主動配電網中的新型數據驅動套用

主動配電網中的新型數據驅動套用是指對電網與用戶之間的需求進行有效的融合，通過深度挖掘數據價值為用戶提供高品質服務，並通過分散式智慧型協調實現電網的自愈、自治和自組織。

當前，國內外對主動配電網中的新型數據驅動套用的研究剛剛起步，尚存在著技術儲備不足、數據獲取存儲及安全通信障礙、數據分析理論和技術匱乏等問題。

基本介紹

• 中文名：主動配電網中的新型數據驅動套用
• 外文名：New data driven applications in active distribution networks
• 不足：技術匱乏等
• 背景：計算機科學與通信快速發展
• 套用：雲計算平台等
• 挑戰：負荷辨識數據

背景

能源問題和氣候變化已成為當今人類社會實現可持續發展所面臨的重要挑戰。21 世紀初“智慧型電網”的提出，給全球電力系統帶來一場影響深遠的變革。國際大型電力系統委員會(international councilon large electric systems，CIGRE)於 2008 年進一步提出了主動配電網(active distribution network，ADN)的概念，引起了國際電力學界與工程界的廣泛關注。

主動配電網的一些區別於傳統配電網的重要特徵，諸如大規模間歇性新能源及電源的分散式接入、儲能技術的套用、柔性可控負荷的廣泛參與等，為智慧型電網範疇下配網系統的運行、規劃與控制等帶來了一系列新的挑戰。

伴隨著各類分散式能源設備的接入，主動配電網的另一個重要特徵是高級量測體系 (advancedmetering infrastructure，AMI)與雙向通信設施的大規模部署。其使得主動配電網中的多源數據(能源設備的狀態數據、環境氣象數據、終端用戶的各類信息、配電網路的拓撲和運行數據等等)可被實時監測和採集，並使得主動配電網愈發演變為一個強互動、高度耦合的信息物理系統(cyber physical system，CPS)。如何有效地從主動配電網多源大數據中提取知識，並以數據為驅動制定決策方案以最佳化電網運行，已成為當前國內外的一個研究熱點。

近年來，隨著計算機科學與通信等相關學科的快速發展，湧現出了一些新興的數據處理與分析技術。這些新技術為構建未來主動配電網中的新型數據驅動套用提供了新的契機。

未來主動配電網的關鍵數據分析技術

1、 配電網大數據與雲計算平台

隨著全球網際網路的高速發展，大數據技術已得到全球學術界、工業界及各國政府的高度重視和廣泛套用。根 據 GreentechMedia 市 場 研 究 機 構 GTMResearch 於2015年發布的分析報告顯示，2020 年全世界電力大數據管理系統市場將達到38億美元的規模。2013 年，美國電力科學研究院啟動了2項為期5年的大數據研究項目:配電網現代化示範項目、輸電網現代化示範項目，研究如何利用輸配電系統中收集的各類數據以提高輸配電系統的運行、管理及規划水平。同年，國家電網公司啟動了多項智慧型電網大數據套用研究及企業級大數據平台建設項目，在輸變電運行管理、智慧型配電網、用電與能效、電力信息與通信、決策支持等領域開展大數據套用關鍵技術研究工作。

主動配電網的數據具有典型的大數據“4V”特徵:體量大(volume)、類型多(variety)、增長快或速度快(velocity)和價值大(value)。其網路規模大且結構複雜，不僅含有高滲透率的分散式電源、電動汽車及智慧型家居等可控元件，還接入了大規模的智慧型電錶、綜合測量單元、同步測量單元等監測元件。依據數據的來源，可分為內部數據(包括系統運行數據、元件監測數據等)，外部數據(包括電價、交易量、用戶用電等行銷類數據及電力企業管理數據等)。依據數據的結構，又可劃分為結構化、半結構化和非結構化數據，傳統的電力系統主要由關係資料庫存儲及管理電能生產行銷等核心業務數據，這部分數據稱為結構化數據。而無法在資料庫中用二維表來邏輯表達實現的數據，稱為非結構化數據，主要包括系統線路及元件設備的檢修監測圖片、視頻及客戶服務的音頻數據等。此外，隨著智慧型電網的發展，智慧型電錶、感測器等設備正在產生海量的系統日誌數據。這類自描述型數據的內容和結構混在一起，沒有明顯的區分，被稱為半結構化數據。根據 IDC 網際網路數據中心2014年報告統計，全球數據正呈現指數級增長，預計到2020年數據總量將達到44ZB，其中超過80%的企業相關信息都是以非結構化或半結構化的形式存在的。

