资源条件和环境现状对全球能源发展的制约随着资源在世界范围内分布的不均衡和愈加剧烈的气候变化而越来越强,能源互联网为解决这一冲突提供了一剂良方。能源互联网作为第三次工业革命的支柱,能够有效的缓解能源和环境之间的矛盾。随着分布式新能源的并网及一些储能设备的实施,能源互联网覆盖范围内的数据将呈指数级增加。这就需要对能源互联网中海量的数据进行有效的分析,最大限度的提取有价值的信息,优化能源利用效率,因此,本文致力于对能源互联网大数据进行应用建模研究,旨在为能源互联网大数据技术在现实层面的应用提供一定的借鉴。首先,为了能够利用能源互联网大数据对具体场景进行建模,本文有针对性的介绍了各自的研究现状,阐述了能源互联网和大数据的基本概念,并分别对其特性进行了分析,从源-网-荷-储四个层面分析了能源互联网的数据来源,系统的描述了主要的大数据分析方法,为能源互联网大数据应用场景的构建提供了理论基础和数据准备。其次,以各类多源信息大数据分析算法为核心,以算法模型应用为框架,以地理信息、电力系统信息、气象信息、能源信息、资源信息等为基础,将能源互联网的应用场景和大数据的分析方法相结合,从源-网-荷-储四个层面构建能源互联网大数据的典型应用场景:基于云理论的分布式能源出力预测、基于理想点法的分布式微网系统可靠性综合评价、基于人机交互的智能用电侧终端响应平台和基于车网协同的充放电运营模式分析,为能源互联网与大数据在具体应用场景中的结合提供借鉴和参考。本文的最后一个环节就是利用大数据技术对能源互联网中电力市场这一环节做一个效率监测的实证测算,运用因子分析对影响电力市场效率的潜变量进行了提炼,运用路径分析对潜变量进行了数学建模,充分挖掘了各个可观测因素和不可观测变量及其之间的复杂关系,基于衡量电力市场运行效率的11个指标而建立了电力市场竞争性、稳定性和有效性之间的结构方程模型,力求通过模型中各个变量之间路径系数所包含的现实背景意义,来探索怎样才能更好更有效的对电力市场的运行效率进行显著的提升,以方便电力市场的相关人员能够合理引导,实现电力市场的长足发展。本文的创新点在于:(1)将大数据技术与能源互联网相结合,利用定性和定量相结合的方法,进行能源互联网大数据的研究;(2)对能源互联网中源-网-荷-储4个环节以及电力市场的实际应用场景进行建模处理,构建基于不同大数据方法的具体场景的分析模型,探索理论和实际问题的有机结合。