大数据技术下智慧能源应用分析

张建泓

150303200107012015   内蒙古

摘要：当前人们已经处于信息时代，相关信息技术使得能源利用的效率提高。本文通过分析大数据技术下智能能源的应用形式，希望可以借助大数据技术和其他先进技术手段，提高对智慧能源的利用效果，同时也能够解决当前时代的能源短缺危机，促进人类社会的长远发展。

关键词：大数据技术；智慧能源；应用分析

当前人们已经通过利用大数据技术构建智慧能源管理系统，实现对智慧能源的调度和高效使用。大数据和智慧能源体系在具体结合的过程当中也改变了人们的生活和生产方式，使能源的利用有了更多的渠道和方向。对这些管理系统和技术应用手段进行调整与优化，可以进一步促进智慧能源结构的发展，也可以提高人们的资源利用效果。

一、智慧能源的内涵与特征

智慧能源是指借助现代通信和网络技术为基础的一种友好型能源发展模式，智慧能源是互联网产业、通信产业、能源产业等的多元融合生产模式，它可以涵盖传统的化石能源生产工作、随机波动的新能源安全并网工作等。在智慧能源结构下，能源的生产、传输、转换、消费等等环节都发生了变化。智慧能源所带动的周边产业和相关技术体系以及政策机制处于协调发展的状态，智慧能源有着鲜明的特点，它在网络结构上实现了广泛互联，在管理系统上实现了高度智能化，在资源利用方面有着清洁低碳的特点，同时它还可以在生产、传输、消费等多环节中实现精细化的管理。智慧能源在资源应用中需要借助诸如大数据技术、云计算技术、区块链技术等先进技术模式，实现生产管理的多能协同调度。借助大数据技术还能对管理系统进行实时的分析以及状态的预警，它可以保证不同主体间的信息互通，它需要依托互联网、大数据等技术体系实现广泛互联，让资源的优化配置实现最大化。同时，它与相关现代信息技术的融合应用，可以充分发挥横向电热水器多能互补等技术特性，实现可再生资源的安全生产和远距离运输，在资源应用的过程中智慧能源结构不至于对周围的环境产生较大的污染，具备环境友好型特点，所以高效应用智慧能源生产模式可以促进能源电力行业等的清洁低碳转型。

二、大数据概述以及其与智慧能源的关系

“大数据”从字面含义上简单理解可以解释为庞大的数据量，它是一种新型的数据处理模式，这种处理方法可以对数据内容进行具体的划分和合理的应用，所以被称之为大数据技术，大数据技术可以对信息员进行高效处理。当前信息时代中的技术发展速度极快，各行各业中的数据信息变得越来越多，其中也包含一些对行业发展有着关键性作用的数据内容以及一些庞杂的干扰信息，所以在信息管理的过程中，急需借助一种高效的数据处理模式，把握关键信息内容，促进生产建设的发展。借助大数据技术可以实现对信息的高效整合，从而改善人们的生产方式和信息资源应用模式。大数据技术与智慧能源有着不可分割的关联。首先，能源在发展的过程当中需要借助大数据技术进行资源的开发。大数据技术可以与互联网等系统联合应用，作用于数据信息的统计、分配、传输等方面。大数据技术可以构建更加智能化的智慧能源管理系统，从而在数据收集、整合、应用中发挥关键性的作用。大数据技术也能够使智慧能源得到合理的应用，在智慧能源管理体系构建中，也能提升整个系统的管理效率。

三、大数据技术下智慧能源应用

3.1构建智慧能源管理系统

当前，大数据在智慧能源系统中的应用步入了正轨，它可以通过构建智慧能源管理平台，实现对资源的综合调度和高效应用，确保智慧能源能够落实于各行各业中，真正得以充分应用。在能源发展模式方面，大数据可以与智慧能源有效结合，构建大数据智慧能源管理系统，从而在资源分配过程中，进行数据信息的记录，了解总体的成本消耗量。这种管理模式比起传统单一的能量控制和资源登记模式更具效率。在消费模式的创新方面，以大数据为依托的智慧能源管理系统能够根据人们或者行业的需求，合理调度资源，实现资源的高效分配。同时，它也更加注重用户的体验，可以根据用户的反馈完善价格机制，从而适应市场发展需求。在能源供需互动方面，它可以通过对价格的调整，对资源的有效调度，实现能源供需互动。管理系统还可通过内部的检测了解技术漏洞，进行技术的修复，使大数据技术得到充分的应用。

