智慧能源构想——能源大数据的创新发展机会金和平博士中国三峡集团总信息师中国通信工业协会数据中心委员会理事长贵州贵安新区大数据产业发展首席顾问目录CONTENTS背景架构思路02应用场景04案例与展望010305一、背景1.1能源系统面临的挑战可再生能源的快速发展对传统能源体系造成冲击能源地理分布不均衡能源转换及利用效率低能源电力资产损失和巨额维护保养支出消费者对能源服务和用能信息的需求节能与环保要求1.2能源产业发展方向一、背景走向清洁、低碳、高效能源需求进入低速增长状态能源科技创新进入高度活跃期分布式智能化储能物理储能、化学储能...技术IT、DT深度融合低碳能源网络清洁能源+能源大数据1.3能源大数据发展需求一、背景电网交通热/冷气网生物质CO2随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能源开发、生产、传输、存储、消费全过程的智能化水平快速提升，所涉及的设备和系统将数以亿计，在规划和运行过程中将产生海量数据，且结构复杂、种类繁多、因实时性要求高而快速增长。这些数据贯穿着能源互联网各个环节，蕴含着巨大的价值。一、背景辅助能源互联网的多源系统协同运行决策支持能源互联网的安全稳定运行有利于能源互联网信息资产的管理和共享催化能源互联网商业模式的形成1.4能源大数据发展需求若能有效利用能源互联网中的海量数据…一、背景1.5能源大数据市场前景1、政府有刚性需求！需要摸清全部能源家底包括水、电、煤、气、热、新能源、地热能、核能、生物质能等。为政府提供能源一站式解决方案2、社会提倡节能减排，习主席提出节能是第五能源节能技术与市场发展空间大且离不开数据的支持。市场规模3、新能源开发、新能源装备“3060”碳达峰、碳中和目标的提出，将使新能源开发、氢能、节能环保、新能源汽车、装备等绿色低碳产业快速发展4、全国碳市场启动中国是最大碳排国家，2017年底，中国启动碳排放权交易；2021年元旦起，全国碳市场发电行业第一个履约周期正式启动，2225家发电企业将分到碳排放配额。交易中心落地上海，碳配额登记系统设在武汉。1.6国家战略部署一、背景▶2016年2月24日，《关于推进“互联网+”智慧能源行动的指导意见》标志能源互联网行动计划具体落地。▶2016年7月26日，国家能源局向全国征集“互联网+智慧能源”示范项目。▶2016年G20期间，中国大数据产业联盟秘书长张涛在《G20能效引领计划下的能源大数据》峰会中表示，大数据产业已经进入能源行业，但还处于初级阶段。▶2017年6月28日，国家能源局正式批复首批“互联网”+智慧能源示范项目。1.7国家战略部署一、背景互联网+大数据能源行业能源大数据正迎来前所未有的发展机遇十九大报告加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。支持传统产业优化升级，加快发展现代服务业，瞄准国际标准提高水平加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。目录CONTENTS背景架构思路02应用场景04案例与展望0103052.1大数据的概念及特征二、思路大数据是通过传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各种数据采集渠道收集到的，结构化、半结构化、非结构化的，相关领域有效数据的集合，也包含数据综合采集存储、整合、处理、分析、应用的技术与思想。