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以基于清潔能源電站（這里主要探討的是光伏和風電為代表的清潔能源）的全生命周期特點、大數據技術的具體操作過程，筆者提出清潔能源大數據的三維生態架構，即數據域、工作域和系統域。

數據域應包括清潔能源電站全生命周期（規劃及設計、建造及驗收、監測及控制、運維及管理、資產評估及交易）中相關的所有數據，不僅包括光伏電站實時運行的電量數據，還應包括輻射數據、氣象數據和地理數據，以及一些政策信息、銀行貸款利率和購電協議等。工作域將涉及數據從采集到應用的全生命周期，包括采集、接收、傳輸、存儲、處理、可視化、計算、分析及應用等多個層面。系統域包括設備層、通信層、數據層、應用層及交易層。

清潔能源大數據就像是一座逐漸被掘的金礦，通過對其進行獲取、處理、分析及應用，其潛在價值正逐步為清潔能源行業的發展注入新的動力。我將從八個方面詳細闡述清潔能源大數據的應用方向。

1、清潔能源電站規劃與設計

通過集成輻射數據、氣象數據、地理數據、政策數據、金融數據、電站設備數據等清潔能源大數據，可實現對清潔能源電站的一站式規劃與設計。

比如，Geostellar通過其線上數據分析及搜索系統，為用戶提供光伏電站的設計、融資、安裝等服務，它提出“希望成為行業內最大的太陽能資源搜索引擎”這樣的愿景；Google Sunroof項目則基于高分辨率衛星圖像、Google地圖數據以及自己家周圍的相關數據，協助有意安裝屋頂太陽能項目的潛在客戶，評估在自家屋頂安裝太陽能電池板后的發電潛力及其效益。

2、電站監控與運維

清潔大數據可服務于清潔能源發電項目的監控與運維。基于風光資源數據及發電運行數據，對發電項目進行運行監測、分析與運行效率評價，為提高項目運行管理水平提供支撐；基于清潔能源大數據的信息挖掘與智能預測，對發電設備的運行管理進行精準調度、故障診斷和狀態檢修；基于大數據處理的優勢，可實現從線上實時監控到線下運維的及時無縫對接，從遠程故障診斷到線下同步維護，真正實現高效的O2O協同運維。基于大數據的電站監控與運維，將從根本上提高運行效能、運行安全和運行質量。

3、設備評估與升級

通過實時監測光伏裝備的運行狀態，清潔能源裝備制造企業可從海量數據中篩選出裝備的關鍵運行數據，進而對設備進行性能評估與可靠性分析，統計設備故障率及運行效率，并以此為基礎開展基于大數據的裝備故障預警、質量診斷、程序升級、遠程優化等增值服務。此外，裝備制造企業基于大數據深入挖掘分析，可形成面向生產研發的決策服務信息，幫助企業把握清潔能源裝備的發展方向，為產品優化升級提供數據支撐，并從根本上提高電站發電運行安全和運行質量。

4、項目評級與融資

隨著電站投資隊伍中逐步出現基金、信托等角色，以及銀行對于清潔能源電站貸款的普及，電站評級與融資平臺就必然會出現。基于大數據，可對包括光伏和風電發電項目的技術水平、實際狀態及財務狀況進行評價，進行項目估值及風險評估，為項目融資、并購、轉讓提供技術保障。

5、電量預測與交易

隨著輸配電價的核定與電力市場的不斷放開，廣大電站也將逐漸通過售電商代理集成等方式參與電力市場交易。而這時，對電站發電數據的實時監測及預測將尤為重要，其實時發電量數據將成為電價制定參考依據之一。

6、電力消納與調度

隨著清潔能源發電的滲透率越來越高，需要通過對電站進行實時發電數據監測，使發電數據參與整個電網的實時電力調度之中，支撐電網對清潔能源發電的優化調度，降低含大規模清潔能源發電接入的電網運行風險，提升網源協調控制水平，增強光伏發電的消納能力，進而實現能源消費和能源生產分配的優化。