智能電網是大數據的重要技術應用領域之一。中投顧問發(fā)布的《“十三五”數據中國建設下智能電網產業(yè)投資分析及前景預測報告》分析認為智能電網大數據結構復雜、種類繁多，具有分散性、多樣性和復雜性等特征，這些特征給大數據處理帶來極大的挑戰(zhàn)。智能電網大數據平臺是大數據挖掘的基礎，通過智能電網大數據平臺可實現智能電網全數據共享，為業(yè)務應用開發(fā)和運行提供支撐。

智能電網是以物理電網為基礎，將現代先進的傳感測量技術、通信技術、信息技術、計算機技術和控制技術與物理電網高度集成而形成的新型電網。它涵蓋發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調度等各個環(huán)節(jié)，對電力市場中各利益方的需求和功能進行協(xié)調，在保證系統(tǒng)各部分高效運行、降低運營成本和環(huán)境影響的同時，盡可能提高系統(tǒng)的可靠性、自愈性和穩(wěn)定性。隨著智能電網的發(fā)展，電網在電力系統(tǒng)運行、設備狀態(tài)監(jiān)測、用電信息采集、營銷業(yè)務系統(tǒng)等各個方面產生和沉淀了大量數據，充分挖掘這些數據的價值具有重要的意義。

大數據是近年來受到廣泛關注的新概念，一般是指無法在可容忍的時間內用傳統(tǒng)的IT技術、軟硬件工具和數學分析方法，對其進行感知、獲取、管理、處理和分析的數據集合。智能電網被看作是大數據應用的重要技術領域之一。目前許多學者正在進行智能電網大數據研究，包括發(fā)展戰(zhàn)略研究、大數據技術研究、應用研究等。

智能電網大數據應用眾多，涉及電網安全穩(wěn)定運行、節(jié)能經濟調度、供電可靠性、經濟社會發(fā)展分析等諸多方面，進行智能電網大數據分析需要統(tǒng)一智能電網大數據，并且由于應用眾多，對計算、存儲、網絡等性能提出了較高要求，因此需要構建面向智能電網應用的統(tǒng)一大數據處理平臺。

智能電網大數據應用領域

大數據技術在智能電網中具有廣闊的應用前景，報告從負荷預測、源網荷協(xié)同、網架規(guī)劃三個方面進行論述。

1、負荷波動及新能源出力預測

負荷預測作為電網電量管理系統(tǒng)的重要組成部分，其預測誤差的大小直接影響電網運行的安全性及可靠性，較大的預測誤差會給電網運行帶來較高的風險。現階段負荷預測主要是通過負荷歷史數據，利用相似日或者其他算法預測負荷的大小，短期預測精度較高，中長期精度較差。隨著電網采集數據范圍增加，利用大數據技術可以將氣象信息、用戶作息規(guī)律、宏觀經濟指標等不同種類的數據，通過抽象的量化指標表征與負荷之間的關系，實現對負荷變化趨勢更為精確的感知，提高預測精度。

分布式發(fā)電的不斷接入，特別是新能源滲透率的不斷增加，打破了原來電網運行管理的模式，不但需要考慮負荷側的波動，還要計及新能源出力的間歇性。在我國，新能源接入主要受制于兩個因素：(1)新能源大多分布在電網末端遠離負荷中心，網架結構較為脆弱，從而造成電網接納能力較弱;(2)新能源預測誤差較大，目前風電出力預測日前和實時的誤差分別為20%、5%左右，這樣就會給電網調度帶來較大的挑戰(zhàn)。由于新能源較大的預測誤差，往往需要在大型新能源基地周邊建立配套的大型常規(guī)能源作為旋轉備用，以彌補新能源預測精度方面的不足。作為備用的常規(guī)電源，由于擔負著較重的旋轉備用，長期不能工作在最佳運行點，將造成其發(fā)電效率低以及能源的浪費。利用大數據技術，可以有效提高新能源出力的預測精度，如丹麥的維斯塔斯風力技術集團，在風電出力預測時采用了IBM的大數據解決方案，在風電出力預測時加入了地理位置、氣象報告、潮汐相位、衛(wèi)星圖像等結構化及非結構化的海量數據，從而優(yōu)化了風力渦輪機布局，提高風電發(fā)電及預測效率，獲得了較為可觀的經濟效益。

2、源網荷協(xié)同調度

利用大數據技術可以有效降低新能源預測誤差，但這對于新能源出力固有的波動性，傳統(tǒng)的調度方法通過增加系統(tǒng)的旋轉備用來解決。在電力市場不斷完善的背景下，可以不通過調節(jié)常規(guī)電源的出力，而是利用市場手段，使得一部分用戶主動削減或者增加一部分負荷去平衡發(fā)電側出力的變化，即通過需求側管理實現系統(tǒng)電量平衡。若要達到網源荷協(xié)調優(yōu)化調度需要大量的輔助信息，如新能源出力波動大小、電網線路輸送能力、負荷削減電量的范圍、實時電價等，其中每個因素又受很多條件的影響，因此是一個非常復雜的電力交易過程，此時必須利用大數據技術發(fā)掘數據內部之間的聯(lián)系，從而制定出最佳調度方案。智能電網和傳統(tǒng)電網最大的區(qū)別在于源網荷三者之間信息流動的雙向性，三者之間信息在一個框架內可以順暢的進行交互，極大地提升電網運行的經濟性、可靠性。

3、網架發(fā)展規(guī)劃

中投顧問發(fā)布的《“十三五”數據中國建設下智能電網產業(yè)投資分析及前景預測報告》指出，電網已經從傳統(tǒng)電網發(fā)展到智能電網，隨之將會成為能源互聯(lián)網的一部分，從而使得電網與整個能源網聯(lián)系的更為緊密。電轉氣技術的提出，為新能源接入提供了新的思路，試圖將不宜存儲的電能轉化為便于存儲的天然氣，但由于轉化效率較低，尚屬于技術論證階段。冷熱氣三聯(lián)技術實現了能源的階梯利用，能源利用效率高、環(huán)境污染小、經濟效益好。電動汽車的興起將會顯著提高能源末端電力消費的占比，充換電站將會像加油站一樣分布在城市的每個角落。傳統(tǒng)的電網規(guī)劃數據來源渠道不足，數據分析挖掘能力欠缺，因此造成規(guī)劃過程中面臨著眾多不確定性因素的現象，特別是現在新技術不斷涌現，能源結構不斷發(fā)生變革，使得傳統(tǒng)的電網規(guī)劃方法往往與實際需求差別較大。電網規(guī)劃的過程中，需要利用大數據技術綜合考慮多種因素如分布式能源的接入、電動汽車的增長趨勢、電力市場環(huán)境下為用戶提供個性化用電服務等，多類型、海量數據的引入，可以有效減少電網規(guī)劃過程中的不確定性，使得整個規(guī)劃的過程更加合理、有序。