分析來準(zhǔn)確量化，從而與能源層面的物理分析有效融合。

1.2 能源大數(shù)據(jù)的發(fā)展目標(biāo)

發(fā)展能源大數(shù)據(jù)，旨在解決現(xiàn)階段能源系統(tǒng)面臨的難題，建立一種將能源規(guī)劃、開發(fā)、生產(chǎn)、傳輸、存儲、消費(fèi)與大數(shù)據(jù)密切關(guān)聯(lián)的能源發(fā)展新模式，推動能源使用朝著生產(chǎn)明確、多能協(xié)調(diào)、信息對稱、陽光消費(fèi)的方向發(fā)展，激活能源供給端和消費(fèi)端的新潛力，形成新型的能源生產(chǎn)消費(fèi)體系和管控體系，以大數(shù)據(jù)促進(jìn)能源科學(xué)開發(fā)利用、服務(wù)節(jié)能減排，降低能源消耗與碳排放、解決新型城鎮(zhèn)化發(fā)展中能源需求問題，以多能互補(bǔ)推動能源結(jié)構(gòu)性改革。

具體將實(shí)現(xiàn)以下發(fā)展目標(biāo)：

（1）解決能源系統(tǒng)突出問題。通過海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、挖掘，將難以用物理模型量化的不確定性因素進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動型分析。減少可再生能源出力的隨機(jī)性對能源系統(tǒng)的沖擊，緩解用能峰谷矛盾；抵御災(zāi)害、極端天氣等風(fēng)險(xiǎn)源，準(zhǔn)確評估與管控能源系統(tǒng)運(yùn)行態(tài)勢；考慮實(shí)時(shí)價(jià)格、需求響應(yīng)和開放市場等因素的隨機(jī)性，實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)調(diào)度與監(jiān)管的全方位優(yōu)化。

（2）實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)信息化邁向智慧化管理。目前，能源系統(tǒng)管理手段單一，且傳統(tǒng)信息化手段面臨應(yīng)用瓶頸，無法很好解決能源系統(tǒng)面臨的一系列問題。對此，在物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、移動應(yīng)用等飛速發(fā)展的新一輪數(shù)字化變革和新技術(shù)背景下，制定統(tǒng)一的新的數(shù)據(jù)通信、訪問標(biāo)準(zhǔn)，建設(shè)更高效的通信網(wǎng)絡(luò)，發(fā)展先進(jìn)的能源數(shù)據(jù)存儲技術(shù)構(gòu)建能源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，利用云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能技術(shù)和方法，創(chuàng)新數(shù)據(jù)管理模式，充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，滿足價(jià)值性、實(shí)時(shí)性、安全性的要求，推進(jìn)能源流和信息流的雙向交互與深度融合，以多能互補(bǔ)的理念進(jìn)行系統(tǒng)集成，通過智慧能源控制平臺進(jìn)行統(tǒng)一的管理，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等手段有效促進(jìn)能源和信息深度融合，推動能源領(lǐng)域結(jié)構(gòu)性改革。實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有能源信息系統(tǒng)向新一代數(shù)字化智能化升級過渡，不斷提高能源系統(tǒng)的智慧化管理水平。

（3）構(gòu)建互動化的能源服務(wù)體系，促進(jìn)能源信息資產(chǎn)的形成和共享，催化能源互聯(lián)網(wǎng)新商業(yè)模式的產(chǎn)生。目前，能源系統(tǒng)在用戶終端的互動化服務(wù)率較低，能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)特別是消費(fèi)端數(shù)據(jù)資產(chǎn)還遠(yuǎn)沒有有效形成并得到挖掘利用。對此，要貫徹“以用戶為中心”的理念，搶抓大數(shù)據(jù)時(shí)代機(jī)遇，充分挖掘能源大數(shù)據(jù)的商業(yè)和社會價(jià)值，催生能源大數(shù)據(jù)生態(tài)，在開放包容的能源大數(shù)據(jù)生態(tài)中開拓出智慧便民服務(wù)的新路徑，為用戶提供精細(xì)化用能服務(wù)，為城市建設(shè)提供綠色發(fā)展方案，并充分利用能源信息資產(chǎn)富礦發(fā)展各種增值服務(wù)新商業(yè)模式，釋放大數(shù)據(jù)紅利。

1.3 能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)條件與挑戰(zhàn)

當(dāng)前，我國開展能源大數(shù)據(jù)建設(shè)具有良好的基礎(chǔ)。一是作為能源大數(shù)據(jù)主要提供者的能源企業(yè)信息化水平較高，積累了海量的能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)，并形成了相應(yīng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺。這些已有的應(yīng)用成果和經(jīng)驗(yàn)為能源大數(shù)據(jù)建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)的工作基礎(chǔ)。二是作為能源大數(shù)據(jù)物理基礎(chǔ)的能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)工作進(jìn)展迅速，多種能源協(xié)調(diào)互補(bǔ)逐步成為新的常態(tài)，我國冷熱電聯(lián)供的裝機(jī)容量穩(wěn)步增長，天然氣市場和分布式能源技術(shù)的發(fā)展將進(jìn)一步推動大能源系統(tǒng)發(fā)展，為能源大數(shù)據(jù)建設(shè)提供良好契機(jī)。

發(fā)展能源大數(shù)據(jù)勢在必行，但也存在一些突出矛盾與挑戰(zhàn)。一是信息資源缺乏有效整合。能源行業(yè)各信息系統(tǒng)大多處于獨(dú)立開發(fā)、各自為戰(zhàn)的狀態(tài)，數(shù)據(jù)開放共享程度較低，存在大量的“信息孤島”。二是缺乏相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。不同組織機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)采集方式、存儲格式、通信接口上都不夠統(tǒng)一，客觀上妨礙了更深層次、更大范圍的數(shù)據(jù)整合與共享。三是難以保證數(shù)據(jù)采集渠道的暢通。在當(dāng)前的通信架構(gòu)下，不同系統(tǒng)的軟硬件存在差異，受通信容量、數(shù)據(jù)隱私與實(shí)時(shí)性的約束，部分重要數(shù)據(jù)無法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸與利用；出于安全性和隱私性考慮，當(dāng)缺乏足夠的利益驅(qū)動時(shí)，部分組織機(jī)構(gòu)不愿意向外界開放數(shù)據(jù)接口，不利于開放互聯(lián)共享的實(shí)現(xiàn)。

