试论基于用户数据深度挖掘的综合能源服务关键问题

曹玮

（广州供电局有限公司广东省广州市510620）

摘要：现阶段我国正处于能源产业结构调整的关键时期，传统能源产业之间的供需界限因能源互联网的提出被打破，综合能源服务也因此成为业界关注焦点。基于此，本文将简单介绍基于用户数据深度挖掘的综合能源服务路径，并深入探讨综合能源服务平台的构建，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。

关键词：用户数据；深度挖掘；综合能源服务

在新电改的形势下，各电力企业均在寻求企业的转型，探索和发展综合能源服务，并在探索和实践的过程中发展出一系列的综合能源服务产业链，例如综合能源大数据产业链、智能园区产业链、智慧小区产业链等等。为进一步推进电力企业的综合能源服务探索，正是本文围绕基于用户数据深度挖掘的综合能源服务关键问题开展具体研究的原因所在。

1.基于用户数据深度挖掘的综合能源服务路径

1.1用户供用能数据多维分析技术

为提供更为全面、实用、科学的综合能源服务，必须解决多领域能源大数据的采集和融合、用户侧海量数据分类及挖掘、多类型用户个体/群体供用能特征总结等问题，基于这类问题针对性应用用户供用能数据多维分析技术，电力企业的综合能源服务水平即可实现长足提升，具体的问题解决思路如下：（1）共享集成架构。通过多维度、跨系统、海量数据的互联互通，即可满足多领域能源大数据的采集与融合需要。在具体实践中，可采用IES信息通信架构并结合能源互联需求，并按照“能源→互联网→信息通信系统→信息能源系统”流程构建通信信息交互体系，其中的能源由调度控制技术、能源系统仿真技术、能源通信技术、新能源接入技术组成，互联网由云存储、云共享、信息通信、物联网组成，信息通信系统由控制层、认知层、网络层、感知层组成，信息能源系统由能源分析、能源存储、能源传输、能源生产组成。通过动态优化能源传输路径、实现网络中的能源互联共享、优化能源管理，即可为综合能源服务的提供奠定坚实基础。（2）用户侧海量数据分类及挖掘。综合能源服务涉及不同领域的海量数据，如能源供给、能源生产、能源存储等，为实现对这类数据的高效率、有效性利用，需针对性开展用户侧海量数据分类。具体分类可围绕各类交通能耗、多类型分散式或集中式储能接入、分布式能源协同、综合能源利用四部分展开；考虑到设备性能、软件故障、信号干扰等因素影响，用户供用能数据很容易出现失真或采集不全面问题，因此需采用数据挖掘算法针对性进行数据的清洗、修正及筛选，这一过程需灵活运用各类分析挖掘等技术，由此快速发现大数据价值。（3）多类型用户个体/群体供用能特征总结。考虑到用户侧样本数量、特征向量维数均较多，单一的数据方法往往难以取得理想效果，因此负荷特性分析需针对性选择适合高维度、大样本的挖掘算法，该算法需综合权衡响应维度、类属维度、时间维度影响，并综合采用数据挖掘、模糊处理、聚类等方法，以此逐步建立供用能聚合特征模型，该模型需基于用户群体建设，并重点围绕供用能特征分析技术开展研究，并满足用户个体/群体的数据信息共享需要[1]。

1.2用户智慧用能策略

为满足电力企业综合能源服务探索需要，用户智慧用能策略也应得到重点关注，具体策略如下：（1）多能流智能配置与调控策略。电力负荷综合优化调度存在较高难度，因此电力企业可针对性建立区域调度中心，并探索用能大数据信息服务，通过互联互通的加强，不同能源利用过程中产生的供需不平衡状态可得到较好化解，系统可靠性提升、综合能源高效利用也能够由此实现。结合综合能源系统特点，需针对性开展多能流状态估计，并结合区域特征等外部条件，解决多类能源损耗最低等问题，最终针对性开展设备综合用能诊断。（2）风险分析。综合能源服务存在的安全风险必须得到重视，主要包括数据安全和物理安全，前者需重点关注耦合信息节点受到的攻击，错误信息来源的辨识可采用多能流混合系统状态估计的方式；物理安全则需要关注系统级联事故风险，这类风险多源于强耦合的综合能源系统，这类风险的分析和控制需围绕结构、技术、设备三方面风险角度展开。（3）量身定制服务。为满足不同主体、不同利益诉求用户需求，电力企业可以采用量身定制服务，以满足不同用户的个性化服务需要，针对性提供个性化服务模式属于其中关键。通过深度挖掘用户生产情况、用能情况、资产信息，针对性为其设计基础综合能源服务套餐，如应急能源服务、单项能源服务、电能质量治理服务等。基于基础综合能源套餐，电力企业还可以继续深入探索更加全方位、便捷的综合能源服务，如供水、供热、供电、公共交通等。

2.综合能源服务平台的构建

2.1数据增值服务业务

结合近年来电力企业的综合能源服务探索，在基于综合能源服务的数据增值服务业务实践中，分布式能源、绿色交通、综合能源需求响应、以及各类数据增值服务业务均需要得到重点关注。如其中的综合能源需求响应需结合控制手段和价格机制，激励用户实现空间和时间上的用能需求合理分配，图1为需求响应技术示意图。结合图1，可通过针对性建立客户用能监控分析平台实现客户用能优化，相关服务水平也能够同时实现长足提升[2]。

图1需求响应技术示意图

2.2平台构建

为进一步提升综合能源服务水平，电力企业需要针对性建设由信息数据平台与价值实现平台组成的综合能源服务应用平台。信息数据平台主要由安全通信、数据集成、用能计量、数据传感四部分组成，以此负责提供不同类型的大数据服务；价值实现平台由能量优化管理系统、多类型能源交易及增值服务平台三部分组成，以此实现自动优化控制负荷、合理应用区块链等新型技术，即可最终基于绿色交通、分布式电源等需求针对性提供各类综合能源服务，电力企业的长期可持续发展可由此获得有力支持。

结论：综上所述，基于用户数据深度挖掘的综合能源服务需关注多方面因素影响。在此基础上，本文涉及的用户供用能数据多维分析技术、用户智慧用能策略、数据增值服务业务、平台构建等内容，则提供了可行性较高的服务实现路径。为进一步提高综合能源服务水平，技术、运营、政策等层面的协调必须得到重点关注。

参考文献：

[1]汤芳.“物联网+”推动综合能源服务新变革[J].能源,2019(04):88-90.

[2]陈小黎,陈庆鸿.能源变革时代电网企业综合能源服务商业模式设计[J].经济研究导刊,2019(08):173-175.