播种能源大数据智慧能源解docx文档格式.docx

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为行业转型提供了新技术手段

应对市场发展新需求

为企业管理提升效率

减缓公共设施的投资压力，更加低碳、绿色

所以智慧能源需要解决的几个问题：

数据的互联互通,应对数据爆炸性增长

行业与信息化的深度融合,提升效率

新型能源规划及生产，需要决策权分散至更多可信授权者

数据价值挖掘,普惠能源消费

5、智慧能源解决思路

要面向全行业建立一个覆盖能源生产、传输、分配、消费全环节的智慧能源系统，需要重点考虑以下三个问题：

如何打通两端数据壁垒？

如何利用大数据技术很好的垂直整合产业链?

如何跨体系、跨平台的协作，发挥数据资产的价值？

光伏产业链解决方案

1、大数据对光伏产业链的影响

大数据对光伏产业链的影响主要体现在以下三个方面:

加强了产业整合和企业合作，尤其消除了信息不对称、促进各方信任系统的建立

促进相关产品的技术进步，不断更新技术，依托于数据的收集和分析

联动消费端，优化资源配置,用电数据+发电数据的合理关联分析,科学指导供能系统设计

国内外光伏大数据的应用主要集中在在线预测、发电量模拟、实时监测、设备预警和诊断、资源调度、电力交易以及需求响应等方面.

2、能源大数据变革—-智慧能源核心技术

我们关注的核心技术例如大数据、人工智能、机器学习、图像识别等一系列高精尖的技术,都需要从基础数据的处理、业务建模和应用三个层次进行研究，例如不同数据源的海量信息如何处理、分布式架构的选型？

如何针对不同的业务流进行协议的转换和建模？

如何选择适合的场景,如何应用，真正解决行业痛点，使场景更加智能化?

3、智慧光伏运营

运营相关的一系列服务，以及整个资产全生命周期的管理都可以通过数据分析、数字化的模型为各个环节提供量化的分析和决策服务,服务于投资商、生厂商、运营公司等各类角色.无论电站是建设中还是已并网运行，还是需要进行金融化运作,量身定制的服务模式都可以确保其高效运营。

智慧光伏运营系统包括以下四个方面的功能：

设备关键数据的采集和处理，以及外部影响因子的搜集，例如气象监测、组件等智能终端的数据收集等

数据的分析、存储和运算，便于日常管理

实时监测和分析、预测预警,提供柔性的调度服务

数据应用,发挥数据资产的价值，例如资产的评级评估等

4、光伏大数据

（1）资产全生命周期管理

在资产管理的整个过程中，需要的不是信息的简单堆叠和罗列，而是精准全面的分析和预测,以及相关因素的关联性研究，及时预告，这些都离不开大数据、人工智能等技术.从电站的前期投资、立项建设、项目验收到资产的最终交易都需要对运行数据进行实时精准的预测.

（2）光功率预测系统解决方案

光功率预测是光伏资产管理各个环节都需要参考的一项重要指标。

光伏发电具有波动性和间歇性，大规模光伏电站并网运行会影响电力系统的安全稳定经济运行,光功率的精准预测对于光伏资源的波动性、间接性的影响是至关重要的，对光伏电站的输出功率进行精准预测有助于电网调度部门统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合.目前，国家电网规定地面集中式电站必须配备光功率预测系统.

以数值天气预报模型和云层运动预测为基础，结合实时气象数据、电站功率数据、电站运行状态数据等，通过人工智能算法模型预测光伏电站的光功率。

数值天气预报技术和云层运动预测技术,一个是应对光功率的短时间预测,一个是超短时的预测。

数值天气预报就是结合天气数据、电站数据对短时光功率进行预测.云层运动数据技术就是结合算法以及图像识别,通过对云层图像的实时监控，对云层变化、光伏超短期发电效率的影响进行建模和预测。

系统需要考虑实时气象数据、电站功率数据、运营数据的搜集，所以系统是由数据采集、数据处理、远程气象数据模型、光伏功率预测软件、图形处理等模块组成，同时考虑到安全性和安全传输的规定,需要加上相应功能匹配的服务器、反向隔离安全装置、防火墙、纵向隔离装置、交换机等硬件设备,整个系统架构需符合电力生产数据传输安全规定。

