金和平，郭創(chuàng)新，許奕斌，廖偉涵

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

0 引言

近年來，隨著信息與通信技術的高速發(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)量蘊含著巨大的社會經濟價值。大數(shù)據(jù)的概念自20世紀80年代被提出以來，首先應用于金融、商業(yè)等領域，后逐漸擴展至醫(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，十九大報告提出“推動互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經濟深度融合”。大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中的應用不斷深入，正迎來前所未有的發(fā)展機遇。

目前全球能源系統(tǒng)正處于重要轉型階段，能源需求進入低速增長時期，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及碳排放國，正在進行廣泛使用清潔能源、促進能源互聯(lián)和多能優(yōu)化互補的“新能源革命”。國務院印發(fā)的《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃》[2]中提出，到2020 年，終端能源消費中可再生能源和核能的比重將達到15%。為實現(xiàn)這一目標，風、光、水等多種清潔能源廣泛接入，電、氣、熱等多能流互補融合的能源互聯(lián)網應運而生。

與此同時，能源系統(tǒng)智能化特征越來越突出，能源開發(fā)、生產、傳輸、存儲、消費全過程的智能化水平快速提升，所涉及的設備和系統(tǒng)將數(shù)以億計，在規(guī)劃建設和運行過程中將產生海量數(shù)據(jù)，因實時性要求高數(shù)據(jù)總量高速增長，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量、多源、異構的特點且結構復雜、種類繁多。這些數(shù)據(jù)貫穿于能源互聯(lián)網各個環(huán)節(jié)，蘊含著巨大的價值。充分挖掘這些數(shù)據(jù)的價值，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，推動能源生產和消費革命，促進能源產業(yè)轉型升級。國家發(fā)展改革委、國家能源局《關于推進“互聯(lián)網+”智慧能源發(fā)展的指導意見》（發(fā)改能源〔2016〕392號）[3]提出，發(fā)展能源互聯(lián)網的重點任務之一，是發(fā)展能源大數(shù)據(jù)服務應用。

文獻[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)技術協(xié)同處理大能源系統(tǒng)中的統(tǒng)計型、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)價值應用的層次和水平。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、終端能源側之間的藩籬，同時增加對多能互補集成的考慮，另一方面在信息物理深度融合的基礎上拓展了“社會”屬性。能源互聯(lián)網背景下出現(xiàn)的虛擬電廠、能量路由器、第三方增值服務[9]等元素，增加了能源系統(tǒng)中可調度的靈活性資源，也延伸了大數(shù)據(jù)應用的廣度和深度。文獻[10-11]對面向能源系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術進行了分析和展望，對智慧能源體系建設的頂層設計工作提供了建議。

能源大數(shù)據(jù)的建設在工程實踐上尚處于起步階段，但仍有值得借鑒和推廣的能源“云轉型”成功案例。天合光能將大數(shù)據(jù)和云計算技術應用于光伏系統(tǒng)管理，利用深度學習的“算力”提取關鍵的生產參數(shù)并優(yōu)化參數(shù)組合。嘉興信達所開發(fā)的企業(yè)智慧能源管理系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)驅動的管理模式實現(xiàn)企業(yè)精益生產和節(jié)能降耗。中新天津生態(tài)城的用電信息采集系統(tǒng)[12]，實現(xiàn)用戶側“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。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、網側、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上，從適應能源互聯(lián)網的發(fā)展需求出發(fā)，提出能源大數(shù)據(jù)的建設及應用思路，以期實現(xiàn)能源系統(tǒng)的數(shù)字化、信息化、科學化監(jiān)管，同時發(fā)展能源增值服務。本文將從建設思路、架構設計、應用場景三方面闡述能源大數(shù)據(jù)的具體實施方案，以期對今后的落地實踐提供參考。

1 能源大數(shù)據(jù)的建設思路

1.1 能源大數(shù)據(jù)的內涵

能源大數(shù)據(jù)是指大數(shù)據(jù)理念、技術和方法在能源行業(yè)的實踐，其涵蓋電力、化石能源及可再生能源等相關領域，涉及能源開發(fā)生產、傳輸、轉換、存儲、交易、消費等諸多環(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），價值巨大（Value）。

