基于大數據平臺的新能源智能化運營監管技術研究

許 青

（山東省科學技術情報研究院,山東 濟南 250101）

隨著“碳達峰，碳中和”戰略目標的深入推進，我國能源結構開始全面調整，以實現能源節約與環境保護的目標。我國的新能源優勢極為顯著，風能、光能以及地熱能在新能源發展中占據有利地位，現已被廣泛應用于發電、生產、供暖等各方面。隨著生態宜居城市與美麗和諧城市建設與發展的深入，對以風能、光能以及地熱能為主的清潔能源需求越來越大。然而，由于新能源應用量逐年遞增，加之歷年來形成的一系列粗放型應用模式，使得新能源的開發與應用效率不高、效果不明顯，尤其是集中應用新能源的形勢不容樂觀，供求矛盾也日漸突出。因此，通過對新能源的高效開發與利用，實現“在開發中保護，在保護中開發”已成為當前新能源運營管理的主要任務。要實現新能源開發的節約、集約利用，就要不斷加強以大數據信息技術為主要手段的新能源精細化管理。而以大數據平臺為依托的新能源智能化運營監管技術可以推動新能源得以高效應用。

1 研究背景及現狀

1.1 研究背景

隨著科技發展的推動，地熱、風電、光伏等新能源產業的發展步伐越來越快，成為實現“雙碳”目標的重要推動力。同時，大數據技術、互聯網技術、數字智能技術與傳統能源產業實現了深度融合。傳統能源數據系統在應用中存在很多問題，難以適應新時代背景下新能源管控的需求。大數據中心新能源管控平臺是支撐能源高效管理與利用的中樞。大數據中心新能源管控平臺的構建不可復刻常規的區域能源管控模式，應該結合新能源應用需求與新能源供給方式，深入探索平臺的各項功能，滿足新能源需求預測、區域源網荷儲優化調度、綠電電力代交易、能效與運營管理等方面的需求。近年來，關于大數據在運營管理領域的研究與實踐深受國內外的重視，但現今的研究還有很多不足之處。因此，開展基于大數據平臺的新能源智能化運營監管技術研究具有重要現實意義。

1.2 國內外研究現狀

隨著大數據、云平臺、互聯網等現代化技術迅猛發展的推動，以及能源革命與數字革命的快速融合，新能源領域步入全面轉型時期。國內外新能源企業與新能源設備廠商紛紛開展了新能源大數據平臺建設，并利用大數據平臺開展了相關業務。美國通用電氣公司于2015年在國際領先的風機與風電行業的數字基礎設施上，建立了動態的、可聯網的，同時具有較強適應性的數字化風電場，將其發電量提高約20%，為新能源產業的發展創造了巨大的價值[1]。國內的新能源廠商、風機廠商以及研究人士同樣圍繞大數據、互聯網和數字化技術在風機和風場應用的基礎上展開了一系列的研究。吳智泉等的“智慧風電體系架構研究”、魏鎖的“國家電投探索建設智慧企業”等，都對大數據平臺在新能源中的應用進行了介紹[2-3]。遠景能源有限公司構建的EnOS能源物聯網平臺就是在智慧風場的大數據平臺基礎上實現的[4]?；诖?，本文提出了以大數據平臺為依托的新能源智能化運營監管平臺，并實現了新能源平臺的高效利用，促進能源結構轉型與數字變革。

2 新能源大數據運營監管平臺

隨著新能源行業的快速發展，對于這一領域的運營監管需求日益增強。新能源大數據運營監管平臺正是在這一背景下應運而生，旨在通過大數據技術實現對新能源領域的全面、實時和智能的監管。這一平臺的出現，不僅有助于提高新能源運營的效率和安全性，也有助于推動整個行業可持續發展。

2.1 平臺構建原則

第一，統籌規劃原則。平臺的建設應統籌考慮新能源設施的布局、規模、類型等因素，制定科學合理的規劃，確保平臺的覆蓋范圍和功能滿足實際需求。第二，依法合規原則。遵守相關法律法規和政策規定，確保數據的合法性和安全性。同時，應加強與政府部門溝通與合作，共同推動新能源產業健康發展。第三，因地制宜原則。充分考慮不同地區的新能源設施特點和發展狀況，制定針對性的解決方案，提高平臺的適應性和實用性。第四，自主創新原則。注重技術創新和業務創新，積極探索新能源大數據的應用價值和發展前景，推動新能源技術創新發展。第五，安全性和完整性原則。采取有效的安全措施和技術手段，確保數據的安全性和完整性。同時，應建立健全安全管理制度和應急預案，提高平臺的安全防范能力。