3.2进行能源设施的全寿命周期管理

能源设施包含在能源供给过程中的各种设备，如变压器、断路器、热泵、风机、储能设备等等。借助大数据技术，可以在能源设施的管理方面，实现全生命周期的管控。大数据技术可以对设备的运行状态进行检测，它可以记录设备台账在内的结构化数据，根据数据情况制定设备维修管理的方案，从而了解设备的实际使用情况，同时也能提高设备的使用效能，也能够实现在设备的全生命周期内进行有效管理。大数据技术还能对设备进行状态评价，它可以以健康因子作为评价衡量的标准，进行设备健康诊断。相关技术人员可以借助专家系统、支持向量机等方式对数据信息进行管控，以此了解设备的故障问题，获知潜在性故障，后续也可进行相应的处理

[1]。

3.3进行可再生能源的出力预测

大数据技术可以实现对可再生资源的出力预测，它实现预测的方式主要有三种。第一，对风电和光伏出力的物理环境参数进行分析，物理环境参数包含温度、光照、风速等内容。系统可以根据大数据技术采集到的数据信息，构建预测模型。第二，对历史时间序列进行分析，这些历史时间序列可以在大数据技术的应用之下展现出极强的规律性，继而构建出最终科学合理的预测模型。第三，训练型的预测。在具体的预测过程中，还需借助人工神经网络、模糊理论等方式，以大数据技术作为依托，完成数据的实时采集和分析工作，最终也能得到相应的预测结果。

3.4实现水电生产信息化

在水电生产方面，可以借助大数据技术进行生产调度。相关从业者需要利用气象、泥沙、机械等结构，实现对数据信息的监测，从而满足防洪、抗旱等的需求。在具体的技术应用中，需要建立遥测站，对入库流量、水头、压差等等进行监测和分析。技术人员还需借助雷达观测模式，对灾害性天气进行预测，水电站机组和相关设备的运行状态往往也决定了资源利用的效能。所以相关技术人员可以采集上述信息，利用运动神经系统等构建三维立体模型。大数据技术此时可以与GIS技术、BIM技术等联合应用，从而在智慧能源利用模型的构建方面发挥作用。相关技术体系还能够形成相应的指令，或者进行故障预警，以满足水电生产建设和能源调度的需求[2]。

3.5构建智慧城市

大数据技术还能辅助智慧城市的构建，能源大数据的社会属性非常丰富，它可以渗透于各行各业当中。能源大数据可以辅助智慧城市构建的决策，促进绿色生态产业的发展。有关从业者可以根据能源需求变化、根据不同地区的经济发展情况，在智慧城市构建时展开科学决策。大数据技术可以作用于对相关地区用电总量和地区能源消耗情况的分析方面，以此了解产业结构的变化和经济发展的状况，后续在智慧城市构建中也能够发挥相应的作用，可以实现对产业结构的调整、资源的有效整合。在环境保护方面，相关人员也可借助大数据技术，记录能源的消耗情况，污染物的排放情况，绿化分布情况，从而在城市构建中实现可持续发展的目标。

结束语：

综上所述，大数据技术下的智慧能源应用可以实现对数据信息的高效整合，相关从业者可以构建智慧能源管理系统，实现对能源设备的全生命周期管理，对可再生资源的处理预测，对水电等行业生产的信息化管控。同时还能构建智慧城市，以实现人类的可持续发展目标。

参考文献：

[1] 丁健民,杨建,岳云力,李宗英,赵云灏.冀北区域综合能源服务发展策略[J].中国电力企业管理,2019(01):48-50.

[2] 封红丽.国内综合能源服务发展现状调研及发展建议[J].电器工业,2019(02):18-28.