能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用08EnergyBigDataApplications8.1什么是能源大數(shù)據(jù)1能源大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵能源大數(shù)據(jù)是對(duì)電力、石油、天然氣、煤炭等能源數(shù)據(jù)的綜合采集、處理和分析的應(yīng)用，推動(dòng)能源生產(chǎn)、消費(fèi)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，加速能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展和商業(yè)模式創(chuàng)新。它涵蓋能源生產(chǎn)、傳輸和消費(fèi)，以及經(jīng)濟(jì)和社會(huì)運(yùn)行信息，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析和挖掘，提升生產(chǎn)效率、節(jié)約能源、優(yōu)化環(huán)境并創(chuàng)造多元化價(jià)值。其特點(diǎn)可概括為“3V”（體量大、類型多、速度快）和“3E”（數(shù)據(jù)即能量、數(shù)據(jù)即交互、數(shù)據(jù)即共情）。8.1能源大數(shù)據(jù)基本結(jié)構(gòu)能源大數(shù)據(jù)的基本架構(gòu)如圖所示，物理層包括能源生產(chǎn)、能源傳輸、能源消費(fèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)及所需的各類能源設(shè)備。通過裝設(shè)在能源網(wǎng)絡(luò)和能源設(shè)備中的傳感器裝置和能源計(jì)量設(shè)備獲取系統(tǒng)運(yùn)行及設(shè)備健康狀態(tài)等相關(guān)信息，并將數(shù)據(jù)信息交由智能運(yùn)維與態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、智能預(yù)警和故障定位等功能。信息通信與智能控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)、各設(shè)備間的信息傳輸及控制。8.2.1能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用1）企業(yè)能源管理大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)能源管理中發(fā)揮著重要作用，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)能源的高效利用。2）能源行業(yè)生產(chǎn)和預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源行業(yè)生產(chǎn)和預(yù)測(cè)中已廣泛使用。能源企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)、電能負(fù)荷等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘與預(yù)測(cè)，開展精準(zhǔn)調(diào)度、故障判斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高能源利用效率和安全穩(wěn)定運(yùn)行水平。3）能源消費(fèi)與交易大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源消費(fèi)與交易方面的應(yīng)用有助于實(shí)現(xiàn)更智能、高效、可持續(xù)的能源使用。8..2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹1）美國(guó)能源信息管理局（EIA）數(shù)據(jù)平臺(tái)美國(guó)能源信息管理局（EIA）創(chuàng)建于1977年，是美國(guó)聯(lián)邦政府的獨(dú)立統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)，隸屬美國(guó)能源部（Departmentof

Energy），負(fù)責(zé)收集、分析和發(fā)布美國(guó)能源相關(guān)數(shù)據(jù)。EIA的宗旨是提供全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的能源數(shù)據(jù)和信息，以支持決策者、研究人員和公眾了解和分析能源市場(chǎng)、政策和經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)。8.2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹2）C3IoT能源管理平臺(tái)C3IoT能源管理平臺(tái)由C3Energy公司開發(fā)，基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析，提供綜合能源管理解決方案，幫助企業(yè)監(jiān)測(cè)、分析和優(yōu)化能源消耗，提高效率、降低成本，并推動(dòng)可持續(xù)能源使用。C3Energy成立于2009年，最初專注于能源和碳排放管理，2016年升級(jí)為物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺(tái)C3IoT，現(xiàn)為全球領(lǐng)先的PaaS公司之一，管理著全球7000萬臺(tái)智能設(shè)備和傳感器，覆蓋工業(yè)、商業(yè)、航空航天等多個(gè)領(lǐng)域，并整合企業(yè)運(yùn)營(yíng)和第三方數(shù)據(jù)源。8.2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹3）AutoGridEDPAutoGrid是一家專注于高級(jí)能源管理的軟件公司，其能源大數(shù)據(jù)平臺(tái)（EDP）面向智能電網(wǎng)，助力電力公司和能源服務(wù)商實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。AutoGrid的客戶涵蓋發(fā)電、輸電、配電及用戶端，通過EDP平臺(tái)收集并處理智能儀表等設(shè)備數(shù)據(jù)，提供需求響應(yīng)優(yōu)化與管理系統(tǒng)（DROMS），實(shí)現(xiàn)資源預(yù)測(cè)、優(yōu)化、自動(dòng)需求響應(yīng)、客戶通知及事后分析等功能。單個(gè)DROMS集群每天可生成數(shù)億條能源消費(fèi)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。8.2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹4）中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)的能源與經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)成立于1988年，是全國(guó)電力行業(yè)的聯(lián)合組織和非營(yíng)利社會(huì)團(tuán)體。