2.2 平臺構建理念

第一，新能源大數據平臺的構建應結合國內外領先的能源大數據實踐結果，并引入數據空間設計理念，旨在處理新能源大數據共享與傳輸中存在的安全、信任以及標準等問題，可以完成多主體在線供需對接以及多對多的數據安全共享。第二，新能源設施的運行狀態是動態變化的，因此平臺應具備實時監控和反饋能力。這要求平臺能夠快速獲取數據、處理數據，并及時向用戶提供相關信息。第三，數據安全是平臺建設的重要考量因素。應采取有效的安全措施和技術手段，確保數據不被非法獲取、篡改或損壞。同時，平臺應具備高可用性和高可靠性，確保系統穩定運行。第四，平臺應提供全面、實時的數據支持，幫助決策者做出科學、合理的決策。通過對數據的深入分析和挖掘，發現潛在的問題和機會，為決策提供有力依據。第五，平臺應以提升新能源運營效率為目標。通過實時監測和預警，及時發現和解決運營過程中的問題；通過智能化分析和預測，優化運營策略，提高運營效率。第六，平臺應具備創新服務模式的能力。結合新能源領域的特點和需求，提供定制化、個性化的服務模式。同時，借助大數據和人工智能技術，不斷創新服務模式，提升用戶體驗。第七，平臺應促進新能源行業可持續發展。通過優化運營和提高效率，降低能源消耗和環境污染；通過數據驅動的決策和創新服務模式，推動新能源技術進步和應用，最終實現經濟、社會和環境協調發展[3]。

3 大數據功能

新能源電站是一種新能源應用的建設形式，主要由核心發電裝置、儲能系統、輸電與配電系統組成。將新能源電站接入大數據平臺，利用大數據邊緣計算的數據轉換與預處理、數據重抽樣與統計計算、專用業務計算等各項功能，能夠實現新能源場站整體運行的集中控制與安全監督，為新能源發電企業實現集團化監控、集約化管理等提供有力支撐。所謂的邊緣計算，即指在接近外圍設備或數據源頭的一側，憑借網絡、計算、存儲以及應用等核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。邊緣計算的應用程序在邊緣端發起，形成快速的網絡服務響應，滿足新能源場站與集中控制中心在實時業務、智能監管與運營等方面的基本需求。邊緣計算可在物理實體中間，也可處在物理實體的頂層，而云計算依舊能夠訪問邊緣計算的歷史數據[5]。由于利用大數據平臺，以此來出具分析數據，并且只是將處理后的數據上傳到平臺，所以減少多余的數據混入其中，有效地保證數據安全，減少控制中心的運行壓力，緩解平臺因為傳輸數據所造成的壓力。

3.1 數據轉換與預處理

數據轉換與預處理是大數據運營監管平臺中至關重要的一環。由于新能源數據來源廣泛、類型多樣，需要進行數據格式轉換、數據清洗、異常值處理、缺失值填充等操作，以確保數據的準確性和可靠性。

數據格式轉換，是指按照配置把數據值的一個類型轉換成另一個類型，例如，FLOAT基礎數據類型轉換為Double數據類型；將INT數據類型轉化為BOOL數據類型等。同樣，數據轉換按照配置，把遙測信息數據轉化成遙信信息數據，所用的轉換策略就是配置與遙信值相適應的遙測值區間，此時就能夠將所接收的遙測值根據區間來轉化成適合的遙信值。數據清洗的目的是去除重復、錯誤或不完整的數據，確保數據的準確性和完整性。異常值處理則是識別并處理偏離正常范圍的異常數據，以提高數據分析的準確性和可靠性。缺失值填充則是采用一定的方法對缺失數據進行填充，以避免數據分析時出現偏差。

3.2 數據重抽樣與統計計算

第一，數據重抽樣是通過反復從訓練集中抽取樣本，然后對每一個樣本重新擬合一個感興趣的模型，來獲取關于擬合模型的附加信息。對新能源場站風機組來說，根據新能源場站的具體配置把已經獲取的風機可編輯邏輯控制數據，通過重抽樣，將高頻數據轉換成低頻數據，兩種數據的轉換可以在滿足新能源集中控制中心要求的基礎上，最大限度地降低數據的傳輸量。第二，統計計算涉及的方面較多，主要是統計方法與實際計算的結合。要想實現統計計算功能，必須在數據采集內部設置一定的緩存，并緩存相應時間內的秒級數據，然后按照一定的統計周期，對數據展開定期的統計，最后輸出統計結果，并傳輸給新能源集中控制中心，或者傳輸到與之相關的各類外部數據接收系統中，例如，新能源場站風機數據的60 s數據統計、300 s數據統計以及600 s數據統計等[6]。