特征（5V）体量大（Volume）类型多（Variety）处理速度快（Velocity）价值大（Value）准确性高（Veracity）具体表现几十TB到数PB结构化、半/非结构化，来源于不同的网络系统迅速完成大量数据分析，以支持决策制定价值密度低，但有效挖掘的数据有极大的应用价值安全生产、检修、销售需准确无误概念2.2大数据研究的关键问题二、思路10万GB10万TB数据库数据仓库每天几百GB、几TB的资料，且持续成长中储存Storing在收集数据的同时做必要的前置处理，并区分数据处理的优先等级（边缘计算、云计算）计算Processing管理Managing如何有效的避免因硬件毁坏所导致的资料损毁如何从中挖掘出所关注事件的模式或行为特征分析Analyzing传统OT网、通信信息网、NB-IOT传输能源生产、传输、分配、储存、使用的多种智能物联终端采集2.3大数据的处理流程二、思路数据存储数据预处理挖掘算法并行计算重点是消费端大数据存储云存储：公有云、私有云、混合云分布式文件系统HDFS分布式数据库HBase边缘计算设备和技术缺失值处理异常值处理去重处理噪声数据处理归一化、标准化多专业多场景关联分析、主成分分析数据降维回归算法分类、聚类算法深度学习并行编程抽象模型MapReduce统一框架Hadoop隐藏系统层细节分布式内存计算Spark数据采集传输各种能源生产消费传感技术各种智联物联终端窄带通讯技术2.4大数据的关键技术：重点是能源大数据建模及分析计算二、思路2.5能源与大数据二、思路能源系统2.6能源大数据：来源与应用二、思路能源获取开发与生产风力、水力、太阳能石油、天然气、核能其他领域人口、地理、交通气象、宏观经济能源配售销售价格，区域分布，负荷曲线，用户行为能源传输网络拓扑，潮流信息，设备监测、检测数据故障预测诊断用户画像综合能源管理多能运行调度态势感知综合能源规划宏观经济分析节能减排2.7能源大数据：来源与应用二、思路能源互联网蕴含有巨大的数据量和丰富的数据类型，从不同数据采集渠道获得的结构化、半结构化、非结构化数据，需要运用合理高效的数据挖掘和分析手段进行处理，打通不同能源网络、不同环节部分之间的壁垒，将结果广泛应用于能源系统本身的运行管理及系统优化，并进一步发挥数据的商品价值和社会服务价值。能源互联网将面临海量数据采集、存储、整合、处理、应用的技术要求，这些数据及相关技术构成了能源大数据的内涵。能源互联网能源大数据技术支撑结构基础2.8存在的问题二、思路问题总结能源基础薄弱，不具备生产能力，能源需求均依靠外区供应能源供应保障能力有限以电力和油品消费为主，能源消费结构较为单一中国能源效率目前仅为33%，能耗强度大大高于发达国家及世界平均水平区域能源管理手段单一，缺少能源信息化手段各能源系统相对独立，难以形成协同互补效应区域智慧能源用户终端互动化服务率低能源供应能源消费能源效率能源管理能源互补互动化服务2.9解决问题思路二、思路12345坚持因地制宜能源发展多元化能源生产生活与消费方式转变相促进加强能源大数据应用，全面提升能源利用效率满足并引导用户多元化负荷需求结合区域能源资源环境条件、能源结构、能源基础设施、能源应用现状等条件，因地制宜开展智慧能源规划积极发展新能源，探索天然气冷热电三联供的应用，实现能源资源优化配置和能源结构调整。改变传统能源消费方式，注重能源需求侧的管理与效率提升；提升能源生产与消费综合管理水平，推动能源消费方式、生产技术和变革模式的持续创新。利用物联网和智能控制技术，开展基于面向能源终端用户的用能大数据信息服务，拓展智能电网感知、连接和决策的广度和深度，为区域内能源的生产、调配、使用提供全过程的辅助决策，全面提升能源利用效率。建立并推广供需互动化智慧能源体系，实施需求侧管理，引导用户能源消费新观念，实现电力节约和移峰填谷，适应分布式能源、电动汽车、储能等多元化负荷接入需求电网公司热力公司燃气公司供水公司光伏风电地源热泵空气源热泵冷热电三联供商业居民物理储能（抽水储能）化学储能（电池）电磁储能（电容器）能源路由器管控（区域能源综合服务云平台）大数据中心工业区域能源监控中心能量流信息流网（能源局域网）二、思路2.9解决问题思路智慧能源是一个体现常规能源、新能源、分布式能源等多能互补的，高效、互动、融合的能源体系。智慧能源的建设思路是本着高端化、绿色化和集约化的指导思想，具体实施是由“控-源-网-荷-储”五部分组成。