其能源與經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)作為行業(yè)級(jí)綜合性大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，匯集設(shè)備材機(jī)價(jià)、能源信息、電力數(shù)據(jù)、工程造價(jià)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，提供能源信息、云造價(jià)、動(dòng)態(tài)定額管理、線上詢價(jià)等服務(wù)。平臺(tái)還產(chǎn)出全球能源經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告、中國(guó)電力經(jīng)濟(jì)地圖等成果，并搭建智慧商城、智慧文庫(kù)、人才評(píng)價(jià)、社區(qū)論壇等功能應(yīng)用。8.3.1煤炭大數(shù)據(jù)應(yīng)用煤炭是中國(guó)的主體能源，其產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展至關(guān)重要，甚至關(guān)系著國(guó)家能源安全。煤炭大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要包括生產(chǎn)管理、安全監(jiān)控、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域。1）生產(chǎn)管理煤炭生產(chǎn)管理是煤炭行業(yè)的核心環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和資源利用率。2）安全監(jiān)控煤炭企業(yè)安全管理在煤炭生產(chǎn)中占有重要地位，如何及時(shí)、準(zhǔn)確、有效地識(shí)別煤炭安全生產(chǎn)事故隱患、提升煤炭企業(yè)安全管理水平是當(dāng)前研究和關(guān)注的熱點(diǎn)之一。3）環(huán)境保護(hù)煤炭行業(yè)對(duì)環(huán)境的影響較大，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析和挖掘，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境污染的監(jiān)測(cè)和控制。8.3.2智能礦山平臺(tái)智能礦山平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)需要依托云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、GIS、5G通信、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，結(jié)合煤礦目前信息化與自動(dòng)化技術(shù)現(xiàn)狀與企業(yè)發(fā)展目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)全面感知、實(shí)時(shí)互聯(lián)、分析決策、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、智能預(yù)警功能。智能礦山平臺(tái)包含采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)煤礦開拓、采掘、運(yùn)輸、通風(fēng)、安全保障、設(shè)備維護(hù)、經(jīng)營(yíng)管理等安全生產(chǎn)管理過程的智能化運(yùn)行。8.3.2生產(chǎn)綜合監(jiān)控系統(tǒng)生產(chǎn)綜合監(jiān)控系統(tǒng)在礦山自動(dòng)化改造的基礎(chǔ)上，將分散的監(jiān)控監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)整合到統(tǒng)一平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息高度集成與共享，提升智能集中控制和調(diào)度能力。該系統(tǒng)解決了煤炭行業(yè)設(shè)備自動(dòng)化水平低、監(jiān)控系統(tǒng)分散、數(shù)據(jù)共享和聯(lián)動(dòng)控制難的問題。通過整合各子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、分析與業(yè)務(wù)綜合評(píng)估，提升生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，最終實(shí)現(xiàn)“監(jiān)管控一體化”和減員增效的目標(biāo)。8.3.2生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：①

自動(dòng)化生產(chǎn)控制。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)利用自動(dòng)化技術(shù)和控制算法，實(shí)現(xiàn)礦山生產(chǎn)的智能化管理，自動(dòng)調(diào)整設(shè)備操作、優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，從而提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。②

實(shí)時(shí)生產(chǎn)調(diào)度。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控礦山的生產(chǎn)狀態(tài)和需求，結(jié)合生產(chǎn)計(jì)劃和資源情況，進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度和優(yōu)化。③

資源管理和優(yōu)化。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)能夠管理和優(yōu)化礦山的資源利用，它可以對(duì)設(shè)備、人力、能源等資源進(jìn)行有效的分配和調(diào)度，以最大限度地提高資源的利用率和生產(chǎn)效益，減少浪費(fèi)和成本，提高生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性和可持續(xù)性。8.3.2生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)④

故障診斷與維護(hù)管理。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)可以監(jiān)測(cè)設(shè)備的狀態(tài)和性能，并進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)維護(hù)。它可以及時(shí)檢測(cè)出設(shè)備故障和異常，發(fā)出警報(bào)并提供相應(yīng)的維護(hù)建議。通過有效的故障診斷與維護(hù)管理，可以減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間和維修成本，提高設(shè)備的可靠性和可用性。8.3.2智能礦山平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化在智能礦山平臺(tái)中，礦山內(nèi)部和周邊的數(shù)據(jù)來自各種不同的數(shù)據(jù)源，可能具有不同的格式和結(jié)構(gòu)。