目前配電網仍缺乏高效的大數據處理及分析存儲技術。在能源網際網路建設的大力推動作用下，主動配電網對信息獲取、索引、存儲及數據分析等各類信息處理及計算資源的需求都與日俱增。如何對內外部獲得的大數據進行系統且高效的管理，為主動配電網運行控制提供更為豐富及可靠的反饋，從而加強電網的規劃及運行，將是未來主動配電網研究、建設中的一大挑戰。

2007年10月IBM和Google宣布在雲計算領域的合作後，雲計算迅速成為產業界和學術界研究的熱點。利用雲計算特有的計算和服務模式，企業可將現有的存儲及計算資源整合到雲端，從而無須增加硬體投資成本，即可實現高效的數據計算、存儲及資源互動共享能力。智慧型電網中大數據的套用需求及特點非常符合雲計算的服務模式及技術模式。採用雲計算技術，不僅可以實現電力行業大數據採集和共享，通過數據挖掘提供商業智慧型及決策分析，還可通過將數據轉換為服務以提升電力行銷服務價值。建立大數據云計算平台，對主動配電網中多源異構數據信息資源進行整合，可大幅度提高主動配電網實時控制及高級分析能力，為智慧型電網技術的發展提供有效的支持。

2、終端負荷辨識

隨著高級量測體系的日趨普及，面向終端用戶的負荷辨識技術在近年來得到了快速的發展。負荷辨識技術旨在通過一定的技術手段監測建築內各個用電設備(家用電器或電路接口)的能耗曲線。通過負荷監測技術，可以對建築的能耗情況進行細粒度的監控，以及對終端用戶的用電模式進行識別，從而為更精細地開發與制定需求側管理方案奠定了基礎。

概括來說，目前進行終端用戶負荷辨識的技術手段大致可分為2類:侵入式(intrusive)監測技術與非侵入式(non-intrusive)監測技術。侵入式監測技術通過在用電設備上安裝感測器(sub-meter)來對用電設備的能耗進行物理監測。侵入式監測技術的優點在於可以精確地實時採集用電設備的能耗數據，缺點在於需要入戶實地進行感測器安裝，並且需要付出一定的安裝成本。非侵入式負荷監測技術(non-intrusiveappliance load monitoring，NILM)由Hart於1992 年首次提出，旨在通過對主電路口採集到的實時聚合能耗數據進行分析，將其分解並識別出各個家電的能耗。非侵入式家電監測技術又可大致分為2類:事件驅動的監測技術與非事件驅動的監測技術。這2類技術都基於家電能耗的先驗知識，這些先驗知識被稱為“功率簽名 (power signature)”。事件驅動的NILM 技術基於不同的功率簽名信號來辨識電器的開/關操作事件。

顯然，相比於侵入式監測技術，非侵入式負荷辨識技術的優點在於不需要實地入戶安裝感測器，從而大大節省了成本。其局限性在於辨識的精度，特別是在低頻率的聚合功率採樣信號下的辨識精度。因此，非侵入式的終端用戶負荷辨識技術在未來依然是一個活躍並亟待研究的開放課題。

3、個性化推薦技術

隨著 Web 技術的快速發展和網路環境下數據量的飛速增長，近年來個性化推薦技術 〔16-17〕 在信息學界受到了大量的關注，並在電子商務等領域獲得了巨大的成功。個性化推薦技術旨在從大量用戶數據中推測出用戶的需求與興趣點，然後基於此從海量的產品與服務數據中篩選出用戶可能最感興趣的產品/服務，向用戶進行推薦。過去一二十年間，個性化推薦技術已滲透到人們數字生活的各個領域，所推薦的產品與服務也越來越廣泛，例如數碼電影、時裝、Web服務等等。而在主動配電網中，高級量測體系與雙向通信設施的普及使得海量用戶可以通過各種需求側管理方案參與到電網運行中。因此，引入服務推薦技術來對用戶的能源使用行為模式與興趣進行建模，並基於此向用戶推薦各種能源產品和服務，將具有廣泛的實用意義。

