8月28日，國家數(shù)據(jù)局在2025中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(數(shù)博會)上發(fā)布首批《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例》。國家電投集團(tuán)“國家級光伏儲能實(shí)證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集”“光儲充一體化綜合能源系統(tǒng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集”和“光伏逆變器健康診斷數(shù)據(jù)集建設(shè)與應(yīng)用”等3項(xiàng)成果經(jīng)多輪評審最終成功入選。
數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，已成為推動能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、加速構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)的關(guān)鍵支撐。國家電投集團(tuán)作為全球最大清潔能源企業(yè)，在該領(lǐng)域具備海量數(shù)據(jù)資源和豐富應(yīng)用場景，擁有一批世界級的光伏發(fā)電大基地，構(gòu)建了全球規(guī)模最大、覆蓋氣候類型最全的光伏、儲能戶外實(shí)證研究體系和國家級數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，建立了全國首個全譜系、細(xì)粒度、覆蓋全國范圍的綜合能源數(shù)智平臺——天樞一號，為破解行業(yè)數(shù)據(jù)難題提供了系統(tǒng)性解決方案。
3項(xiàng)成果入選《高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例》，標(biāo)志著國家電投集團(tuán)在激活數(shù)據(jù)要素潛能、深化“人工智能+能源”融合發(fā)展領(lǐng)域邁出關(guān)鍵一步。
國家級光伏儲能實(shí)證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
案例單位：國家電投集團(tuán)能研院、國家電投集團(tuán)黃河公司、國家電投集團(tuán)四川公司
當(dāng)前，在光伏、儲能產(chǎn)業(yè)從“規(guī)模擴(kuò)張”向“價值引領(lǐng)”轉(zhuǎn)變過程中，行業(yè)長期面臨著實(shí)證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)稀缺、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等痛點(diǎn)問題。針對這一問題，國家電投集團(tuán)構(gòu)建了覆蓋青海共和高海拔寒溫帶、黑龍江大慶高緯度寒溫帶、四川甘孜超高海拔、河南平頂山暖溫帶等國內(nèi)典型場景下實(shí)證實(shí)驗(yàn)矩陣，在線布置了2500臺(套)高精度數(shù)據(jù)采集裝置，以秒級高頻采集、多維度、全鏈條覆蓋為核心優(yōu)勢，形成了組件、支架、逆變器、儲能電池4類產(chǎn)品實(shí)證數(shù)據(jù)集，光伏系統(tǒng)與光儲系統(tǒng)2類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，以及1項(xiàng)實(shí)測氣象資源數(shù)據(jù)集，總規(guī)模達(dá)251TB，積累了十余年連續(xù)運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建起貫通多氣候類型的光儲實(shí)證數(shù)據(jù)體系。
該案例及其背后的數(shù)據(jù)支撐體系，不僅打破了光儲高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺的瓶頸，更通過“政—企—研—產(chǎn)”協(xié)同的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，推動數(shù)據(jù)精準(zhǔn)賦能政府決策、標(biāo)準(zhǔn)制定與技術(shù)迭代，也為該領(lǐng)域人工智能模型開發(fā)提供了高質(zhì)量訓(xùn)練基礎(chǔ)，對構(gòu)建新型電力系統(tǒng)和提升我國在全球光伏領(lǐng)域的技術(shù)主導(dǎo)權(quán)具有重要的戰(zhàn)略意義。
光儲充一體化綜合能源系統(tǒng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集
案例單位：國家電投集團(tuán)電投綜能(智慧能源)
為破解新能源并網(wǎng)中光伏發(fā)電隨機(jī)性、波動性、間歇性難題，以及電網(wǎng)調(diào)峰難、能源管理效率低等痛點(diǎn)，國家電投集團(tuán)構(gòu)建光儲充一體化綜合能源管理系統(tǒng)，建成總規(guī)模達(dá)12.97TB的《光儲充一體化綜合能源系統(tǒng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集》，涵蓋分布式光伏設(shè)備參數(shù)及出力、儲能系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測、充電樁負(fù)荷交互、設(shè)備資料圖紙、運(yùn)維工單等多類數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)智能運(yùn)維與精準(zhǔn)調(diào)控筑牢數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
基于此數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了分布式光伏發(fā)電預(yù)測準(zhǔn)確度超92%，運(yùn)維狀態(tài)估計(jì)準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，綜合能源效率提升10%以上，顯著增強(qiáng)了“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)同水平和能源利用效率、降低運(yùn)營成本，并進(jìn)一步確保了電網(wǎng)安全穩(wěn)定。
光伏逆變器健康診斷數(shù)據(jù)集建設(shè)與應(yīng)用
案例單位：國家電投集團(tuán)國核電力院
傳統(tǒng)的光伏逆變器故障診斷方法依賴人工巡檢和經(jīng)驗(yàn)判斷，存在效率低、響應(yīng)慢、精確度不高等問題。國家電投集團(tuán)構(gòu)建了一套覆蓋全面、質(zhì)量可靠、具有高度代表性的光伏逆變器健康診斷數(shù)據(jù)集，通過廣泛采集逆變器的多維度實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備信息及環(huán)境數(shù)據(jù)，對海量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)清洗、預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化，組建專家團(tuán)隊(duì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化的故障類型標(biāo)注，把處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建成結(jié)構(gòu)化的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測試集，最終利用深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)了智能診斷模型，部署于電站監(jiān)控系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了對逆變器故障的精準(zhǔn)診斷和預(yù)測性維護(hù)，有效提升了光伏電站的運(yùn)維效率與發(fā)電穩(wěn)定性。
數(shù)據(jù)集應(yīng)用后縮短了逆變器故障修復(fù)時間，有效減少了停機(jī)造成的發(fā)電量損失。同時，智能診斷替代了大量人工巡檢，使運(yùn)維成本降低了10%，顯著增強(qiáng)了電站的整體運(yùn)營效益和盈利能力。(楊明瀚 鄧薇 趙志淵 侯付彬)
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