物联网、云计算与大数据的融合优化

信息系统是能源互联网的神经网络，其技术水平和设施建设状况决定着能源互联网的智能化程度。从“可操作的、易建设的”能源互联网架构出发，考虑近期（如5～10年内）能源互联网系统的设计和建设，目标是信息化的、智能化的、互联化的，那么，目前的信息技术已完全可以支撑，能源互联网信息系统要做的是在已有的互联网数据中心（internet data center，IDC）技术、通信技术、大数据技术、物联网技术、传感网技术和嵌入式信息设备的基础上进行集成应用开发，已基本没有需要核心突破的底层技术制约。从长远来看，能源互联网最终要达到能量信息设施一体化的层面，需要突破的底层技术很多，且非常前沿。

1）物联网

能源互联网用先进的传感器、控制和软件应用程序，将能源生产端、能源传输端、能源消费端数以亿计的设备、机器、系统连接起来，形成能源互联网的“物联基础”。在此基础之上，通过能源流与信息流的深度融合，实现发电、输电、变电、配电和用电的智能化管理。其中信息的采集、传输、处理和共享等方面面临的问题，可借鉴物联网的架构思想、技术方法来解决。

物联网的核心技术涵盖从传感器网络至上层应用系统之间的物理状态感知、信息表示、信息传输和信息处理，在智能电网信息系统体系中的通信、安全及上层应用等各个方面将起到重要作用：传感器网络技术可用于智能电能表等电网终端通信设备的数据采集和信息获取；实时和安全通信技术可用于电网运行参数的传输，实现电网运维数据和发电负荷数据的实时传递；数据存储和信息表示技术可用于电网海量数据的存储、管理、查询和组织；数据分布式处理和任务调度技术可用于电力系统安全稳定性分析、新能源接入后的能量流实时调配。物联网技术的发展使电力系统从一个相对封闭自给的控制系统融入计算机数字环境中，在提高电网稳定性的同时，使得风能、电能等新能源方便地融入智能电网信息系统，统一进行规划与调度。

2）云计算

能源互联网的核心目的是实现能源流和信息流的双向甚至多向交换，通过大数据、云计算技术解决了能源互联网对多尺度动态性的要求。云计算要求在基础设施、平台和软件应用层都能做到以服务的形式提供，即基础设施即服务（infrastructure as a service，IaaS）、平台即服务（platform as a service，PaaS）、软件即服务（software as a service，SaaS），增加系统层级和维度，使各种调度和优化方法如人工智能、启发式方法、模糊控制、多目标优化、数据挖掘、机器学习等都得到了应用，最终落实到综合各方面因素的系统整体效益的提高。但这些都还仅仅局限在挖掘计算系统本身的资源潜力，随着数据中心建设和云计算推广的规模不断增大，研究人员发现往往资源和性能的瓶颈不再是IT软硬件系统本身了，所以开始关注与能源电力供应等相关领域的结合。云计算平台扁平化的管理模式增加了能源互联网系统的运行效率和灵活性；云计算的分布式数据存储模型和并行处理模型为电网的实时规划与调度提供了数据支撑；云计算技术可实现客户和电力服务商之间信息的实时有效，使分享数据和动态双向交互评价变为现实。可以说，云计算推动了能源与信息基础设施的一体化。

集中式的管理和维护模式秉承绿色、低碳发展理念，是响应国家节能减排号召的重要实践。建设基于电信运营商物联网结合云计算技术的能源管理系统非常必要，以从机房、基站数据中获得能够真正反映设备运行状况的有效信息，利用在线能耗数据挖掘分析结果，辅助实现依据用能设备的负荷变化来动态优化用能设备的配电，大幅度减少电能消耗并为优化能源管理的决策提供科学支持。构建平台主要依托数据感知采集和物联网智能网关技术，包含数据感知采集。采集数据包括通信机房和通信基站两大类用能场所，具体为列头柜、机柜、空调、照明、办公插座等设备的能耗，还可以通过智能平台管理接口（intelligent platform management interface，IPMI）采集服务器设备的功率、温度、CPU使用率、内存使用率、风扇工作参数等服务器状态数据。主要是依靠传感器等先进的仪表仪器设备进行采集，并通过现代先进的通信技术对能源数据进行处理，采用智能网关设备实现同时向多区域能管中心、省能管中心、国家能管中心同时分发报送数据，支持多种工业协议的接入、智能仪表的接入、采集数据的转换及控制管理。