個性化推薦技術大致上可分為 2 類:基於內容(content-based )的推薦技術與基於協同過濾(collaborative filtering)的推薦技術。基於內容的推薦技術旨在根據用戶過往選擇的產品/服務的歷史信息，向用戶推薦與其過往選擇所相似的產品/服務。通常來說，基於內容的推薦技術首先建立用戶配置檔案和項目配置檔案。用戶配置檔案包含了推薦目標用戶的偏好、興趣、需求等信息;項目配置檔案包含了產品/服務的信息。在此基礎上，基於內容的推薦技術採用一定的相似性度量算法來計算目標用戶的用戶配置檔案與每個項目配置檔案的相似性，並根據相似性度量值來對產品/服務排序並進行推薦。

與基於內容的推薦技術不同，基於協同過濾的推薦技術的基本思想是通過與目標用戶相似的相似用戶對某個項目的興趣度，來預測目標用戶對該項目的興趣度。換句話說，基於內容的推薦技術旨在找出與目標用戶具有相似興趣與偏好的同類用戶，並推薦同類用戶所選擇的項目給目標用戶。目前，已有許多技術用於協同過濾推薦，例如貝葉斯網路、支持向量機、最大熵模型等。

4、區塊鏈

區塊鏈技術是近年來發展起來的一種分散式、去中心化的數據存儲與分發技術。它最早由中本聰提出，並成功地套用到了比特幣交易系統的設計中。從本質上講，區塊鏈是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合而成的一種鏈式數據結構，並利用分散式節點共識算法來生成和更新數據，以及利用密碼學的方式保證數據的安全性。在區塊鏈中，網路的所有節點共同維護一份記錄了網路中所有歷史交易記錄的賬本。該賬本存放在區塊鏈網路的各個節點上，並且每個節點都有一份該節點的完整備份。區塊鏈的賬本分塊存儲，每一塊包含一部分交易記錄，每一個區塊記錄前一區塊的 id，形成一個鏈狀結構。當某個節點需要發起一筆新的交易時，只需將交易信息廣播到區塊鏈網路中，由別的節點將交易信息記錄成一個新的區塊連線到區塊鏈上，交易即可完成。

區塊鏈所固有的去中心化、不可篡改、可追溯等特性，使其可用於解決一個多節點的信息網路內各方的相互信任問題。在區塊鏈的基礎之上，智慧型契約技術可以進一步實現各類交易和轉賬支付的自動化。繼比特幣系統之後，區塊鏈技術正被期望於未來廣泛套用到金融、審計、保險、物聯網等領域中。

5、同態加密與安全多方計算

在未來主動配電網中，將存在大量的網路參與者(零售商、大規模終端用戶、微網系統、配電商、負荷聚合商等)，由此帶來的參與者隱私保護與信息安全問題將成為一個很大的挑戰。在過去若干年中被廣為研究的一種被稱為安全多方計算(secure multi-party computation，SMC)的技術有望為智慧型電網中的信息保護提供一種新的解決方案。

關於安全多方計算的研究可以回溯到20世紀80年代，其核心是一種被稱為同態加密(homorphicencryption)的加密技術。同態加密技術可將一定的代數運算作用於加密後的密文數據上，並使其計算結果與明文計算的結果相同。目前，有一些成熟的技術可以在加法運算上實現同態加密，例如 Paillier 加密算法和 Boneh-Goh-Nissim (BGN)加密算法等。2009 年，IBM 的研究員 Craig Gentry 提出了“全同態加密”技術，即可以在任意代數運算上實現同態加密。但目前，該技術尚處於完善中。基於同態加密技術，安全多方計算可以使得通信的各個參與方僅僅共享經過同態加密後的密文數據，並直接使用密文數據進行計算。各個參與者僅需要解密計算結果，而無須解密其他參與者共享出來的密文數據。

