社会信息融合的客户侧用能系统

问题能源是人类赖以生存和发展的基础，是国民经济的命脉。提高能源利用效率、降低能源使用成本、降低环境污染排放，已成为解决人类社会发展过程中所面临的能源、经济、环境“三难困境”的必然选择。随着电能替代、能源互联网、新基建等战略的实施，客户侧资源与电网互动应用深入推广遇到新问题、新挑战：电力客户节能降费需求迫切，客户侧资源系统亟待优化；在能源日益紧张和环保政策强势推进的大背景下，获得经济、方便、环保的能源成为可持续发展的急迫问题。

方案面对大数据时代，电力系统信息来源极其广泛、数据类型繁杂且质量不高，对多源异构数据的聚合管理技术提出了更高要求。本课题意义在于精准全面提取客户侧边缘感知的信息物理社会特征，并将多源异构信息有效融合，从而实现精准的客户侧用能系统关键特征信息提取。客户侧用能状态同时受物理与社会信息影响，数据来源广、结构不同；目前用能数据感知技术模式单一、局限性高，智能感知设备的通用性、可移植性、扩展性差，且难以进行异构社会信息融合。为实现客户侧资源与电网互动的高效和智能，需利用多源异构融合与信息驱动技术实现对客户侧系统关键特征信息的提取，合理布局能源设施配置和管控功能，显著提高设施与能源利用效率、降低成本，服务电力用户节能降费。