高质量数据集典型案例 | 光储充一体化综合能源系统高质量数据集

　　推荐单位：国家电力投资集团有限公司
　　申报单位：国家电投集团综合智慧能源科技有限公司、中国科学院深圳先进技术研究院
　　一、背景
　　解决新能源并网中光伏发电的随机性、波动性和间歇性问题，项目基于国家发展改革委《关于推进电力源网荷储一体化和多能互补发展的指导意见》，针对电网调峰困难、能源管理效率低等挑战，于2022年启动实施。通过人工智能与数字化技术，实现源网荷储协同优化，提升能源利用效率、降低运营成本，并确保电网安全稳定。
　　二、方案和成效
　　一是建立多源异构数据采集体系。建立“端-边-云”三级数据架构，解决分布式光伏、储能、充电桩等设备的数据孤岛问题，实时采集电流、电压、温度、光照强度等超200维度的运行数据；通过API网关整合外部数据，建立跨域时空对齐特征矩阵，为预测模型提供多源输入。目前，天枢云智慧物联平台支持单服务器同时处理30个电力节点的10万余设备并行接入，日处理数据量超35TB。
　　二是实现动态质量治理提升运维成效。从完整性、有效性、及时性、在线性四方面建立数据质量校验规则，数据可用率提升至98%；并开发基于知识图谱引擎，融合设备本体关系与历史运维日志，构建包含超100万三元组的故障诊断知识库，显著提升运维精准度。
　　三是开发AI驱动的数据建模与优化技术。基于天枢平台调用光储充一体化综合能源高质量数据集，融合多源特征和气象特征与光功率概率密度函数的映射关系，开发光功率概率密度预测模型，实现光伏发电92%的预测准确率，显著优于行业平均水平。同时，构建了多目标协同优化引擎，实现综合能源效率提升10%。
　　四是建设产学研协同生态。与中国科学院深圳先进院合作推动核心算法迭代，主导/参与制定国家标准1项，团体标准2项；联合培养交叉学科技术人才10余人，为行业持续输送专业力量。
　　三、创新点
　　一是实现多源异构数据融合与智能治理。构建智能化数据治理机制，基于D-GNN融合多源数据形成百万级动态知识库，智能治理提升数据可用率至98%，使故障诊断准确率达95%，大幅降低维护成本。
　　二是实现动态预测与高精度时空关联。依托“端-边-云”三级体系整合超200维度实时与外部数据，通过CNN-Transformer实现动态特征提取与概率密度演化，预测模型突破静态局限，光功率预测准确率超92%，支撑高精度时空关联。
　　三是实现协同闭环与数据价值共享。联合中国科学院深圳先进院建立产学研协同的数据闭环模式，通过标准化接口实现多时间尺度数据共享，创新数据贡献分红机制，将数据价值动态绑定经济效益，促进生态持续发展。