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、银行贷款利率和购电协议等。工作域将涉及数据从采集到应用的全生命周期，包括采集、接收、传输、存储、处理、可视化、计算、分析及应用等多个层面。系统域包括设备层、通信层、数据层、应用层及交易层。清洁能源
优化调度，降低含大规模清洁能源发电接入的电网运行风险，提升网源协调控制水平，增强光伏发电的消纳能力，进而实现能源消费和能源生产分配的优化。比如，2015年3月20日，借助实时光伏数据监测平台PV

平台上线。阿波罗光伏云依托大数据计量模型，帮助开发商、投资商实现电站全生命周期数据管理，包括数据的稳定采集、安全存储、严格审计、准确分析以及深度挖掘，以大数据驱动光伏电站资产的精细管理，让电站资产
眼：可期待的未来孙捷说：数据不准会影响投资者对发电量的预测，甚至在交易中吃大亏。有些光伏数据偏高，没有进行修正、校验，买家可能会为电站多花20%或30%的钱，最终不止业主利益受损，租赁公司拥有

令电站的投资、运营管理都受到影响。通过对所监测的光伏数据进行深度挖掘与分析，光伏电站未来的收益增长、资产评估、风险控制将可获得重要参考。由此，光伏电站也开启了大数据驱动的智能模式。航天机电近日发布了
、会计方面的服务。包括税收、电费等，都可进行全方位的应用。据悉，该平台引入了航天级的数据库采集、分析技术，每日能将超过40GB的电站数据采集进入eHorus智慧云的大数据库，建立毫秒级时序数据存储系统

暴露出的设备质量与金融服务滞后等问题令电站的投资、运营管理都受到影响。通过对所监测的光伏数据进行深度挖掘与分析，光伏电站未来的收益增长、资产评估、风险控制将可获得重要参考。由此，光伏电站也开启了大数据
处理、所有的维修、甚至给客户提供财务、会计方面的服务。包括税收、电费等，都可进行全方位的应用。据悉，该平台引入了航天级的数据库采集、分析技术，每日能将超过40GB的电站数据采集进入eHorus智慧云的

有所作为。丁杰还对存在的问题进行了归纳：一是，大容量并网安全问题，二是光伏发电质量问题，三是光伏数据监测及利用问题。与此同时，丁杰也给出了解决途径，一是光伏电站并网控制技术提高，二是把光伏电站发电性能评估
关键环节，一是数值天气预报技术；二是光伏电站气象站品质，实时采集是不是准确可靠，是不是稳定可靠；三是建模和实时较正技术。这个做好了，给电网公司调度提供有价值的参考，电站出力相应得到保障。针对当前光伏并网中

公共服务平台，数据的接入是自愿的。记者：相对其他已存在的光伏数据平台，这个平台有何特别之处？曹潇：首先目的不一样，我们并不是市场行为，建立的是个公共服务平台，作为电力科研单位我们需要通过接入的数据在该
了包括国家电网、大学和其他科研机构的力量，所以我们的数据来源和数据承载能力相对大多数平台都要丰富。记者：在数据采集的过程中，会不会担心数据真实性的问题？曹潇：在数据不够多的时候，你可能会考虑真实性的问题

供电质量，优化资源。能源互联网通过在分布式发电设备、储能设备、用电设备等环节部署各类传感器和数据采集控制单元，实现发电、用电、环境及安全数据的实时采集，实现用电智能化，提升能源效率，保障能源安全
采集与监控（SCADA）系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格

，提高供电质量，优化资源。能源互联网通过在分布式发电设备、储能设备、用电设备等环节部署各类传感器和数据采集控制单元，实现发电、用电、环境及安全数据的实时采集，实现用电智能化，提升能源效率，保障能源安全
（Demand Response Optimization and Management System）。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控（SCADA）系统获得

和数据采集控制单元，实现发电、用电、环境及安全数据的实时采集，实现用电智能化，提升能源效率，保障能源安全。示例：AylaAyla是一个成立于2010年的物联网云平台服务提供商，它与芯片制造商合作，面向
System）。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控（SCADA）系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生

。第二，对于光伏来说，到底我们的光伏数据是怎么产生的？我们通过美国、欧洲，以及国内的卫星遥感数据，通过我们的实际观测数据，通过我们的数字模拟，通过我们的超算中心。最终通过数据分析，来给出什么呢？给出一个
说，那你能帮到什么程度？那我告诉他，我必须要去看你的历史数据，我要采集你大量的历史数据以后，我才知道我能给你做到什么样的水平。利用我的高精准的气象模式去做。然后中间我就不多说了。就是刚才讲的，我们

我国新能源发电迅速发展，面对运行状态数据量巨大、数据类型复杂的新能源电站大数据环境，常规技术已经不能满足海量数据的采集、存储、处理、统计分析，大数据技术无疑是处理海量光伏数据的利器，利用大数据技术实现
，研发出了基于大数据采集与分析的光伏电站服务平台。对光伏电站繁多的数据先利用物联网技术对源数据做采集和基本处理，然后通过开放式数据处理服务技术（ODPS）对数据接入、存储、挖掘，最后通过云技术对数据做

。电站设计数据，电站实时数据，电站运营数据，通过对表，数据采集分析集中运营系统，，现场诊断，形成一个封闭的运行环境。光伏电站的职能运维作为一个技术平台，可以集中运维，减少人员进行实时的预警和远程
专业的技术团队进行线上诊断，线下诊断，线上修复。把大数据运维分成三个层面，光伏电站的前端，主要是指正面的产品，在前端进行数据采集，然后进行数据分析，包括电站、变电、升压、自动化系统、数据监控系统以及

进行评估。远景在风电领域的大数据中心已经走得非常超前和先进，大家都知道远景的格林威治云平台具有行业领先的计算能力和分析能力。而光伏数据相对复杂的风电数据要简单的多，我们会将大数据、云计算方面
，目的是为了保证第三方大数据平台的公信力，避免出现既当裁判，又当运动员的局面，确保数据的采集、分析、展示、监控都是透明和公正的。目前很多业主碰到的挑战并不是缺乏电站的实时运行数据，而是这些数据