能源大数据分析理论与实践 课件 8.能源大数据应用

能源大数据应用08EnergyBigDataApplications8.1什么是能源大数据1能源大数据的内涵能源大数据是对电力、石油、天然气、煤炭等能源数据的综合采集、处理和分析的应用，推动能源生产、消费与大数据技术的深度融合，加速能源产业发展和商业模式创新。它涵盖能源生产、传输和消费，以及经济和社会运行信息，依托大数据技术实现数据采集、存储、分析和挖掘，提升生产效率、节约能源、优化环境并创造多元化价值。其特点可概括为“3V”（体量大、类型多、速度快）和“3E”（数据即能量、数据即交互、数据即共情）。8.1能源大数据基本结构能源大数据的基本架构如图所示，物理层包括能源生产、能源传输、能源消费的各个环节及所需的各类能源设备。通过装设在能源网络和能源设备中的传感器装置和能源计量设备获取系统运行及设备健康状态等相关信息，并将数据信息交由智能运维与态势感知系统，实现数据可视化展示、状态监测、智能预警和故障定位等功能。信息通信与智能控制系统负责能源系统各环节、各设备间的信息传输及控制。8.2.1能源经济与管理大数据应用1）企业能源管理大数据技术在企业能源管理中发挥着重要作用，可以帮助企业实现能源的高效利用。2）能源行业生产和预测大数据技术在能源行业生产和预测中已广泛使用。能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负荷等数据进行分析挖掘与预测，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平。3）能源消费与交易大数据技术在能源消费与交易方面的应用有助于实现更智能、高效、可持续的能源使用。8..2.2国内外能源经济与管理大数据平台介绍1）美国能源信息管理局（EIA）数据平台美国能源信息管理局（EIA）创建于1977年，是美国联邦政府的独立统计机构，隶属美国能源部（Departmentof

Energy），负责收集、分析和发布美国能源相关数据。EIA的宗旨是提供全面、准确、及时的能源数据和信息，以支持决策者、研究人员和公众了解和分析能源市场、政策和经济的动态。8.2.2国内外能源经济与管理大数据平台介绍2）C3IoT能源管理平台C3IoT能源管理平台由C3Energy公司开发，基于云计算和大数据分析，提供综合能源管理解决方案，帮助企业监测、分析和优化能源消耗，提高效率、降低成本，并推动可持续能源使用。C3Energy成立于2009年，最初专注于能源和碳排放管理，2016年升级为物联网开发平台C3IoT，现为全球领先的PaaS公司之一，管理着全球7000万台智能设备和传感器，覆盖工业、商业、航空航天等多个领域，并整合企业运营和第三方数据源。8.2.2国内外能源经济与管理大数据平台介绍3）AutoGridEDPAutoGrid是一家专注于高级能源管理的软件公司，其能源大数据平台（EDP）面向智能电网，助力电力公司和能源服务商实现数字化转型。AutoGrid的客户涵盖发电、输电、配电及用户端，通过EDP平台收集并处理智能仪表等设备数据，提供需求响应优化与管理系统（DROMS），实现资源预测、优化、自动需求响应、客户通知及事后分析等功能。单个DROMS集群每天可生成数亿条能源消费预测数据。8.2.2国内外能源经济与管理大数据平台介绍4）中国电力企业联合会的能源与经济大数据平台中国电力企业联合会成立于1988年，是全国电力行业的联合组织和非营利社会团体。其能源与经济大数据平台作为行业级综合性大数据服务平台，汇集设备材机价、能源信息、电力数据、工程造价等基础数据，并构建多个应用场景，提供能源信息、云造价、动态定额管理、线上询价等服务。