要解決上述問題，真正推進(jìn)能源大數(shù)據(jù)高效有序發(fā)展，需要不同領(lǐng)域的專家開展廣泛合作，制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，建立通用的平臺接口，推動數(shù)據(jù)開放共享流通與集成應(yīng)用，創(chuàng)新數(shù)據(jù)管理模式，形成發(fā)展合力。

1.4 能源大數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)理念

1.4.1 大數(shù)據(jù)的來源

能源大數(shù)據(jù)按照來源可分為能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)和非能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)。能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于能源規(guī)劃、開發(fā)建設(shè)、生產(chǎn)運(yùn)行傳輸存儲、配售消費(fèi)全過程以及能源系統(tǒng)的源、荷、網(wǎng)、儲各個(gè)環(huán)節(jié)，是多空間區(qū)域、多時(shí)間尺度、多層級的能源系統(tǒng)全景多維信息。非能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要有三類：環(huán)境氣象數(shù)據(jù)，如地理位置、溫度、風(fēng)速、極端天氣、環(huán)保、地質(zhì)等；社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展、交通流量、政策機(jī)制、人口、能源價(jià)格等；反映人的特征的數(shù)據(jù)，如用戶心理、能源電力服務(wù)輿情等。

1.4.2 大數(shù)據(jù)采集的渠道

搭建能源大數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)上述能源開發(fā)利用全過程、全生命周期、多環(huán)節(jié)多源數(shù)據(jù)的集中接入和整合。開發(fā)大數(shù)據(jù)中心與多個(gè)子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口，其中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過消息中間件如Kafka，以發(fā)布/訂閱的方式接入數(shù)據(jù)中心。能源大數(shù)據(jù)主要采集渠道包括傳統(tǒng)能源信息化管理系統(tǒng)、監(jiān)測自動化控制調(diào)度系統(tǒng)以及新一代能源互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能終端、移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)等，具體包括：能源資源勘測規(guī)劃開發(fā)建設(shè)的能源工程信息系統(tǒng)；能源生產(chǎn)運(yùn)行調(diào)度系統(tǒng)；能源傳輸配送儲能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)；物聯(lián)網(wǎng)和新一代智能電表、智能燃?xì)獗淼戎悄芙K端構(gòu)成的實(shí)時(shí)高效的用能信息采集系統(tǒng)（提供實(shí)時(shí)能源消費(fèi)、電力負(fù)荷、配網(wǎng)電能質(zhì)量等數(shù)據(jù)）；電動汽車充電、加油加氣管理平臺（提供充電設(shè)施、充電站、油氣消費(fèi)等信息）；微網(wǎng)能源管理系統(tǒng)（提供智能終端實(shí)測信息）；車聯(lián)網(wǎng)平臺、政務(wù)云平臺、氣象發(fā)布平臺、能源交易平臺（分別提供交通流量、政策機(jī)制、環(huán)境氣象、價(jià)格走勢等外部信息）。此外，對于部分子系統(tǒng)提供的離線數(shù)據(jù)，例如設(shè)備的歷史狀態(tài)、用戶交易的歷史記錄等，可通過Sqoop、Flume等抽取工具實(shí)現(xiàn)離線數(shù)據(jù)向大數(shù)據(jù)中心的遷移。

1.4.3 大數(shù)據(jù)的利用方式

落實(shí)對大數(shù)據(jù)的利用，需要完成云平臺的搭建和能源監(jiān)管服務(wù)中心、能源管理子系統(tǒng)的開發(fā)。

搭建云平臺，利用高性能計(jì)算集群資源，實(shí)現(xiàn)對能源大數(shù)據(jù)的調(diào)度。根據(jù)特定功能模塊，對數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)資源和計(jì)算資源進(jìn)行調(diào)度，執(zhí)行相應(yīng)的海量數(shù)據(jù)處理及分析，生成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，存儲于相應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中。

在執(zhí)行控制決策的能源管理系統(tǒng)方面，采用分布式管理和一體化管理相結(jié)合的設(shè)計(jì)理念。分布式能源管理采用多代理方式，將決策權(quán)下放到各個(gè)微網(wǎng)的能源管理子系統(tǒng)中，各個(gè)管理子系統(tǒng)可通過通信網(wǎng)接入云平臺，利用數(shù)據(jù)中心的集中式資源，按各自的需求進(jìn)行海量數(shù)據(jù)運(yùn)算。分布式管理適用于園區(qū)、工廠、樓宇等多能互補(bǔ)微網(wǎng)的獨(dú)立運(yùn)作。而對于多個(gè)能源微網(wǎng)之間的互動互濟(jì)與協(xié)同優(yōu)化，則采用一體化管理方式，在能源監(jiān)管服務(wù)中心設(shè)立統(tǒng)一的監(jiān)控及調(diào)度工作站，進(jìn)行全局的統(tǒng)籌優(yōu)化控制。

2 能源大數(shù)據(jù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 總體架構(gòu)

能源大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)如圖1所示，包含“一平臺、兩中心、三層次、多子系統(tǒng)”。該架構(gòu)以智慧能源云平臺為核心，充分考慮底層數(shù)據(jù)源及頂層業(yè)務(wù)的可擴(kuò)展性，能夠?qū)δ茉创髷?shù)據(jù)進(jìn)行深入整合與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的全景狀態(tài)感知及管控。其中，三層次分別為能源層、信息層和應(yīng)用層。

