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数据挖掘
自2010年开始，弃风问题愈演愈烈，全国平均弃风率长期高于10%。2015年，这一数据攀升至15%，较上一年上升7个百分点。三北地区的弃风问题尤为严峻，2015年吉林、甘肃、新疆等地的弃风率超过30
尤其是热电的灵活性运行能力，挖掘燃煤机组调峰潜力，破解当前和未来的新能源消纳困境，减少弃风弃光，是电力工业亟待开展的工作之一，具有重要的意义。
经过对国际上高比例新能源消纳国家的经验进行充分的研究分析
资产利用率;通过馈线自愈控制提高电网供电可靠性;运用大数据分析技术还能做到精准的负荷预测和分布式发电预测，深度挖掘数据价值来为用户提供高品质服务。 未来配电网的功能应当是将电源和用户需求有效连接起来
送电的基础上，充分挖掘燃煤自备电厂调峰空间，通过新能源替代自备电厂的调峰，实质性提高新能源的发电量。
本实施细则适用于新疆区域内新能源企业与燃煤自备电厂调峰替代交易（以下简称：调峰替代
电量、电价后，再确定新能源企业正式出清电价、区域参与电量的比例，预测分地区年度对应的电量结算比例。申报数据包括交易边界条件、执行时间、电量和电价等。其中燃煤自备电厂所属企业按照三个边界条件申报电量和
适用范围新能源企业与燃煤自备电厂调峰替代交易（以下简称：调峰替代交易）是指在保证电网运行安全、全额消纳新能源、满足新疆区域内用电市场和外送电的基础上，充分挖掘燃煤自备电厂调峰空间，通过新能源替代自备电厂的
。申报数据包括交易边界条件、执行时间、电量和电价等。其中燃煤自备电厂所属企业按照三个边界条件申报电量和价格（价格由低到高申报，最多可申报三个）；新能源企业按照一个边界条件申报电量和价格（价格由高到低申报
，针对性普遍较差，尤其告警功能无法精准定位故障点，不能满足光伏运维实际需求；四是大集团光伏电站群形成的大量数据，传统的电站级数据平台难以胜任海量数据的存储管理；五是传统数据平台缺乏针对性的挖掘，难以
了中小企业、中小规模电站对光伏电站运维智能、高效、便捷的信息化管理需求。
上图为木联能光伏电站运维管理云平台首页
多维度智能挖掘电站状态
云平台首页明晰的展示了发电量对比、用电量对比、弃光电量对比
、缺陷统计、行业对标等相关数据服务窗口，通过数据积累，可以得到发电量、用电量、弃光电量从月到日的数据对比分析，通过缺陷统计得到年总缺陷、当前月缺陷及上月缺陷的分类统计 为电站管理人员提供了全周期、智能
破损，发热等故障的诊断和隐患的精确定位。 另外，根据每次巡检数据的累积，以及系统其他数据的整合，无人机获取的海量数据可进行挖掘分析，对易出现故障区域以及故障周期等等做出有效分析和预测。此外，智能无人机
定位。另外，根据每次巡检数据的累积，以及系统其他数据的整合，无人机获取的海量数据可进行挖掘分析，对易出现故障区域以及故障周期等等做出有效分析和预测。此外，智能无人机的投入运用，使得光伏电站不再需要大量
数据、资源数据、气象服务、设备参数、能源规划、消纳限电评价等数据服务为基础，构建新能源产业互联网云应用服务平台，为新能源投资企业、地方新能源开发、电网、装备技术贸易、产业金融服务提供深度数据挖掘和专业
定位。另外，根据每次巡检数据的累积，以及系统其他数据的整合，无人机获取的海量数据可进行挖掘分析，对易出现故障区域以及故障周期等等做出有效分析和预测。此外，智能无人机的投入运用，使得光伏电站不再需要大量人力