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可操作性，關(guān)鍵是進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作。大數(shù)據(jù)管控平臺(tái)用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃及架構(gòu)設(shè)計(jì)，研究制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范，還有部分系統(tǒng)管理、問題管理、知識(shí)管理等標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范。此外，大數(shù)據(jù)管控平臺(tái)還需要研究智能礦山建設(shè)、應(yīng)用等過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，編制數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)等標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范。8.3.2智能礦山平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)（2）基于MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)MPP（MassivelyParallelProcessing，大規(guī)模并行處理）架構(gòu)是一種分布式計(jì)算架構(gòu)，旨在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并提供高性能的數(shù)據(jù)處理能力。它將計(jì)算任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行這些子任務(wù)，以加快數(shù)據(jù)處理速度。這種方式具有高性能、可伸縮性、并行化處理計(jì)算速度快、數(shù)據(jù)共享和協(xié)作及容錯(cuò)性高等特點(diǎn)。這使得MPP架構(gòu)成為處理智能礦山建設(shè)中大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的有效解決方案，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。MPP架構(gòu)示意圖8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況智能礦山自1990年后在國(guó)外快速發(fā)展，尤其在美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、加拿大和澳大利亞等技術(shù)先進(jìn)國(guó)家。例如，加拿大國(guó)際鎳公司研發(fā)了基于無線電技術(shù)的地下通信系統(tǒng)，可傳輸多頻道視頻信號(hào)，遠(yuǎn)程操控地下設(shè)備，實(shí)現(xiàn)礦車、鏟運(yùn)機(jī)等無人駕駛。德國(guó)DBT公司開發(fā)基于PM3電控系統(tǒng)的薄煤層自動(dòng)化采煤系統(tǒng)，美國(guó)JOY公司研制了計(jì)算機(jī)集成的薄煤層無人操作切割系統(tǒng)。進(jìn)入21世紀(jì)后，智能礦山向自動(dòng)化和智能化邁進(jìn)。2005年，澳大利亞CSIRO團(tuán)隊(duì)通過高精度光纖陀螺儀和限定制定位導(dǎo)航算法，實(shí)現(xiàn)煤機(jī)三維精確定位，研發(fā)出LASC工作面自動(dòng)化系統(tǒng)，并在澳大利亞Beltana礦試驗(yàn)成功。2008年，CSIRO進(jìn)一步優(yōu)化LASC系統(tǒng)，增強(qiáng)煤流負(fù)荷平衡和巷道集中監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)煤機(jī)快速商業(yè)化。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況1）老石旦煤礦5G系統(tǒng)與AI分析平臺(tái)老石旦煤礦位于內(nèi)蒙古自治區(qū)桌子山煤田西翼的老石旦礦區(qū)，隸屬于國(guó)家能源集團(tuán)烏海能源有限責(zé)任公司，行政區(qū)劃歸于烏海市海南區(qū)。老石旦煤礦從2020年開始進(jìn)行5G無線調(diào)度通信系統(tǒng)服務(wù)項(xiàng)目建設(shè)，井下安裝5G基站40套，礦井地面和井下已實(shí)現(xiàn)5G信號(hào)全覆蓋。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況2）劉莊煤礦感知礦山數(shù)據(jù)應(yīng)用2021年底，中煤新集能源股份有限公司（中煤新集）各礦基本實(shí)現(xiàn)車間作業(yè)的集控中心綜合自動(dòng)化。基于遠(yuǎn)程監(jiān)視監(jiān)控功能，中煤新集統(tǒng)一規(guī)劃、設(shè)計(jì)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，建成感知礦山數(shù)據(jù)應(yīng)用。劉莊煤礦作為其重要組成部分，利用JDBC中間件訪問關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，每分鐘采集安全監(jiān)控、水文地質(zhì)、井下作業(yè)人員管理和地理信息數(shù)據(jù)；基于OPC_UA協(xié)議，每分鐘采集提升、排水、通風(fēng)、供電、礦壓、瓦斯抽采等關(guān)鍵監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；采用RTSP協(xié)議實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)礦山智能化數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況3）伊犁一礦智慧礦山指揮中心建設(shè)伊犁一礦位于新疆伊犁哈薩克自治州察布查爾錫伯自治縣瓊博拉鎮(zhèn)，距離哈薩克斯坦50km。礦區(qū)北距縣城34km，距離全國(guó)最大的國(guó)際陸路口岸——霍爾果斯口岸150km，是國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)核準(zhǔn)的新疆第一座千萬噸特大型現(xiàn)代化井工礦井。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況4）烏東煤礦沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)我國(guó)西部煤炭主產(chǎn)區(qū)（新疆、甘肅、寧夏）擁有大量急傾斜煤層，煤炭?jī)?chǔ)量占全國(guó)已探明儲(chǔ)量的36%。由于其地質(zhì)、應(yīng)力和開采條件復(fù)雜，沖擊地壓過程較為嚴(yán)峻。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，國(guó)家能源集團(tuán)新疆能源有限責(zé)任公司聯(lián)合北京科技大學(xué)、國(guó)能網(wǎng)信科技（北京）有限公司，研發(fā)了新疆首個(gè)沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，并在烏東煤礦率先應(yīng)用。