近年來，以電力系統(tǒng)為核心，與天然氣網絡、電動汽車交通網絡等系統(tǒng)緊密耦合的多能流系統(tǒng)——能源互聯(lián)網[14]得到了學界廣泛關注。在能源互聯(lián)網背景下，能源大數(shù)據(jù)以能源流為物理目標，以數(shù)據(jù)集成管理及知識的挖掘應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)網的發(fā)展離不開對能源大數(shù)據(jù)的研究與應用，原因有三：一是能源互聯(lián)網的“信息屬性”表明量測設備的不斷普及、數(shù)據(jù)集成技術的不斷提升，為能源大數(shù)據(jù)分析和知識發(fā)現(xiàn)提供了研究基礎；二是能源互聯(lián)網的“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)驅動方法可提供全新的研究視角；三是能源互聯(lián)網的“社會屬性”表明用戶需求響應、開放能源市場、電價激勵政策等具有主觀能動性的因素，需要大數(shù)據(jù)分析來準確量化，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

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、傳輸、存儲、消費與大數(shù)據(jù)密切關聯(lián)的能源發(fā)展新模式，推動能源使用朝著生產明確、多能協(xié)調、信息對稱、陽光消費的方向發(fā)展，激活能源供給端和消費端的新潛力，形成新型的能源生產消費體系和管控體系，以大數(shù)據(jù)促進能源科學開發(fā)利用、服務節(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，以多能互補推動能源結構性改革。

具體將實現(xiàn)以下發(fā)展目標：

（1）解決能源系統(tǒng)突出問題。通過海量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、挖掘，將難以用物理模型量化的不確定性因素進行數(shù)據(jù)驅動型分析。減少可再生能源出力的隨機性對能源系統(tǒng)的沖擊，緩解用能峰谷矛盾；抵御災害、極端天氣等風險源，準確評估與管控能源系統(tǒng)運行態(tài)勢；考慮實時價格、需求響應和開放市場等因素的隨機性，實現(xiàn)能源系統(tǒng)調度與監(jiān)管的全方位優(yōu)化。

（2）實現(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、工業(yè)互聯(lián)網、移動應用等飛速發(fā)展的新一輪數(shù)字化變革和新技術背景下，制定統(tǒng)一的新的數(shù)據(jù)通信、訪問標準，建設更高效的通信網絡，發(fā)展先進的能源數(shù)據(jù)存儲技術構建能源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，利用云計算、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能技術和方法，創(chuàng)新數(shù)據(jù)管理模式，充分挖掘數(shù)據(jù)的價值，滿足價值性、實時性、安全性的要求，推進能源流和信息流的雙向交互與深度融合，以多能互補的理念進行系統(tǒng)集成，通過智慧能源控制平臺進行統(tǒng)一的管理，以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網等手段有效促進能源和信息深度融合，推動能源領域結構性改革。實現(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）構建互動化的能源服務體系，促進能源信息資產的形成和共享，催化能源互聯(lián)網新商業(yè)模式的產生。目前，能源系統(tǒng)在用戶終端的互動化服務率較低，能源數(shù)據(jù)資產特別是消費端數(shù)據(jù)資產還遠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)時代機遇，充分挖掘能源大數(shù)據(jù)的商業(yè)和社會價值，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的新路徑，為用戶提供精細化用能服務，為城市建設提供綠色發(fā)展方案，并充分利用能源信息資產富礦發(fā)展各種增值服務新商業(yè)模式，釋放大數(shù)據(jù)紅利。

1.3 能源大數(shù)據(jù)的建設條件與挑戰(zhàn)

當前，我國開展能源大數(shù)據(jù)建設具有良好的基礎。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)，并形成了相應的數(shù)據(jù)應用平臺。這些已有的應用成果和經驗為能源大數(shù)據(jù)建設奠定了堅實的工作基礎。二是作為能源大數(shù)據(jù)物理基礎的能源互聯(lián)網建設工作進展迅速，多種能源協(xié)調互補逐步成為新的常態(tài)，我國冷熱電聯(lián)供的裝機容量穩(wěn)步增長，天然氣市場和分布式能源技術的發(fā)展將進一步推動大能源系統(tǒng)發(fā)展，為能源大數(shù)據(jù)建設提供良好契機。

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”。二是缺乏相應的數(shù)據(jù)質量標準。不同組織機構在數(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。在當前的通信架構下，不同系統(tǒng)的軟硬件存在差異，受通信容量、數(shù)據(jù)隱私與實時性的約束，部分重要數(shù)據(jù)無法實現(xiàn)實時傳輸與利用；出于安全性和隱私性考慮，當缺乏足夠的利益驅動時，部分組織機構不愿意向外界開放數(shù)據(jù)接口，不利于開放互聯(lián)共享的實現(xiàn)。

