【能见】看国内外公司如何玩转光伏大数据！ - 知乎专栏
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{"database":{"Post":{"":{"title":"【能见】看国内外公司如何玩转光伏大数据！","author":"francisqu","content":"我们的网站?能加-能源创客?上线啦，感谢大家关注！?能加-能源创客?致力于分享能源领域的创新信息，孵化可行的能创项目！维克托o迈尔o舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。对于光伏行业来说，光伏大数据就像是一座逐渐被挖掘的金矿，通过对其进行获取、管理、分析及应用，其潜在价值正逐步为光伏行业的发展注入新的动力，在影响着光伏项目的规划及设计、建造及验收、监测及控制、运维及管理、资产评估及交易。本文将从光伏大数据+分析/模拟、光伏大数据+监测/诊断和光伏大数据+调度/市场三个方面阐述光伏大数据的那些事。一．光伏大数据光伏大数据之”“大”，一方面是指光伏数据所涉及的层面较广；另一方面是指光伏数据所涉及的数量之多。狭义的光伏数据是指通过数据采集器所获取的光伏电站实时运行的监测数据。广义地来看，光伏数据应指光伏电站全生命周期（规划及设计、建造及验收、监测及控制、运维及管理、资产评估及交易）中相关的所有数据，不仅包括光伏电站实时运行的监测数据，还应包括包括辐射数据、气象数据和地理数据，以及一些政策信息、银行贷款利率和购电协议等。二．光伏大数据+分析/模拟Geostellar和SolarGIS均是“光伏大数据+分析/模拟”领域的翘楚。Geostellar通过其线上数据分析及搜索系统，为用户提供光伏电站的设计、融资、安装和维护等服务，其 “希望成为行业内最大的太阳能资源搜索引擎，太阳能市场的Google”“；SolarGIS则综合精确的辐射信息、气象信息及地理信息，建立太阳能辐射预报与光伏发电功率预报，为用户提供太阳能资源评估和光伏数据模拟服务，是“最优秀的太阳能资源前期工具”。2.1\n“太阳能资源搜索引擎”——GeostellarGeostellar连接光伏设备供应商和终端家庭用户，是一个光伏设备的线上B2C平台。Geostellar的核心竞争力在于其线上数据分析及搜索系统(Solar Project\nRecord)。该数据分析及搜素系统主要包含两个部分：Geostellar’Date和SolarSimulation。Geostellar连接光伏设备供应商和终端家庭用户，是一个光伏设备的线上B2C平台。Geostellar的核心竞争力在于其线上数据分析及搜索系统(Solar Project\nRecord)。该数据分析及搜素系统主要包含两个部分：Geostellar’Date和SolarSimulation。（1）Geostellar’DateGeostellar’Date为从第三方获取或购买的数据，主要包括当地的辐射强度、辐射方向、辐射时长等辐射信息；当地气温、降雨等基本气象信息；当地的地势、坡度等基本地理信息；当地的居民用电情况统计、电费波动、典型用户样本等用电信息；当地的光伏补贴政策等政策信息；当地的银行贷款利率、租赁或购电协议等金融信息；以及光伏设备供应商所提供的光伏设备的参数和价格，光伏设备安装商的收费等信息。（2）Solar Simulation基于Geostellar’Date所提供的底层数据，Geostellar首先利用基本气象信息和地理信息为用户评估不同地点的太阳能发电潜力，然后为用户提供参考的光伏设备供应商，并给出太阳能面板成本估计、负荷曲线、设备配置和安装设计方案等，最后结合当地政府的补贴政策、银行提供的付款方案、租赁或购电协议等为用户计算安装光伏设备所需投资以及可产生的能源效益。\n\n\n\n\n\n\n\nGeostellar的本质在于以家庭用户和光伏设备供应商的中间商身份来赚取差价，其建立线上数据分析及搜索系统的目的在于为用户提供数据参考。用户只需在Geostellar网页的搜索栏中输入相应信息，即可获得Geostellar所提供的家庭光伏的设计方案、光伏设备供应商和支付手段等。通过建立连接光伏设备供应商和终端家庭用户之间的线上B2C平台，提供光伏电站的设计、融资、安装和维护等一站式服务，并影响用户的选择，从而最终引导实现光伏设备交易的完成。2.2 “最优秀的太阳能资源前期工具”——SolarGISSolarGIS根据自身建立的光伏数据库，经过科学的算法计算、模拟及分析，为开发商提供太阳能资源评估和光伏数据模拟服务，是一个提供光伏数据服务的线上B2B平台。与Geostellar不同的是，SolarGis主要面向的不是家庭用户，而是商业级用户，仅依靠为开发商或投资者提供太阳能资源评估和光伏数据模拟服务进行盈利，而不会涉及到光伏电站的设计、融资、安装和维护等，更不会像Geostellar那样为用户提供光伏设备供应商。（1）SolarGIS的数据库SolarGIS作为太阳能资源评估和光伏数据模拟的工具，其基础数据要素显得尤为重要。SolarGIS的基础数据为采用卫星遥感、GIS（地理信息系统）技术和先进的科学算法得到，从而可以保证数据的准确性和精确度。这些基础数据主要包括：GHI（水平面总辐射）、DNI（法向直接辐射）和DIFF（散射辐射）等辐射信息；2米处气温、相对湿度、压强、10米处平均风速、风向，以及正在开发的降水量等气象信息；海拔高度、地表倾斜角、地表方位角、地表植被、人口密度等地理信息。（2）SolarGIS的交互工具SolarGIS综合高分辨率的辐射信息、气象信息和地理信息，建立太阳能辐射预报与光伏发电功率预报的算法，从而可以输出最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列，进一步地可以模拟光伏电站的发电性能及发电量，。