大数据分析在新型智慧能源建设中的应用

简介: 智慧一词已经提出很多年,这是一种全新的能源形式,包括符合生态文明和可持续发展要求的相关能源技术和能源制度体能源这系。智慧能源是以互联网技术为基础,以电力系统为中心,将电力系统与天然气网络、供热网络以及工业、交通、建筑系统等紧密耦合,横向实现电、气、热、可再生能源等“多源互补”,纵向实现“源、网、荷、储”各环节高度协调,生产和消费双向互动,集中与分布相结合的能源服务网络。

智慧一词已经提出很多年,这是一种全新的能源形式,包括符合生态文明和可持续发展要求的相关能源技术和能源制度体能源这系。智慧能源是以互联网技术为基础,以电力系统为中心,将电力系统与天然气网络、供热网络以及工业、交通、建筑系统等紧密耦合,横向实现电、气、热、可再生能源等“多源互补”,纵向实现“源、网、荷、储”各环节高度协调,生产和消费双向互动,集中与分布相结合的能源服务网络。其依托互联网、物联网、大数据、云计算等新技术对能源的生产、存储和使用进行实时监测、数据分析和优化处理,并通过数字化、网络化、智能化手段,实现能源的安全、高效、绿色、智慧应用。

智慧能源体系由下至上可以分为能源层、网络层和应用层。

其中,能源层主要是进行能源的生产、转换、传输和利用,包括化石燃料的发电、清洁可再生能源的多能转化、电力利用等;网络层主要是通过广域布局的智能传感进行能源相关数据的采集和传输,利用互联网技术,实时获取海量数据;应用层主要是利用大数据、云计算、人工智能等技术进行能量信息的数据共享,主要包括能源设备的运行状态和各能源系统的实时运转状况等,主要实现途径是对海量数据信息进行分析和处理,从而搭建能源交易平台来对各种能源交易进行数据支撑,承担能源互联网的信息采集、管理方案、能源交易等方面的运行工作。

能源生产端主要是指煤炭、石油、天然气、太阳能、风能、地热能等一次能源和电力、汽油等二次能源。随着新能源技术的不断发展,分布式发电方式不断接入,打破了原有电网运行管理的模式,不但需要考虑负荷侧的波动,还要考虑新能源出力的间歇性。

以光伏发电方式为例,光伏大数据的应用主要集中在在线预测、发电量模拟、实时监测、设备预警和诊断、资源调度、电力交易以及需求响应等方面。对光伏行业来说,大数据分析是贯穿始终的。从前期规划到电站投资建设、后期运营,以及整个资产全生命周期的管理都可以通过数据分析、数字化的模型为各个环节提供量化的分析和决策服务,服务于投资商、生产商、运营公司等各类角色。

能源消费端主要包括所有的电力用户,电力改革及电力产业链的细化推动着电力交易品种、交易周期、交易方式、竞争格局等因素发生了显著变化,电力用户需求更加多样,同时也对发电企业、售电公司的能力提出新的要求:如何适应这些变化,细分用户,提出差异化的服务;如何规避交易风险,提升服务能力等,这些是目前普遍关注的问题。

消费端管理伴随着行业转型的压力而来,无论是电源端还是电网端,其核心就是如何利用负荷资源化进行有效管理,反馈给电源和电网端,达到供需匹配灵活的目的。届时售电公司的综合服务除了满足用户的能源需求,还需要为用户提供降低能耗、提高能效等解决方案,通过智能终端,及时为用户推送电价信息、节能贴士、当地天气及交通情况等附加服务,拉近与用户的距离。借助大数据,售电公司可以根据用户的生活习惯作出更优的电力调配计划。

随着新技术的不断涌现,能源结构不断发生变革,传统的电网规划方法往往与实际需求差别较大,需要利用大数据技术综合考虑多种因素,如分布式能源的接入、电动汽车的增长趋势、电力市场环境下为用户提供个性化用电服务等。智慧能源发展方向已经明确,能源行业怎样将互联网的优势更好地运用到能源产业中,赋予能源新的数字化属性和互联网思维,实现提高效率、节能减排、能源生产和消费革命化、智能化转型升级目标,成为能源行业目前必须认真研究解决的问题。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
21天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
1月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
数据采集 分布式计算 大数据
Java语言在大数据处理中的应用
传统的大数据处理往往依赖于庞大的数据中心和高性能的服务器,然而随着大数据时代的到来,Java作为一种强大的编程语言正在被广泛应用于大数据处理领域。本文将探讨Java语言在大数据处理中的优势和应用,以及其在分布式计算、数据处理和系统集成等方面的重要作用。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
Azure Databricks实战:在云上轻松进行大数据分析与AI开发
【4月更文挑战第8天】Databricks在大数据分析和AI开发中表现出色,简化流程并提高效率。文中列举了三个应用场景:数据湖分析、实时流处理和AI机器学习,并阐述了Databricks的一体化平台、云原生弹性及企业级安全优势。博主认为,Databricks提升了研发效能,无缝集成Azure生态,并具有持续创新潜力,是应对大数据挑战和加速AI创新的理想工具。
40 0
|
23天前
|
NoSQL 大数据 数据挖掘
现代数据库技术与大数据应用
随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,对数据库技术提出了前所未有的挑战。本文将介绍现代数据库技术在处理大数据应用中的重要性,并探讨了一些流行的数据库解决方案及其在实际应用中的优势。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
基于Python的数据可视化技术在大数据分析中的应用
传统的大数据分析往往注重数据处理和计算,然而数据可视化作为一种重要的技术手段,在大数据分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python语言中丰富的数据可视化工具,结合大数据分析,实现更直观、高效的数据展示与分析。
|
1月前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。
|
2月前
|
分布式计算 DataWorks IDE
MaxCompute数据问题之忽略脏数据如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
47 0
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
MaxCompute问题之下载数据如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
38 0
|
2月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
MaxCompute问题之数据归属分区如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
36 0

热门文章

最新文章