要解決上述問題，真正推進能源大數(shù)據(jù)高效有序發(fā)展，需要不同領域的專家開展廣泛合作，制定統(tǒng)一的標準，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)的設計理念

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、生產運行傳輸存儲、配售消費全過程以及能源系統(tǒng)的源、荷、網、儲各個環(huán)節(jié)，是多空間區(qū)域、多時間尺度、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、風速、極端天氣、環(huán)保、地質等；社會經濟數(shù)據(jù)，如經濟發(fā)展、交通流量、政策機制、人口、能源價格等；反映人的特征的數(shù)據(jù)，如用戶心理、能源電力服務輿情等。

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)中心與多個子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口，其中實時數(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)測自動化控制調度系統(tǒng)以及新一代能源互聯(lián)網、物聯(lián)網、智能終端、移動互聯(lián)網應用系統(tǒng)等，具體包括：能源資源勘測規(guī)劃開發(fā)建設的能源工程信息系統(tǒng)；能源生產運行調度系統(tǒng)；能源傳輸配送儲能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)；物聯(lián)網和新一代智能電表、智能燃氣表等智能終端構成的實時高效的用能信息采集系統(tǒng)（提供實時能源消費、電力負荷、配網電能質量等數(shù)據(jù)）；電動汽車充電、加油加氣管理平臺（提供充電設施、充電站、油氣消費等信息）；微網能源管理系統(tǒng)（提供智能終端實測信息）；車聯(lián)網平臺、政務云平臺、氣象發(fā)布平臺、能源交易平臺（分別提供交通流量、政策機制、環(huán)境氣象、價格走勢等外部信息）。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，利用高性能計算集群資源，實現(xiàn)對能源大數(shù)據(jù)的調度。根據(jù)特定功能模塊，對數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)資源和計算資源進行調度，執(zhí)行相應的海量數(shù)據(jù)處理及分析，生成數(shù)據(jù)分析報告，存儲于相應的業(yè)務數(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合的設計理念。分布式能源管理采用多代理方式，將決策權下放到各個微網的能源管理子系統(tǒng)中，各個管理子系統(tǒng)可通過通信網接入云平臺，利用數(shù)據(jù)中心的集中式資源，按各自的需求進行海量數(shù)據(jù)運算。分布式管理適用于園區(qū)、工廠、樓宇等多能互補微網的獨立運作。而對于多個能源微網之間的互動互濟與協(xié)同優(yōu)化，則采用一體化管理方式，在能源監(jiān)管服務中心設立統(tǒng)一的監(jiān)控及調度工作站，進行全局的統(tǒng)籌優(yōu)化控制。

2 能源大數(shù)據(jù)的架構設計

2.1 總體架構

能源大數(shù)據(jù)的總體架構如圖1所示，包含“一平臺、兩中心、三層次、多子系統(tǒng)”。該架構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)務的可擴展性，能夠對能源大數(shù)據(jù)進行深入整合與應用，實現(xiàn)對區(qū)域能源互聯(lián)網的全景狀態(tài)感知及管控。其中，三層次分別為能源層、信息層和應用層。

能源層是包含源、網、儲、荷的物理實體層，是物聯(lián)網和能源系統(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)網為表現(xiàn)形式，在“源”端發(fā)展風光水火互補的能源供給結構，在“網”側形成熱—氣—電—交通的協(xié)同網架，在“荷”端形成電力、燃油、燃氣、供熱等多樣化的消費結構，在“儲”能方面形成電池、儲熱、儲氫等結合的完備配置。

信息層以大數(shù)據(jù)中心為樞紐，同時包含通信網和各類通信設施，實現(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、計算和分析，以及數(shù)據(jù)分析結果及調度控制指令的傳輸。大數(shù)據(jù)中心是一個集中式的、標準化的、具備很高適應性的硬件設施環(huán)境和高性能計算環(huán)境，是帶動能源系統(tǒng)在數(shù)據(jù)、知識驅動下智能化運轉的“大腦”。