能源層是包含源、網(wǎng)、儲、荷的物理實(shí)體層，是物聯(lián)網(wǎng)和能源系統(tǒng)的融合，具備自身信息采集、接收指令、執(zhí)行控制等功能。能源層以能源互聯(lián)網(wǎng)為表現(xiàn)形式，在“源”端發(fā)展風(fēng)光水火互補(bǔ)的能源供給結(jié)構(gòu)，在“網(wǎng)”側(cè)形成熱—?dú)狻姟煌ǖ膮f(xié)同網(wǎng)架，在“荷”端形成電力、燃油、燃?xì)?、供熱等多樣化的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，在“儲”能方面形成電池、儲熱、儲氫等結(jié)合的完備配置。

信息層以大數(shù)據(jù)中心為樞紐，同時(shí)包含通信網(wǎng)和各類通信設(shè)施，實(shí)現(xiàn)能源層數(shù)據(jù)及非能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的集中接入、存儲、管理、計(jì)算和分析，以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果及調(diào)度控制指令的傳輸。大數(shù)據(jù)中心是一個(gè)集中式的、標(biāo)準(zhǔn)化的、具備很高適應(yīng)性的硬件設(shè)施環(huán)境和高性能計(jì)算環(huán)境，是帶動能源系統(tǒng)在數(shù)據(jù)、知識驅(qū)動下智能化運(yùn)轉(zhuǎn)的“大腦”。

圖1 能源大數(shù)據(jù)的總體系統(tǒng)架構(gòu)Figure 1 Overall system architecture of energy big data

應(yīng)用層是能源大數(shù)據(jù)價(jià)值的外在體現(xiàn)，包含能源監(jiān)管服務(wù)中心和多個(gè)能源管理子系統(tǒng)。應(yīng)用層旨在構(gòu)建智慧能源管理和智慧公共服務(wù)兩大網(wǎng)絡(luò)。智慧能源管理一方面通過各個(gè)能源管理子系統(tǒng)對園區(qū)、家庭、企業(yè)、樓宇等用能單元進(jìn)行能量管理，另一方面通過能源監(jiān)管服務(wù)中心對電動汽車、天然氣網(wǎng)、配電網(wǎng)等區(qū)域型網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一體化管理。智慧公共服務(wù)則體現(xiàn)在政府機(jī)構(gòu)、用能客戶、運(yùn)維人員、市場交易中心等第三方與智慧能源云平臺的互動中。

智慧能源云平臺是貫穿能源層、信息層和應(yīng)用層的核心，它將大數(shù)據(jù)中心的硬件資源虛擬化、集約化，一方面對外提供云存儲和云計(jì)算等服務(wù)，滿足智慧能源管理或智慧公共服務(wù)的業(yè)務(wù)需求，另一方面通過高可用、負(fù)載均衡、分布式協(xié)調(diào)等技術(shù)，根據(jù)任務(wù)對內(nèi)分配大數(shù)據(jù)中心存儲及計(jì)算資源。

2.2 云平臺技術(shù)架構(gòu)

云平臺利用海量數(shù)據(jù)存儲集群及強(qiáng)大的并行計(jì)算引擎，向應(yīng)用層提供可靠的數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果。云平臺從下到上包括基礎(chǔ)設(shè)施層（IaaS）、云平臺層（PaaS）、云應(yīng)用層（SaaS）、云數(shù)據(jù)層（DaaS），以及相應(yīng)的信息安全維護(hù)體系[15]，如圖2所示。

圖2 智慧能源云平臺技術(shù)架構(gòu)Figure 2 Technology architecture of intelligent energy cloud platform

IaaS層由大數(shù)據(jù)中心承擔(dān)其功能，通過虛擬化管理主機(jī)、存儲、計(jì)算等資源，為云平臺構(gòu)建基本的運(yùn)行環(huán)境；為滿足海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入及高并發(fā)的系統(tǒng)訪問，數(shù)據(jù)存儲方面需要在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上引入分布式緩存Redis、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫HBase、分布式文件系統(tǒng)HDFS等，支持海量數(shù)據(jù)分布式存儲及高性能訪問；數(shù)據(jù)計(jì)算方面提供批量計(jì)算MapReduce、內(nèi)存計(jì)算Spark、流計(jì)算Storm等框架；通過負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)訪問請求和計(jì)算任務(wù)的合理分發(fā)；通過RAC、ZooKeeper等技術(shù)保障數(shù)據(jù)及服務(wù)的高可用。

PaaS層對業(yè)務(wù)屏蔽了底層存儲、計(jì)算等基礎(chǔ)平臺，基于服務(wù)總線（如Mule ESB）、微服務(wù)（如Dubbo、Spring Cloud）、容器（如Docker）等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對各類服務(wù)的注冊、監(jiān)視和狀態(tài)管理，為上層應(yīng)用提供有力支撐，各類服務(wù)的調(diào)用通過RPC技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。SaaS層通過多個(gè)封裝的功能模塊實(shí)現(xiàn)智慧能源管理和智慧公共服務(wù)兩大類應(yīng)用。DaaS層采用開源數(shù)據(jù)挖掘工具和模型算法庫，綜合統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、挖掘。

云平臺的價(jià)值在于：一方面利用集約化的“云服務(wù)器”和共享化的“云模塊”，為企業(yè)、園區(qū)等用能單元節(jié)省了能源管理平臺的研發(fā)成本；另一方面，通過多方數(shù)據(jù)源的信息融合與共享，打通了能源層中不同網(wǎng)絡(luò)、不同產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)之間的壁壘，以及能源系統(tǒng)和其他社會子系統(tǒng)之間的壁壘。因此，云平臺在數(shù)據(jù)管理方面，既要有效聚合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，充分挖掘不同數(shù)據(jù)源的內(nèi)在聯(lián)系，又要保證數(shù)據(jù)的獨(dú)立性、安全性與完整性。

2.3 應(yīng)用層業(yè)務(wù)架構(gòu)