“控”：构建综合能源管控平台及能源数据中心，为区域能源管理者及终端用户提供运行监测、优化调度、能源交易、大数据分析等综合服务；“源”：优先发展可再生能源，走绿色、高效、可持续的能源发展之路；“网”：重点发展微网，提高能源网络的安全性和可靠性；“荷”：优化用能模式，引导能源消费习惯，降低综合用能成本；“储”：协同发展储能系统，主要是电动汽车、动力电池梯次利用。二、建设思路2.9解决问题思路能源大数据中心能源监控展示中心目录CONTENTS背景架构思路02应用场景04案例与展望010305三、宏观架构3.1建设目标以大数据促进能源科学开发利用、服务节能减排以多能互补推动能源结构性改革以多能互补的理念进行系统集成，通过智慧能源控制平台进行统一的管理，以大数据、物联网等手段有效促进能源和信息深度融合，推动能源领域结构性改革。建立一种将能源生产、传输、存储、消费与大数据密切关联的能源发展新模式，推动能源使用朝着生产明确、多能协调、信息对称、供需分散、阳光消费的发展方向，激活能源供给端和消费端的新潜力，形成新型的能源生产消费体系和管控体系，降低能源消耗与碳排放、解决新型城镇化发展中能源需求问题。二、建设思路3.2能源大数据系统构想能源大数据云平台能源衍生信息管理、应用能源预警预测能源价格走势能源贸易能源战略安全支撑智慧能源建设支撑碳市场建设可视化能源全产业链数据采集存储能源消费数据能源生产数据能源流通数据能源利用数据能源资源数据能源GIS数据为市场服务以大数据促进能源科学利用、服务节能减排能源消费强度能源优化方案能源利用效率能源开发区域能源分布信息经济与能耗指标能源数据分析、报告3.3总体架构三、宏观架构智慧能源规划以提高能源利用效率和用户互动化服务水平为目标，建设具有区域特色的能源互联网体系，打造“以能源设施为基础、信息化为依托、增强用户互动及服务水平”的智慧能源互联网。一个平台：智慧能源综合服务平台两个中心：大数据中心、能源监控指挥中心三层架构：物理层、信息层、业务应用层四区管理：生态新城、科技新城、大学城、旅游新城3.4总体架构三、宏观架构应用物联网、互联网、大数据等技术对物理层、信息层、业务应用层三方面进行信息化整合。以全区能源数据为核心，建立智慧能源大数据中心；基于能源大数据的挖掘分析、并行计算，以及功能模块的可视化展示，建立能源监控指挥中心。二、建设思路能源网络规划中心电动汽车充电站规划储能选址与定容风电光伏选址与定容天然气网规划……抽水蓄能电厂规划多能互补运行调度中心微网态势感知电气耦合分析冷热电耦合分析设备故障预测诊断……检修-运行协同优化能源消费管理中心用户用能行为分析能效分析与评估家庭能源管理电力市场交易辅助决策……需求侧响应智慧城市公共服务中心宏观经济统计分析节能减排辅助决策能源地图绘制工商业发展规划……电价激励机制3.5能源大数据服务平台框架能源大数据综合管理服务平台各功能模块目录CONTENTS背景架构思路02应用场景04案例与展望010305四、应用场景规划运行设备用能公共服务通过对能源负荷数据、地理气象交通等外部数据的分析，利用数据挖掘技术，准确掌握交通、天然气等其他网络的有机联系，合理优化分布式能源、储能的选址、利用机器学习、模式识别等多维分析预测技术，分析新能源出力析多能互补系统实时态和未来态的运行轨迹、安全态势研究设备缺陷、运行工况、气象条件等状态分析，实现设备的故障提升新能源调度管理能力提升状态检修管理能力提升用能行为扩展用电采集分析能力并提升按照能源大数据系统构想中所述的功能架构，能源大数据具有以下主要应用方向：四、应用场景4.1应用方向一——能源网络规划4.1.1电动汽车充电设备建设规划通过能源互联网、能源大数据、交通系统三方面的数据耦合，进行电动汽车充电设备建设规划，确定充电设备选址、充电设备数量、充电设备最优容量、设备维修设立地点等政府部门数据：区域经济发展历史状况、人口地理信息、城市发展计划、区域功能作