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

應用層是能源大數(shù)據(jù)價值的外在體現(xiàn)，包含能源監(jiān)管服務中心和多個能源管理子系統(tǒng)。應用層旨在構建智慧能源管理和智慧公共服務兩大網絡。智慧能源管理一方面通過各個能源管理子系統(tǒng)對園區(qū)、家庭、企業(yè)、樓宇等用能單元進行能量管理，另一方面通過能源監(jiān)管服務中心對電動汽車、天然氣網、配電網等區(qū)域型網絡進行一體化管理。智慧公共服務則體現(xiàn)在政府機構、用能客戶、運維人員、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算等服務，滿足智慧能源管理或智慧公共服務的業(yè)務需求，另一方面通過高可用、負載均衡、分布式協(xié)調等技術，根據(jù)任務對內分配大數(shù)據(jù)中心存儲及計算資源。

2.2 云平臺技術架構

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

圖2 智慧能源云平臺技術架構Figure 2 Technology architecture of intelligent energy cloud platform

IaaS層由大數(shù)據(jù)中心承擔其功能，通過虛擬化管理主機、存儲、計算等資源，為云平臺構建基本的運行環(huán)境；為滿足海量實時數(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)關系型數(shù)據(jù)庫基礎上引入分布式緩存Redis、非關系型數(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)計算方面提供批量計算MapReduce、內存計算Spark、流計算Storm等框架；通過負載均衡實現(xiàn)訪問請求和計算任務的合理分發(fā)；通過RAC、ZooKeeper等技術保障數(shù)據(jù)及服務的高可用。

PaaS層對業(yè)務屏蔽了底層存儲、計算等基礎平臺，基于服務總線（如Mule ESB）、微服務（如Dubbo、Spring Cloud）、容器（如Docker）等技術，實現(xiàn)對各類服務的注冊、監(jiān)視和狀態(tài)管理，為上層應用提供有力支撐，各類服務的調用通過RPC技術來實現(xiàn)。SaaS層通過多個封裝的功能模塊實現(xiàn)智慧能源管理和智慧公共服務兩大類應用。DaaS層采用開源數(shù)據(jù)挖掘工具和模型算法庫，綜合統(tǒng)計分析、機器學習、深度學習等技術，對海量數(shù)據(jù)進行處理、分析、挖掘。

云平臺的價值在于：一方面利用集約化的“云服務器”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絡、不同產業(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數(shù)據(jù)，充分挖掘不同數(shù)據(jù)源的內在聯(lián)系，又要保證數(shù)據(jù)的獨立性、安全性與完整性。

2.3 應用層業(yè)務架構

對應于云平臺的SaaS層，能源大數(shù)據(jù)應用層主要實現(xiàn)智慧能源管理和智慧公共服務兩大類應用。對大數(shù)據(jù)的調度與分析將直接促成兩方面的成果：一是對能源全產業(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)務接口，實現(xiàn)全網能源的優(yōu)化配置和能效的提升；二是能源增值服務的擴展能力，向政府服務及其他商用平臺提供服務接口，衍生產業(yè)分析、城市規(guī)劃與治理、民生服務、碳排放市場、商業(yè)金融應用等一系列公共服務，實現(xiàn)能源大數(shù)據(jù)的商業(yè)及社會價值。如圖3所示（示例），能源大數(shù)據(jù)業(yè)務架構涉及清潔能源、化石能源、二次能源等多種能源形式，涵蓋了能源全產業(yè)鏈中“勘測規(guī)劃開發(fā)建設—生產運行—輸送存儲調度—配售消費”多個環(huán)節(jié)，各個業(yè)務可集成以大數(shù)據(jù)挖掘分析為基礎的功能模塊，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)源和分析結果的可視化，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化的交互服務。

圖3 能源大數(shù)據(jù)的業(yè)務架構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)務環(huán)節(jié)劃分，或按兩者的矩陣式組合劃分。假設能源類別標識為A，一次能源核能、煤炭、石油、天然氣、油頁巖、太陽能、風能、水能、生物能、地熱能、海水溫差能、海水鹽差能、海洋波浪能、海（湖）流能、潮汐能等可用A11～A1n標識，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)、風能大數(shù)據(jù)、太陽能大數(shù)據(jù)等。假設能源開發(fā)利用全生命周期環(huán)節(jié)標識為B，勘測、規(guī)劃、工程設計、開發(fā)建設、生產、傳輸存儲、運行調度、配售、消費、增值服務等就可標識為B1～Bn，那么按此維度就可劃分為若干個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)、能源生產大數(shù)據(jù)、儲能大數(shù)據(jù)、能源消費大數(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)的矩陣式應用架構，劃分為若干個A××B×大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，例如石油勘探大數(shù)據(jù)、風能規(guī)劃大數(shù)據(jù)、水電工程建設大數(shù)據(jù)、煤炭生產大數(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)應用系統(tǒng)如劃分為能源資金大數(shù)據(jù)、能源資產大數(shù)據(jù)、能源人才大數(shù)據(jù)等。