平台还产出全球能源经济发展报告、中国电力经济地图等成果，并搭建智慧商城、智慧文库、人才评价、社区论坛等功能应用。8.3.1煤炭大数据应用煤炭是中国的主体能源，其产业的健康发展对经济社会发展至关重要，甚至关系着国家能源安全。煤炭大数据的应用主要包括生产管理、安全监控、环境保护等领域。1）生产管理煤炭生产管理是煤炭行业的核心环节，大数据技术的应用可以提高生产效率和资源利用率。2）安全监控煤炭企业安全管理在煤炭生产中占有重要地位，如何及时、准确、有效地识别煤炭安全生产事故隐患、提升煤炭企业安全管理水平是当前研究和关注的热点之一。3）环境保护煤炭行业对环境的影响较大，通过大数据技术进行分析和挖掘，可以实现对环境污染的监测和控制。8.3.2智能矿山平台智能矿山平台的实现需要依托云计算、物联网、GIS、5G通信、人工智能、大数据等技术，结合煤矿目前信息化与自动化技术现状与企业发展目标，实现全面感知、实时互联、分析决策、动态预测、智能预警功能。智能矿山平台包含采、掘、机、运、通等子系统，实现煤矿开拓、采掘、运输、通风、安全保障、设备维护、经营管理等安全生产管理过程的智能化运行。8.3.2生产综合监控系统生产综合监控系统在矿山自动化改造的基础上，将分散的监控监测子系统整合到统一平台，实现信息高度集成与共享，提升智能集中控制和调度能力。该系统解决了煤炭行业设备自动化水平低、监控系统分散、数据共享和联动控制难的问题。通过整合各子系统，实现数据挖掘、分析与业务综合评估，提升生产环节的实时监测和控制，最终实现“监管控一体化”和减员增效的目标。8.3.2生产执行系统生产执行系统具有以下特点：①

自动化生产控制。生产执行系统利用自动化技术和控制算法，实现矿山生产的智能化管理，自动调整设备操作、优化生产流程和资源配置，从而提升生产效率和产品质量。②

实时生产调度。生产执行系统可以实时监控矿山的生产状态和需求，结合生产计划和资源情况，进行实时调度和优化。③

资源管理和优化。生产执行系统能够管理和优化矿山的资源利用，它可以对设备、人力、能源等资源进行有效的分配和调度，以最大限度地提高资源的利用率和生产效益，减少浪费和成本，提高生产的经济性和可持续性。8.3.2生产执行系统④

故障诊断与维护管理。生产执行系统可以监测设备的状态和性能，并进行故障诊断和预测维护。它可以及时检测出设备故障和异常，发出警报并提供相应的维护建议。通过有效的故障诊断与维护管理，可以减少设备停机时间和维修成本，提高设备的可靠性和可用性。8.3.2智能矿山平台的关键技术（1）数据标准化在智能矿山平台中，矿山内部和周边的数据来自各种不同的数据源，可能具有不同的格式和结构。为了实现数据的一致性和可操作性，关键是进行数据标准化工作。大数据管控平台用于数据标准规划及架构设计，研究制定数据标准及数据质量规范，还有部分系统管理、问题管理、知识管理等标准及规范。此外，大数据管控平台还需要研究智能矿山建设、应用等过程中的相关数据业务，编制数据分析、数据交换、数据仓库、主数据、元数据等标准及规范。8.3.2智能矿山平台的关键技术（2）基于MPP架构的数据存储技术MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）架构是一种分布式计算架构，旨在处理大规模数据并提供高性能的数据处理能力。它将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行这些子任务，以加快数据处理速度。这种方式具有高性能、可伸缩性、并行化处理计算速度快、数据共享和协作及容错性高等特点。