张书盈:依托泛在电力物联网 可实现可再生能源精细化预测

上海交通大学电子信息与电气工程学院:严正 张书盈

今年,国家电网有限公司提出推动电网与互联网深度融合,着力构建能源互联网,并全面部署泛在电力物联网建设。

随着5G技术商用化,更高的通信传输速率和稳定的通信传输质量将助推物联网良性发展。能源互联网关键技术的突破、海量数据采集和分析将带来更优质的能源管理方案。泛在电力物联网将成为电力行业中物联网的具体落地形式。

泛在电力物联网具有很强的交互性和开放性。把电网作为枢纽,实现电网状态全息感知、用户及设备数据泛在连接、信息开放共享、“两网”深度融合互通,形成能源信息数据共享生态圈,是国家电网公司朝世界一流能源互联网企业迈进的重要里程碑。

泛在电力物联网在电力系统中具有广泛的应用空间和很高的应用价值。具体应用场景包括:实时泛在采集电网运行数据,结合系统运行状态估计技术,实现源荷精细化预测及协调控制,合理制订发电和调度计划;根据用户数据,挖掘需求侧响应能力,引导负荷调整;针对可再生能源发电建立历史数据库,搭建数据驱动的预测模型,促进跨区域统筹优化调度,提升可再生能源消纳水平;建立泛在电力市场,推进可再生能源市场化交易。

根据国家能源局发布的数据,2018年,全年光伏发电新增装机4426万千瓦,其中,分布式光伏新增2096万千瓦。分布式光伏项目由于数量庞大、单个体量小、布局分散,统计管理时部分数据获取延迟,电网侧无法对其出力情况进行实时有效监测。借泛在电力物联网迅速发展的契机,研究分布式可再生能源的数据采集及分析预测技术,加强对分布式可再生能源特性的掌控能力,对保证系统的安全稳定运行具有重要意义。

建立泛在电力物联网专用网,实现配用电业务终端与系统间的信息交互。配用电业务终端同电力骨干通信网络的连接,能实现业务承载和信息传送功能。

结合光伏云服务,填补低压分布式可再生能源量测数据的空缺。在传统物联网自我标识、信息感知和智能处理的基础上,通过低成本、高可靠性的采集和通信技术,加强设备和人员的泛连接,使大量分布式可再生能源终端的信息采集成为可能。

构建分布式可再生能源预测框架,确保实时预测的计算效率。采用云计算、大数据等技术,可预估不可观测区域分布式可再生能源发电容量;结合深度学习等具有处理海量数据能力的算法,充分利用泛在电力物联网采集的广泛、实时、高密度数据,可挖掘可再生能源发电的波动特性和关键影响因素,提高预测精度。

制订电力系统多源互动实时调度策略,实现“站-线-变-户”智能协调。电网侧可利用大数据分析用户行为,引导用户主动消纳可再生能源。在保证系统安全运行和满足受端地区用电需求的前提下,研究可再生能源跨区域优化调度策略,有利于提高输电线路运行效率。

提供综合能源数据类增值服务,打造泛在电力物联网产业生态圈。整合各类电力、气象泛在数据,提取关键特征、信息与各类能源产业链企业共享,会产生可观的经济与社会效益。

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张书盈:依托泛在电力物联网 可实现可再生能源精细化预测

发布时间:2019-04-12   来源:电力网

上海交通大学电子信息与电气工程学院:严正 张书盈

今年,国家电网有限公司提出推动电网与互联网深度融合,着力构建能源互联网,并全面部署泛在电力物联网建设。

随着5G技术商用化,更高的通信传输速率和稳定的通信传输质量将助推物联网良性发展。能源互联网关键技术的突破、海量数据采集和分析将带来更优质的能源管理方案。泛在电力物联网将成为电力行业中物联网的具体落地形式。

泛在电力物联网具有很强的交互性和开放性。把电网作为枢纽,实现电网状态全息感知、用户及设备数据泛在连接、信息开放共享、“两网”深度融合互通,形成能源信息数据共享生态圈,是国家电网公司朝世界一流能源互联网企业迈进的重要里程碑。

泛在电力物联网在电力系统中具有广泛的应用空间和很高的应用价值。具体应用场景包括:实时泛在采集电网运行数据,结合系统运行状态估计技术,实现源荷精细化预测及协调控制,合理制订发电和调度计划;根据用户数据,挖掘需求侧响应能力,引导负荷调整;针对可再生能源发电建立历史数据库,搭建数据驱动的预测模型,促进跨区域统筹优化调度,提升可再生能源消纳水平;建立泛在电力市场,推进可再生能源市场化交易。

根据国家能源局发布的数据,2018年,全年光伏发电新增装机4426万千瓦,其中,分布式光伏新增2096万千瓦。分布式光伏项目由于数量庞大、单个体量小、布局分散,统计管理时部分数据获取延迟,电网侧无法对其出力情况进行实时有效监测。借泛在电力物联网迅速发展的契机,研究分布式可再生能源的数据采集及分析预测技术,加强对分布式可再生能源特性的掌控能力,对保证系统的安全稳定运行具有重要意义。

建立泛在电力物联网专用网,实现配用电业务终端与系统间的信息交互。配用电业务终端同电力骨干通信网络的连接,能实现业务承载和信息传送功能。

结合光伏云服务,填补低压分布式可再生能源量测数据的空缺。在传统物联网自我标识、信息感知和智能处理的基础上,通过低成本、高可靠性的采集和通信技术,加强设备和人员的泛连接,使大量分布式可再生能源终端的信息采集成为可能。

构建分布式可再生能源预测框架,确保实时预测的计算效率。采用云计算、大数据等技术,可预估不可观测区域分布式可再生能源发电容量;结合深度学习等具有处理海量数据能力的算法,充分利用泛在电力物联网采集的广泛、实时、高密度数据,可挖掘可再生能源发电的波动特性和关键影响因素,提高预测精度。

制订电力系统多源互动实时调度策略,实现“站-线-变-户”智能协调。电网侧可利用大数据分析用户行为,引导用户主动消纳可再生能源。在保证系统安全运行和满足受端地区用电需求的前提下,研究可再生能源跨区域优化调度策略,有利于提高输电线路运行效率。

提供综合能源数据类增值服务,打造泛在电力物联网产业生态圈。整合各类电力、气象泛在数据,提取关键特征、信息与各类能源产业链企业共享,会产生可观的经济与社会效益。

      关键词:电力, 泛在电力物联网


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