SolarGIS主要提供四种具有交互特点的软件工具，iMaps、climData、pvPlanner和pvShot。iMaps为高分辨率的互动式太阳辐射地图，包含长期太阳辐射和温度的平均值，可以作为光伏建站的可行性研究、选址和优化工具。climData提供任意地区的太阳辐射（全球辐射、漫辐射和直射辐射）和其他气象数据。pvPlanner是光伏项目的高性能模拟和报告工具，用户只需输入光伏系统的参数、设置地平线参数，即可实现光伏系统的电力预产量评估与性能比较，并输出PDF格式的标准报告。pvShot则是根据实时的太阳能资源和温度数据，进行单个光伏电站的能源预产量评估、性能效率评估和错误侦测。SolarGIS的本质是由一系列辐射数据、气象数据和地理数据构成的数据库。用户通过网络登录SolarGIS交互使用界面，输入坐标或地理位置，即可获取该地的辐射数据和气象数据等；在此基础上，通过输入装机容量、组件类型、折减系数、安装方式、方位角、倾角及自动计算最优倾角一系列选项，即可实现对该地光伏电站性能的模拟及产能预估，并生成分析报告，为投资商或开发商提供参考依据。综上，虽然Geostellar和SolarGis均是光伏前期数据的“分析/模拟工具”，但是其商业模式、服务内容、面向对象、盈利模式和所使用的光伏数据均不同。其中，Geostellar模式已为一些国内光伏平台所采用，如淘科的”光伏宝+光伏客“平台；SolarGis也在第六届国际太阳能产业及光伏工程（上海）展览会上被评为十大亮点之一，并开始向中国的客户提供服务。三．光伏大数据+监测/诊断国务院日前印发的《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》针对“互联网+智慧能源”专项中指出，““推进能源生产智能化”，“鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平”；建设分布式能源网络，构建智能化电力运行监测、管理技术平台，使电力设备和用电终端基于互联网进行双向通信和智能调控，实现分布式电源的及时有效接入，逐步建成开放共享的能源网络。对于光伏领域来说，要实现光伏设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的光伏电站远程监测/诊断系统，从而为光伏电站的正常运行和维护提供技术保障。传感器作为光伏电站运行数据的采集器，可以实现光伏设备的数字化，增加其智能感知和通信能力。进一步地，传感器将采集的光伏数据通过互联网上传到云端，进行统一存储和管理，再通过大数据技术进行深入分析、挖掘与预测，最终实现光伏数据的可视化。“光伏大数据+监测/诊断“可为光伏系统的科学研究提供有用数据；可提高光伏电站的运行水平，从而降低光伏企业的运行维护成本，并提升光伏电站的发电效益；可优化光伏企业的业务流程，从而使生产运行过程的资源与活动得到合理的安排，进而提高企业的经济效益和市场竞争力。下面将逐个剖析国内三个典型的“光伏大数据+监测/诊断“平台：智慧光伏云 iSolarCloud4.0、绿色电力网SmartPV和阿波罗光伏云平台。3.1 智慧光伏云 iSolarCloud4.0日，阿里云与阳光电源公布了战略合作协议，并发布了其第四代电站运维管理系统——“智慧光伏云iSolarCloud4.0”。阳光电源依靠其1500个光伏电站的运维经验和大数据基础，并通过阿里云提供海量数据的计算、存储和网络连接能力，从而使“智慧光伏云iSolarCloud”成为精细化的光伏电站运行维护管理平台，可实现光伏电站的实时运行数据监测、自动化管理、电站设备故障预警、远程专家咨询和大数据分析、收益结算、知识库建设等功能；此外结合天气环境资料，可实现光伏电站发电量的精准预测。日，阿里云与阳光电源公布了战略合作协议，并发布了其第四代电站运维管理系统——“智慧光伏云iSolarCloud4.0”。阳光电源依靠其1500个光伏电站的运维经验和大数据基础，并通过阿里云提供海量数据的计算、存储和网络连接能力，从而使“智慧光伏云iSolarCloud”成为精细化的光伏电站运行维护管理平台，可实现光伏电站的实时运行数据监测、自动化管理、电站设备故障预警、远程专家咨询和大数据分析、收益结算、知识库建设等功能；此外结合天气环境资料，可实现光伏电站发电量的精准预测。阳光电源作为国内最大的光伏逆变器供应商，可以直接将光伏数据采集器集成于光伏逆变器中，这意味着阳光将直接掌握光伏数据监控的“终端“。并且通过与阿里云达成战略合作之后，可以依靠阿里云领先的云计算服务平台，快速步入光伏数据云模式。但是，由于阳光电源作为一家逆变器供应商，失去了其在光伏领域的第三方身份。第三方身份对于光伏电站未来运维管理的监管和电站金融属性的增信，都是不可或缺的。3.2 绿色电力网SmartPV绿色电力网是淘科网络下的第三方光伏电站监控数据服务平台，于2010年5月上线运行，是全球最早上线的光伏监控云平台之一。通过对中、美、日等15个国家的1.5GW光伏电站的远程监控，积累了丰富的光伏监控运维经验。通过光伏数据采集器，绿色电力网的用户可以监测光伏电站统计的实时运行数据，主要包括今日实时发电量、昨日发电量、电站实时效率、每千瓦发电量和电站状态图形；当光伏设备发生故障时，可以获取故障提醒；当设备出现离线时，可以获取智能离线预警；此外在对光伏数据进行深入分析的基础上，还可以进行发电量预测、光伏系统评估等。淘科作为较早提供光伏电站数据监控的服务商，在光伏电站的远程监控方面已积累了丰富的经验，并且已开拓国际市场。其在光伏领域的第三方的身份，保证了光伏数据监控的公正性，从而有利于打消光伏电站业主将电站接入平台的疑虑。