3 能源大數(shù)據(jù)的應用展望

從能源大數(shù)據(jù)的應用層業(yè)務架構可見，能源大數(shù)據(jù)具有廣闊的應用場景，不僅能夠實現(xiàn)對能源系統(tǒng)運行管理的綜合優(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行業(yè)，一般資本投入較高，獲得好的能源開發(fā)投資回報最關鍵就是要通過規(guī)劃建設的過程管控形成優(yōu)質的能源資產。規(guī)劃建設在能源開發(fā)利用全生命周期中的地位及復雜性，決定了規(guī)劃建設的信息化是能源信息化的重中之重。利用大數(shù)據(jù)科學有效地管理和控制能源規(guī)劃建設，是形成有競爭力的能源資產的關鍵。

3.1.1 風—光—水—火—儲的供給規(guī)劃

在能源供應側，以可再生能源消納及系統(tǒng)可靠運行為目標，合理規(guī)劃風、光、水、火、核電的建設與生產，發(fā)展多能互補的能源供給結構。

通過將風力、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)域社會經濟數(shù)據(jù)、區(qū)域新能源政策及其實施效果等多源數(shù)據(jù)進行整合，識別區(qū)域能源供給的薄弱環(huán)節(jié)，輔助能源供應測的規(guī)劃建設，從建設成本、環(huán)境保護、經濟效益等角度尋求最優(yōu)方案。以風機的選址優(yōu)化為例，安裝位置要綜合考慮溫度、風向、水力和濕度等多種因素，通過大數(shù)據(jù)實時處理平臺，可廣泛收集和分析環(huán)境信息，優(yōu)化風力渦輪機的配置方案，實現(xiàn)能量的高效輸出。

針對風、光等分布式可再生能源出力隨機等弊端，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行優(yōu)化。

3.1.2 電—氣—冷—熱—交的網架規(guī)劃

在區(qū)域綜合能源系統(tǒng)或園區(qū)微網等終端，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、燃氣輪機、P2G[18]裝置等實現(xiàn)多種形式能源的靈活轉換，形成多能流互補的協(xié)同網架，推動能源結構性改革。

目前電網、天然氣網、熱網和交通網是分開進行規(guī)劃設計的，隨著上述能源轉換裝置增強了多網多能流的耦合交互，需要在規(guī)劃建設層面充分考慮其相互影響。利用地理信息技術，在選定的區(qū)域內，將傳輸通道規(guī)劃及轉換裝置布點的狀況與地理、氣象、建筑、政策、市場等方面的數(shù)據(jù)進行整合，構建基于大數(shù)據(jù)分析的規(guī)劃場景，在各場景中通過冷、熱、電、氣負荷需求及其時空不確定性分布，依據(jù)源荷儲互補特性優(yōu)化規(guī)劃多能網絡拓撲和能量轉化元件。

3.1.3 能源開發(fā)建設的工程實施

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

3.2 能源生產與運行大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)綜合分析利用可顯著提升能源生產運行精益化水平，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)在提高設備設施可靠性和壽命、已開發(fā)的可再生能源上網利用率及資源多目標綜合協(xié)調利用等方面有廣闊的應用空間。

3.2.1 能源設施全壽命周期管理

能源設施包括能源傳輸與轉換過程中的各種設備，包括輸電線路、變壓器、斷路器、天然氣管道、熱泵、燃氣輪機、P2G、風機、光伏、儲能等等。其全壽命大數(shù)據(jù)包含運行工況、試驗、狀態(tài)監(jiān)測、臺賬在內的結構化數(shù)據(jù)，檢修維護記錄、故障詳情、設備家族信息在內的半結構化數(shù)據(jù)以及圖像、音頻、視頻等非結構化數(shù)據(jù)[19]。如圖4所示，對這些數(shù)據(jù)進行分類、清洗、挖掘，能夠準確評價設備健康狀況，實現(xiàn)精準的故障定位、診斷及預測，進而指導設備運維與檢修工作，實現(xiàn)能源設施的全壽命周期管理。