對應(yīng)于云平臺的SaaS層，能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用層主要實(shí)現(xiàn)智慧能源管理和智慧公共服務(wù)兩大類應(yīng)用。對大數(shù)據(jù)的調(diào)度與分析將直接促成兩方面的成果：一是對能源全產(chǎn)業(yè)鏈的管理能力，通過向各分布式能源管理系統(tǒng)提供開放的業(yè)務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)能源的優(yōu)化配置和能效的提升；二是能源增值服務(wù)的擴(kuò)展能力，向政府服務(wù)及其他商用平臺提供服務(wù)接口，衍生產(chǎn)業(yè)分析、城市規(guī)劃與治理、民生服務(wù)、碳排放市場、商業(yè)金融應(yīng)用等一系列公共服務(wù)，實(shí)現(xiàn)能源大數(shù)據(jù)的商業(yè)及社會價(jià)值。如圖3所示（示例），能源大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)架構(gòu)涉及清潔能源、化石能源、二次能源等多種能源形式，涵蓋了能源全產(chǎn)業(yè)鏈中“勘測規(guī)劃開發(fā)建設(shè)—生產(chǎn)運(yùn)行—輸送存儲調(diào)度—配售消費(fèi)”多個(gè)環(huán)節(jié)，各個(gè)業(yè)務(wù)可集成以大數(shù)據(jù)挖掘分析為基礎(chǔ)的功能模塊，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源和分析結(jié)果的可視化，面向政府部門、能源系統(tǒng)管理人員、企業(yè)/居民等用戶提供精細(xì)化的交互服務(wù)。

圖3 能源大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)架構(gòu)Figure 3 Business architecture of energy big data

由圖3可見能源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以按兩個(gè)維度劃分，分別按能源類別和能源開發(fā)利用全生命周期各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)劃分，或按兩者的矩陣式組合劃分。假設(shè)能源類別標(biāo)識為A，一次能源核能、煤炭、石油、天然氣、油頁巖、太陽能、風(fēng)能、水能、生物能、地?zé)崮堋⒑Ｋ疁夭钅?、海水鹽差能、海洋波浪能、海（湖）流能、潮汐能等可用A11～A1n標(biāo)識，二次能源焦炭、煤氣、電力、氫、蒸汽、酒精、汽油、柴油、煤油、重油、液化氣、電石等可用A21～A2n，按此維度就可劃分為若干個(gè)A××大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如石油大數(shù)據(jù)、煤炭大數(shù)據(jù)、天然氣大數(shù)據(jù)、水電大數(shù)據(jù)、核能大數(shù)據(jù)、風(fēng)能大數(shù)據(jù)、太陽能大數(shù)據(jù)等。假設(shè)能源開發(fā)利用全生命周期環(huán)節(jié)標(biāo)識為B，勘測、規(guī)劃、工程設(shè)計(jì)、開發(fā)建設(shè)、生產(chǎn)、傳輸存儲、運(yùn)行調(diào)度、配售、消費(fèi)、增值服務(wù)等就可標(biāo)識為B1～Bn，那么按此維度就可劃分為若干個(gè)B×大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，如資源勘測大數(shù)據(jù)、能源規(guī)劃大數(shù)據(jù)、能源工程大數(shù)據(jù)、能源生產(chǎn)大數(shù)據(jù)、儲能大數(shù)據(jù)、能源消費(fèi)大數(shù)據(jù)等。能源類別與開發(fā)利用環(huán)節(jié)的組配就可形成能源大數(shù)據(jù)的矩陣式應(yīng)用架構(gòu)，劃分為若干個(gè)A××B×大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，例如石油勘探大數(shù)據(jù)、風(fēng)能規(guī)劃大數(shù)據(jù)、水電工程建設(shè)大數(shù)據(jù)、煤炭生產(chǎn)大數(shù)據(jù)、天然氣輸送大數(shù)據(jù)、用電大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等。還可以針對能源開發(fā)要素劃分能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)如劃分為能源資金大數(shù)據(jù)、能源資產(chǎn)大數(shù)據(jù)、能源人才大數(shù)據(jù)等。

3 能源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用展望

從能源大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層業(yè)務(wù)架構(gòu)可見，能源大數(shù)據(jù)具有廣闊的應(yīng)用場景，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對能源系統(tǒng)運(yùn)行管理的綜合優(yōu)化，也為智慧城市的發(fā)展提供了有力支撐。下面將對五大類應(yīng)用場景作具體說明。

3.1 能源勘測規(guī)劃與開發(fā)大數(shù)據(jù)

能源屬典型的重資產(chǎn)行業(yè)，一般資本投入較高，獲得好的能源開發(fā)投資回報(bào)最關(guān)鍵就是要通過規(guī)劃建設(shè)的過程管控形成優(yōu)質(zhì)的能源資產(chǎn)。規(guī)劃建設(shè)在能源開發(fā)利用全生命周期中的地位及復(fù)雜性，決定了規(guī)劃建設(shè)的信息化是能源信息化的重中之重。利用大數(shù)據(jù)科學(xué)有效地管理和控制能源規(guī)劃建設(shè)，是形成有競爭力的能源資產(chǎn)的關(guān)鍵。

3.1.1 風(fēng)—光—水—火—儲的供給規(guī)劃

在能源供應(yīng)側(cè)，以可再生能源消納及系統(tǒng)可靠運(yùn)行為目標(biāo)，合理規(guī)劃風(fēng)、光、水、火、核電的建設(shè)與生產(chǎn)，發(fā)展多能互補(bǔ)的能源供給結(jié)構(gòu)。

通過將風(fēng)力、水力、氣候、化石能源儲備、地域環(huán)境、人口數(shù)據(jù)、用戶用能數(shù)據(jù)、區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、區(qū)域新能源政策及其實(shí)施效果等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，識別區(qū)域能源供給的薄弱環(huán)節(jié)，輔助能源供應(yīng)測的規(guī)劃建設(shè)，從建設(shè)成本、環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)效益等角度尋求最優(yōu)方案。以風(fēng)機(jī)的選址優(yōu)化為例，安裝位置要綜合考慮溫度、風(fēng)向、水力和濕度等多種因素，通過大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理平臺，可廣泛收集和分析環(huán)境信息，優(yōu)化風(fēng)力渦輪機(jī)的配置方案，實(shí)現(xiàn)能量的高效輸出。