但是其光伏平台的功能有待拓展，随着更多企业进入光伏数据监控的领域，其将面临更大的竞争。3.3 阿波罗光伏云平台TM借助大数据和高性能计算技术以及风场的丰富运维经验，2014年12月，远景以云服务的方式推出了其光伏电站管理云平台：阿波罗光伏云平台TM。阿波罗光伏云平台TM集成了电站实时监控、电站运维管理、电站开发设计、电站投资管理四大功能。在光伏电站项目接入后，阿波罗光伏云平台TM可以为客户提供数据分析服务，为每个电站进行数据采集、智能监控、健康度体检、发电预测、绩效对标、损失分析、故障预警等。同时，阿波罗光伏云平台TM还为投资人提供风险控制服务，为每个电站进行资产风险评估和风险评级，综合评测电站整体性能。远景能源的阿波罗光伏云平台是在其风电平台的基础上发展而来，其对风电丰富的运维监控经验将助力其在光伏领域的发展。此外，远景拥有海量数据分析引擎，能够快速实现大数据分析，其优秀的数据分析能力将在以后的发展中发挥越来越大的作用。并且，远景能源没有进入光伏领域的任何制造环节，其第三方大数据平台的身份，保证了数据的采集、分析、展示、监控都是透明和公正的。但是，由于其平台刚刚建立，还需要市场的考验以及用户的认可，并需积累在光伏数据监控方面的经验。远景能源的阿波罗光伏云平台是在其风电平台的基础上发展而来，其对风电丰富的运维监控经验将助力其在光伏领域的发展。此外，远景拥有海量数据分析引擎，能够快速实现大数据分析，其优秀的数据分析能力将在以后的发展中发挥越来越大的作用。并且，远景能源没有进入光伏领域的任何制造环节，其第三方大数据平台的身份，保证了数据的采集、分析、展示、监控都是透明和公正的。但是，由于其平台刚刚建立，还需要市场的考验以及用户的认可，并需积累在光伏数据监控方面的经验。综上，上述三种光伏电站监测+诊断平台均是通过数据采集器导入各类光伏数据，并用可视化的方式呈现，以实现对光伏电站的实时监测、能效管理、电能质量提升、安全运行和运维管理等，为电站运维人员提供指导，为光伏电站业主提供远程诊断服务及决策支持数据；在此基础上，对所监测的光伏数据进行深度挖掘与分析，可以作为光伏行业分析和发展的数据参考，并对光伏电站未来的收益增长、资产评估、风险控制有重要意义。通过光伏数据的监测诊断及分析，光伏电站将开启“大数据驱动”的智能模式。综上，上述三种光伏电站监测+诊断平台均是通过数据采集器导入各类光伏数据，并用可视化的方式呈现，以实现对光伏电站的实时监测、能效管理、电能质量提升、安全运行和运维管理等，为电站运维人员提供指导，为光伏电站业主提供远程诊断服务及决策支持数据；在此基础上，对所监测的光伏数据进行深度挖掘与分析，可以作为光伏行业分析和发展的数据参考，并对光伏电站未来的收益增长、资产评估、风险控制有重要意义。通过光伏数据的监测诊断及分析，光伏电站将开启“大数据驱动”的智能模式。四．光伏大数据+调度/市场所获取的光伏大数据，这是一块巨大的金矿，其价值需要深入挖掘方能释放，并进一步推进光伏行业的发展。此处，试从光伏大数据在电力调度、需求侧响应管理及电力市场方面的可能应用，作小小的展望。4.1 光伏大数据+电力调度国家能源局下发的《2015年度全国光伏年度计划新增并网规模表》征求意见稿显示，2015年全国新增光伏发电并网规模将高达15GW。随着光伏发电在发电所占的比例越来越高，目前光伏电站所监测的发电数据仅用于常规运维及计量计价的现状急需改变。通过对光伏电站进行实时发电数据监测，使光伏发电数据参与整个电网的实时电力调度之中，进而为能源消费和能源生产分配提供参考依据。下面以今年德国电网应对日食为例说明光伏数据参与电力调度。日，一次自1999年以来影响范围最大的日食从07:40到11:50 UTC影响整个欧洲。太阳辐射的减少将直接影响光伏发电系统的发电量，并对欧洲电力系统的安全运行造成影响。此次日食，对德国电网的影响尤其突出。一方面，德国的光伏装机容量大——整个欧洲安装的光伏电站容量为7700万千瓦，德国有3900万千瓦；另一方面日食发生时光伏电站发电量变化速率快——当日食发生时，德国光伏电站发电量会有万千瓦的变化。这个变化量本身不足为奇，每天日出日落也是如此，但是日食之所以和日落日出相比天差地别，就是因为电站容量的变化速率在日食时极其高，容易对电网造成冲击。借助于其扎实的实时光伏数据监测平台，德国可以对其全国范围内的光伏发电量进行实时监测，这不仅给出了光伏发电系统在日食期间的发电能力，也为德国电网应对日食进行电力调度给出了坚实的依据。4.2 光伏大数据+需求响应《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》将\"积极开展电力需求侧管理和能效管理，完善有序用电和节约用电制度”列为五项基本原则的重要内容，明确要“通过运用现代信息技术、培育电能服务、实施需求响应等，促进供需平衡和节能减排”。4月9日发布的新电改第二个配套文件——《关于完善电力应急机制做好电力需求侧管理城市综合试点工作的通知》，瞄准了电力需求侧，进一步地明确电力需求侧管理的技术支撑工具--电力需求侧管理平台，以及运用市场化手段和互联网思维促进全社会参与需方响应。在这种大背景下，光伏电站以及分布式光伏项目也应积极参与，与需求侧响应管理相配合，提升能效。通过集成光伏大数据形成分析引擎，提供光伏电站的实时监测和即时数据分析，并据此对用户进行需求响应管理，引导用户于光伏发电高峰时多用电，光伏发电低谷时少用电，提高供电效率、优化用电方式。另外，在光伏大数据监测分析引擎的基础上，可以产生更多的商业模式，如用于节能建筑设计和智能家电设计等，分析和利用光伏电站提供的光伏大数据，提供准确的用电预测，节电的同时，也管理着把电送到哪里，哪里的电可以并网。