6、眾包與眾籌

2015 年 3 月，國務院總理李克強在政府工作報告中提出“網際網路+”行動計畫，明確提出要大力推動移動網際網路、雲計算、大數據、物聯網等與現代製造業結合，促進電子商務、工業網際網路和網際網路金融健康發展，引導網際網路企業拓展國際市場。在大數據和“網際網路+”的背景下，“眾包”和“眾籌”新理念的湧現得到了學術界和工業界的廣泛關注。

眾包(crowdsourcing)這一概念由美國記者JeffHowe於2006年首次提出。具體來說，眾包是將特定的任務公開分發到網際網路，通過整合網際網路大眾以完成計算機無法單獨完成的任務。在供需雙方信息共享的基礎上，通過某種規則或激勵機制，大眾自願自主完成任務並獲得相應的回報。

眾籌(crowdfunding)，即大眾籌資，其作為眾包的子概念近2年在全球網際網路悄然興起。這種通過網際網路方式發布籌款項目，向公眾籌集資金以完成特定項目的新型融資模式最早源於美國網站 kickstarter。相對於傳統的融資方式，眾籌更具有開放性及互動性，並有融資低門檻，參與者眾多，項目類別多樣且注重創意等特點，已成為當今經濟社會中一種快速增長的新金融服務模式。現今知名的平台如國外的CrowdFunder、Chuffed、EquityNet，國內的眾籌網、追夢網等。

眾包與眾籌近年來受到了機器學習、人機互動、人工智慧、信息檢索等各領域的高度關注，在其理論和技術研究方面，向科研工作者提出了大量具有挑戰性的難題。

套用與挑戰

1、雲計算與智慧型電網的雙向滲透套用

目前，有許多研究工作已經涉及了未來智慧型電網中基於雲計算的信息基礎設施的架構和服務模型。一方面，作為一種高能耗的電力負荷，數據中心的節能最佳化運行將對於配電網的規劃與運行具有重要意義。目前，已經有許多工作研究了引入分散式新能源電源以構建“綠色數據中心”，並考慮分時電價信號來調度數據中心計算負荷，以最小化數據中心運行成本。在未來，如何將智慧型電網中的各項節能技術引入到數據中心的最佳化運行中，依然是一個亟待研究的課題。

另一方面，數據中心的能耗與運行在其上的計算負荷直接相關。對於一個雲計算服務提供者來說，其往往管理著多個地域上分布的，可相互通信的數據中心網路。計算負荷可在數據中心網路中進行調度與遷移，而不同的計算負荷分布將改變網路中各個數據中心的耗電量，進而影響各個數據中心所在區域配電網的電力需求量。這一特性使得雲計算中心可作為一種在空間上轉移的可控負荷參與到主動配電網的需求側回響中。這一技術可被稱為“數據中心併網技術 (datacenter-to-grid，DC2G)”。目前，僅僅有一些初始的工作探討了數據中心的能耗對電網的影響。

關於數據中心併網技術，依然是一個值得深著更高的技能要求，這對於電網的工程與研究人員而言會構成一定的挑戰。其次是管理許可權上的壁壘。雲計算數據中心通常由雲計算服務提供商統一管理。要實現數據中心併網技術，需要電網與雲計算服務提供商進行管理許可權上的深入溝通和協作。當數據中心併網涉及到數據中心網路所在的多個區域甚至多個國家時，這一問題將更為複雜。再者，如何對數據中心的能耗和運行約束進行精確的建模，也是技術上的一大挑戰。

2、基於終端負荷辨識技術的數據驅動需求側管理套用

主動配電網中的需求側管理技術可概括地分為2 種:基於價格信號的需求側管理(又稱間接負荷控制)與基於激勵的需求側管理(又稱直接負荷控制)。在基於價格信號的需求側管理中，電網通過制定分時電價、實時電價等可變的價格信號，使用戶主動調整其用電行為。在基於激勵的需求側管理中，電網通過和用戶簽訂協定，提供給用戶一定的激勵措施(如補貼、電價折扣等)，獲得在特定時段(通常為峰值或緊急時段)直接控制用電器的權利。一些需求側回響套用也可以將2種管理技術結合起來。例如，建築物的能量管理系統可作為一個代理 (agent)，根據可變的電價信號對可控用電器進行自動調度和直接控制。