該系統(tǒng)建立了沖擊地壓監(jiān)測(cè)預(yù)警中心，提高了監(jiān)測(cè)預(yù)警的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)防控的智能化水平。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況以多系統(tǒng)多參量集成預(yù)警模型為基礎(chǔ)，研發(fā)了烏東煤礦沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了沖擊地壓時(shí)空分區(qū)分級(jí)智能可視化預(yù)警和實(shí)時(shí)在線專業(yè)化防控。首先，面向煤礦的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)管理軟件系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)主機(jī)，實(shí)現(xiàn)了“震—聲—電—力”多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集；其次，建立了沖擊地壓多元信息數(shù)據(jù)資源池，研發(fā)了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)和基于AI平臺(tái)的模型訓(xùn)練開發(fā)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了多元數(shù)據(jù)的挖掘和融合分析；最后，構(gòu)建了由感知層、基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)層和應(yīng)用層組成的平臺(tái)架構(gòu)體系，搭建了沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)多系統(tǒng)多參量集成預(yù)警模型8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況5）王家?guī)X煤礦全礦井AI視頻安全管理系統(tǒng)王家?guī)X煤礦是中煤華晉集團(tuán)有限公司下屬煤礦，位于山西省鄉(xiāng)寧縣和河津市境內(nèi)。中煤華晉集團(tuán)有限公司聯(lián)合中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、華洋通信科技股份有限公司展開礦井安全生產(chǎn)視頻AI智能分析關(guān)鍵技術(shù)研究，利用AI圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦井隱患的智能識(shí)別、分析、報(bào)警和聯(lián)動(dòng)，全面提升煤礦企業(yè)的安全管理水平。8.4.1油氣大數(shù)據(jù)應(yīng)用油氣大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括勘探開發(fā)、生產(chǎn)優(yōu)化、設(shè)備運(yùn)維、安全管理等領(lǐng)域。1）勘探開發(fā)油氣勘探開發(fā)通過地質(zhì)研究、物探測(cè)量和鉆探技術(shù)，精準(zhǔn)定位、評(píng)估和提取地下油氣資源，以經(jīng)濟(jì)高效地輸送至市場(chǎng)。在勘探階段，大數(shù)據(jù)技術(shù)用于地震數(shù)據(jù)分析、地質(zhì)建模和異常檢測(cè)，幫助識(shí)別地質(zhì)構(gòu)造并優(yōu)化勘探區(qū)域選擇，實(shí)現(xiàn)油氣儲(chǔ)量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和勘探效率的提升。2）生產(chǎn)優(yōu)化生產(chǎn)優(yōu)化是油氣行業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過大數(shù)據(jù)分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程優(yōu)化和效率提升。通過實(shí)時(shí)采集、處理和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，監(jiān)控油（氣）田的開發(fā)和生產(chǎn)情況，進(jìn)而對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和管理，為企業(yè)提供科學(xué)決策支持。8.4.1油氣大數(shù)據(jù)應(yīng)用3）設(shè)備運(yùn)維設(shè)備運(yùn)維是油氣行業(yè)保障生產(chǎn)設(shè)備正常運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)維通常是定期維護(hù)和檢查，但往往無法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備故障。大數(shù)據(jù)技術(shù)利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提供決策支持和預(yù)防性維護(hù)，油氣公司可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)異常和問題，調(diào)整生產(chǎn)方案，提高生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性。4）安全管理油氣行業(yè)具有易燃易爆炸、有毒有害、高溫高壓等生產(chǎn)特點(diǎn)，一旦發(fā)生事故，不僅會(huì)造成重大的經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)帶來嚴(yán)重的社會(huì)影響，因此防范安全事故的發(fā)生是石油及天然氣企業(yè)安全管理的重要目標(biāo)和方向。8.4.2油氣大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)油氣大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)是指在油氣領(lǐng)域中建立的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu)，用于支持油氣生產(chǎn)、勘探、儲(chǔ)運(yùn)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析。1）數(shù)據(jù)采集層2）數(shù)據(jù)管理層3）數(shù)據(jù)服務(wù)層油氣大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)8.4.2油氣大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)DSB數(shù)據(jù)服務(wù)總線即企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)總線，由企業(yè)數(shù)據(jù)總線和企業(yè)服務(wù)總線構(gòu)成。DSB數(shù)據(jù)服務(wù)總線的作用是將采集到的不同數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和整合，最終得到覆蓋油（氣）田所有業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集。