通过与需求侧响应管理相配合，光伏发电可以实现按需动态调配生产、传输和消费，达到提高效率、节能减排等作用。4.3 光伏大数据+电力市场2015年3月，《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》即电改九号文出台。据国家发改委体改司巡视员王强介绍，进一步深化电力体制改革的重点和路径是，在进一步完善政企分开、厂网分开、主辅分开的基础上，按照管住中间、放开两头的体制构架，有序放开输配以外的竞争性环节电价，有序向社会资本放开配售电业务，有序放开公益性和调节性以外的发用电计划。新电改放开了售电侧，光伏电站及分布式光伏运营商转型为售电主体或有可能。通过集中收购分布式光伏和光伏电站的发电量，在获取售电牌照的基础上，光伏运营商即介入售电业务，这一方面将会为光伏运营商创造新的利润增长点，另一方面，由于光伏发电的竞价上网，将对电价造成一定的影响。而这时，光伏发电数据的实时监测将尤为重要，其实时发电量数据将直接影响电价，进一步地关系到光伏运营商（售电主体）的营收。不过，国家目前尚未向有关民营企业发放售电经营许可证，一切等“风“来！结语光伏大数据作为一种资源，它的价值不会因为被使用而减少，相反，通过被挖掘和使用而将产出和释放更高的价值。通过对光伏大数据的采集、分析及挖掘，光伏行业将进入大数据驱动的智能发展模式[微信公众号-电气工程小混混]","updated":"T00:14:54.000Z","canComment":false,"commentPermission":"anyone","commentCount":5,"collapsedCount":0,"likeCount":31,"state":"published","isLiked":false,"slug":"","lastestTipjarors":[],"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/5b574bc93b3c92d3c73c65_r.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"reviewers":[],"topics":[{"url":"/topic/","id":"","name":"新能源"},{"url":"/topic/","id":"","name":"太阳能光伏"},{"url":"/topic/","id":"","name":"大数据"}],"adminClosedComment":false,"titleImageSize":{"width":600,"height":399},"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","column":{"slug":"energyplus","name":"智慧能源"},"tipjarState":"activated","tipjarTagLine":"真诚赞赏，手留余香","sourceUrl":"","pageCommentsCount":5,"tipjarorCount":0,"annotationAction":[],"snapshotUrl":"","publishedTime":"T08:14:54+08:00","url":"/p/","lastestLikers":[{"profileUrl":"/people/xu-sheng-yang-24","bio":"","hash":"897b5aa04fd2c5aa","uid":787900,"isOrg":false,"description":"","isOrgWhiteList":false,"slug":"xu-sheng-yang-24","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"name":"又一个"},{"profileUrl":"/people/cai-chong-44-56","bio":"","hash":"61b8e4e43cace63fcf022","uid":918800,"isOrg":false,"description":"","isOrgWhiteList":false,"slug":"cai-chong-44-56","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"name":"菜蟲"},{"profileUrl":"/people/tuo-ba-xiao","bio":"矫情不是病是态度","hash":"fe1fcc480eb967c76c3e04","uid":00,"isOrg":false,"description":"","isOrgWhiteList":false,"slug":"tuo-ba-xiao","avatar":{"id":"c39149fe9","template":"/{id}_{size}.jpg"},"name":"千门公子襄"},{"profileUrl":"/people/young-xiao-niu-er","bio":"不知道","hash":"4cba6b07bbcc","uid":176000,"isOrg":false,"description":"","isOrgWhiteList":false,"slug":"young-xiao-niu-er","avatar":{"id":"v2-be49a0c5c65a6f9481180","template":"/{id}_{size}.jpg"},"name":"young小妞儿"},{"profileUrl":"/people/yang-xi-xi-27-2","bio":"凌绝顶","hash":"adad927fa8","uid":040700,"isOrg":false,"description":"","isOrgWhiteList":false,"slug":"yang-xi-xi-27-2","avatar":{"id":"da8e974dc","template":"/{id}_{size}.jpg"},"name":"羊习习"}],"summary":"我们的网站?