3.3 專用業務計算

現今，基于大數據平臺的新能源場站專用業務計算主要分為三種。第一種，風機組狀態計算可以按照電網新能源發電要求，把場站的風機組從現有的運營狀態轉換成電網標準狀態，以此提高風機組的運行效率與運行質量。第二種，風機組故障計算能夠憑借對新能源配置的遙信變位動作的先后順序與準確時間等情況實施綜合性計算，以探索和分析風機組故障，這能夠第一時間處理風機組工作期間出現的故障，從而促進風機組運行效率的提升。第三種，風機組數據狀態計算可以利用新能源配置的各項條件來輔助完成，以此來改變風電機組的可運行狀態，確保風機組可以對多變的運行環境產生較強的適應性。

4 新能源大數據智能化運營監管平臺的設計與應用

4.1 新能源大數據平臺設計

4.1.1 平臺基礎設計

新能源大數據平臺所具有的核心功能旨在為多主體能源相關數據給予安全可信的跨域流通空間，并憑借數據的共享與交易完成數據賦能以及價值傳遞。平臺基礎設計的幾個關鍵方面：（1）硬件基礎設施，包括高性能的服務器、存儲設備和網絡設備等，以滿足大數據處理和分析的運算和存儲需求。同時，需要具備容錯和災備功能，以確保數據的完整性和系統的穩定性。（2）軟件基礎設施，涉及操作系統、數據庫、中間件等軟件的選型和配置，這些是支撐大數據處理和分析的基礎軟件環境。選擇穩定、可靠的開源或商業產品是關鍵。（3）數據存儲架構，采用分布式存儲系統，以支持海量數據的存儲和處理。這種架構能夠提供高可用性、高性能和高擴展性的數據存儲服務。（4）數據處理流程，包括數據采集、清洗、轉換、分析等環節，需要設計合理的數據處理流程，以確保數據質量和處理效率。

4.1.2 平臺功能架構設計

在新能源大數據智能化運營監管平臺的設計中，功能架構設計是至關重要的一環。該架構旨在確保平臺能夠滿足新能源行業的運營監管需求，具備穩定性、靈活性和可擴展性。首先，功能架構設計應明確平臺的核心功能和擴展功能。核心功能包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化等，是平臺穩定運行的基礎。擴展功能則是根據新能源行業的特點和需求，提供定制化、個性化的服務，如預測模型、智能決策支持等。其次，功能架構設計需考慮平臺的模塊化結構。將平臺劃分為多個模塊，如數據采集模塊、數據處理模塊、數據分析模塊和用戶界面模塊等，有助于提高平臺的可維護性和可擴展性。各模塊之間通過標準化的接口進行通信，確保數據的流通性和系統的穩定性。最后，功能架構設計應注重平臺的可擴展性。隨著新能源技術的不斷發展和業務需求的不斷變化，平臺應具備良好的可擴展性，能夠平滑地適應未來的變化。為此，功能架構設計應遵循開放式體系結構和標準化的接口，便于功能的增加和系統的升級[7]。

4.1.3 平臺安全架構設計

安全架構設計應從整體上考慮平臺的安全需求和風險控制，這包括數據安全、網絡安全、應用安全等，確保平臺在數據采集、存儲、處理、分析和可視化等各個環節的安全性。首先，數據安全是平臺安全架構設計的核心。為了保護數據的安全性和隱私性，應采取一系列安全措施。例如，對數據進行加密存儲，確保數據在傳輸和存儲過程中的機密性；實施訪問控制機制，限制對數據的訪問權限，防止未經授權的訪問和數據泄露；定期進行數據備份和恢復，防止數據丟失和意外損壞等。其次，網絡安全是平臺安全架構設計的另一個重要方面。新能源大數據平臺需要與各種設備和系統進行數據交互，因此網絡安全至關重要。應采取防范措施，如部署防火墻、入侵檢測系統等，防止網絡攻擊和惡意入侵；同時，應加強網絡通信的安全性，采用加密通信協議，確保數據傳輸的機密性和完整性。再次，新能源大數據平臺涉及各種應用系統的操作和管理，應確保應用系統的安全性和穩定性。例如，對應用系統進行安全審計，及時發現和修復安全漏洞；加強應用系統的身份認證和授權管理，防止非法登錄和操作；定期對應用系統進行安全加固和更新，提高系統的抗攻擊能力等。最后，平臺安全架構設計還應考慮應急響應和恢復機制。在發生安全事件或系統故障時，應迅速采取應急響應措施，減小損失和影響范圍。