这使得MPP架构成为处理智能矿山建设中大规模数据和复杂计算任务的有效解决方案，广泛应用于数据分析、数据仓库、数据挖掘等领域。MPP架构示意图8.3.3国内外应用情况智能矿山自1990年后在国外快速发展，尤其在美国、英国、德国、加拿大和澳大利亚等技术先进国家。例如，加拿大国际镍公司研发了基于无线电技术的地下通信系统，可传输多频道视频信号，远程操控地下设备，实现矿车、铲运机等无人驾驶。德国DBT公司开发基于PM3电控系统的薄煤层自动化采煤系统，美国JOY公司研制了计算机集成的薄煤层无人操作切割系统。进入21世纪后，智能矿山向自动化和智能化迈进。2005年，澳大利亚CSIRO团队通过高精度光纤陀螺仪和限定制定位导航算法，实现煤机三维精确定位，研发出LASC工作面自动化系统，并在澳大利亚Beltana矿试验成功。2008年，CSIRO进一步优化LASC系统，增强煤流负荷平衡和巷道集中监控，实现煤机快速商业化。8.3.3国内外应用情况1）老石旦煤矿5G系统与AI分析平台老石旦煤矿位于内蒙古自治区桌子山煤田西翼的老石旦矿区，隶属于国家能源集团乌海能源有限责任公司，行政区划归于乌海市海南区。老石旦煤矿从2020年开始进行5G无线调度通信系统服务项目建设，井下安装5G基站40套，矿井地面和井下已实现5G信号全覆盖。8.3.3国内外应用情况2）刘庄煤矿感知矿山数据应用2021年底，中煤新集能源股份有限公司（中煤新集）各矿基本实现车间作业的集控中心综合自动化。基于远程监视监控功能，中煤新集统一规划、设计、存储数据，建成感知矿山数据应用。刘庄煤矿作为其重要组成部分，利用JDBC中间件访问关系型数据库，每分钟采集安全监控、水文地质、井下作业人员管理和地理信息数据；基于OPC_UA协议，每分钟采集提升、排水、通风、供电、矿压、瓦斯抽采等关键监控数据；采用RTSP协议实时转发视频监控数据，实现矿山智能化数据采集与监控。8.3.3国内外应用情况3）伊犁一矿智慧矿山指挥中心建设伊犁一矿位于新疆伊犁哈萨克自治州察布查尔锡伯自治县琼博拉镇，距离哈萨克斯坦50km。矿区北距县城34km，距离全国最大的国际陆路口岸——霍尔果斯口岸150km，是国家发展和改革委员会核准的新疆第一座千万吨特大型现代化井工矿井。8.3.3国内外应用情况4）乌东煤矿冲击地压多元融合智能监测预警系统我国西部煤炭主产区（新疆、甘肃、宁夏）拥有大量急倾斜煤层，煤炭储量占全国已探明储量的36%。由于其地质、应力和开采条件复杂，冲击地压过程较为严峻。为应对这一挑战，国家能源集团新疆能源有限责任公司联合北京科技大学、国能网信科技（北京）有限公司，研发了新疆首个冲击地压多元融合智能监测预警系统，并在乌东煤矿率先应用。该系统建立了冲击地压监测预警中心，提高了监测预警的准确性和风险防控的智能化水平。8.3.3国内外应用情况以多系统多参量集成预警模型为基础，研发了乌东煤矿冲击地压多元融合智能监测预警平台，实现了冲击地压时空分区分级智能可视化预警和实时在线专业化防控。首先，面向煤矿的多源异构数据管理软件系统和物联网主机，实现了“震—声—电—力”多源异构数据采集；其次，建立了冲击地压多元信息数据资源池，研发了基于大数据平台的数据治理系统和基于AI平台的模型训练开发系统，实现了多元数据的挖掘和融合分析；最后，构建了由感知层、基础设施层、平台层和应用层组成的平台架构体系，搭建了冲击地压多元融合智能监测预警平台多系统多参量集成预警模型8.3.3国内外应用情况5）王家岭煤矿全矿井AI视频安全管理系统王家岭煤矿是中煤华晋集团有限公司下属煤矿，位于山西省乡宁县和河津市境内。