針對風(fēng)、光等分布式可再生能源出力隨機(jī)等弊端，合理配置儲能系統(tǒng)對提高能源系統(tǒng)穩(wěn)定性非常必要。在掌握分布式能源處理特性的前提下，利用大數(shù)據(jù)分析與推演的方式可對儲能裝置的選址和定容策略進(jìn)行優(yōu)化。

3.1.2 電—?dú)狻洹獰帷坏木W(wǎng)架規(guī)劃

在區(qū)域綜合能源系統(tǒng)或園區(qū)微網(wǎng)等終端，針對冷、熱、電、氣的供需差異[16]，通過熱泵、電鍋爐、余熱回收[17]、冰蓄冷、燃?xì)廨啓C(jī)、P2G[18]裝置等實(shí)現(xiàn)多種形式能源的靈活轉(zhuǎn)換，形成多能流互補(bǔ)的協(xié)同網(wǎng)架，推動能源結(jié)構(gòu)性改革。

目前電網(wǎng)、天然氣網(wǎng)、熱網(wǎng)和交通網(wǎng)是分開進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)的，隨著上述能源轉(zhuǎn)換裝置增強(qiáng)了多網(wǎng)多能流的耦合交互，需要在規(guī)劃建設(shè)層面充分考慮其相互影響。利用地理信息技術(shù)，在選定的區(qū)域內(nèi)，將傳輸通道規(guī)劃及轉(zhuǎn)換裝置布點(diǎn)的狀況與地理、氣象、建筑、政策、市場等方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的規(guī)劃場景，在各場景中通過冷、熱、電、氣負(fù)荷需求及其時(shí)空不確定性分布，依據(jù)源荷儲互補(bǔ)特性優(yōu)化規(guī)劃多能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜湍芰哭D(zhuǎn)化元件。

3.1.3 能源開發(fā)建設(shè)的工程實(shí)施

能源開發(fā)建設(shè)涉及自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會等多方面廣泛數(shù)據(jù)，積累匯聚各能源品種開發(fā)、不同項(xiàng)目建設(shè)過程中海量的設(shè)計(jì)施工監(jiān)測等相關(guān)數(shù)據(jù)，對各類能源工程的周期、成本、工藝分析預(yù)測和知識方法的循環(huán)利用具有極大的價(jià)值，特別是對水電、核電、石油天然氣開發(fā)之類復(fù)雜的工程場景更具重要意義。

3.2 能源生產(chǎn)與運(yùn)行大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)綜合分析利用可顯著提升能源生產(chǎn)運(yùn)行精益化水平，提高資源綜合效益、資源效率、系統(tǒng)可靠安全性。大數(shù)據(jù)在提高設(shè)備設(shè)施可靠性和壽命、已開發(fā)的可再生能源上網(wǎng)利用率及資源多目標(biāo)綜合協(xié)調(diào)利用等方面有廣闊的應(yīng)用空間。

3.2.1 能源設(shè)施全壽命周期管理

能源設(shè)施包括能源傳輸與轉(zhuǎn)換過程中的各種設(shè)備，包括輸電線路、變壓器、斷路器、天然氣管道、熱泵、燃?xì)廨啓C(jī)、P2G、風(fēng)機(jī)、光伏、儲能等等。其全壽命大數(shù)據(jù)包含運(yùn)行工況、試驗(yàn)、狀態(tài)監(jiān)測、臺賬在內(nèi)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，檢修維護(hù)記錄、故障詳情、設(shè)備家族信息在內(nèi)的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及圖像、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[19]。如圖4所示，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、清洗、挖掘，能夠準(zhǔn)確評價(jià)設(shè)備健康狀況，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的故障定位、診斷及預(yù)測，進(jìn)而指導(dǎo)設(shè)備運(yùn)維與檢修工作，實(shí)現(xiàn)能源設(shè)施的全壽命周期管理。

在狀態(tài)評價(jià)方面，通過基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)備關(guān)鍵特征提取與融合[20]，以健康因子（Health Index，HI）作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[21]，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備健康狀態(tài)的評價(jià)與跟蹤。在故障診斷方面，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[22]、專家系統(tǒng)[23]、聚類[24]、支持向量機(jī)[25]等方法，對做好標(biāo)記的狀態(tài)參量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障或潛伏性故障，并判定其部位、性質(zhì)、趨勢。在故障預(yù)測方面，一般采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Apriori關(guān)聯(lián)分析等算法提取故障特征參量，并結(jié)合馬爾科夫模型、時(shí)間序列相似性匹配等方法實(shí)現(xiàn)多時(shí)間尺度故障預(yù)測[26]，此外還可通過故障率建模[27]的方式得到定量的預(yù)測結(jié)果。

圖4 能源設(shè)施全壽命周期管理Figure 4 Life-cycle management of energy facilities

3.2.2 可再生能源出力預(yù)測

可再生能源出力的精準(zhǔn)預(yù)測是能源系統(tǒng)運(yùn)行控制的基礎(chǔ)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)三種方式的預(yù)測：一是分析影響風(fēng)電和光伏出力的物理環(huán)境參量，例如溫度、濕度、光照強(qiáng)度、風(fēng)速等，通過關(guān)聯(lián)分析、主成分分析提取強(qiáng)關(guān)聯(lián)性特征參量，建立預(yù)測模型[28]；二是分析歷史時(shí)間序列，解析出具有強(qiáng)規(guī)律性的子序列，通過組合子序列的預(yù)測結(jié)果，建立最終的預(yù)測模型[29]；三是訓(xùn)練型的預(yù)測，基于支持向量回歸[30]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[31]、模糊理論[32]等方法，以大量歷史數(shù)據(jù)為驅(qū)動進(jìn)行訓(xùn)練，并將生成的模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，得到最終的預(yù)測結(jié)果。