用、地形信息等交通部门数据：地域交通流量、停车设备分布、交通管制信息、交通服务设施建设信息等电网运行数据：区域实时用电数据、区域历史负荷数据、峰谷时段信息、实时电价信息、辅助服务价格信息等充电站运营数据：电池、充电桩等充电设备历史监控数据、充电站历史用能数据、电池和电动汽车历史档案信息、电量计量与计费数据、电动汽车历史平均充电量数据等电动汽车用户数据：电动汽车历史行驶里程数据、电动汽车历史行程时间数据、电池标准信息、电动汽车实时位置信息等四、应用场景4.1.2电动汽车充电设备建设规划与运营管理电动汽车的充电策略可通过能源大数据进行一元化管理。通过数据中心可实时监视充电设备的状态。一旦检测到异常，就会立即通知维修人员。四、应用场景4.1.3天然气-电气集成能源系统规划（多能互补）随着天然气开采技术进步、价格下降，天然气发电在多能互补系统中占比逐渐增大，天然气发电具有清洁、高效、调节能力强等优点，有利于电力系统的安全性和经济性。热冷电网冷热电需求数据冷热电燃气轮机数据天然气网实时天然气价格天然气分布地理信息电网电网拓扑信息电网出力、需求数据天然气年平均需求量管网铺设位置分析管网电网耦合方式冷热电耦合分析管网检修维护方式天然气储存方式管网电网耦合策略天然气供给站选址管网选址及定容管网检修维护策略四、应用场景4.1.4储能系统的优化配置在能源互联网系统中，通过多种能源网络的耦合来实现多能互补，其中包括了天然气网络、电动汽车交通网络、新能源发电网络等。但是由于电动汽车、新能源存在随机性，增加了电网的不确定性因素，因此储能系统的优化配置显得尤为重要。能源大数据天然气管网数据天然气-电气历史出力数据电动汽车行程数据电动汽车充电时间数据分布式能源历史发电数据分布式能源自动监测数据需求侧响应数据气象数据•储能系统选址优化•储能系统容量优化•储能系统控制策略优化天然气-电气集成情况电动汽车充电情况可再生能源出力情况气象变化趋势情况负荷年平均增长情况四、应用场景4.1.5分布式能源选址优化区域地理信息历史气象信息区域负荷历史数据资源开发规划信息温度、风向等天气因素分布式能源容量选择分布式能源消纳情况地理条件因素风力发电厂容量优化光伏发电厂选址优化风力发电厂选址优化光伏发电厂容量优化分布式能源选址优化直接关系到发电能力和投资回报。分布式能源选址优化四、应用场景2.应用方向二——多能运行调度1.能源互联网的态势感知能源互联网的态势感知通过分析海量的多网耦合数据，对能源互联网的实时态和未来态运行轨迹、安全态势进行详细分析，以辅助调度人员的决策。操作控制手段电力网络电动汽车交通网络天然气网络天气网络操作控制手段数据综合处理与数据挖掘能源互联网运行轨迹感知预测能源互联网运行轨迹风险分析能源互联网运行轨迹描绘及综合预警能源互联网运行轨迹是否正常能源互联网稳定紧急控制自动协调优化控制综合辅助决策工作人员决策轨迹手动修正决策建议轨迹指标信息轨迹指标信息否是轨迹指标信息否是否有大扰动发生是多领域海量数据能源互联网运行轨迹指标体系模型四、应用场景2.能源互联网的态势感知微网态势感知模块态势察觉态势预测态势理解分布式能源网数据电动汽车交通网数据气象网数据分布式能源和区域负荷的感知预测微网当前态和未来态运行轨迹态势微网多时间尺度最优潮流数据微网态势风险评估及预警信息电网数据能源大数据态势感知态势输出四、应用场景4.2.3多能互补优化调度优化调度是多能互补分布式能源系统的核心功能，其主要任务是在系统网络分析的基础上，根据系统状态信息数据，结合电动汽车充放电，冷热电三联供，分布式电源发电预报、储能单元能量状态，实现系统的优化运行。四、应用场景4.2.4多能互补优化调度分布式能源计划出力数据冷热电供应网数据实时数字气象网数据实时需求侧响应数据电网实时电价数据系统拓扑结构系统线路参数冷、电储能设备的运行情况冷热电能量相互耦合海量数据的辨识、检测源荷双侧不确定性能源互联网多能互补日前调度能源互联网多能互补实时调度四、应用场景清洗后数据预测诊断模型关联规则主成分分析模糊聚类支持向量机结构化数据运行、试验、在线监测、台账、运行年限...