中煤华晋集团有限公司联合中国矿业大学、华洋通信科技股份有限公司展开矿井安全生产视频AI智能分析关键技术研究，利用AI图像识别技术实现矿井隐患的智能识别、分析、报警和联动，全面提升煤矿企业的安全管理水平。8.4.1油气大数据应用油气大数据应用主要包括勘探开发、生产优化、设备运维、安全管理等领域。1）勘探开发油气勘探开发通过地质研究、物探测量和钻探技术，精准定位、评估和提取地下油气资源，以经济高效地输送至市场。在勘探阶段，大数据技术用于地震数据分析、地质建模和异常检测，帮助识别地质构造并优化勘探区域选择，实现油气储量的精准预测和勘探效率的提升。2）生产优化生产优化是油气行业的关键环节，通过大数据分析和挖掘，实现生产过程优化和效率提升。通过实时采集、处理和分析相关数据，监控油（气）田的开发和生产情况，进而对整体数据进行分析和管理，为企业提供科学决策支持。8.4.1油气大数据应用3）设备运维设备运维是油气行业保障生产设备正常运行的关键环节。传统的设备运维通常是定期维护和检查，但往往无法准确预测设备故障。大数据技术利用实时数据监测和预测设备故障，提供决策支持和预防性维护，油气公司可以及时发现生产异常和问题，调整生产方案，提高生产效率和稳定性。4）安全管理油气行业具有易燃易爆炸、有毒有害、高温高压等生产特点，一旦发生事故，不仅会造成重大的经济损失，还会带来严重的社会影响，因此防范安全事故的发生是石油及天然气企业安全管理的重要目标和方向。8.4.2油气大数据体系架构油气大数据体系架构是指在油气领域中建立的数据管理和应用的体系结构，用于支持油气生产、勘探、储运等环节的数据采集、存储、处理和分析。1）数据采集层2）数据管理层3）数据服务层油气大数据体系架构8.4.2油气大数据体系架构DSB数据服务总线即企业数据服务总线，由企业数据总线和企业服务总线构成。DSB数据服务总线的作用是将采集到的不同数据进行集成和整合，最终得到覆盖油（气）田所有业务的数据集。它提供了标准化的接口和数据格式转换功能，以确保不同系统之间的数据能够互通。DSB数据服务总线构成8.4.2油气大数据体系架构采集到的数据经过DSB数据服务总线整合完成后形成专业数据库系统，包含公共数据、油（气）藏数据、井筒数据、地面数据和经营数据，通过上层的ESB企业服务总线提供相关数据服务。8.4.2油气大数据体系架构数据服务层由ESB企业服务总线、应用平台和辅助决策平台组成。ESB企业服务总线作为网络连接集线器，从数据库和数据仓库提取数据，并将其自动推送或分发至不同业务系统，形成高效数据流。其服务架构包括系统层、服务抽取层、服务封装层、业务流程层和服务展现层，最终将数据结果提供给服务调用者。应用平台涵盖勘探生产、开发生产、生产运行、科研协同和经营管理五大模块，辅助决策平台则用于支持勘探开发和经营管理的决策优化。数据服务层架构8.4.3油田应用情况1）国外油田大数据应用情况国外油公司在智能油田领域起步较早，通过与微软、谷歌等信息技术公司合作，引入大数据分析、云计算和机器学习技术，在勘探开发等核心业务上取得成效。埃克森美孚与微软合作，在二叠纪盆地油田开发中应用数据湖、AI和云计算，利用传感器网络采集数据（如井口压力和流量），存储至云平台，支持远程访问和实时分析。通过机器学习挖掘数据价值，实现业务决策优化和工作流自动化。8.4.3油田应用情况壳牌公司在马来西亚Borneo海面的SF30油田开展智能油田试点建设，利用油井生产测试数据和地质油藏等数据，建立可靠的大数据模型，通过模型对生产状况进行精准预测，实时优化油井举升效率。基于预测结果更快地调整举升流量、温度与压力等参数，实现每1～5分钟调整一次，极大地提升了举升效率。