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大数据采集处理

来源: 发布时间:2024年10月23日

空间维度我国能源资源供应与需求呈逆向分布,已形成跨省、跨区大范围能源资源调配格局。在供需紧张时期,会推高供能成本、加大能源运输通道压力,而需求侧可在一定空间范围内通过资源协同调节,助力缓解上述问题。在京津冀、长三角、粤港澳、川渝等城市群一体化发展加速的背景下,推动电动汽车、储能电站、虚拟电厂等各类需求侧资源参与跨省调配,在空间范围内提供调峰资源或推动跨省可再生能源消纳,提高区域能源运行效率。横向维度医院集中空调监控控制系统。大数据采集处理

横向维度随着能源新技术、新产业、新业态、新模式的不断涌现,能源需求侧加快变革发展,能源消费模式从局限于产业链终端、消费方式单一逐步向产消一体化转型。通过推动电、热、冷、气等多能源品种耦合、协同互济,实现能源梯级利用,有利于打破能源品种间的供应壁垒,提升能源开发利用效率效能,提高整个系统的可靠性和稳定性。面向需求侧的综合能源管理和服务,将成为现代能源体系建设的重要方向。

纵向维度现代能源体系建设将逐步推动集中式能源供应向分布式、去中心化转型。一方面,随着可再生能源渗透率不断提高,风电、光伏间歇性、随机性、波动性的特征导致能源供给侧波动性加剧,需要深入挖掘需求侧灵活可调节资源,并引导其参与系统运行调度,从需求侧增强系统安全风险抵御能力。另一方面,促进分布式可再生电力、热力、燃气等资源就近利用,提高能源自给率,可减轻远距离能源输送压力,推动能源产、供、储、运、销各环节协调配合,规避能源流向单一的风险。 大数据采集处理能源需求侧管理的内在机理.

从能源行业现状看,三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉,但目前还没有很好地融合三种数据治理实践,也没有

出现对非结构化数据尤其是以时序数据为能源大数据进行治理的典型案例,希望这一局面能够尽快得到改变。

未来,建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、智能、仿真与全真等方面入手,设计和落实企业未来架

构。与能源技术本身以及信息化的发展历史一样,能源数字化其实也是一个长期的过程,不可能一蹴而就,建议能源企业

能够加深认识,抓住重点,搞好顶层设计,逐步建成理想的数字化体系。

除了数字化,新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。

其实,对能源行业而言“平衡”无处不在:在生产领域,追求的是投入的物料(原料、燃料)与产出物(电能、成品油)的平衡;在网络运行领域,追求的是输入的能源与输出负荷的平衡(对电网来说,就是电力电量平衡)。可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态,也是系统运行的目标。当条件发生变化时,能源系统就会优化或劣化,直到系统被手动或自动调整适应新的条件,达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置,使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。 能源需求侧管理的体制机制,是能源需求侧管理的制度基础。

能源数字化应抓好数据治理

数据治理(DataGovernance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为,由企业数据治理部门发起并推行,是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

不同的组织对数据治理有不同的定义,我国对数据治理的定义源于***在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门,加强数据标准化、元数据和主数据管理工作,定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集,建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设,创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模,深入挖掘数据价值,提升数据洞察能力”。 能源需求侧管理的基本要素,是能源需求侧管理不可或缺的基础资源。大数据采集处理

零碳、节能、供热冷....面向综合能源服务的能源计量。大数据采集处理

创新推进能源消费智慧化加快推进数字产业化、产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合,是新形势下能源经济的前进方向。推进能源消费数字化、智慧化是能源需求侧管理的创新驱动,在能源需求侧发展智慧用能新模式,拓展能源数字化、智慧化增值服务,营造开放共享的智慧能源生态体系,是能源需求侧管理的创新升级发展路径。在“双碳”目标下,能源需求侧管理要将数字化、智慧化转型作为创新重点,加强智慧化能源消费基础设施建设,加强智能家居、智能楼宇、智能小区和智能工厂等智能终端普及,提升能源需求侧的智能化基础条件。完善能源消费智能化推进机制,建设多元化用能主体参与能源市场的接入设施、信息服务平台和智慧用能交易平台,鼓励能源灵活交易。鼓励需求侧商业模式创新,坚持数据驱动业态创新发展,通过***汇聚和开发利用能源需求侧相关数据,促进以数据为基础的新型产品和服务,逐步形成为用户提供更高质量用能服务的新兴业务。大数据采集处理

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