在狀態(tài)評價方面，通過基于數(shù)據(jù)挖掘技術的設備關鍵特征提取與融合[20]，以健康因子（Health Index，HI）作為評價標準[21]，實現(xiàn)對設備健康狀態(tài)的評價與跟蹤。在故障診斷方面，通過BP神經網絡[22]、專家系統(tǒng)[23]、聚類[24]、支持向量機[25]等方法，對做好標記的狀態(tài)參量數(shù)據(jù)進行訓練，發(fā)現(xiàn)設備故障或潛伏性故障，并判定其部位、性質、趨勢。在故障預測方面，一般采用貝葉斯網絡、Apriori關聯(lián)分析等算法提取故障特征參量，并結合馬爾科夫模型、時間序列相似性匹配等方法實現(xiàn)多時間尺度故障預測[26]，此外還可通過故障率建模[27]的方式得到定量的預測結果。

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

3.2.2 可再生能源出力預測

可再生能源出力的精準預測是能源系統(tǒng)運行控制的基礎，利用大數(shù)據(jù)技術可實現(xiàn)三種方式的預測：一是分析影響風電和光伏出力的物理環(huán)境參量，例如溫度、濕度、光照強度、風速等，通過關聯(lián)分析、主成分分析提取強關聯(lián)性特征參量，建立預測模型[28]；二是分析歷史時間序列，解析出具有強規(guī)律性的子序列，通過組合子序列的預測結果，建立最終的預測模型[29]；三是訓練型的預測，基于支持向量回歸[30]、人工神經網絡[31]、模糊理論[32]等方法，以大量歷史數(shù)據(jù)為驅動進行訓練，并將生成的模型應用于實時采集數(shù)據(jù)，得到最終的預測結果。

3.2.3 水電生產信息化

水電生產調度的基礎是氣象、水雨情、泥沙和機組實時運行監(jiān)測數(shù)據(jù)與分析。通過合理調度，可保障防洪、抗旱、航運、節(jié)水增發(fā)電及機組和電網安全[33]等。

通過建立遙測站，同時與地方水文部門共享報汛站點，對出入庫流量、平滑流量、面雨量、水頭、壓差等進行監(jiān)測分析；建立自動氣象站，觀測溫度、氣壓、濕度、風速風向、蒸發(fā)數(shù)據(jù)等，并利用雷達觀測實現(xiàn)壩區(qū)災害性天氣服務及流域預報服務；建立梯級調度計算機監(jiān)控系統(tǒng)，對水電站機組及輔助設備、進水口閘門、廠用電、排水系統(tǒng)、泄洪設施、排沙孔及開關站的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測。在上述信息采集的基礎上，形成水電生產的感知與運動神經系統(tǒng)，通過GIS、BIM和大數(shù)據(jù)應用，進行三維展示與建模分析，通過模型計算產生智慧和意識，形成指令自動生成與預警。

3.3 能源輸送存儲與調度大數(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需求的時空不平衡性決定了能源傳輸存儲調度對經濟社會環(huán)境的重要性。大數(shù)據(jù)有助于對復雜時空條件下能源供給與消費關系的掌控、分析、預判與優(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、經濟發(fā)展等多領域龐雜數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)能支撐具有實物形態(tài)的化石能源如煤炭、LNG等陸路及海上交通運輸，以及石油、天然氣的管道輸送能力與不同地域的能源消費需求匹配分析和輸送路徑優(yōu)化。轉化為二次能源后的電力通過電網傳輸更是能源電力流和數(shù)據(jù)流耦合的必然存在，源荷復雜分布及關系分析、電網潮流計算安全可靠性、經濟性等方面，大數(shù)據(jù)也有廣泛的應用空間。

3.3.2 儲能大數(shù)據(jù)

儲能技術發(fā)展飛速，從化石能源煤炭、石油、天然氣等的物理倉儲，到轉化為化學能、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、多能量形式、廣地域分布的能量儲存的時空關系，都需要能源需求供給關系、環(huán)保要求、技術發(fā)展水平與成本等多領域大數(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)化調度