能加-能源创客?上线啦，感谢大家关注！?能加-能源创客?致力于分享能源领域的创新信息，孵化可行的能创项目！维克托o迈尔o舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":{"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/aa04a25bd612e_r.png","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"topics":[{"url":"/topic/","id":"","name":"电力"},{"url":"/topic/","id":"","name":"电气工程"},{"url":"/topic/","id":"","name":"电力系统"},{"url":"/topic/","id":"","name":"大数据"},{"url":"/topic/","id":"","name":"能源"}],"adminClosedComment":false,"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","author":{"profileUrl":"/people/francisqu","bio":"对能源有颗滚烫的心！","hash":"df5ad462ac4d4e9d1baae32137e0debc","uid":12,"isOrg":false,"description":"关注能源创新，用梦想和实践推动能源变革！\n（所有回答，均是个人观点，与所在单位机构无关！)","isOrgWhiteList":false,"slug":"francisqu","avatar":{"id":"v2-fa6a8b5c13c","template":"/{id}_{size}.jpg"},"name":"叫我电气小混混"},"column":{"slug":"energyplus","name":"智慧能源"},"content":"我们的网站?能加-能源创客?上线啦，感谢大家关注！?能加-能源创客?致力于分享能源领域的创新信息，孵化可行的能创项目！一．当电力遇上大数据维克托o迈尔o舍恩伯格曾在《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》一书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型。作为正向能源互联网转型的传统电力行业，大数据及云计算时代的到来将为传统电力行业的发展注入新的活力，传统电力行业有可能产生革命性的变化。\n\n电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监测数据；二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据；三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步地，结合大数据分析与电力系统模型，可以对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
云计算、大数据分析等信息新技术必将激活电力大数据中蕴含的价值，也必将释放电力大数据的市场潜力。根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模（见下图），电力大数据的采集、管理、分析与服务行业将迎来前所未有的发展机遇。 [图表来源于GTM Research]\n\n正是由于电力大数据诱人的市场前景，逐渐吸引众多企业到此掘金。由于电力大数据管理将覆盖电力的发、输、配、用的各个环节，目前还不能建立统一的数据管理平台，因此电力大数据管理企业均是结合自身所长以挖掘电力大数据可能的入口。比如美国AutoGrid通过采集和利用智能电表提供的电力大数据，进行用电预测及分析，以优化需求侧管理；Opower目前为近100家公用事业公司管理着超过1,000万个家庭和商户的账单，基于用户的用电消费数据，分析用户用电行为，从而为用户提供节能建议；C3 energy则通过集成电力大数据形成分析引擎，提供电网实时监测和即时数据分析，同时也能对终端用户进行需求响应管理。本文将深入剖析电力大数据的先行者-AutoGrid。 二．Amit Narayan和他的AutoGridAutoGrid于2011年成立于美国硅谷，是由前斯坦福大学智能电网研究室负责人Amit Narayan创办，并担任AutoGrid的CEO至2012年。作为一家服务于电力、能源行业的大数据公司，AutoGrid虽然只有不到50名员工，却汇集了来自工程设计、通信、互联网、电力等不同领域的人才。Narayan毕业于美国加州大学伯克利分校，电气工程博士学位，发表了25篇有关设计自动化的论文，并持有7项美国专利。在作为斯坦福大学智能电网研究室负责人期间，Amit Narayan主要从事电力系统建模和仿真方面的研究，并持续领导电网建模、优化和控制及电力市场相关的跨学科项目。