基于云计算的能源数据采集方式，能够充分发挥云计算技术的优势，完成耗能企业能源数据的准确有效采集。基于云计算架构的能源计量数据平台可分为以下几个层次：基础设施层次、平台操作系统层次、应用和服务层次。功能模块设计包括通信网络、远程数据采集模块、实时监控模块、远程管理、数据统计分析和报表、数据挖掘分析和显示监控、实时信息发布等。未来的每个角落和个人都将拥有智能设备和网络接口，云计算将成为便利高效的数据分析模式。大数据和云计算的结合，是能源互联网数据系统和处理系统的发展方向。

3）大数据(www.xing528.com)

能源互联信息体系形成了数据采集、传输、存储、分析处理的端到端数据贯通，大数据分析、机器学习和预测是能源互联网实现生命体特征的重要技术支撑。能源互联网通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习，打通并优化能源生产和能源消费端的运作效率，改变电网调度运行及运营服务模式，实现需求和供应的实时动态调整。能源计量数据采集管理信息平台将承载信息采集与发布业务系统、业务管理系统、数据库系统等多项关键业务应用系统。为便于对各地区的重点耗能企业进行能源管理，平台要求通过互联网进行数据的采集上报，以实现数据采集、远程传输、数据运算、数据分析、数据图形化显示、数据发布以及提出解决方案的数据综合处理信息系统。

现有很多能源数据采集方式，有服务器/客户端（client/server，C/S）架构，也有浏览器/服务器（browser/server，B/S）架构系统。我国现有的能源数据采集方式存在严重的不足，比较普遍的问题有：不能对大型设备、关键环节的能耗环节进行在线监测。由于无法联网，无法实现数据共享，使数据采集与监测分析受到严重的影响，导致不能及时把握整个能源消耗状况而使工作效率降低。

传统的非结构化数据存储方案通常为文件服务器系统等初级解决方案，仅能满足基本非结构化数据存储和管理需要，面对多维索引、类别和属性等高级特性缺乏支持。如果需要对积累的非结构化数据进行深度地存储管理，并为日后进行数据挖掘或结构化数据提取等高级需求准备条件，专业的非结构化数据存储和管理系统就成为现代电力企业信息化系统亟待建立的重要部分。

4）基于大数据的能源交易平台

未来能源互联网上将出现开放性的能源交易平台，为各个参与方提供开放共享的交易环境，支持能源交易、碳交易等多种交易类型，实现电力的批发和零售、虚拟电厂、售气、供暖、电动汽车的购电和反向售电等。同时，能量交易平台不仅仅是一个电力、燃气等现货的交易平台，还可以开展电力期货交易，以及从该平台延伸出来的金融交易。

能量交易市场包括现货市场和期货市场。能量的现货交易具有即时性、偶然性和冲击性，如何通过供需匹配和备用调剂，实现能量传输的瞬时平衡，是能量现货交易的核心解决问题。新能源开发的能量接入，使供应端的情况更加复杂，能量期货市场对提前匹配、计划平衡有重要的作用。

能量交易平台支持多种交易类型，除了石油、煤炭、天然气、电力、热力等能量形式的交易以外，其衍生业务还有碳排放交易、环保容量交易、绿色认证交易、清洁发展机制项目等。而碳交易市场由于买卖双方存在严重的信息不对称，更需要一个能源互联网平台实现交易的撮合。未来售电公司可以在能源交易市场中为用户提供节能降耗产品和服务，用户可以通过碳交易来实现补贴，故碳交易将成为推动能源互联网与互联网金融有机结合的工具和桥梁。电力使用的广泛性、调度的复杂性、交易的及时性决定了电力交易市场是最为复杂的市场。

在能源交易支付方面，依托能源交易市场、能源电子交易平台和分布式能源利用模式，建立能源主体信用制度，开拓在线支付、电子支付等快捷支付途径。