【泛在物联网】Intel数字能源网络：物联网如何应用在智能电网中

 

从根本上说，智能电网是一种通过数字化控制、监控和通信能力增强的发电、输电和配电网络。除了提供实时、双向的电力流之外，智能电网还支持自动化的双向信息流。为了给现有基础架构增加智能特性，需要战略性部署新的数字设备和装置，这种新的数字设备层能够将其称为‘能耗互联网’。并从设备中提取有价值、切实可用的数据进行分析。物联网的真正价值在于它能够使无关联的现有基础架构中的数据发挥价值，收集关于电力供应链每个环节的数据后，系统运营商可以使用强大的分析、仿真模型和假设场景更准确地预测从电网状态到天气条件的各种因素对其产生的影响。
 

与负荷预测分析相关的可能性和从被动运营到主动运营的转变是智能电网最典型、最重要的特性之一。它可帮助电力公司和电网系统运营商：

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 降低资本支出。通过智能电网，可更准确地匹配整个电网的供应和需求。公用事业企业可以通过负荷预测减少不必要的发电容量，满足高峰需求，并确保最高效的分配方案，从而最大限度降低传输成本并获取运营的最优解。
 

 管理需求。借助对消费模式的精细了解和更精确的预测能力，企业可以实施更多的节能计划，包括需求响应、时段使用费和动态定价。这可帮助平衡供需，最大限度减少过度配置基本负载或峰值负载所导致的浪费。
 

提高可再生能力。能源结构中可纳入更多的陆上和海上可再生能源发电。公用事业企业能够更有效地响应大规模可再生能源的间歇性问题和较小规模的分布式发电，同时仍确保供应安全。
 

 降低维护成本。通过数据监控各种发电、输电和配电资产的活动可帮助企业执行远程故障诊断，最大限度减少现场访问，提高预测维护能力，从而更高效地提供技术支持，使工程团队专注于专业领域。 本文@内/容/来/自:中-国-碳^排-放-交易&*网-tan pai fang . com
 

增强客户参与。由于在放开管制的市场中竞争，并满足特定监管市场的节能目标，电力企业可以利用洞察来准确地了解客户的使用模式，从而提供更有针对性、更有竞争力的产品和服务。

近些年来，机器学习的方法论也在积极的参与到负荷预测之中，详情可参见【deep风电预测文章】（链接）

 

技术路线

 

随着电网从模拟向数字转变，几乎每一个设备和设备部件都需要内置安全且互联的智能特性。此外，还需要对支持性的云和网络基础架构进行增强，以保护数据，管理设备并执行数据分析。