半结构化数据检修维护记录、故障详情、家族信息...非结构化数据音频、视频、图像数据本体技术关联关系故障类型故障部位严重程度预测结果正常设备故障设备故障时刻故障部位严重程度发展趋势特征提取数据分类对采集到的多源数据按结构分类：结构化、半结构化、非结构化01选择分析方法依据不同结构类型的数据选择不同的数据处理方法，从而便于预测诊断模型的建立.024.3.1设备故障预测诊断、效率提升、采购选型优化、制造优化关联建模利用关联分析辨识故障类型、故障部位、严重程度等与输入信息间的关联关系，从而建立设备故障预测诊断模型.0304预测结果利用设备故障预测诊断模型，区分正常设备与故障设备，并进一步明确正常设备的故障预测信息与故障设备的故障详情，并通过与实际情况比较修正模型参数4.3应用方向三——设备资产管理四、应用场景4.3.2设备全寿命周期管理相关信息数据挖掘多变时空意义风机：元件腐蚀、频繁启停光伏：电池性能、昼夜温差热泵：气温、工作介质变压器：产气速率、温度、绝缘、负载…时间尺度：历史、当前、预测（短、长期）空间尺度：元件、设备家族、不同区域聚类分析关联分析回归分析时间序列分析主成分分析输电线路：温度、绝缘、负荷波动、非结构化数据特征提取微气象、山火、雷电…1.考虑多源信息，贴近真实模型2.关联分析，摆脱机理函数限制3.多变时空状态分析，纵、横向比较设备环境条件系统运行条件功率电压频率设备健康状态产气速率热点温度老化情况系统运行条件功率电压频率温度设备环境条件设备健康状态产气速率热点温度老化情况系统运行工况功率电压频率温度设备环境条件大风山火雷电微气象设备状态风机光伏热泵输变电设备联产机组基于大数据的多时间维分析基于大数据的多空间维分析（历史、当前、预测）（元件、设备家族、区域）数据适配数据清洗数据转换数据集成时间序列关联分析聚类分析主成分分析影响寿命的强相关指标如设备绝缘、负载状况、健康状态、气象环境适配模型模型参数计算设备状态评价、寿命周期管理准确识别能源系统中的薄弱设备，为状态检修提供技术支撑四、应用场景分析模块-为用户提供信息和便利数据负荷预测风电光伏预测行为分析信息挖掘故障告警能耗分析节能建议价格方案支付方案需求响应/经济调度分析应用环境家电热负荷可投切开关碳排放为用户提供全新的能源体验，改变能源价值和用户的能耗行为。大数据+家庭能源管理系统电动汽车数据模块-检测室内室外环境、设备状态、用户行为等合作竞标应用模块-提供可供用户选择的能源产品4.应用方向四——综合用能管理1.家庭能源管理系统四、应用场景照明电力区域供暖电力空调车用电力家用电力车用燃油厨用燃气分散储能光伏发电4.4.2能源消费者画像对于一个能源使用者来说，家庭、机构、社区、城市、商场、加油站等能源使用行为各有不同特征，并且涉及电力、燃气、油品等方面。面对能源消费的复杂性，在能源互联网趋势下，需要对全网的能源使用者构建客户画像，形成以人为中心的标准网状结构。四、应用场景智能电表数据用电信息采集系统地理信息气象信息人口数据设备传感器数据能源消费出现的时间区间能源消费影响因素是否可转移、可削减设备对天气的敏感性能源消费行为关联因素分析用户聚类用户行为建模（用电、用气、用热）需求侧管理/需求响应精准营销，改善客户体验用户能效分析和管理用户信用评估海量多源异构数据用户行为特性分析用户行为模式理解客户画像应用4.4.3能源消费者画像通过采集智能电表、设备传感器等用户侧能源消费数据，以及地理、气候、人口等外部数据，综合分析用户行为特性，对用户进行全维度的能源消费画像、用户分类及相关因素关联分析，建立用户用电画像、用气画像、用热画像等模型，并应用于需求侧管理/需求响应、用户能效分析管理、营销业务辅助分析、防窃电行为等。