清洁能源大数据中心

清洁能源大数据中心旨在建成新能源发电运行权威数据库,涵盖大规模清洁能源接入电力系统运行的全面数据,包括风光水等资源数据、数值天气预报数据、新能源电站运行数据、电网运行数据、新能源电站检测数据、故障数据、雷电定位数据等。

开展多元多时间尺度的数据挖掘技术研究,对海量数据进行深度挖掘,获取清洁能源电站性能特征参数,支撑清洁能源发电及电网的规划设计、清洁能源消纳能力评估、运行控制、优化调度、性能评价、故障诊断、行业对标分析、灾害预警等能源与电力行业服务,成为最具特色的清洁能源发电运行和性能评估平台;在行业服务过程中不断积累运行分析经验,通过运行分析决策与运行数据的评估分析,提升大数据应用研究能力,保障大规模新能源发电消纳?#32479;?#21644;电力系统安全稳定运行,进一步支撑清洁能源行业与电力行业的良性发展,推动青海省及全国太阳能产业健康、快速发展。

业务架构

数值天气预报生产应用
建设大型集群数值天气预报系统平台,构建中小尺度普适性数值天气预报模式,可生产覆盖全省全境和全国的精细化数值天气预报产品。可进行全省范围内的数值天气预报,精度?#20581;?#20065;”级行政单位。每6小时预报一次计算结果,1天4次。基于大数据中心自产的数值天气预报能够提供清洁能源功率预测和气象灾害预警服务。
清洁能源电站的运行监测与性能评估
对清洁能源电站运行进行实时监测,对清洁能源电站关键进行设?#24863;?#33021;评估与可靠性分析,开展故障诊断与故障预警。分析清洁能源电站的运行数据,开展运行效率评价,并对清洁能源电站进行整体发电性能进行评估,提高清洁能源电站运行效能和运行质量。
电网规划设计与运行决策支撑
基于含大规模清洁能源接入的电网运行大数据,对电网规划设计、运行控制等进行分析评价与决策支撑,支撑电网对清洁能源电站的优化调度。
基于清洁能源大数据的行业服务
开展清洁能源电站行业对标分析与风险评估,为清洁能源电站的融资、并购、转让提供技术保障,推动青海省能源行业的市场化、资本化发展。

平台特点&架构

将互联网行业最前端的基于KVM的虚拟化技术、基于Hadoop的大数据技术、基于Spark的大规模计算技术、基于MongoDB的分布式存储技术,通过?#35270;?#24615;分析与改造,应用于电力行业,将大幅度提升电力行业的IT技术水平,?#24179;?#33021;源行业的互联网化。

在场站级新能源发电功?#23454;?#30701;期预测建模中,采用了三项自主设计的创新技术:聚类建模技术、动态权重分配的模型组合预测技术、以及模型适配技术。在区域级预测建模中,综合考虑区域性地形、大气运动、以及整个区域的气候条件,采用大尺度、中小尺度数值天气预报?#30701;?#30340;方法?#28798;?#23450;区域内的清洁能源电站进行预测。

清洁能源大数据平台总体架构由业务架构、应用架构、数据架构、技术架构4部分组成。
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