井下压力和温度传感器与液压单元控制阀开关同时接入DCS系统，对井下流量进行实时监控；通过远程调节液压来驱动各层段的控制阀，实时优化控制井下各层段的流量，实现油井多层段优化组合采油，提高采收率0.25%。8.4.3油田应用情况道达尔公司通过搭建油气生产一体化协同研究平台，实现了“油气藏—注采井—地面集输”等生产全系统的模拟与优化，支持多学科综合研究、跨部门协同工作、多模型集成共享、油气藏可视化管理和管理层辅助决策。油气藏、注采井、地面管网和设备各环节进行生产一体化动态模拟，将单个生产环节紧密连接起来，在投产前进行各种开发方案的对比评估，在投产后进行开发效果的跟踪与评价，优化整个生产运行系统，实现技术目标和研究目标高度统一，为油气田开发的智能管理提供一体化模拟模型，提高油气田开采效率和经济效益。8.4.3油田应用情况2）陆地油田大数据应用情况胜利油田经过60多年勘探开发，积累了地震、地质、开发动态、采油工程等多源数据，并具备强大的数据采集、存储和计算处理能力。截至2021年，胜利油田数据中心存储86个油气田、4152个区块、8965口探井、67241口开发井的数据，总量7.6亿条、5TB，日均新增30万余条，为151个应用提供数据服务。大数据在油气勘探方面的典型应用包括三维断层检测、三维层位提取、砂体岩性识别、测井自动解释、曲线自动生成等；在油气开发方面，应用于注采井响应关系识别、生产指标预测、开发方案智能决策与优化。8.4.3油田应用情况在三维断层自动检测方面，首先分析实际断层样本数据，梳理花状、阶梯状、“Y”字状等不同断层样式，建立断层样本库。其次，针对探区断层进行正演建模，统计分析断层倾角、断距、地层倾角、地震子波、信噪比等构造要素和地球物理参数，构建1000余组三维断层模型及地震正演样本，丰富断层数据。最终，结合实际解释和正演模拟数据，改进断层自动检测网络模型，提升复杂构造背景下的检测精度。在东部探区东辛、牛庄等地区应用测试表明，相比本征相干等传统方法，深度学习模型的检测结果更清晰，断层连续性更强，与专家解释高度吻合，计算效率提升10倍以上。8.4.3油田应用情况在三维层位自动提取方面，构建融合已知构造约束的三维层位自动提取多任务网络模型。首先，结合探区构造特征，利用地质模型正演和地球物理正演生成多样化的相对地质年代体样本库。其次，建立同时输出断层与相对地质年代体构造的自动解释网络模型。随后，改进损失函数，融入匹配已知层位的约束方程，增强深度学习模型泛化能力。最终，通过不断测试和调优，获得高精度的三维层位自动提取模型。该模型可快速预测地震数据对应的地质年代体，并结合井震标定，实现精准的层位自动解释。8.4.3油田应用情况结合知识图谱与深度学习技术，建立了测井岩性自动识别流程：首先构建测井知识图谱，通过命名实体识别、关系抽取和知识融合提取邻井同层知识特征；然后利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）提取测井曲线数据特征；最后通过注意力机制融合两类特征，构建联合模型，实现测井岩性自动识别。在胜利油田孤东七区西测试40口井，整体准确率达96.3%。8.4.3油田应用情况胜利油田构建了基于神经网络的注采井组动态响应模型，结合历史生产数据，定量分析井间连通性，并通过图神经网络（GNN）与渗流物理过程融合，预测区块开发动态，2021年预测精度达82%。生产指标预测方面，利用深度学习技术建立代理模型，实现快速预测，如卷积神经网络（CNN）用于剩余油分布预测，LSTM用于产量时序预测，人工神经网络（ANN）用于井底压力计算。开发方案智能决策包括层系组合、井位优选、注采量调整等，通过AI技术实现历史拟合、参数寻优和生产优化，提升油藏开发效率。