它提供了標(biāo)準(zhǔn)化的接口和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換功能，以確保不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)能夠互通。DSB數(shù)據(jù)服務(wù)總線構(gòu)成8.4.2油氣大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過DSB數(shù)據(jù)服務(wù)總線整合完成后形成專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，包含公共數(shù)據(jù)、油（氣）藏?cái)?shù)據(jù)、井筒數(shù)據(jù)、地面數(shù)據(jù)和經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，通過上層的ESB企業(yè)服務(wù)總線提供相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)。8.4.2油氣大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)數(shù)據(jù)服務(wù)層由ESB企業(yè)服務(wù)總線、應(yīng)用平臺(tái)和輔助決策平臺(tái)組成。ESB企業(yè)服務(wù)總線作為網(wǎng)絡(luò)連接集線器，從數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提取數(shù)據(jù)，并將其自動(dòng)推送或分發(fā)至不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)，形成高效數(shù)據(jù)流。其服務(wù)架構(gòu)包括系統(tǒng)層、服務(wù)抽取層、服務(wù)封裝層、業(yè)務(wù)流程層和服務(wù)展現(xiàn)層，最終將數(shù)據(jù)結(jié)果提供給服務(wù)調(diào)用者。應(yīng)用平臺(tái)涵蓋勘探生產(chǎn)、開發(fā)生產(chǎn)、生產(chǎn)運(yùn)行、科研協(xié)同和經(jīng)營(yíng)管理五大模塊，輔助決策平臺(tái)則用于支持勘探開發(fā)和經(jīng)營(yíng)管理的決策優(yōu)化。數(shù)據(jù)服務(wù)層架構(gòu)8.4.3油田應(yīng)用情況1）國(guó)外油田大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況國(guó)外油公司在智能油田領(lǐng)域起步較早，通過與微軟、谷歌等信息技術(shù)公司合作，引入大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在勘探開發(fā)等核心業(yè)務(wù)上取得成效。埃克森美孚與微軟合作，在二疊紀(jì)盆地油田開發(fā)中應(yīng)用數(shù)據(jù)湖、AI和云計(jì)算，利用傳感器網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)（如井口壓力和流量），存儲(chǔ)至云平臺(tái)，支持遠(yuǎn)程訪問和實(shí)時(shí)分析。通過機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)決策優(yōu)化和工作流自動(dòng)化。8.4.3油田應(yīng)用情況殼牌公司在馬來西亞Borneo海面的SF30油田開展智能油田試點(diǎn)建設(shè)，利用油井生產(chǎn)測(cè)試數(shù)據(jù)和地質(zhì)油藏等數(shù)據(jù)，建立可靠的大數(shù)據(jù)模型，通過模型對(duì)生產(chǎn)狀況進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)優(yōu)化油井舉升效率。基于預(yù)測(cè)結(jié)果更快地調(diào)整舉升流量、溫度與壓力等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)每1～5分鐘調(diào)整一次，極大地提升了舉升效率。井下壓力和溫度傳感器與液壓?jiǎn)卧刂崎y開關(guān)同時(shí)接入DCS系統(tǒng)，對(duì)井下流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控；通過遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)液壓來驅(qū)動(dòng)各層段的控制閥，實(shí)時(shí)優(yōu)化控制井下各層段的流量，實(shí)現(xiàn)油井多層段優(yōu)化組合采油，提高采收率0.25%。8.4.3油田應(yīng)用情況道達(dá)爾公司通過搭建油氣生產(chǎn)一體化協(xié)同研究平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了“油氣藏—注采井—地面集輸”等生產(chǎn)全系統(tǒng)的模擬與優(yōu)化，支持多學(xué)科綜合研究、跨部門協(xié)同工作、多模型集成共享、油氣藏可視化管理和管理層輔助決策。油氣藏、注采井、地面管網(wǎng)和設(shè)備各環(huán)節(jié)進(jìn)行生產(chǎn)一體化動(dòng)態(tài)模擬，將單個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)緊密連接起來，在投產(chǎn)前進(jìn)行各種開發(fā)方案的對(duì)比評(píng)估，在投產(chǎn)后進(jìn)行開發(fā)效果的跟蹤與評(píng)價(jià)，優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)行系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)目標(biāo)和研究目標(biāo)高度統(tǒng)一，為油氣田開發(fā)的智能管理提供一體化模擬模型，提高油氣田開采效率和經(jīng)濟(jì)效益。8.4.3油田應(yīng)用情況2）陸地油田大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況勝利油田經(jīng)過60多年勘探開發(fā)，積累了地震、地質(zhì)、開發(fā)動(dòng)態(tài)、采油工程等多源數(shù)據(jù)，并具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和計(jì)算處理能力。截至2021年，勝利油田數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)86個(gè)油氣田、4152個(gè)區(qū)塊、8965口探井、67241口開發(fā)井的數(shù)據(jù)，總量7.6億條、5TB，日均新增30萬余條，為151個(gè)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)。大數(shù)據(jù)在油氣勘探方面的典型應(yīng)用包括三維斷層檢測(cè)、三維層位提取、砂體巖性識(shí)別、測(cè)井自動(dòng)解釋、曲線自動(dòng)生成等；在油氣開發(fā)方面，應(yīng)用于注采井響應(yīng)關(guān)系識(shí)別、生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)、開發(fā)方案智能決策與優(yōu)化。