4.2 新能源大數據平臺標準體系建設

4.2.1 體系頂層設計

體系頂層設計應明確標準體系的目標和定位，新能源大數據平臺標準體系的目標是規范和指導新能源運營監管的各個環節，提升運營監管的效率和效果。標準體系應定位為行業內的指導和規范，為新能源行業的運營監管提供統一、規范的標準和依據。體系頂層設計應遵循科學性、系統性和可操作性的原則?？茖W性原則要求標準體系應基于科學理論和實踐經驗，確保標準的合理性和有效性；系統性原則要求標準體系應全面考慮新能源運營監管的各個方面，確保標準的整體性和協調性；可操作性原則要求標準體系應注重實際應用和實施效果，確保標準的實用性和可行性。

4.2.2 體系標準化建設

在新能源大數據智能化運營監管平臺的標準體系建設中，標準化建設是實現平臺規范化、高效化運行的重要基礎。通過制定和實施標準，可以確保平臺在數據采集、存儲、處理、分析和可視化等方面的規范性和一致性，提高平臺的運行效率和可靠性。

第一，標準化建設應明確標準制定的原則和依據。在制定標準時，應遵循科學性、實用性、可操作性和前瞻性的原則，確保標準的合理性和有效性。同時，應參考國內外相關標準和最佳實踐，結合新能源行業的實際情況和發展需求，制定適合的平臺標準。第二，標準化建設應注重數據標準制定。數據是新能源大數據平臺的核心要素，數據標準制定對于確保數據質量、一致性和可比較性至關重要。應制定數據采集標準，明確數據來源、格式、質量和頻率等方面的要求；制定數據存儲標準，規范數據的組織、存儲方式和存儲介質；制定數據交換標準，促進不同系統、平臺和組織之間的數據共享和交換。第三，標準化建設還應關注技術和應用標準制定。針對新能源大數據的特點和需求，應制定技術標準，包括數據處理和分析方法、算法和模型等方面的標準；制定應用標準，針對不同應用場景和需求，制定相應的數據應用規范和操作流程。這些標準的制定將有助于提高平臺的技術水平和應用效果。第四，標準化建設應建立標準的實施和監督機制。通過制定實施細則和操作指南，加強標準的宣傳和培訓，增強相關人員的標準化意識和能力。建立標準的監督和評估機制，定期對標準的執行情況進行檢查和評估，及時發現和解決標準實施中存在的問題，促進標準體系持續改進和優化。第五，標準化建設應加強國際合作與交流。新能源大數據領域的標準化工作是一個全球性的任務，國際合作與交流有助于推動標準的一致性和互操作性。積極參與國際標準化組織的相關工作，跟蹤國際標準化動態，借鑒國際先進標準和實踐經驗，提升我國在新能源大數據標準化領域的國際地位和影響力。

4.3 新能源大數據平臺智能化運營監管技術應用與案例分析

4.3.1 新能源大數據智能化運營監管平臺應用

第一，新能源需求預測。新能源大數據平臺智能化運營監管技術顯得尤為重要，這種技術應用可以對新能源發電進行預測，對區域內分布式能源發展進行預測，對電負荷和冷負荷進行監測，從而為運營者和管理者提供決策支持，確保新能源設施的安全、穩定運行。（1）新能源發電預測。通過收集和分析新能源設施的歷史數據和實時數據，利用機器學習和人工智能算法，對新能源發電的功率、電量等進行預測。這有助于提前了解發電情況，優化調度和運營管理。（2）區域內分布式能源發電預測?；诖髷祿治?，對區域內分布式能源的發展趨勢進行預測，包括分布式光伏、風電、儲能等。這有助于合理規劃能源布局，提高能源利用效率。（3）電負荷監測與預測。實時監測互聯網設備的電負荷情況，包括負荷的分布、變化趨勢等。通過數據分析，可以預測未來的用電需求，優化電力調度，提高供電可靠性。（4）冷負荷監測和預測。依照區域的實際情況，利用制冷設備對運行設備降溫問題，并預測短期、中期和長期的冷負荷需求，從而為實現數據中心冷熱負荷靈活優化提供數據幫助[8]。