8.4.3油田应用情况3）海洋油气平台与大数据应用中国海洋石油集团有限公司的海洋油气平台传统上采用封闭内网运行的中控系统、电力管理系统和PLC系统，但生产数据、视频监控数据、电力数据等缺乏历史存储，生产管理依赖手工录入，巡检日报以电子或纸质方式存档，且数据分散存储于不同数据库，缺少智能化应用。随着大数据技术的发展，海洋油气平台大数据应用日益广泛，逐步推动数据存储、管理与智能化应用升级。海洋油气平台的数据入库情况8.4.3油田应用情况在数据采集节点的划分上，海洋油气平台将同一品牌或距离较近、有光纤链路的平台进行整合，合理设置数据采集节点，充分利用网闸作为数据采集客户端而提供的多路输入功能，实现数据的集中采集，通过数据采集服务器实现数据缓存和断点续传功能。相比传统的“点对点”数据采集方式，“一对多”的节点式数据采集方式能够节省现场空间和施工成本。某海洋油气平台数据采集系统架构8.4.3油田应用情况数据采集与安全防护

海洋油气平台通过在生产网上设置数据采集节点，并采用网闸实现数据隔离和单向传输，在数据采集服务器与办公网之间部署防火墙保护TCP/IP协议。网闸兼容多种主流通信协议，支持多路数据采集，确保生产网的安全性。能源监测与分析

平台可实时监测电能、原油、柴油、天然气和淡水等能源，并按“油气田群—平台—能源类型—设备”层级进行管理，提供能耗对比分析和查询功能。电监控模块用于电网数据分类管理和电能质量分析，能效分析模块支持能源效率分析、设备效率对标、碳排放计算、桶油成本分析及能效KPI定制。8.4.3油田应用情况远程监控与操控

通过通信网络升级，陆地远程监控中心与海上中控系统连接，实现生产运营实时监控及远程操控。紧急情况下，陆地控制器可实时监控海上设备，并在通信中断时启动自动关断模式。阀门遥控系统与设备监测

阀门遥控系统通过分析压力、温度、流量等数据，实现智能化故障判别。设备监测模块结合性能曲线与智能算法，对异常状态提供提示与建议，支持阀门及泵类设备的故障定位与解决。

FPSO单点系泊装置监测

基于振动和应力数据，实时评估结构安全性、预测失效风险，诊断问题并发出预警，支持智能化决策。8.5.1电力大数据应用1）发电领域的大数据应用发电领域的大数据应用主要涉及新能源发电功率预测和发电控制调度。针对新能源发电的不稳定性，大数据建模可提高预测精度。例如，Wu和Peng基于K-Means算法和神经网络对气象数据进行聚类和训练，实现风电功率预测；Zhang等利用高分辨率天气预报数据和深度卷积神经网络，优化光伏发电预测。随着新能源、分布式电源和电动汽车的接入，大数据在电力调控中的整合优势日益显现。Hou等提出基于核密度估计的优化方法，处理风电功率的不确定性，实现风、水、火电的多时间尺度鲁棒调度，以最小功率调整实现系统平衡。8.5.1电力大数据应用2）输电领域的大数据应用输电领域的大数据应用主要包括暂态稳定性分析和输变电设备状态评估。暂态稳定性分析是保障电网稳定运行的关键，实时分析要求高计算精度和速度。例如，Wang等利用时域仿真生成的相量测量单元（PMU）数据增强SVM训练，并通过特征提取实现暂态稳定性的在线分析。8.5.1电力大数据应用2）输电领域的大数据应用输变电设备状态评估涉及多种状态参数，受电网运行和气象环境影响较大。与传统基于理论分析的方法不同，大数据分析通过挖掘大量历史和实时数据，提高状态评估的准确性和及时性。例如，为提升输变电设备局部放电监测的计算效率，王刘旺等采用Map/Reduce模型，实现局部放电相位分析的并行化参数提取、统计特征计算及放电类型识别。