在需求側管理中，用戶的用電行為是重要的考量因素。在基於價格信號的需求側管理中，用戶的用電行為將直接影響零售商的定價策略;在直接負荷控制技術中，在控制用電器的同時如何減少對用戶生活習慣的干擾是一個重要課題。非侵入式的負荷辨識技術為在最小化信息採集成本和最小化對用戶干擾的前提下收集用戶的用電行為提供了一個有效的方案。通過非侵入式負荷辨識技術，可以對用戶的電器使用行為進行精細的建模與分析，並在其上建立多種需求側回響套用。基於此的需求側管理體系可以用圖 1所示的分層結構來進行描述。

近年來，非侵入式負荷辨識技術已稱為一個研究熱點，然而對於結合非侵入式負荷辨識技術的上層需求側回響的套用研究目前較為匱乏。在未來的主動配網中，結合非侵入式負荷辨識的需求側回響套用依然是個開放性的課題。這其中也存在一些挑戰。首要的挑戰來自於非侵入式負荷辨識技術本身。當前的辨識技術大多依賴於高頻的電錶測量(通常為5 min 以內)，然而目前廣為部署的智慧型電錶測量頻率通常為30 min～1 h，難以有效支持目前大多數的辨識方法。此外，在大量用電電器環境下的辨識精度和計算效率也是一個依然需要改進的問題。此外，如何有效地集成和管理配網中海量用戶的負荷辨識數據，也是一大挑戰。

3、基於負荷監測與個性化推薦技術的智慧型電網推薦系統

在未來主動配電網中，大規模終端用戶可以通過雙向通信設施參與到主動配電網中。如何有效鼓勵用戶主動進行需求側能源最佳化將成為一個重要課題。在此背景下，結合個性化推薦技術，挖掘用戶對於各類能源產品和服務的興趣、偏好與需求，為終端用戶開發各類能源相關的推薦系統將成為需求側管理的一個兼具理論與實踐意義的新方向。

在未來，基於不同的推薦技術的各類智慧型電網推薦系統都可被開發。

(1)基於負荷監測和內容推薦技術的節能家電推薦系統。目前，通過負荷監測來推薦節能家電的策略已經被 Plotwatt 等公司採用。未來的智慧型電網可進一步結合個性化推薦技術，進行更精細的節能家電推薦。通過負荷監測技術，可跟蹤用戶對於各類家電的日常使用行為，從中學習用戶對於家電的使用偏好及家電的運行狀態(如是否有潛在故障)等。基於此，使用基於內容的推薦技術，對各個家電零售商的各類家電信息進行內容挖掘，將符合用戶興趣和需求的節能款式給終端用戶。

(2)基於協同過濾的電力零售套餐推薦。目前，中國的電力系統正處於逐步市場化的進

程中。在美國等電力零售市場成熟的國家，電力零售已經逐漸演變為一項電子商務業務。例如，美國德克薩斯州建立了“PowerChoose”零售套餐銷售平台，用戶可自由地在網站上選購由不同的零售商提供的零售套餐。個性化推薦技術將更好地幫助用戶進行零售套餐的選擇。該技術首先提取出目標用戶的家庭特徵與電能消費特徵，採用協同過濾技術篩選出與目標用戶具有相似特徵的用戶，考慮相似用戶所選擇的零售套餐，並最終推薦被較多相似用戶所選用的零售套餐給目標用戶。

(3)基於用戶分類和協同過濾的家庭需求側回響推薦系統。首先根據負荷監測技術，提取出用戶的電器使用行為特徵，包括2 類:生活模式特徵(由不可轉移的電器使用行為所描述)與分時電價回響特徵(由可轉移的電器使用行為所描述)。根據用戶對分時電價的回響程度，將其分為高回響度用戶與低回響度用戶。對於每一個低回響度用戶，通過協同過濾技術找出與其具有相似生活模式特徵的高回響度用戶，並對相似高回響度用戶的可轉移電器使用經驗進行聚合，最終將最適合目標用戶生活模式的可轉移電器使用經驗推薦給目標用戶。