四、应用场景电网产品制造商产品供应/代理商用户支付环节配电网主电网售电公司支付环节物流环节零散个体户用户分布式电源淘宝4.4.4电力市场交易辅助决策电力市场在能源互联网中的作用---互联网思维下的电力网络四、应用场景4.4.5电力市场交易辅助决策售电及用户低压侧市场放开后，各类市场成员主体跨数量级增长，交易、计量、结算等核心业务数据量将高达几百万条甚至上千万条。在梳理三类不同数据源存储特点基础上，根据电力交易业务的特点，研究基于海量数据的市场态势及风险分析，针对发电商、售电商、代理商、调度中心制定不同的运营策略，促进电力市场高效健康运行。市场结算电数据计量数据电力交易数据大用户直接交易输电权交易外送电交易容量市场辅助服务交易抽水蓄能交易…上网电量用电结算关口计量发电结算售电结算特殊电量…用户侧电表微网储能容量联络线潮流负荷曲线…数据源数据分析市场供需形势市场行为分析电价走势分析市场风险预警购售电资源分析…信息服务定价售电公司最优营销策略微网代理商竞价策略发电商报价策略调度中心最优运行计划数据应用…四、应用场景分析行业的典型负荷曲线、用户用能典型曲线及行业的参考单位GDP能耗为政府制定新能源补贴、电动汽车补贴、电价激励机制、能效补贴等国家和地方政策提供依据5.应用方向五——智慧公共服务1.支撑政府宏观经济分析能源需求变化是经济运行的“晴雨表”和“风向标”用能企业历史数据比对分析，经济数据综合分析分行业、分区域、分电价类别多维度统计分析分析能源消费与相应社会经济指标的关联关系，为政府产业调整、经济调控等决策提供依据四、应用场景4.5.2促进节能减排和低碳发展能源政策制定政府薄弱环节治理能源结构升级能源结构能耗信息能源供应污染排放企业科学能耗分析生产流程优化设备工艺改进需求侧响应资源优化整合能源价格负荷数据四、应用场景4.5.3“能源地图”指导智慧城市发展4.6能源大数据拓展应用四、应用场景政用民用商用公共安全能源大数据关联拓展应用精准扶贫经济指标分析银行信用房地产开发商圈布点用电服务(阶梯电价)交通出行......社区活跃度分析社区服务机构设置目录CONTENTS背景宏观架构建设思路02应用场景04案例与展望010305五、案例与展望5能源大数据案例展示1.能源大数据统一平台——AutoGridAutoGrid于2011年成立于美国硅谷，是一家服务于电力、能源行业的大数据公司。能源数据云平台收集并处理覆盖发电端、输电端、配电端、用户的数据，创造了电力系统全面、动态的图景。利用EDP，可以实现由数周到分秒级的电量消耗预测，电力用户可以优化其生产计划以避开用电高峰；发电商可利用EDP决定风电或光伏的并网，最大限度地减少能源间歇性对电网的影响。能源数据云平台（EDP）需求响应优化及管理系统（DROMS）DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及SCADA系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器学习，精准预测负荷，结合电价信息实现需求侧响应，提升客户全生命周期的价值收益；面向电网运营者提供需求响应应对策略，预测电网运行故障，改善客户平均停电时间，实现电网优化调度，减少非技术性损失。五、案例与展望AutoGrid+NTTDate首次向第三方开放能源数据平台，允许日本NTT公司基于EDP建立自己的应用程序AutoGrid+Schneider基于能源数据平台EDP，施耐德电气实现其智慧家居能源管理平台的性能升级，为用户提供更快更可靠的住宅能耗需求响应AutoGrid+SilverSpring基于AutoGrid的DROMS，SilverSpringNetworks为企业提供一套优化需求响应并改善需求侧管理的解决方案AutoGrid+Microsoft基于EDP，微软Azure云平台可以为电力和能源企业提供大数据和智能电网分析解决方案AutoGrid+远景能源与全球领先的智慧能源管理公司远景能源达成合作，推动中国能源大数据发展，推动能源互联网重构能源世界5.1能源大数据统一平台——AutoGrid开放合作，打造能源大数据统一平台五、案例与展望5.2智慧能源系统——嘉兴信达由浙江嘉兴市信达电子科技有限公司所开发的智慧能源系统，实现数据采集、数据存储、数据分析、信息系统运维、能源管理信息化等一系列专业化服务；打破企业能耗与产值、业务相隔离的普遍状态，以能源流为切入点实现能源流、信息流、业务流三流合一。