能源消费侧解决方案

1、售电行业痛点分析

随着售电改革的落地，市场竞争越来越激烈。

除了赚取用户和发电商之间信息不对称的价差之外，售电公司也应该思考更长效、可持续的发展模式.电力改革及电力产业链的细化推动着电力交易品种、交易周期、交易方式、竞争格局等因素发生了显著变化，电力用户需求更加多样，同时也对发电企业、售电公司的能力提出新的要求，例如如何适应这些变化;

如何细分用户、提出差异化的服务;

如何规避交易风险，提升服务能力等，这些是目前普遍关注的问题。

2、需求侧管理的发展背景

需求侧管理伴随着行业转型的压力而来，无论是电源端,还是电网端,其核心就是如何利用负荷资源化进行有效管理,反馈给电源和电网端，达到供需匹配灵活的目标.

上图很好的描述了需求侧管理以及需求响应在电力市场中的作用。

随着现货市场的开放,需求侧管理会向着更灵活的需求响应过度,这些会成为售电公司、能源服务商的核心竞争力。

3、国内外研究成果及应用现状对比

国内外研究现状大致可以归为以下四类：

对用户用电行为的分析

可调度负荷潜力的分析

电网-用户互动模型

多元用户的仿真模拟系统

国外已经形成了自动需求响应标准、行业规范、高级量测体系、需求响应建模、电力市场需求响应机制；

国内在消化的基础上，相应的形成了自己的标准,例如标准P2030.603、智慧能源管理系统等.

4、购售电需求侧一体化服务

采用购售电一体化的服务来解决售电公司关于用户获取、风险规避、提升盈利等方面的痛点，在基础售电业务之上,增加针对用户侧的负荷预测、需求侧管理、响应服务等增值服务,利用大数据的技术手段，提升负荷预测、电量预测的精准度，真正为用户、能源服务商以及售电公司提供精准的决策服务。

5、需求响应技术探索

需求响应遵循以下流程:

当电价变化或者负荷容量有缺口的时候，系统捕捉到这些信号并进行模拟，结合可以管理的负荷资源，调整用电行为，计算出调整前后用电曲线的差值，并评估效果，将合理的用电策略反馈给用户。

所以自动的系统应该精准判断这几件事情：

触发信号什么时候到来，调节哪些设备，如何调整，调整多少，效果如何.

6、增值服务

（1）用能管理服务

需求侧管理作为增值服务应该包含:

用能统计分析、异常告警、用电的辅助决策、资产运维等。

项目实施过程从开始的整体规划到最终的长效服务都离不开数据的统计、分析和精准预测。

（2）需求响应

需求响应系统的业务流程从系统的初始化到通过负荷预测计算负荷缺口，由电网部门编辑建立事件，将指令下发给用户，用户选择是否参与、怎样参与，到最终的负荷调控、效果评估、计算等一整个环节.

通讯系统的设计,国内已经有部分重要案例,例如:

江苏电力主站及南京、苏州等地市230栋非工楼宇

上海电力主站及市南公司20栋非工楼宇

北京、江西的聚合商主站及部分工业用户

7、商业模式探索

1、购售电+需求侧一体化

有需求侧管理服务能力的售电公司可以开展购售电需求侧一体化的项目.

提供服务：

售电+需求侧平台

客户对象：

售电公司（配备需求侧运维团队）

业务实现：

售电公司通过平台对用户开展售电+需求侧业务

盈利：

购售电+需求侧平台使用费

2、购售电+需求侧托管

纯售电公司和能源服务商进行合作,提供售电服务以及需求侧管理托管服务.

提供服务:

售电公司（无需求侧运维团队）

售电公司通过平台对用户开展售电业务，并委托平台的需求侧运维团队,对用户开展需求侧管理业务

购售电平台使用费

需求侧运维托管费

3、纯需求侧托管

能源服务商提供纯需求侧管理的托管服务.

需求侧平台

用电用户（不参与购售电）

由平台的需求侧运维团队对用户开展需求侧管理业务

4、数据资产服务

如果未来用户侧的数据积累到一定程度，可以提供数据资产服务，向目标用户共享信息。

用户用能数据

正在寻找潜在用户的售电公司

将模式三中用户的用能数据作为数据资产，出售给售电公司

盈利:

数据资产费

5、能源咨询服务

面向园区、政府提供综合的能源咨询服务.