第二，區域源網荷儲優化調度。依照數據規劃和可以調度的資源，從而實現對整個過程的分析，達到源網荷儲一體化優化調度控制，實現系統整體效益最優。（1）綠色電力交易方式下的多能經濟調度。依照綠色電力市場交易要求，減少大數據對成本的使用，制定數據中心功率調節、冷設備調節和新能源儲能設備充放電調節的源網荷儲一體化調度運營優化策略。（2）電網第三方輔助服務。針對數據中心可以調節的空調設備、互聯網設備等，依照為市場服務的價格和負荷運行研究結果，最大限度地為市場收益服務，減少大數據區域內的成本投入，智能化地提出數據中心互聯網設備的用能功率調節、冷熱設備用能功率調節、新能源場站側以及大數據區域側儲能設備充放電調節在內的源網荷儲一體化輔助服務市場調度運營優化措施。（3）數據任務以及設備用電負荷需求映射優化調度?；谟脩粲秒娯摵蓴祿蛯崟r電力供需情況，智能化運營監管平臺可提供優化用電負荷需求調度的解決方案。通過對不同時段的成本和供需情況的智能分析，平臺可為用戶提供更為經濟的用電策略，同時幫助電力企業實現更為合理的電力調度。（4）算力任務與冷負荷需求映射優化調度。依照氣溫、氣象和互聯網設備功耗信息，反映到設備冷負荷需求，進一步優化數據中心冷熱設備調節方案，設計出冷熱設備主動跟隨互聯網計算，并實現動態調節的方案。

第三，綠電電力代交易。依照歷史和目前情況，對未來發展加以分析，綜合了解電力市場交易、風電儲節點電價與負荷市場購電電價等具體信息，從而實現實時監測與評估，動態地分析源荷雙方綠色電力中長期交易執行情況，同時掌握其中的成本偏差和違約考核風險；依照源網荷儲的實際情況以及調節能力，實現智能化決策，并提出源網荷儲一體化調度運營優化策略，涉及數據中心IT用能功率調節、冷熱設備用能功率調節、新能源場站側與儲能設備充放電調節。平臺可以針對性地實現對交易與用戶的統一管理，從而積極地發布信息、管理客戶、預測電量、管理交易和管理結算等相關功能[9]。

第四，能效管理。針對整個區域內的電能利用效率進行動態管控，并掌握風能和碳排放等相關指標，將其作為區域內的運營與考核標準，從而實現區域內電能的合理使用。監測能耗主要涉及碳排放監測和能耗、評估能耗與碳審計等。相比于傳統能耗監測來說，數據中心更加重視電能和水利用率的應用，并將其作為數據中心考核標準。

第五，運營管理。數據中心綜合運營監管平臺作為區域平臺中的組成，其運營管理和傳統區域平臺相似，涉及管理設備、智能運維和計量能源等相關功能。

4.3.2 新能源大數據智能化運營監管平臺應用案例分析

以某新能源企業為例。該企業所設計的以大數據為依托的數字智能化新能源場站運營監管一體化平臺投入使用后，已經實現了上萬臺發電機組的接入，完成了上百萬千瓦的發電量目標，所建立的監控點高達六百多萬個，日常處理數據接近三百億條，已經成為行業內頂尖的工業IT系統。如今，該平臺能夠對很多項目開展全面診斷、系統優化與專家分析，并生成專業報告。該企業的某個項目，利用該平臺的智能分析功能診斷出了該項目的發電量損失與模型偏差，經過系統優化分析后，獲得了安全防護以及提質增效等維度的建議。綜合建議，以平價上網電價計算，該新能源企業的一個新能源場站年發電效益就能夠增加1 000萬元，如果將這一平臺運用到企業的所有新能源場站中，預測所獲得的發電效益接近百億元[10]。

該企業的另一個項目，針對該項目開展前期、系統工程以及投入生產等階段，通過系統優化平臺分析了風能資源、設備穩定性與發電性能等多維度的發電量，并出具了優化方案。該新能源發電場項目存在一定問題，但其提質增效的空間較大。第一，場站存在較高的降容損失。通過分析系統平臺能看出，場站存在著污染葉片、設備振動與高溫等情況，在處理設備、優化數據后，得到很好的效果。第二，場站機組功率曲線極不統一，功率分散點較寬。在優化空氣密度、升級控制參數后，也實現了提質增效的目標。

5 結論

新能源大數據平臺的設計與建設研究能夠滿足能源結構轉型升級以及數字變革的融合發展趨勢，能夠推動新能源信息的深度融合。依托技術平臺和安全監督管理機制，企業能夠實現多主體之間的數據安全合規、共享流通的新型基礎設施，帶動區域新能源產業數字化發展與高質量發展，從而促進國家經濟的迅猛增長。大數據所具有的功能、涉及的技術有很多，國家也為此頒布了很多政策，新能源產業在數字智能化運營監控領域取得了很多成就，提高了新能源精細化運營監管水平，促進了新能源更好地服務于城市建設和發展。然而新能源應用領域依舊有很大的上升空間，需要廣大研究人員繼續為之努力，從而更好地促進新能源發電產業發展。