8.5.1电力大数据应用3）配电领域大数据应用配电网大数据应用主要包括故障定位、负荷管理和设备故障识别，通过运行数据分析，提高供电可靠性。故障定位：传统行波测距需大量测量装置，而大数据分析利用分类器或神经网络，可实时分析网格健康状况实现精准定位。8.5.1电力大数据应用3）配电领域大数据应用负荷管理：通过历史负荷率与气象数据分析，预测变压器重负荷状态，提高供电质量。例如，Xie等采用注意力门控循环单元神经网络提升负荷预测效率；管鑫等通过用户响应特性分析，结合集成神经网络进行主动配电网负荷预测。设备故障识别：针对变压器故障，通过监测冷却油中关键气体含量及气体比值进行状态检测。白浩等利用故障相似度清洗数据，结合迁移学习和SVM算法构建故障诊断模型，实现精准诊断。8.5.1电力大数据应用4）用电领域的大数据应用包括用电负荷预测、用电行为分析和电力交易。用电负荷预测：利用历史数据和数据挖掘算法，提取影响负荷波动的敏感因子，构建高精度预测模型，为电网调度、控制和规划提供支持。用电行为分析：通过数据分析检测窃电与异常用电行为，减少电网非技术性损失，保障安全运行。分析用电负荷、电费台账等关联因素，建立用户行为模型，优化用电管理。电力交易：通过电力价格预测优化市场参与者的供需决策，提升经济和环境价值。例如，Dehghan等利用TensorFlow整合可再生能源、传统发电、天气和历史数据，预测市场电价。此外，通过智能电表和跨平台数据分析，了解用户分布与停电敏感性，制定差异化营销策略。8.5.2电力大数据体系架构随着电力数据量的不断扩大和电力数据种类的不断丰富，大数据技术不断应用于电力系统中，从而更好地实现了电力系统内部数据的资源共享，增强了电网的数据交互能力，提高了数据的资源利用率。电力系统的云计算体系8.5.2电力大数据体系架构电力大数据主要包括传感器数据和智能电表数据，其采集方式分为固定频率采集和不定时补充采集，确保数据完整性。采集的数据通过通信网络传输至云存储系统，在传输前需经过前置通信平台，进行数据预处理并分担传输压力。此外，设备和人员档案数据存储在关系数据库，云存储数据库可复制并备份这些数据，确保在设备和人员变动时及时更新，以支持数据计算和处理。电力大数据分析与处理技术原理8.5.2电力大数据体系架构电力大数据平台架构需结合电力系统中丰富的数据流，以推动产业应用。电力系统作为高维非线性复杂系统，其数据流包括电力流、信息流、业务流、故障流和气象流。电力大数据平台与电力系统数据流的结合涵盖发、输、配、用、调等环节，涉及负荷控制系统、管理信息系统（MIS）、SCADA系统、电能计量系统、风光发电功率预测系统、电力设备在线监测系统等。这些结合点推动电力企业优化运营，提高能效管理和系统稳定性。8.5.3国内外应用情况IBM是全球领先的电力行业解决方案提供商，其在2006年就提出了智慧电力的概念。IBM积极参与行业国际组织，如网格式建筑委员会（GridwiseArchitectureCouncil）、中国电力科学研究院（CEPRI）的智能电网项目和世界能源委员会（WorldEnergyCouncil）的运作，参与制定了许多行业标准。IBM建立了一套相对比较完整和体系化的智能电网方法论和知识库，包括智能电网方法、成熟度模型、概念技术模型和组件化业务模型，因此IBM可以称为全球电力行业智能化应用的先进代表，影响了全球电力工业的发展。8.5.3国内外应用情况（1）电网自动化和分析系统。基于能源和公用事业架构SAFE框架，IBM设计了新的分布式的电网自动化和分析系统，与IBM的业务合作伙伴合作，应用了先进的智能传感器装置。通过在整个电网的变电站、开闭所和配电站上部署传感器装置