大规模用户用能数据

客户对象:

园区、政府、开展智慧能源示范项目的总承包方

业务实现:

当区域内用户规模达到一定的数量级、所积累的用能数据作为资产出售给园区政府及项目承包方，作为能源咨询、项目申报的重要数据

产品及案例

1、产品布局

爱康云服务智能产品深度融合了人工智能大数据技术，涵盖光伏产业链以及购售电多个在线平台,提供光功率预测、评级、资产托管以及综合能源管理服务等，可用于多项场景.

2、平台产品

（1）能源大数据平台

能源大数据平台可以实现8大核心的在线计算：

∙全球太阳辐照地理网格数据库（、欧洲航天局）

∙全球大气雾霾地理网格数据库（全国地理坐标、时间）全国负荷消纳地理网格数据库（输电网络、光/风限电、动态消纳）

∙全国多因子财务仿真模拟计算平台（违约率/现金流）

∙全国宏观选址地理数据库（、2400个县级投资地图与标记库）

∙全国实时、高精度光伏发电预测（实时数据、气象云图、算法）

∙全国光伏造价成本追踪库（电站位置、土地、组件、逆变、支架、变压）

∙全网光伏实时文本语义聚合平台（基于机器学习、语义聚合）

（2）光功率预测

基于数值模型、云层预测来实现实时光伏发电预报。

红色表示发电能力比较强。

（可实时动态查看）

（3）光伏O2O

类似于链家的光伏投资、交易在线服务平台，为供方和需方提供交易的平台。

（4）购售电需求侧一体化云平台

将需求侧管理与购售电业务进行高度整合，通过优质的需求侧服务和优势的能源价格，面向用户提供多样化、智能化、套餐化的售电服务，为用户提供良好的能源消费体验。

根据用户不同层级的诉求进行模块拆分和组合，提供定制化开发。

基础版提供的是基本的售电管理功能,提升售电公司的管理效率；

专业版增加了偏差预警、辅助决策等专业的售电功能；

尊享版则包含了需求侧管理、需求响应等模块.

辅助决策将历史数据录入平台,通过经验系数的调整和修正调整预测算法,给出报价的趋势预测以及稳健性和进取型两个档位的报价区间，为用户提供建议.

需求响应方案可以支持需求响应模型的建设、时间的推送以及当地政策消息的推送,还有基准曲线的模拟以及负荷调整策略的模拟。

3、在线服务:

资产评估

这是一款风控产品，提供现金流分析.参照电站发电量的历史数据，运用蒙特卡洛模拟预测现金流量的统计数据、波动率与分布情况，从而评估收益风险.

4、案例

1、评级产品案例

现场项目实地尽调与评级.到目前为止已经服务了国内外多个项目.

2、百万屋顶数据库

基于人工智能、集群运算、图像识别等技术，百万屋顶对全国的数据进行收录和布局，成为全国最大的屋顶资源数据库，可以精准的推荐潜在项目，为用户、经销商、、厂商等各方提供非常实用的共享平台。

3、金融顾投服务

专业的评级、评估、数据查询、大数据在线计算平台以及在线测算组成了金融服务投研平台，提供常年的投顾服务、咨询和培训.

常年投顾服务包括：

∙投前、投中、投后资产风险托管服务

∙能源大数据常年服务

∙大数据挖掘量化金融常年服务

4、商业负荷需求响应

以个人参与过的项目为例，该项目选择商业楼宇作为实验对象，验证需求响应负荷调整技术手段。

该大楼设施比较新，控制手段相对完善,项目主要是对量测点进行改造，建设通信系统，形成自动的远程控制平台。

根据大楼负荷情况，制定的中央空调负荷调控计划。

综合考虑每个试点的地理位置、天气条件等来做计划的调整,尽量不影响用户舒适度的情况下对中央空调等一系列设备进行有限的调整。

三个试点的实施效果如上。

通过对设备关停、设备关键参数的调整，达到削峰的目的。

通过此项目验证了负荷调控的可行性，并积累了大量的实验数据。

递进一下，把需求响应的技术手段用于服务售电业务。

以广东省的规则为例，利用需求侧管理转移掉部分用电负荷,可以使售电公司避免偏差考核和赔偿，增加收入。

5、政府政务云

此案例服务于某开发区政府，依托现有平台扩展，开发政务云平台,落实当地工业4.0和大数据产业。

平台聚集了多类的城市物联网设备数据、发电商数据和工业数据，从发电监管、能源交易、能耗管控等方面提供可视化服务，同时应当地政府的要求，与政府的其他信息化系统对接，便于政府的协调管理工作.