3.2.3 水電生產(chǎn)信息化

水電生產(chǎn)調(diào)度的基礎(chǔ)是氣象、水雨情、泥沙和機(jī)組實(shí)時(shí)運(yùn)行監(jiān)測數(shù)據(jù)與分析。通過合理調(diào)度，可保障防洪、抗旱、航運(yùn)、節(jié)水增發(fā)電及機(jī)組和電網(wǎng)安全[33]等。

通過建立遙測站，同時(shí)與地方水文部門共享報(bào)汛站點(diǎn)，對出入庫流量、平滑流量、面雨量、水頭、壓差等進(jìn)行監(jiān)測分析；建立自動氣象站，觀測溫度、氣壓、濕度、風(fēng)速風(fēng)向、蒸發(fā)數(shù)據(jù)等，并利用雷達(dá)觀測實(shí)現(xiàn)壩區(qū)災(zāi)害性天氣服務(wù)及流域預(yù)報(bào)服務(wù)；建立梯級調(diào)度計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)，對水電站機(jī)組及輔助設(shè)備、進(jìn)水口閘門、廠用電、排水系統(tǒng)、泄洪設(shè)施、排沙孔及開關(guān)站的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。在上述信息采集的基礎(chǔ)上，形成水電生產(chǎn)的感知與運(yùn)動神經(jīng)系統(tǒng)，通過GIS、BIM和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，進(jìn)行三維展示與建模分析，通過模型計(jì)算產(chǎn)生智慧和意識，形成指令自動生成與預(yù)警。

3.3 能源輸送存儲與調(diào)度大數(shù)據(jù)

能源資源空間分布不均衡、資源稟賦的不同以及消費(fèi)需求的時(shí)空不平衡性決定了能源傳輸存儲調(diào)度對經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境的重要性。大數(shù)據(jù)有助于對復(fù)雜時(shí)空條件下能源供給與消費(fèi)關(guān)系的掌控、分析、預(yù)判與優(yōu)化平衡，更好地滿足人民群眾日益增長的能源消費(fèi)需求和生態(tài)環(huán)保的要求。

3.3.1 能源輸送大數(shù)據(jù)

能源的輸送涉及地理、交通、氣候環(huán)境、人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等多領(lǐng)域龐雜數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)能支撐具有實(shí)物形態(tài)的化石能源如煤炭、LNG等陸路及海上交通運(yùn)輸，以及石油、天然氣的管道輸送能力與不同地域的能源消費(fèi)需求匹配分析和輸送路徑優(yōu)化。轉(zhuǎn)化為二次能源后的電力通過電網(wǎng)傳輸更是能源電力流和數(shù)據(jù)流耦合的必然存在，源荷復(fù)雜分布及關(guān)系分析、電網(wǎng)潮流計(jì)算安全可靠性、經(jīng)濟(jì)性等方面，大數(shù)據(jù)也有廣泛的應(yīng)用空間。

3.3.2 儲能大數(shù)據(jù)

儲能技術(shù)發(fā)展飛速，從化石能源煤炭、石油、天然氣等的物理倉儲，到轉(zhuǎn)化為化學(xué)能、物理能的大規(guī)模儲能電池、抽水蓄能、制氫、飛輪、壓縮空氣等的能量儲存，如何平衡與優(yōu)化多介質(zhì)、多能量形式、廣地域分布的能量儲存的時(shí)空關(guān)系，都需要能源需求供給關(guān)系、環(huán)保要求、技術(shù)發(fā)展水平與成本等多領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的支撐。

圖5 能源系統(tǒng)態(tài)勢感知Figure 5 Situation awareness in energy system

3.3.3 能源系統(tǒng)態(tài)勢感知與優(yōu)化調(diào)度

基于大數(shù)據(jù)的態(tài)勢感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案如圖5所示，結(jié)合可再生能源預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測[34-37]、能源系統(tǒng)運(yùn)行軌跡的模型構(gòu)建及在線計(jì)算，對多數(shù)據(jù)源、大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜能源系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)態(tài)、未來態(tài)的態(tài)勢掌控，態(tài)勢感知結(jié)果可應(yīng)用于分布式能源出力決策[38]、需求側(cè)響應(yīng)[39]、系統(tǒng)運(yùn)行魯棒性[40-41]等方面，能夠提升能源系統(tǒng)的抗干擾能力，同時(shí)改善能源供應(yīng)質(zhì)量。

多能互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度如圖6所示，其主要任務(wù)是在系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)信息，通過對儲能系統(tǒng)、冷熱電聯(lián)供、電動汽車充放電的綜合調(diào)度管理，實(shí)現(xiàn)多能流的互補(bǔ)融合，緩解峰谷矛盾，提高綜合能源利用率。

圖6 多能互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度Figure 6 Multi-energy complementary optimized dispatching

準(zhǔn)確的節(jié)點(diǎn)可調(diào)度能力預(yù)測是能源管理與調(diào)度的基礎(chǔ)[42]。在實(shí)際應(yīng)用中，需根據(jù)能源系統(tǒng)的多能流耦合情況，提取冷熱網(wǎng)、氣網(wǎng)、電網(wǎng)、儲能各項(xiàng)數(shù)據(jù)，綜合分析可再生能源出力、負(fù)荷類型及數(shù)量、儲能容量及分布，得到各個(gè)能源轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)可調(diào)度能力的評估結(jié)果，建立相應(yīng)的協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型，從而充分利用系統(tǒng)內(nèi)的靈活源，實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)安全可靠運(yùn)行。

3.4 能源配售與消費(fèi)大數(shù)據(jù)

能源消費(fèi)終端所提供的大數(shù)據(jù)，一方面從多個(gè)維度反映了能源消費(fèi)者的用戶行為特征，為能源交易市場和差異化、精細(xì)化的用能管理提供基礎(chǔ)；另一方面可應(yīng)用于用戶側(cè)的能源管理，結(jié)合用戶具體用能特點(diǎn)，綜合調(diào)控各個(gè)用能環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗。