8.4.3油田應(yīng)用情況在三維斷層自動(dòng)檢測(cè)方面，首先分析實(shí)際斷層樣本數(shù)據(jù)，梳理花狀、階梯狀、“Y”字狀等不同斷層樣式，建立斷層樣本庫(kù)。其次，針對(duì)探區(qū)斷層進(jìn)行正演建模，統(tǒng)計(jì)分析斷層傾角、斷距、地層傾角、地震子波、信噪比等構(gòu)造要素和地球物理參數(shù)，構(gòu)建1000余組三維斷層模型及地震正演樣本，豐富斷層數(shù)據(jù)。最終，結(jié)合實(shí)際解釋和正演模擬數(shù)據(jù)，改進(jìn)斷層自動(dòng)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，提升復(fù)雜構(gòu)造背景下的檢測(cè)精度。在東部探區(qū)東辛、牛莊等地區(qū)應(yīng)用測(cè)試表明，相比本征相干等傳統(tǒng)方法，深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果更清晰，斷層連續(xù)性更強(qiáng)，與專家解釋高度吻合，計(jì)算效率提升10倍以上。8.4.3油田應(yīng)用情況在三維層位自動(dòng)提取方面，構(gòu)建融合已知構(gòu)造約束的三維層位自動(dòng)提取多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，結(jié)合探區(qū)構(gòu)造特征，利用地質(zhì)模型正演和地球物理正演生成多樣化的相對(duì)地質(zhì)年代體樣本庫(kù)。其次，建立同時(shí)輸出斷層與相對(duì)地質(zhì)年代體構(gòu)造的自動(dòng)解釋網(wǎng)絡(luò)模型。隨后，改進(jìn)損失函數(shù)，融入匹配已知層位的約束方程，增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)模型泛化能力。最終，通過不斷測(cè)試和調(diào)優(yōu)，獲得高精度的三維層位自動(dòng)提取模型。該模型可快速預(yù)測(cè)地震數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的地質(zhì)年代體，并結(jié)合井震標(biāo)定，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的層位自動(dòng)解釋。8.4.3油田應(yīng)用情況結(jié)合知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，建立了測(cè)井巖性自動(dòng)識(shí)別流程：首先構(gòu)建測(cè)井知識(shí)圖譜，通過命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取和知識(shí)融合提取鄰井同層知識(shí)特征；然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）提取測(cè)井曲線數(shù)據(jù)特征；最后通過注意力機(jī)制融合兩類特征，構(gòu)建聯(lián)合模型，實(shí)現(xiàn)測(cè)井巖性自動(dòng)識(shí)別。在勝利油田孤東七區(qū)西測(cè)試40口井，整體準(zhǔn)確率達(dá)96.3%。8.4.3油田應(yīng)用情況勝利油田構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注采井組動(dòng)態(tài)響應(yīng)模型，結(jié)合歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，定量分析井間連通性，并通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與滲流物理過程融合，預(yù)測(cè)區(qū)塊開發(fā)動(dòng)態(tài)，2021年預(yù)測(cè)精度達(dá)82%。生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)方面，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立代理模型，實(shí)現(xiàn)快速預(yù)測(cè)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于剩余油分布預(yù)測(cè)，LSTM用于產(chǎn)量時(shí)序預(yù)測(cè)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）用于井底壓力計(jì)算。開發(fā)方案智能決策包括層系組合、井位優(yōu)選、注采量調(diào)整等，通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)歷史擬合、參數(shù)尋優(yōu)和生產(chǎn)優(yōu)化，提升油藏開發(fā)效率。8.4.3油田應(yīng)用情況3）海洋油氣平臺(tái)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用中國(guó)海洋石油集團(tuán)有限公司的海洋油氣平臺(tái)傳統(tǒng)上采用封閉內(nèi)網(wǎng)運(yùn)行的中控系統(tǒng)、電力管理系統(tǒng)和PLC系統(tǒng)，但生產(chǎn)數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)等缺乏歷史存儲(chǔ)，生產(chǎn)管理依賴手工錄入，巡檢日?qǐng)?bào)以電子或紙質(zhì)方式存檔，且數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)于不同數(shù)據(jù)庫(kù)，缺少智能化應(yīng)用。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，海洋油氣平臺(tái)大數(shù)據(jù)應(yīng)用日益廣泛，逐步推動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理與智能化應(yīng)用升級(jí)。海洋油氣平臺(tái)的數(shù)據(jù)入庫(kù)情況8.4.3油田應(yīng)用情況在數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)的劃分上，海洋油氣平臺(tái)將同一品牌或距離較近、有光纖鏈路的平臺(tái)進(jìn)行整合，合理設(shè)置數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，充分利用網(wǎng)閘作為數(shù)據(jù)采集客戶端而提供的多路輸入功能，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中采集，通過數(shù)據(jù)采集服務(wù)器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存和斷點(diǎn)續(xù)傳功能。相比傳統(tǒng)的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”數(shù)據(jù)采集方式，“一對(duì)多”的節(jié)點(diǎn)式數(shù)據(jù)采集方式能夠節(jié)省現(xiàn)場(chǎng)空間和施工成本。某海洋油氣平臺(tái)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)8.4.3油田應(yīng)用情況數(shù)據(jù)采集與安全防護(hù)

