摘要：能源互联网的出现为电力大数据带来了一些机遇与挑战，针对国家电网公司内外部生产、经营、服务过程中产生的各类需求，基于数据从产生到价值创造的全生命周期提出一种数据应用架构，并对数据价值挖掘方向进行分类。旨在为能源互联网背景下的电力大数据价值变现提供思路。
在二次工业革命后，化石能源成为传统能源消费的主要渠道。化石能源作为一次能源，具备不可再生的特点，逐步导致能源危机深化。在全球经济发展中，化石能源过度消费导致碳排放量日益增加，致使引发全球环境危机，亟须由传统能源向新能源转变。信息技术不断发展，为缓解能源危机及环境危机，通过将信息、能源、技术三者融会贯通，形成能源互联网体系架构。从2004年起，国内外学者针对能源互联网的概念展开了多项研究。杰里米•里夫金提出，能源互联网应具备①以可再生能源为主要一次能源；②支持超大规模分布式发电系统与分布式储能系统接入；③基于互联网技术实现广域能源共享；④支持交通系统由燃油汽车向电动汽车转变的特点。即以可再生资源为主，利用互联网技术，在广域分布式发电、储能系统间进行能源流转，实现能源消费方式由传统能源向新能源过渡。查亚兵认为能源互联网是基于分布式可再生能源及分布式并网，包含发电、储能、负载设备，具备随机性、动态性特征，贯通信息、技术、能量的多层级耦合系统。董朝阳认为能源互联网是围绕电力系统，基于分布式可再生能源，依托互联网及各类信息技术，联通各类系统紧密耦合产生的复杂多网流系统。由以上研究可见，能源互联网与电力行业发展密切相关。结合国家电网公司对能源互联网定义，本文提出能源互联网，行业曲线linkindustryDOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2022.06.047可替代度影响力可实现度行业关联度真实度是以电能为核心，通过互联网技术联通各类分布式能源系统，基于先进前沿的“大云物移智链”信息通信技术及能源互联网技术手段，实现可再生能源在智能电网平台的接入、储能、管理及充分利用，形成清洁互通的能源网络。电力大数据具有大数据多源、异构、准确、实时的特点及能源数据因果性、监测性、时空性、控制性的特征。能源互联网的出现为电力大数据带来了一些机遇与挑战，电力大数据的核心价值是通过对海量数据的采集、集成、存储、分析、计算、展示等方式促使数据完成由“数据—>信息—知识—>应用”的转变，由数据创造价值。面对当前能源消费形式，针对国家电网公司内外部生产、经营、服务过程中产生的各类需求，进一步开展基于能源互联网建设下的电力大数据价值挖掘，基于数据从产生到价值创造的全生命周期提出一种数据应用架构，并对数据价值挖掘方向进行分类。旨在为能源互联网背景下的电力大数据价值变现提供思路。
1.数据应用架构
电力大数据应用通过对数据进行采集、集成、存储、分析、计算、展示等流程进行加工处理，从数据中提炼有效信息，针对不同价值对象服务需求提供辅助决策，实现价值变现。因此基于智能电网平台，根据能源互联网背景下的电力大数据的特征，使用数据集成、分析等各类技术，构建数据应用架构。数据应用架构包含数据源层、数据管理层、数据应用层、应用展示层。数据源层。数据源层汇聚内外部包括能源、环境、企业管理、宏观经济等多个维度的动/静态数据。涉及的数据类型包括由二维表结构来逻辑表达信息的结构化数据；除结构化数据外，字段可变的非结构化数据；通过自动采集和人工采集方式使用采集装置收集的采集量测数据等。为数据应用的进一步构建奠定数据基础。数据管理层。数据管理层通过传输链路汇聚数据源层的数据。通过监测技术对传感器、通信链路、应用系统、变电设备及电网线路五个维度开展监测。通过电网调度、配网自动化等手段对数据进行控制。基于国家电网公司公共数据模型（StateGrid-CommonInformationModel，SG-CIM）为基础建立模型标准，对数据进行标准化处理并统一纳管。通过数据、技术、业务中台提炼共性需求，为数据应用进一步构建提供便利。数据应用层。数据应用层使用数据源层汇聚的内外数据，参照国家电网公司各网省、企事业单位优秀典型案例，通过数据管理层提炼的数据模型、业务服务，采用先进的人工智能、区块链技术、机器学习算法，通过内存计算、流计算、批处理、流批一体等计算引擎，基于内外部提供的各类产品开发工具制作数据应用。应用展示层。数据展示层将制作完毕的数据应用成果进行展示。通过数据应用图表化、可视化、动画化的展现形式，从全面性、多维性、互动性、美观性的展现角度出发。通过对数据价值的可视化展示，更直观地实现了用户与数据之间的贯通，通过企业内外部人员对产品的应用，实现能源互联网背景下的电力大数据价值变现。
2.数据价值挖掘
数据应用架构归纳电力大数据从产生至应用的各流程节点所属层级的主要功能及技术方法。为推进电力大数据数据价值变现，需基于数据应用架构进一步对数据进行价值挖掘。电力大数据的获取从来源可以划分为电网企业内部数据及电网企业外部数据。电力大数据价值挖掘方向对应的可以区分为企业内部价值及企业外部价值。
2.1企业内部价值方向
电网企业内部价值可划分为企业管理、电网运行两个方面。企业管理方面。电网企业信息系统覆盖各类业务。通过对各领域业务流程梳理及生产运营数据汇聚，梳理企业管理过程中产生的预期需求及实际需求。使用数字化、人工智能等先进技术手段，针对人资、财务、物资、规划等管理方向，开展数据分析，实现资源配置优化、提升企业运营效率，并辅助企业决策。电网运行方面。电网企业生产运行过程中产生体量庞大、种类繁多、覆盖范围广的数据。在电网运行数据流转的全生命周期，使用数字化技术手段，针对提升电网运行效率、保障电网运行安全、促进设备管理精益等方面，进行数据分析，并提供决策依据。
2.2企业外部价值方向
电网企业外部价值分为客户服务、社会生态效益两个方面。客户服务方面。电网企业具备营销、财务等各类业务功能向电力客户提供服务。通过对客户产生的各类能源数据的归集与分析，使用先进数字化技术手段不断更新、迭代现有算法，在预测客户需求、精准提供服务，缩短响应时长、精简流程环节等方面创造价值。社会生态效益方面。电网企业通过对电网企业内部数据及电网企业外部数据的归集。面向政府企业、人民群众、生态环境，通过先进技术，进行数据分析，针对国民经济发展、社会民生服务、清洁能源发展等方面，提供经济形式预测、疫情势态分布、清洁能源效纳等服务。
3.小结
在能源互联网背景下，充分利用以电力大数据为主的能源大数据价值，有利于促进能源数据共享、共用、共创，助力中国新型电力系统转型。为推进能源互联网建设下的电力大数据价值挖掘，本文基于数据从产生到价值创造的全生命周期提出一种数据应用架构，并对数据价值挖掘方向进行分类。后续将进一步研究数据挖掘技术，拓宽数据价值分类，细化应用构建流程，拓宽服务领域，利用电力大数据为国家、社会、居民创造更广、更深的价值。
作者：曹源 陈淑婷 胡新苗 明涛 迪丽达尔•阿力木 单位：国网新疆电力有限公司 信息通信公司 新疆维吾尔自治区能源互联网大数据实验室