作為大數據時代一項廣為研究的技術，個性化推薦技術在主動配電網中的套用挑戰主要來自於兩方面。一方面，推薦技術本身存在著許多局限性和挑戰，例如內容推薦技術中的過擬合問題，協同過濾中的項目冷啟動問題等等。對於推薦技術本身的研究，是計算機科學中的一個獨立研究熱點。另一方面，推薦技術在主動配電網中的套用需要對大量的用戶數據進行整合和分析。如何安全、高效地採集和管理海量用戶數據，是一個不容忽視的問題。

4、 基於區塊鏈技術的配網分散式能源交易系統

區塊鏈技術的去中心化和不可篡改特性使得其在重構電力交易機制和商業模式等方面有著巨大的套用前景。在未來主動配電網中，存在著海量的分散式實體(包括終端用戶、分散式電源、微網系統、儲能裝置等)，促進這些實體之間的能源交易與共享，將大大提供電網的能源效率。區塊鏈技術為這一構想的實現提供了一個極具潛力的解決方案。圖 2 展示了一個基於區塊鏈技術的配網分散式能源交易系統的概念框架。該框架將每個參與者(如居民建築、微網系統等)作為一個能源生產消費者 (producer-consumer，prosumer)。每個參與者都擁有一個能量管理系統，該系統對其住宅的新能源發電量與住宅能耗進行監控，並計算出其可供出售的電能或需要購買的電能，並與其他參與者進行交易協商。當交易達成後，交易賬單即通過區塊鏈平台寫入到網路中生效。

目前，LO3等工業界組織已經開始建立TransActive Grid 平台，為構建基於區塊鏈技術的配網側分散式能源交易體系進行努力。然而，圍繞區塊鏈技術在電力系統中的套用依然存在著許多挑戰。首先，在市場交易和價值傳遞方面，現有的電力市場理論主要集中於傳統電力市場的批發交易，對低壓側的小量分散式交易的研究非常缺少。其次，對區塊鏈的套用研究，目前還主要集中在金融、審計等行業中，對於區塊鏈在能源行業中的商業運作模式，仍停留在概念階段，並無一套成熟的理論和規範。此外，區塊鏈技術本身仍存在的一些技術難題，如過高的數據備份冗餘等。其能否適應大規模工業套用還需進一步驗證。

5、基於同態加密的主動配電網安全協作套用

同態加密技術為主動配電網中的安全通信提供了一種新的解決方案。通過動態加密技術，可以有效地保護主動配電網中各個分散式通信參與者的數據隱私性，安全地進行數據聚合和協同工作。目前，有一些研究人員對此進行了初步的研究。

現有的研究工作主要依託於加法同態技術來進行電網數據聚合。在未來的主動配電網中，更多的同態加密驅動的安全協作套用可期望被研究和開發。一方面，通過結合更多種同態加密代數運算技術，可以進行更為複雜的配網分析計算，例如配網潮流計算等;另一方面，更多形式的配網側安全多方協作套用可以被開發。作為一個可能的範例，圖 3 描述了一個本文所提出的基於同態加密技術、以削減電網峰值負荷為目標的需求側回響控制框架。在該框架中，各個終端用戶通過用戶側的住宅能量管理系統(homeenergy management system，HEMS)與負荷聚合商進行通信，負荷聚合商與電網進行通信，接收電網下達的負荷削減指令。

在圖 3 的套用場景中，各個參與者之間的通信過程可描述為以下 3 步。

(1)基於同態加密的聚合負荷計算。首先，各個終端用戶側的 HEMS 監測各自住宅內的電器運行狀態與耗電量，根據電器的運行狀態和運行約束，計算在當前時段該住宅總共可以削減的負荷量，對計算出的可削減負荷量進行同態加密並傳送給所屬的負荷聚合商。負荷聚合商對加密數據進行聚合，在無須解密的情況下計算出所管轄的所有住宅在當前時段下的可削減負荷總量，並將結果上報給電網控制中心。