基于大數(shù)據(jù)的態(tài)勢感知技術實現(xiàn)方案如圖5所示，結合可再生能源預測、負荷預測[34-37]、能源系統(tǒng)運行軌跡的模型構建及在線計算，對多數(shù)據(jù)源、大數(shù)據(jù)量的復雜能源系統(tǒng)進行實時態(tài)、未來態(tài)的態(tài)勢掌控，態(tài)勢感知結果可應用于分布式能源出力決策[38]、需求側響應[39]、系統(tǒng)運行魯棒性[40-41]等方面，能夠提升能源系統(tǒng)的抗干擾能力，同時改善能源供應質量。

多能互補優(yōu)化調度如圖6所示，其主要任務是在系統(tǒng)網絡分析的基礎上，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度管理，實現(xiàn)多能流的互補融合，緩解峰谷矛盾，提高綜合能源利用率。

圖6 多能互補優(yōu)化調度Figure 6 Multi-energy complementary optimized dispatching

準確的節(jié)點可調度能力預測是能源管理與調度的基礎[42]。在實際應用中，需根據(jù)能源系統(tǒng)的多能流耦合情況，提取冷熱網、氣網、電網、儲能各項數(shù)據(jù)，綜合分析可再生能源出力、負荷類型及數(shù)量、儲能容量及分布，得到各個能源轉換節(jié)點可調度能力的評估結果，建立相應的協(xié)同優(yōu)化調度模型，從而充分利用系統(tǒng)內的靈活源，實現(xiàn)微網安全可靠運行。

3.4 能源配售與消費大數(shù)據(jù)

能源消費終端所提供的大數(shù)據(jù)，一方面從多個維度反映了能源消費者的用戶行為特征，為能源交易市場和差異化、精細化的用能管理提供基礎；另一方面可應用于用戶側的能源管理，結合用戶具體用能特點，綜合調控各個用能環(huán)節(jié)，實現(xiàn)節(jié)能降耗。

3.4.1 能源消費者畫像

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

3.4.2 交通網用能管理

圖7 能源消費者畫像Figure 7 Energy consumer portrait

交通網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性、交通流量的強時空分布不確定性，因此適合采用大數(shù)據(jù)驅動型的分析，降低問題建模的難度，具體用于對交通流量的實時追蹤、用戶行程軌跡的學習、用戶行為的模擬、用戶負荷的準確跟蹤[45]等。

因電能無法儲存的特殊性，電動汽車充電調度還需考慮與電網的協(xié)同問題。目前，實現(xiàn)車輛靜、動態(tài)信息采集和有效利用的車聯(lián)網已在城市中推廣應用。在車聯(lián)網基礎上，發(fā)展以電動汽車為核心的交通能源互聯(lián)網[46]。管理中心通過車聯(lián)網采集交通負荷的用電需求、道路交通流量、逼近最優(yōu)填谷效果的入網汽車期望充電功率[47]等基礎數(shù)據(jù)。一方面，以綜合能源管理為利益主體，根據(jù)充電需求設計合理的調度安排，當存在供需不平衡時，采用合理的電價激勵機制，引導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)、各時段電價等因素進行優(yōu)化分析，推薦給用戶充電時段及位置的選擇。

3.4.3 能源局域網用能管理

能源局域網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）能耗管理三個方面。

將能源大數(shù)據(jù)應用于家庭能源管理，構建家庭能源局域網[48]，以“云+端”的架構實現(xiàn)家庭能效管理，為用戶提供最優(yōu)的節(jié)能方案，例如部分用能設備在“高電價時段”降耗[49]，夜間蓄冷供白天高峰時段使用[50]等，從而提高能源價值和用戶能效。

將能源大數(shù)據(jù)應用于企業(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)能耗與產值、業(yè)務相隔離的普遍狀態(tài)，實現(xiàn)能源流、信息流、業(yè)務流三流合一[51]。

將能源大數(shù)據(jù)應用于建筑能耗管理，通過對樓宇內分類分項能耗數(shù)據(jù)的采集，預測用能負荷，對樓宇的蓄能系統(tǒng)、光伏系統(tǒng)以及空調、電梯等可控負荷進行優(yōu)化控制，實現(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)貨期貨等多種復雜交易方式及衍生的金融品種，決策實時性精準性要求高。復雜市場條件、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”決定其蘊含豐富的商業(yè)價值和社會價值。能源消耗量及能源結構的變動一定程度上揭示了經濟發(fā)展狀況與發(fā)展規(guī)律，進一步將能源數(shù)據(jù)與其他領域的數(shù)據(jù)相結合，可實現(xiàn)在不同時空尺度下對個體與群體行為規(guī)律的精準把控。能源大數(shù)據(jù)綜合分析及應用，能全面提高能源監(jiān)管能力、能源保障能力、能源服務能力、決策分析能力。能源大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接各類能源相關產業(yè)部門、供能主體、用能主體，獲取相關數(shù)據(jù)并進行展示、分析及應用，能為城市規(guī)劃、產業(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；橫向為經濟運行管理、項目管理、經濟與信息化等工作提供有效信息，為經濟發(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