海洋油氣平臺(tái)通過在生產(chǎn)網(wǎng)上設(shè)置數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，并采用網(wǎng)閘實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離和單向傳輸，在數(shù)據(jù)采集服務(wù)器與辦公網(wǎng)之間部署防火墻保護(hù)TCP/IP協(xié)議。網(wǎng)閘兼容多種主流通信協(xié)議，支持多路數(shù)據(jù)采集，確保生產(chǎn)網(wǎng)的安全性。能源監(jiān)測(cè)與分析

平臺(tái)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電能、原油、柴油、天然氣和淡水等能源，并按“油氣田群—平臺(tái)—能源類型—設(shè)備”層級(jí)進(jìn)行管理，提供能耗對(duì)比分析和查詢功能。電監(jiān)控模塊用于電網(wǎng)數(shù)據(jù)分類管理和電能質(zhì)量分析，能效分析模塊支持能源效率分析、設(shè)備效率對(duì)標(biāo)、碳排放計(jì)算、桶油成本分析及能效KPI定制。8.4.3油田應(yīng)用情況遠(yuǎn)程監(jiān)控與操控

通過通信網(wǎng)絡(luò)升級(jí)，陸地遠(yuǎn)程監(jiān)控中心與海上中控系統(tǒng)連接，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)實(shí)時(shí)監(jiān)控及遠(yuǎn)程操控。緊急情況下，陸地控制器可實(shí)時(shí)監(jiān)控海上設(shè)備，并在通信中斷時(shí)啟動(dòng)自動(dòng)關(guān)斷模式。閥門遙控系統(tǒng)與設(shè)備監(jiān)測(cè)

閥門遙控系統(tǒng)通過分析壓力、溫度、流量等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能化故障判別。設(shè)備監(jiān)測(cè)模塊結(jié)合性能曲線與智能算法，對(duì)異常狀態(tài)提供提示與建議，支持閥門及泵類設(shè)備的故障定位與解決。

FPSO單點(diǎn)系泊裝置監(jiān)測(cè)

基于振動(dòng)和應(yīng)力數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)評(píng)估結(jié)構(gòu)安全性、預(yù)測(cè)失效風(fēng)險(xiǎn)，診斷問題并發(fā)出預(yù)警，支持智能化決策。8.5.1電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用1）發(fā)電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要涉及新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)和發(fā)電控制調(diào)度。針對(duì)新能源發(fā)電的不穩(wěn)定性，大數(shù)據(jù)建模可提高預(yù)測(cè)精度。例如，Wu和Peng基于K-Means算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)；Zhang等利用高分辨率天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化光伏發(fā)電預(yù)測(cè)。隨著新能源、分布式電源和電動(dòng)汽車的接入，大數(shù)據(jù)在電力調(diào)控中的整合優(yōu)勢(shì)日益顯現(xiàn)。Hou等提出基于核密度估計(jì)的優(yōu)化方法，處理風(fēng)電功率的不確定性，實(shí)現(xiàn)風(fēng)、水、火電的多時(shí)間尺度魯棒調(diào)度，以最小功率調(diào)整實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)平衡。8.5.1電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用2）輸電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用輸電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括暫態(tài)穩(wěn)定性分析和輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估。暫態(tài)穩(wěn)定性分析是保障電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵，實(shí)時(shí)分析要求高計(jì)算精度和速度。例如，Wang等利用時(shí)域仿真生成的相量測(cè)量單元（PMU）數(shù)據(jù)增強(qiáng)SVM訓(xùn)練，并通過特征提取實(shí)現(xiàn)暫態(tài)穩(wěn)定性的在線分析。8.5.1電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用2）輸電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估涉及多種狀態(tài)參數(shù)，受電網(wǎng)運(yùn)行和氣象環(huán)境影響較大。與傳統(tǒng)基于理論分析的方法不同，大數(shù)據(jù)分析通過挖掘大量歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提高狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。例如，為提升輸變電設(shè)備局部放電監(jiān)測(cè)的計(jì)算效率，王劉旺等采用Map/Reduce模型，實(shí)現(xiàn)局部放電相位分析的并行化參數(shù)提取、統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算及放電類型識(shí)別。8.5.1電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用3）配電領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括故障定位、負(fù)荷管理和設(shè)備故障識(shí)別，通過運(yùn)行數(shù)據(jù)分析，提高供電可靠性。故障定位：傳統(tǒng)行波測(cè)距需大量測(cè)量裝置，而大數(shù)據(jù)分析利用分類器或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可實(shí)時(shí)分析網(wǎng)格健康狀況實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。8.5.1電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用3）配電領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用負(fù)荷管理：通過歷史負(fù)荷率與氣象數(shù)據(jù)分析，預(yù)測(cè)變壓器重負(fù)荷狀態(tài)，提高供電質(zhì)量。