(2)制定負荷削減指令。電網控制中心接收到各個負荷聚合商所上傳的可削減負荷量後，計算出每個負荷聚合商在當前時段需要進行削減的負荷量，並將指令下達給負荷聚合商。

(3)基於同態加密的負荷削減。負荷聚合商對所管轄的住宅內的可削減負荷進行分組，分批次削減。對於一組住宅，首先由其各自的 HEMS 中斷用戶指定的切除優先權最高的用電器，然後 HEMS 將切斷的用電器功率進行同態加密上報給聚合商。聚合商對加密數據進行聚合，計算出該組住宅總共已切掉的負荷量，並判斷是否已達到電網要求。若已完成削減任務，則將結果上報給電網;若尚未完成任務，則對下一組住宅進行同樣的過程。若對於所有的住宅組，在進行優先權最高的用電器切除後還未完成削減任務，則重複此過程，針對優先權次高的用電器進行下一輪削減，如此反覆。

作為一項廣受期待的技術，同態加密在智慧型電網中的套用同樣存在著很大的挑戰。最主要的挑戰來自於同態加密技術本身的成熟性。當前許多同態加密技術只能套用到自然數運算上，使其難以支持工程數據運算;另外，在數據量過大時，同態加密的精確度會受到較大影響。再者，一些提供完備加密運算支持的技術，如全動態加密，尚處完善階段，離工程套用實現仍有一定距離。

6 、基於眾包/眾籌技術的主動配電網運營模式

2016 年，我國出現首家電力行業的眾包服務交易平台“電+”。該平台通過眾包模式，匯聚所需的人力、資訊、軟硬體、數據等資源，為行業用戶提供售電諮詢、勘測設計、軟體開發、電網運檢等多項服務。另一方面，近年來隨著網際網路眾籌平台的興起，能源眾籌項目也不乏案例。被美國媒體評為能源領域十大最具創意之一的美國公司 Mosaic，從2011年起僅用了不到 3 年時間，通過網路眾籌方式融資超過600萬美元，用以開發其超過18MW 的個人屋頂光伏項目。我國一些企業近 2 年也開始嘗試分散式光伏眾籌融資。通過網際網路平台，面向大眾投資者發起實物融資租賃，即投資者可以出資購買太陽能電池板，再委託平台將其出租給開發商使用。2015 年，我國首個眾籌分散式光伏發電站在佛山成功建成。

在未來的主動配電網中，可將眾包技術用於需求側回響問題，通過設定的激勵機制與電網用戶互動，獲得用戶反饋，從而更為精確地預測用戶用電行為，最佳化全網配用電，有效提高配網的經濟與安全運行。通過分散式能源眾籌，可將社會閒置資金和閒置的分散資源結合起來，有效地提升新能源利用效率。未來的主動配電網可利用眾籌得到的海量數據(如新能源發電、用戶配用電等數據)對配電網電源規劃問題建立風險投資評估分析，通過經濟性研究來完善現有及未來電源規劃模型，從整體上促進未來主動配電網的不斷發展。

眾包與眾籌概念的提出到現在只有幾年時間。聚焦電力行業，學術界與工業界對其展開的研究及套用工作仍處於初步階段。面臨的難題涉及如何處理在執行任務過程中產生的海量數據，如何保證數據安全和保護個人數據隱私等。如何將眾包與眾籌技術成功套用到未來的主動配電網中，相信將會成為一個研究熱點。

前景

如何對配電網中呈指數級增長的多源異構數據進行有效的管理及分析，是實現主動配電網最佳化運行的一大技術保證。未來的主動配電網將通過新型數據驅動套用，對電網與用戶之間的需求進行有效的融合，通過深度挖掘數據價值為用戶提供高品質服務，並通過分散式智慧型協調實現電網的自愈、自治和自組織。

當前，國內外對主動配電網中新型數據驅動套用的研究剛剛起步，尚存在著技術儲備不足、數據獲取存儲及安全通信障礙、數據分析理論和技術匱乏等問題。