3.4.1 能源消費(fèi)者畫像

能源消費(fèi)者畫像的任務(wù)是通過采集智能儀表、傳感器等用戶側(cè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，以及地理、氣候、用戶輿情、能源供應(yīng)方式、用戶行為、電價(jià)、經(jīng)濟(jì)、市政、節(jié)假日及大型活動安排在內(nèi)的海量外部數(shù)據(jù)，綜合分析用戶行為特性，對用戶進(jìn)行全維度的刻畫，如圖7所示。畫像內(nèi)容具體包括用能時(shí)間區(qū)間、是否可轉(zhuǎn)移可削減、用能設(shè)備的氣候敏感性、用能行為的價(jià)格敏感性等等[43]，并完成用戶聚類、關(guān)鍵因素分析等功能。能源消費(fèi)者畫像可支撐能源市場的各類智慧應(yīng)用，如需求側(cè)響應(yīng)、精準(zhǔn)營銷、用戶能效分析、用戶信用評價(jià)[44]等。

3.4.2 交通網(wǎng)用能管理

圖7 能源消費(fèi)者畫像Figure 7 Energy consumer portrait

交通網(wǎng)用能管理主要針對電動汽車充電站和燃油汽車加油站，由于涉及用戶的主觀能動性、能源系統(tǒng)的能量波動性及隨機(jī)性、交通流量的強(qiáng)時(shí)空分布不確定性，因此適合采用大數(shù)據(jù)驅(qū)動型的分析，降低問題建模的難度，具體用于對交通流量的實(shí)時(shí)追蹤、用戶行程軌跡的學(xué)習(xí)、用戶行為的模擬、用戶負(fù)荷的準(zhǔn)確跟蹤[45]等。

因電能無法儲存的特殊性，電動汽車充電調(diào)度還需考慮與電網(wǎng)的協(xié)同問題。目前，實(shí)現(xiàn)車輛靜、動態(tài)信息采集和有效利用的車聯(lián)網(wǎng)已在城市中推廣應(yīng)用。在車聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上，發(fā)展以電動汽車為核心的交通能源互聯(lián)網(wǎng)[46]。管理中心通過車聯(lián)網(wǎng)采集交通負(fù)荷的用電需求、道路交通流量、逼近最優(yōu)填谷效果的入網(wǎng)汽車期望充電功率[47]等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。一方面，以綜合能源管理為利益主體，根據(jù)充電需求設(shè)計(jì)合理的調(diào)度安排，當(dāng)存在供需不平衡時(shí)，采用合理的電價(jià)激勵(lì)機(jī)制，引導(dǎo)用戶主動追蹤充電站的期望充電功率曲線；另一方面，用戶將從云端接收到以用戶為利益主體的最優(yōu)充電方案，綜合充電需求緊急程度、離充電站里程數(shù)、各時(shí)段電價(jià)等因素進(jìn)行優(yōu)化分析，推薦給用戶充電時(shí)段及位置的選擇。

3.4.3 能源局域網(wǎng)用能管理

能源局域網(wǎng)用能管理主要包含家庭能源管理、企業(yè)能源管理、建筑（樓宇）能耗管理三個(gè)方面。

將能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用于家庭能源管理，構(gòu)建家庭能源局域網(wǎng)[48]，以“云+端”的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)家庭能效管理，為用戶提供最優(yōu)的節(jié)能方案，例如部分用能設(shè)備在“高電價(jià)時(shí)段”降耗[49]，夜間蓄冷供白天高峰時(shí)段使用[50]等，從而提高能源價(jià)值和用戶能效。

將能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)能源管理，有助于工業(yè)企業(yè)優(yōu)化能源監(jiān)管流程，打破企業(yè)能耗與產(chǎn)值、業(yè)務(wù)相隔離的普遍狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)能源流、信息流、業(yè)務(wù)流三流合一[51]。

將能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用于建筑能耗管理，通過對樓宇內(nèi)分類分項(xiàng)能耗數(shù)據(jù)的采集，預(yù)測用能負(fù)荷，對樓宇的蓄能系統(tǒng)、光伏系統(tǒng)以及空調(diào)、電梯等可控負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化控制，實(shí)現(xiàn)建筑能耗的優(yōu)化管理[52-53]。

3.4.4 能源交易輔助決策

能源交易數(shù)據(jù)量龐大，存在現(xiàn)貨期貨等多種復(fù)雜交易方式及衍生的金融品種，決策實(shí)時(shí)性精準(zhǔn)性要求高。復(fù)雜市場條件、交易模型、交易行為等大數(shù)據(jù)的快速采集與匯聚、快速分析計(jì)算，越來越成為能源市場交易輔助優(yōu)化決策的有效和必備能力。

3.5 能源大數(shù)據(jù)與智慧城市

能源大數(shù)據(jù)的“社會屬性”決定其蘊(yùn)含豐富的商業(yè)價(jià)值和社會價(jià)值。能源消耗量及能源結(jié)構(gòu)的變動一定程度上揭示了經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與發(fā)展規(guī)律，進(jìn)一步將能源數(shù)據(jù)與其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)在不同時(shí)空尺度下對個(gè)體與群體行為規(guī)律的精準(zhǔn)把控。能源大數(shù)據(jù)綜合分析及應(yīng)用，能全面提高能源監(jiān)管能力、能源保障能力、能源服務(wù)能力、決策分析能力。能源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接各類能源相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門、供能主體、用能主體，獲取相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行展示、分析及應(yīng)用，能為城市規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、綠色生態(tài)發(fā)展提供能源方面的決策數(shù)據(jù)支持；橫向?yàn)榻?jīng)濟(jì)運(yùn)行管理、項(xiàng)目管理、經(jīng)濟(jì)與信息化等工作提供有效信息，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)攬全局提供支撐。

3.5.1 能源大數(shù)據(jù)輔助政府決策與公共服務(wù)