能源需求變化是經濟運行的“晴雨表”和“風向標”。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)的經濟發(fā)展狀況，評估發(fā)展方式的科學性與可持續(xù)性，從而為政府在經濟發(fā)展、環(huán)境保護等方面的決策提供參考。

經濟發(fā)展方面，通過對地區(qū)用能總量和地區(qū)能耗結構的分析，預測區(qū)域經濟發(fā)展狀況和產業(yè)結構變化趨勢，從而針對不同地區(qū)的具體情況設計科學的區(qū)域發(fā)展規(guī)劃；通過對行業(yè)能耗的歷史數(shù)據(jù)進行縱向挖掘，能夠把握行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，預測行業(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)間的競爭與合作關系；進一步地，綜合縱向與橫向分析結果，制定行業(yè)的補貼、調控政策，引導高效的產業(yè)結構調整、產業(yè)融合、產業(yè)升級，實現(xiàn)資源的整合優(yōu)化。

環(huán)境保護方面，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，能夠從預防與治理兩方面構建多時空尺度的生態(tài)治理方案，保障城市的可持續(xù)發(fā)展；綜合用戶畫像、能源產量、能源價格等信息，能夠制定合理的能源交易政策與能源補貼政策，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，能夠對重點企業(yè)進行精準監(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)劃與城市計算

整合城市配電網拓撲和設備運行數(shù)據(jù)、分布式電源及儲能數(shù)據(jù)、電動汽車交通網數(shù)據(jù)、用戶能源消費數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)、LBS位置服務數(shù)據(jù)、POI興趣點數(shù)據(jù)、社會活動數(shù)據(jù)[54]等，實現(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)劃與城市計算兩方面應用，如圖8所示。

圖8 “能源地圖”的應用Figure 8 Application of energy map

將“能源地圖”應用于城市規(guī)劃建設，通過挖掘能源系統(tǒng)和城市各個子系統(tǒng)之間的關系，找到城市發(fā)展與能源消費的內在關聯(lián)?！澳茉吹貓D”為智慧城市的規(guī)劃建設提供高質量的數(shù)據(jù)分析結果，不僅應用于能源網絡規(guī)劃，也應用于政、民、商等各個領域。在政用方面，通過能源大數(shù)據(jù)指導政府管理機構配置（派出所、社區(qū)服務機構等），輔助相關部門完成治安分析與群體活動分析，輔助精準扶貧分析；在民用方面，通過能源大數(shù)據(jù)指導用戶的用能習慣和居民區(qū)建設，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)化經營網點規(guī)劃（金融、餐飲、商業(yè)街等），構建客戶群體消費力和信用等金融商業(yè)特征畫像，終端高效精準的能源消費數(shù)據(jù)，可以為金融商業(yè)機構多方面所用，實現(xiàn)精準行銷和為客戶提供精準化的服務。

將“能源地圖”應用于城市計算，通過收集、整合、分析海量異構數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測城市在不同時空維度中的動態(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，同時實現(xiàn)空氣污染預警，城市路段擁擠度評估等功能[55]；在城市安全方面，精準評估能耗激增、驟減等異常用能行為可能造成的安全隱患并予以預防。

4 結束語

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

能源大數(shù)據(jù)的建設，既能引領產業(yè)技術上的創(chuàng)新，也將帶來商業(yè)模式上的創(chuàng)新。產業(yè)技術方面，通過智慧能源云平臺實現(xiàn)區(qū)域能源的云管控，通過能源大數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)存儲計算資源的集約化、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)域用能結構，走綠色低碳之路。商業(yè)模式方面，發(fā)展涵蓋能源生產、傳輸、消費、存儲、消費全產業(yè)鏈的業(yè)務，讓利益相關方更容易獲取信息，同時，精準掌握客戶需求和用戶行為模式，拓展各類提升用能體驗和創(chuàng)造新商業(yè)價值的增值業(yè)務。