在成立AutoGrid之前，Amit Naraya是Magma设计自动化公司的产品副总裁。在Magma，他领导的产品开发和产品管理团队，负责Magma公司设计实施领域的旗舰产品。消费电子设备所使用的超过三分之一的半导体芯片，正在使用Amit Narayan的研究小组在Magma开发的产品设计。在加入Magma之前，Amit Narayan创立了Berkeley设计自动化公司（BDA）。BDA是一家风险投资支持的公司，主要开发模 拟和射频半导体领域的设计软件，Narayan作为创始人，身兼总裁和工程副总裁，负责所有研发和产品开发，以及与客户的合作。在Narayan的带领下，BDA的产品为世界上100多家半导体公司所使用，其中包括20家半导体领域Top25的企业。基于在BDA的工作成就，Narayan于2006年获得了EDN颁发的“Innovation for the Year”奖项。目前，Narayan是硅谷地区几个初创企业的顾问。致力于为电力供应商和消费者提供各种规模的电力消耗预测，使用该预测来优化电网运行，并通过灵活的需求管理计划实现节能减耗，Amit Narayan创立了AutoGrid。Narayan 说，“AutoGrid是在给智能仪表创造大脑”。三．AutoGrid如何拥抱电力大数据“AutoGrid transforms data into\nthe cleanest, cheapest source of power.”
3.1 AutoGrid拥抱电力大数据的正确姿势AutoGrid的核心为其能源数据云平台——Energy Data Platform（EDP）。AutoGrid的能源数据平台EDP创造了电力系统的全面的、动态的图景。类似与高级搜索引擎或天气预报算法，AutoGrid的能源数据平台挖掘电网产生的结构化和非结构化数据的财富，进行数据集成，并建立其使用模式，建立定价和消费之间的相关性，并分析数以万计的变量之间的相互关系。通过该能源数据平台EDP，公共事业单位可以提前预测数周，或只是分，秒的电量消耗。大型工业电力用户可以优化他们的生产计划和作业，以避开用电高峰。同时，电力供应商可使用该能源数据平台EDP来决定可再生资源，如太阳能，风能的并网，最大限度地减少这些能源间歇性对电网的影响 。需求响应优化及管理系统（Demand\nResponse Optimization and Management System-DROMS）为AutoGrid的需求响应管理工具。DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控（SCADA）系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。3.2 电力大数据分析以优化需求管理当需求侧管理日益成为电力运营的一个重要部分时，电力大数据的应用也变得日益重要。通过电力大数据的采集、分析及应用，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。\n\n\n\n\n\nAutoGrid的客户覆盖发电端、输电端、配电端、用户，可以帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。AutoGrid的能源数据云平台EDP收集并处理其客户接入智能电网的智能电表、建筑管理系统、电压调节器和温控器等设备的数据，面向其用电客户提供需求响应优化及管理系统（Demand Response Optimization and Management System-DROMS），获取能量消耗情况，预测用电量，结合电价信息实现需求侧响应，生成需求侧管理项目的分析报告，提升客户全生命周期的价值收益；面向电网运营者提供DROMS，可提供需求响应应对策略，预测发电情况和电网动态负荷，预测电网运行故障，改善客户平均停电时间&系统运营时间，从而实现电网优化调度，减少非技术性损失，降低运营成本。
来自于ARPA-E项目的支持，AutoGrid还开发了一套软件来监测电力在电网中的流动，帮助公用事业公司更好地满足实时电力需求。在需求高峰期，公共事业公司可以让精打细算的消费者知道他们在能源领域是如何花费的或要求具有环保意识的消费者主动减少自己的能源消耗。从而公共事业公司可以更好地快速有效地管理对电网的需求和供给的波动。
由于在需求响应的突出表现，AutoGrid被美国Navigant Research列为2014年度需求响应领军企业。3.3 电力大数据分析以建立能耗图景\n\n\n\n基于EDP和DROMS，AutoGrid可以为客户提供一个大规模的、动态的、不间断的、供能范围内的整体能耗图景。利用该能耗图景，公共事业公司可以可以实时“看”到本地区的能耗，以更好的进行电力控制。当数据不断被累积，AutoGrid就能提供秒前、分钟前甚至周前的用电预测，可以帮助电力企业客户实现不影响舒适度和生产率情况下优化排产计划。因此，AutoGrid提供的不仅是能量消耗动态图，它提供的还是需求侧响应的应对方案。