例如，Xie等采用注意力門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升負(fù)荷預(yù)測(cè)效率；管鑫等通過用戶響應(yīng)特性分析，結(jié)合集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行主動(dòng)配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)。設(shè)備故障識(shí)別：針對(duì)變壓器故障，通過監(jiān)測(cè)冷卻油中關(guān)鍵氣體含量及氣體比值進(jìn)行狀態(tài)檢測(cè)。白浩等利用故障相似度清洗數(shù)據(jù)，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和SVM算法構(gòu)建故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷。8.5.1電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用4）用電領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用包括用電負(fù)荷預(yù)測(cè)、用電行為分析和電力交易。用電負(fù)荷預(yù)測(cè)：利用歷史數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘算法，提取影響負(fù)荷波動(dòng)的敏感因子，構(gòu)建高精度預(yù)測(cè)模型，為電網(wǎng)調(diào)度、控制和規(guī)劃提供支持。用電行為分析：通過數(shù)據(jù)分析檢測(cè)竊電與異常用電行為，減少電網(wǎng)非技術(shù)性損失，保障安全運(yùn)行。分析用電負(fù)荷、電費(fèi)臺(tái)賬等關(guān)聯(lián)因素，建立用戶行為模型，優(yōu)化用電管理。電力交易：通過電力價(jià)格預(yù)測(cè)優(yōu)化市場(chǎng)參與者的供需決策，提升經(jīng)濟(jì)和環(huán)境價(jià)值。例如，Dehghan等利用TensorFlow整合可再生能源、傳統(tǒng)發(fā)電、天氣和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)電價(jià)。此外，通過智能電表和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)分析，了解用戶分布與停電敏感性，制定差異化營(yíng)銷策略。8.5.2電力大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)隨著電力數(shù)據(jù)量的不斷擴(kuò)大和電力數(shù)據(jù)種類的不斷豐富，大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷應(yīng)用于電力系統(tǒng)中，從而更好地實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)的資源共享，增強(qiáng)了電網(wǎng)的數(shù)據(jù)交互能力，提高了數(shù)據(jù)的資源利用率。電力系統(tǒng)的云計(jì)算體系8.5.2電力大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)電力大數(shù)據(jù)主要包括傳感器數(shù)據(jù)和智能電表數(shù)據(jù)，其采集方式分為固定頻率采集和不定時(shí)補(bǔ)充采集，確保數(shù)據(jù)完整性。采集的數(shù)據(jù)通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至云存儲(chǔ)系統(tǒng)，在傳輸前需經(jīng)過前置通信平臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理并分擔(dān)傳輸壓力。此外，設(shè)備和人員檔案數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)可復(fù)制并備份這些數(shù)據(jù)，確保在設(shè)備和人員變動(dòng)時(shí)及時(shí)更新，以支持?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算和處理。電力大數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)原理8.5.2電力大數(shù)據(jù)體系架構(gòu)電力大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)需結(jié)合電力系統(tǒng)中豐富的數(shù)據(jù)流，以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。電力系統(tǒng)作為高維非線性復(fù)雜系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)流包括電力流、信息流、業(yè)務(wù)流、故障流和氣象流。電力大數(shù)據(jù)平臺(tái)與電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)流的結(jié)合涵蓋發(fā)、輸、配、用、調(diào)等環(huán)節(jié)，涉及負(fù)荷控制系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)（MIS）、SCADA系統(tǒng)、電能計(jì)量系統(tǒng)、風(fēng)光發(fā)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)、電力設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等。這些結(jié)合點(diǎn)推動(dòng)電力企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，提高能效管理和系統(tǒng)穩(wěn)定性。8.5.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況IBM是全球領(lǐng)先的電力行業(yè)解決方案提供商，其在2006年就提出了智慧電力的概念。IBM積極參與行業(yè)國(guó)際組織，如網(wǎng)格式建筑委員會(huì)（GridwiseArchitectureCouncil）、中國(guó)電力科學(xué)研究院（CEPRI）的智能電網(wǎng)項(xiàng)目和世界能源委員會(huì)（WorldEnergyCouncil）的運(yùn)作，參與制定了許多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。IBM建立了一套相對(duì)比較完整和體系化的智能電網(wǎng)方法論和知識(shí)庫(kù)，包括智能電網(wǎng)方法、成熟度模型、概念技術(shù)模型和組件化業(yè)務(wù)模型，因此IBM可以稱為全球電力行業(yè)智能化應(yīng)用的先進(jìn)代表，影響了全球電力工業(yè)的發(fā)展。8.5.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況（1）電網(wǎng)自動(dòng)化和分析系統(tǒng)。基于能源和公用事業(yè)架構(gòu)SAFE框架，IBM設(shè)計(jì)了新的分布式的電網(wǎng)自動(dòng)化和分析系統(tǒng)，與IBM的業(yè)務(wù)合作伙伴合作，應(yīng)用了先進(jìn)的智能傳感器裝置。通過在整個(gè)電網(wǎng)的變電站、開閉所和配電站上部署傳感器裝置