能源需求變化是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“晴雨表”和“風(fēng)向標(biāo)”。能源大數(shù)據(jù)的可視化及知識發(fā)現(xiàn)，能夠幫助政府掌握不同地區(qū)、不同行業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，評估發(fā)展方式的科學(xué)性與可持續(xù)性，從而為政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境保護(hù)等方面的決策提供參考。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，通過對地區(qū)用能總量和地區(qū)能耗結(jié)構(gòu)的分析，預(yù)測區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢，從而針對不同地區(qū)的具體情況設(shè)計(jì)科學(xué)的區(qū)域發(fā)展規(guī)劃；通過對行業(yè)能耗的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向挖掘，能夠把握行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，預(yù)測行業(yè)發(fā)展趨勢，而通過對行業(yè)能耗的橫向分析，能有效把握行業(yè)間的競爭與合作關(guān)系；進(jìn)一步地，綜合縱向與橫向分析結(jié)果，制定行業(yè)的補(bǔ)貼、調(diào)控政策，引導(dǎo)高效的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)融合、產(chǎn)業(yè)升級，實(shí)現(xiàn)資源的整合優(yōu)化。

環(huán)境保護(hù)方面，綜合能源利用效率、污染排放水平、用戶行為、綠化分布等信息，能夠從預(yù)防與治理兩方面構(gòu)建多時(shí)空尺度的生態(tài)治理方案，保障城市的可持續(xù)發(fā)展；綜合用戶畫像、能源產(chǎn)量、能源價(jià)格等信息，能夠制定合理的能源交易政策與能源補(bǔ)貼政策，緩解能源峰谷矛盾，從提升能源利用效率的層面減少污染排放；通過對企業(yè)污染排放監(jiān)測數(shù)據(jù)分析，對比同類型企業(yè)的能耗與污染排放情況，能夠?qū)χ攸c(diǎn)企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)控，保障環(huán)保政策的有效執(zhí)行。

3.5.2 “能源地圖”輔助城市規(guī)劃與城市計(jì)算

整合城市配電網(wǎng)拓?fù)浜驮O(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、分布式電源及儲能數(shù)據(jù)、電動汽車交通網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶能源消費(fèi)數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)、LBS位置服務(wù)數(shù)據(jù)、POI興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)、社會活動數(shù)據(jù)[54]等，實(shí)現(xiàn)城市“能源地圖”的繪制，在多維城市大數(shù)據(jù)體系中加入能源板塊，并通過梳理和提煉形成知識，支撐城市規(guī)劃與城市計(jì)算兩方面應(yīng)用，如圖8所示。

圖8 “能源地圖”的應(yīng)用Figure 8 Application of energy map

將“能源地圖”應(yīng)用于城市規(guī)劃建設(shè)，通過挖掘能源系統(tǒng)和城市各個(gè)子系統(tǒng)之間的關(guān)系，找到城市發(fā)展與能源消費(fèi)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)?！澳茉吹貓D”為智慧城市的規(guī)劃建設(shè)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，不僅應(yīng)用于能源網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，也應(yīng)用于政、民、商等各個(gè)領(lǐng)域。在政用方面，通過能源大數(shù)據(jù)指導(dǎo)政府管理機(jī)構(gòu)配置（派出所、社區(qū)服務(wù)機(jī)構(gòu)等），輔助相關(guān)部門完成治安分析與群體活動分析，輔助精準(zhǔn)扶貧分析；在民用方面，通過能源大數(shù)據(jù)指導(dǎo)用戶的用能習(xí)慣和居民區(qū)建設(shè)，甚至異常用能現(xiàn)象的分析可輔助居民健康狀況判斷；在商用方面，利用能源大數(shù)據(jù)優(yōu)化經(jīng)營網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃（金融、餐飲、商業(yè)街等），構(gòu)建客戶群體消費(fèi)力和信用等金融商業(yè)特征畫像，終端高效精準(zhǔn)的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，可以為金融商業(yè)機(jī)構(gòu)多方面所用，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)行銷和為客戶提供精準(zhǔn)化的服務(wù)。

將“能源地圖”應(yīng)用于城市計(jì)算，通過收集、整合、分析海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測城市在不同時(shí)空維度中的動態(tài)特征，解決城市在交通、治安等方面所面臨的各種挑戰(zhàn)。在智能交通方面，綜合考慮交通信號與GPS信息、汽車油耗、污染排放、人流情況，向用戶推薦綜合最優(yōu)路線，同時(shí)實(shí)現(xiàn)空氣污染預(yù)警，城市路段擁擠度評估等功能[55]；在城市安全方面，精準(zhǔn)評估能耗激增、驟減等異常用能行為可能造成的安全隱患并予以預(yù)防。

4 結(jié)束語

未來的能源系統(tǒng)將是深度融合“信息—物理—社會”的復(fù)雜大系統(tǒng)，能源大數(shù)據(jù)將推動能源系統(tǒng)達(dá)到模型數(shù)字化、管理信息化、預(yù)警自動化、服務(wù)開放化的最佳狀態(tài)，并與城市其他子系統(tǒng)緊密關(guān)聯(lián)，共同推進(jìn)智慧城市的建設(shè)和發(fā)展。

能源大數(shù)據(jù)的建設(shè)，既能引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)上的創(chuàng)新，也將帶來商業(yè)模式上的創(chuàng)新。產(chǎn)業(yè)技術(shù)方面，通過智慧能源云平臺實(shí)現(xiàn)區(qū)域能源的云管控，通過能源大數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)存儲計(jì)算資源的集約化、共享化，通過知識自動化算法替代人為決策，使多能源綜合管理更為智能、高效，從整體上提升區(qū)域能源利用效率，優(yōu)化區(qū)域用能結(jié)構(gòu)，走綠色低碳之路。商業(yè)模式方面，發(fā)展涵蓋能源生產(chǎn)、傳輸、消費(fèi)、存儲、消費(fèi)全產(chǎn)業(yè)鏈的業(yè)務(wù)，讓利益相關(guān)方更容易獲取信息，同時(shí)，精準(zhǔn)掌握客戶需求和用戶行為模式，拓展各類提升用能體驗(yàn)和創(chuàng)造新商業(yè)價(jià)值的增值業(yè)務(wù)。