3.4 AutoGrid如何依靠电力大数据进行盈利AutoGrid的收入主要来自于向采用其DROMS或其他服务的用户收费，主要有三种收费模式： SaaS模式：用户按照AutoGrid为其处理的数据量付费；共享收益模式：AutoGrid给客户发送报告，客户进行需求响应，与客户分享收益；合作模式：给设备商提供软件，向设备商收取License费。[图表来源于远景能源]然而其能源数据平台EDP的运维以及方案提供、报告分析所需的费用随着数据的指数增长而不断增长，年轻的AutoGrid距离实现盈利还有一段很长的路要走。四．AutoGrid努力打造能源大数据的统一平台AutoGrid凭借其PB级的数据分析和预测能力，吸引了众多公用事业公司和软件产品公司与其进行合作。公用事业公司如E.ON, Oklahoma Gas & Electric, Austin Energy 和 the City of Palo Alto Utilities，使用AutoGrid的大数据分析技术来提高他们的运营可靠性和效率；软件产品的领先厂商，如Schneider Electric, Silver Spring Networks和NTT\nData，也将Autorid的技术嵌入其软件产品中。通过开放其能源数据平台，AutoGrid努力将其打造成为能源大数据的“通用语”。
4.1 AutoGrid与NTT Date合作，首次开放其能源数据平台2013年，日本NTT数据的IT服务部门与Palo\nAlto启动研发合作伙伴关系，旨在基于AutoGrid的能源数据平台EDP开发“new technologies for the energy sector”\n。这是AutoGrid第一次为第三方开发者开放其能源数据平台EDP，此举将允许NTT基于EDP建立自己的应用程序。此外，NTT还将基于AutoGrid的需求响应优化和管理系统DROMS开发新的应用，来帮助工业及商业建筑所有者把握能耗趋势。4.2\nAutoGrid与Schneider Electric合作，助力家庭能源管理施耐德的智慧家居能源管理平台于2011年发布，包括家用显示器，智能插头，负荷控制装置和智能温控器，全部采用互联网网关，允许使用门户网站和移动设备进行控制。2013年，施耐德电气开始采用AutoGrid的能源数据平台EDP作为其家庭能源管理和需求响应的大数据分析工具。基于AutoGrid的大数据平台，结合气象数据、智能电表的读数和实时用户反馈这些分散的数据，AutoGrid与Schneider将为用户提供更快、更便宜和更可靠的住宅能耗需求响应。4.3\nAutoGrid与Silver Spring Networks合作，改善需求侧管理Silver Spring\nNetworks是一家2002年就已涉足需求侧管理的智能电网云平台与解决方案供应商。基于AutoGrid的需求响应优化和管理系统DROMS的技术支持，Silver Spring Networks为公共事业公司提供了一套优化需求响应并改善需求侧管理的解决方案——Silver Utility IQ Demand Optimizer。4.4 AutoGrid与Microsoft合作，建立服务能源企业的云平台2015年2月， AutoGrid宣布与微软达成全球合作，基于AutoGrid的能源数据平台，使得Microsoft Azure云平台可以服务电力和能源企业，为全球公用事业公司和创新能源服务供应商提供大数据和智能电网分析解决方案。AutoGrid与微软的合作与技术集成包括：l
为使用Azure和微软开发工具的能源服务供应商和公共事业客户端提供一个框架，以接入并使用AutoGrid业界领先的能源数据平台及其整个分析应用程序套件，包括需求响应，预测，客户互动，收入保障，预测资产维护和能源成本优化；l
提供一个全面的参考解决方案架构以连接服务供应商商和应用程序，使公用事业公司能够更好地使用需求响应计划。4.5\nAutoGrid与艾能万德合作，迎接中国电力大数据时代2015年4月，北京艾能万德智能技术有限公司与AutoGrid公司在硅谷AutoGrid总部正式达成战略合作意向。协议包括了在中国范围内针对电力大数据、电网经济运营、需求侧管理创新方面的专业咨询服务以及在软件研发、电力数据处理和优化、资产管理等相关方面的合作咨询服务。本次合作意向的达成意味着两家在新能源与电力大数据处理专业领域表现出色的公司将实现跨国联手，一起迎接中国新电改挑战和充满机遇的大数据时代。通过向第三方开放其能源数据平台EDP，AutoGrid正努力将其打造为能源行业大数据的统一公共平台。该开放的能源数据平台将使得能源“大数据”充分流动，各公共事业公司依托该数据平台开发满足自己需求的第三方应用。通过统一的能源大数据平台，AutoGrid将规范能源大数据的规范及协议，并将为能源大数据的发展注入新的推动力。五．电力大数据服务的展望国务院日前印发的《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》针对“互联网+智慧能源”专项中指出，““推进能源生产智能化”，“鼓励能源企业运用大数据技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测，开展精准调度、故障判断和预测性维护，提高能源利用效率和安全稳定运行水平”；建设分布式能源网络，构建智能化电力运行监测、管理技术平台，使电力设备和用电终端基于互联网进行双向通信和智能调控，实现分布式电源的及时有效接入，逐步建成开放共享的能源网络。对于电力领域来说，要实现电力设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的电力大数据采集、监测、管理、分析与服务系统，从而为电网安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。并且在大数据及云计算技术的支撑下，电能双向传输才能更有针对性，形成供需的动态平衡。\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n　可以根据数据来源，将电力大数据管理系统分成用户管理系统、电网运行管理系统、企业管理系统；相应地，电力大数据也有三种商业模式可以挖掘，即智能化节能产品、电力 大数据服务平台和优化需求侧响应。电力大数据的应用一方面是与宏观经济、人民生活、社会保障、道路交通等信息融合，促进经济社会发展;另一方面，是电力行业或企业内部，将实现跨专业、跨单位、跨部门的数据融合，提升行业、企业管理水平和经济效益。六．结语\n\n\n\n\n\n未来的智能电网将是依托电力大数据处理分析技术的全景实时电网。AutoGrid作为电力大数据服务的先行者，其商业模式和发展思路将为国内的电力大数据服务商和初创公司提供一定的参考。在能源互联网+新电改的背景下，在大数据+云计算的新时代，依托电力大数据电网将迎来新的发展机遇。
