19、大数据分析革新智能电网：可再生能源整合与故障预测案例研究

大数据分析革新智能电网：可再生能源整合与故障预测案例研究

1. 智能电网与大数据分析概述

随着社会对能源使用和生产的关注度不断提高，可再生能源在能源市场中的占比持续上升。2019 年 4 月，美国可再生能源的月发电量首次超过了煤炭发电量，绿色能源占比达到 23%，这促使消费者和能源供应商逐渐远离有限且不可持续的资源。

智能电网作为未来的能源基础设施，由变电站、变压器和输电线路等组成，负责向家庭和企业供应能源。它利用计算机、自动化等现代设备，实现数字通信和信息传输，其“智能”之处在于增加了一层基础设施，实现了消费者策略与输电线路之间的双向交互，云计算、大数据和物联网等创新技术使得这种通信成为可能。

智能电网对能源供应至关重要，它能让能源公司充分利用先进的基础设施，强调设备连接性，使本地执行器、集中控制器和物流单元之间能够相互通信，带来更快的应急响应时间、有效的资源管理和通过自动化提高网络交付等诸多好处，代表了能源行业的重大进步。然而，智能电网产生的大量数据需要通过智能电网分析来挖掘其价值。

可再生能源虽然能满足需求且永不枯竭，但由于其间歇性，给基础设施维护带来了困难。例如，加利福尼亚州的风力和太阳能发电厂在夏季产生过多能源，但在秋冬季节运行不佳。为了确保稳定的绿色能源供应，并将可再生能源确立为可靠的未来资源，能源行业采用了智能电网技术。

智能电网融合了技术和能源发展，通过传感器、物联网等计算设备实现了客户与公用事业供应商之间的双向通信。智能电表等众多来源为这些人工智能系统产生了大量数据，但只有通过智能电网分析，才能使这些非结构化数据变得有用。智能电网分析是对电网生成数据的系统计算检查，能够精确评估、传达和识别数据趋势及重要模式，对于优化电网运