除了数字化,新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。
其实,对能源行业而言“平衡”无处不在:在生产领域,追求的是投入的物料(原料、燃料)与产出物(电能、成品油)的平衡;在网络运行领域,追求的是输入的能源与输出负荷的平衡(对电网来说,就是电力电量平衡)。可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态,也是系统运行的目标。当条件发生变化时,能源系统就会优化或劣化,直到系统被手动或自动调整适应新的条件,达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置,使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。 碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石。关于数据采集系统
算法+数据,助力新型电力系统的平衡与优化
从新型电力系统的特征看,要想实现电源结构向新能源转变、输电网向可调节负荷能源互联网转变、负荷特性向柔性和生产消费兼具性转变、运行特性向更加智能的平衡与协同优化方式转变,**依靠传统的能源技术是不可能的,必须引入数字技术,通过传统能源技术与数字技术的融合,实现能源系统的整体数字化转型。数字化是对传统信息化技术和工业技术(对能源行业而言,就是能源生产和运行技术)的发展、融合与创新。 大数据采集价格现代化医院能源数据采集方案。
能源计量
是综合能源管理中的重要手段。就像我们去健身,会先要测一组体脂等身体数据,教练通过这些身体数据来设计合理的健身方案。而能源计量也是如此,先从电、水、气、热数据的采集,走到大数据分析、数智化运营、云边端协同的能源管理服务平台。
对于数据采集来说,电水气计量已经相对成熟。“虽然“冷”与水、电、气在市场经济社会中具有相同的商品属性,但在计量方面,要比早已进入市场并取得成功的水、电、气的计量收费复杂和困难。”那接下来我们就看一下供热冷计量。
应该考虑在用能侧发展电气化,逐步实现在交通、餐饮、家庭等领域的电能替代。当然,电能替代应该与生产侧的非化石能源替代步调保持一致,在能源生产结构没有根本改变的情况下,用能侧的电能替代不能真正起到降低碳排放的作用。再来看节能。限于我国的资源禀赋现状,无论是降低火电比重,还是提高生态碳汇能力,在现实经济环境下都难度较大,因此通过采取节能措施,降低能源消耗,降低能耗强度,从而降低碳排放强度,就成为实现碳达峰碳中和目标的另一个关键。能源需求侧管理的简要沿革.
能源数字化应抓好数据治理
数据治理(DataGovernance)是组织中涉及数据使用的一整套管理行为,由企业数据治理部门发起并推行,是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
不同的组织对数据治理有不同的定义,我国对数据治理的定义源于***在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门,加强数据标准化、元数据和主数据管理工作,定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集,建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设,创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模,深入挖掘数据价值,提升数据洞察能力”。 能源需求侧管理的外在条件.电力数据采集
“双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证。关于数据采集系统
当下,能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面,通常分为以下三种流派
首先,分析域数据治理,也称“元数据治理”。其以元数据,目标是理顺数据分析建模过程,提高数据质量,为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”,即我是谁?我在哪里?我从哪里来?我往何处去?
第二,事务域数据治理,也称“主数据治理”。其以主数据,目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅,提高数据质量,降低业务风险。
第三,数据质量驱动的数据治理,即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据,针对其技术一致性、完整性等质量特性,以及业务上的准确性、标准化、等质量特性,进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。 关于数据采集系统
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