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微信公号——电气工程小混混","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T20:50:44+08:00","url":"/p/","title":"【能创】JLM Energy——这家公司玩“互联网+储能”的姿势好惊艳","summary":"我们的网站?能加-能源创客?上线啦，感谢大家关注！?能加-能源创客?致力于分享能源领域的创新信息，孵化可行的能创项目！2011年，美国著名学者杰里米o里夫金在其著作《第三次工业革命》中，首次提出了能源互联网(Interne…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":0,"likesCount":0}},"annotationDetail":null,"commentsCount":5,"likesCount":31,"FULLINFO":true}},"User":{"francisqu":{"isFollowed":false,"name":"叫我电气小混混","headline":"关注能源创新，用梦想和实践推动能源变革！\n（所有回答，均是个人观点，与所在单位机构无关！)","avatarUrl":"/v2-fa6a8b5c13c_s.jpg","isFollowing":false,"type":"people","slug":"francisqu","bio":"对能源有颗滚烫的心！","hash":"df5ad462ac4d4e9d1baae32137e0debc","uid":12,"isOrg":false,"description":"关注能源创新，用梦想和实践推动能源变革！\n（所有回答，均是个人观点，与所在单位机构无关！)","profileUrl":"/people/francisqu","avatar":{"id":"v2-fa6a8b5c13c","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false,"badge":{"identity":{"description":"清华大学 电机系 博士后"},"bestAnswerer":{"topics":[],"description":"优秀回答者"}}}},"Comment":{},"favlists":{}},"me":{},"global":{},"columns":{"energyplus":{"following":false,"canManage":false,"href":"/api/columns/energyplus","name":"智慧能源","creator":{"slug":"francisqu"},"url":"/energyplus","slug":"energyplus","avatar":{"id":"385eef416a72a62ae234fe5","template":"/{id}_{size}.jpeg"}}},"columnPosts":{},"postComments":{},"postReviewComments":{"comments":[],"newComments":[],"hasMore":true},"favlistsByUser":{},"favlistRelations":{},"promotions":{},"switches":{"couldAddVideo":false},"draft":{"titleImage":"","titleImageSize":{},"isTitleImageFullScreen":false,"canTitleImageFullScreen":false,"title":"","titleImageUploading":false,"error":"","content":"","draftLoading":false,"globalLoading":false,"pendingVideo":{"resource":null,"error":null}},"config":{"userNotBindPhoneTipString":{}},"recommendPosts":{"articleRecommendations":[],"columnRecommendations":[]},"env":{"isAppView":false,"appViewConfig":{"content_padding_top":128,"content_padding_bottom":56,"content_padding_left":16,"content_padding_right":16,"title_font_size":22,"body_font_size":16,"is_dark_theme":false,"can_auto_load_image":true,"app_info":"OS=iOS"},"isApp":false},"sys":{}}