通过自动化、信息化管理模式，对企业能源各环节实现集中扁平化的动态监控和管理，实现精益生产管理和系统性的节能降耗。五、案例与展望5.2智慧能源系统——嘉兴信达智慧能源系统平台功能•结合政府相关指标，对单位产品能耗进行在线管理分析•实现内部对全厂级、工厂级、车间级、部署级进行能效指标在线考核•实现对重点用能设备能源效率化管理•内外部横向纵向比较分析导出改善点，为节能减排提供依据五、案例与展望5.2智慧能源系统——嘉兴信达智能3D实景展现实时数据展现智能巡检工业4.0智能系统集成五、案例与展望5.3智慧城市综合能源信息服务平台——中新天津生态城案例背景中新天津生态城是世界上首个国家间合作开发的生态城市，旨在建设成为综合性的生态环保、节能减排、绿色建筑、循环经济等技术创新和应用推广的平台。目前，中新生态城已成为国际上覆盖范围最广、功能最齐全的智能电网示范工程。智慧城市综合能源信息服务平台，是体现国家电网公司在智慧城市、新能源、大数据等交叉领域研究成果的综合性项目。其建设内容包括多源异构数据采集与集成、基于云技术的大数据平台、基于大数据的公共服务应用、基于大数据公共服务的多维度展示等。该平台旨在构建能源流、信息流广泛互联的能源优化配置和智慧公共服务两大网络。五、案例与展望5.3智慧城市综合能源信息服务平台——中新天津生态城子项1：自动需求侧响应系统子项2：多级能量协调控制系统子项3：智慧家庭配电自动化系统调度自动化系统海量数据中心用电信息采集系统营销应用系统其他现有电网系统所有业务系统全方位的监测与展示电网企业政府居民应用政府云服务平台子项4：智慧城市综合能源信息服务平台展示新增子项原有电力系统电、水燃气数据电力数据外部数据电力数据数据及应用服务信息交互总线面向企业/居民居民智慧用能互动企业综合用能服务实时停电播报面向电网能源互联网金融服务电能替代分析评估电力横截面分析电源负载及用电负荷分析综合能源信息服务平台功能面向政府经济电力指标分析能耗地图与碳排放规划辅助分析节能减排服务五、案例与展望能源系统信息能效分析企业能管中心能耗数据采集升级节能低碳在线监测平台（国家试点）能源大数据云平台+碳市场服务平台升级互联网+智慧能源产业平台.....................优化能源产业结构助推生态文明建设智慧能源科技创新构建全能源体系..........2014年--2016年能源大数据1.0版全能源数据采集、存储、分析结合资源、环境的能源综合服务虚拟电厂、新能源开发、利用服务节能监察服务能源大数据2.0版能源大数据3.0版2017年--2018年2019年--2025年智慧能源：必须是应用互联网和现代通讯技术对能源的生产、使用、调度和效率状况进行实时监控、分析，并在大数据、云计算的基础上进行实时检测、报告和优化处理，以达到最佳状态的开放的、透明的、去中心化和广泛自愿参与的能源综合管理系统。是能源产业与互联网产业和现代通信技术的复合体。工业4.0智慧能源规划展望五、案例与展望能源运行（今天）能源统计（昨天）能源规划（明天）能源预测（未来）探寻能源发展规律开展监管和调度进行趋势分析总体能源规划智慧能源（智能）多能互补衍生市场交易能源生产供应、能源加工转换、能源贸易价格、能源终端智能消费、用能权和碳排放交易等数据（能源行业全产业链数据）能源大数据能耗监测平台数据采集：能源产业全链条电煤调度系统数据应用：服务能源全行业以大数据促进能源科学利用，服务节能减排李克强总理：谁掌握数据谁就掌握了主动权！感谢聆听！