基于工业互联网平台的清洁能源数字服务体系设计与应用潘建宏1，王磊2，樊家树3，杨祥红2，潘玥妍4（1.国网吉林省电力有限公司，吉林长春130000；2.国网吉林省电力有限公司辽源供电公司，吉林辽源136200；3.国网吉林省电力有限公司信息通信分公司，吉林长春130000；4.东北电力大学能源与动力工程学院，吉林吉林132012）摘要：为赋能吉林省能源行业数字化转型，基于边云协同技术和大数据分析技术，提出了一种吉林省清洁能源数字服务体系。依托工业互联技术研发了电能替代推广、碳排放分析与碳达峰预测等典型行业应用，充分挖掘能源数据价值。关键词：清洁能源；大数据分析；工业互联网平台0引言能源领域作为工业领域的重要分支，不仅是国家建设、运营、发展的重要支柱，也是改善环境质量和可持续发展战略的必然挑战。以《巴黎协定》为标志，能源领域的“脱碳”正在成为全球共识。我国能源技术已取得重大进展，低碳能源技术的经济可行性逐步增强。然而，发电技术的分散性导致了能源利用效率低下，因此，发电技术和信息网络的结合势在必行。能源工业互联网是以电力为中心，通过大量新型智能技术、信息技术、控制技术，实现跨时间尺度耦合、多能互补、多方协调合作的一种新型能源系统，具有高能效、高可靠性、高灵活性等优势[1-3]。文献[4]回顾了京津冀地区7个能源互联网示范项目的发展现状，并在此基础上分析并提出了对于京津冀地区能源互联网建设的一些思考。文献[5]针对电力大数据平台的功能定位，研究了电力大数据平台的总体架构、功能以及关键技术，为电力大数据平台的开发与应用奠定基础。文献[6]提出一种边云协同架构及其优化策略，与传统云端服务架构相比，所提架构在计算速度、应急处理速度方面具有显著优势。本文提出了一种清洁能源数字服务体系，将工业互联网平台的设计理念应用于吉林能源服务系统。在现代信息技术的有效支持下，开展了电能替代推广、碳排放分析、碳达峰预测等创新应用，实现吉林省内多种能源的低碳、安全、可持续利用，促进建设清洁高效的能源交换环境。1能源清洁利用工业互联网平台架构1.1服务体系总体架构吉林省能源清洁利用工业互联网严格依据《工业互联网安全标准体系（2021年）》[7]，规划边缘层、IaaS层、PaaS层打造能源清洁利用工业互联网平台（以下简称“工业互联网平台”），实现能源行业全产业链数据汇聚，服务体系架构如图1所示。根据工业互联网平台总体架构，盘点可复用技术资产、基础设施资源，充分借鉴在数字化基础设施、云平台、数据中台、大数据服务等方面的建设及应用经验，结合现有外网云平台资源、内网数据中台服务能力，围绕SaaS层开展能源大数据创新应用，服务健康能源生态。成立实体运营机构，支撑平台持续运营，促进能源经济转型升级与能源科技创新发展[8]。图1吉林省能源清洁利用工业互联网平台应用架构1.2数据融合应用架构工业互联网平台将覆盖接入调度、营销等内部电网数据以及水、热、煤、油等外部数据，将以电网安全要求为基础，构建跨越生产网、信息管理大区、互联网的多域接入流转能力，充分考虑电力内网和外网安全要求，利用现存安全交换技术手段，形成文件、SQL、API等多维多形式交互模型，推动能源数据多渠道广泛融合，打造开放共享服务模式，数据融合应用架构如图2所示。图2吉林省能源清洁利用工业互联网平台数据架构2数字服务创新应用针对吉林省经济社会发展和能源转型过程中的数据应用问题，调研吉林省内40个厅局级政府机构和46家重点企业能源数据应用情况，平台聚焦服务企业能源数字化转型、服务社会综合治理水平提升两大主线，打造多样化的数字服务创新应用。2.1电能替代推广应用在终端用能领域，本文聚焦居民取暖、生产制造、交通运输、电力供应与消费等重点领域，从电能替代实施现状、推广应用情况、替代规模、节能减排环境效益，精准识别、洞察电能替代增量潜力等方面，全景分析全省电能替代业务推广应用情况。在电能替代潜力客户精准辨识方面，通过大数据特征工程算法提取已实施电能替代用户在实施电能替代前的用电行为特征，并基于Xgboost算法构建电能替代潜在用户精准辨识分析模型[10]，如图3所示为电能替代潜力客户精准辨识思路框架。图3电能替代潜力客户精准辨识思路框架具体操作步骤如下：（1）将营销业务应用系统、用电信息采集系统的用电负荷数据、用户台账数据、用电量数据推送至数据中台。（2）依托数据中台计算资源，开展用电负荷、用电量等数据清洗及预处理，并调用电能替代潜在用户精准识别分析模型，提取用电用户行为特征，作为电能替代潜在用户识别分析模型的输入变量，结合电能替代潜在用户数据关联计算任务，设置定时调度任务，将融合关联数据推送至能源大数据平台。（3）在能源大数据平台，通过调度执行电能替代潜在用户精准辨识分析模型，计算电能替代潜在用户清单。基于训练的模型，预测潜在实施电能替代业务概率较高的用户清单如表1所示，辅助电能替代业务精准推广。表1电能替代潜在用户清单（前10名）用户名实施电能替代概率预测标签吉林市正泰实业有限责任公司0.990实施替代上海沃莘新能源科技股份有限公司0.990实施替代永吉县大华实业有限责任公司0.988实施替代吉林市盛业物业服务有限公司0.988实施替代长春水务集团源水有限责任公司0.988实施替代永吉县经济开发区鑫光热力有限公司0.985实施替代永吉县圣龙实业有限公司0.985实施替代吉林市龙潭区江密峰中学0.985实施替代吉林省高等级公路投资开发有限公司0.982实施替代永吉县金家满族乡九年制学校0.982实施替代2.2碳排放分析聚焦国家“碳达峰碳中和”战略目标，本文围绕企业运营生产全过程构建碳排放测算模型，满足吉林省各企业在双碳战略下的应用场景需求。区域碳排放总量的科学核算结果无疑是实现减排目标的基础。只有准确的碳排放核算结果，才能为未来实现碳峰值排放和实现碳中和提供现实基础。由于发电是碳排放的最大来源，有效减少碳排放是未来碳排放达到峰值和实现碳中和的重要驱动力。目前碳排放交易市场涉及石油、化工、有色、钢铁等八大行业，研究为重点行业企业定制化碳排放测算系统，提升企业自身碳排放管理水平，实现履约基本目标以及从碳市场获益的终极目标。结合IPCC提出的“排放因子法”，依照碳排放清单列表，针对重点排放监测企业的工业生产活动中的排放源及其活动因子进行聚类分析，围绕化石能源消耗、原材料消耗、工业生产过程及能源购入几个环节开展源排放梳理，针对不同行业构建碳排放监测模型，以服务企业对自身碳排放的自查与控制。以发电行业为例，式（1）和式（2）为发电行业碳排放核算方法。（1）化石燃烧计算模型基于园区用电量及园区面积，计算园区用电密度：1niinEADEF燃烧（1）式中：E燃烧——核算化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放量，单位为吨二氧化碳iAD——核算第i种化石燃料的活动数据，单位为吉焦iEF——第i种化石燃料的二氧化碳排放因子，单位为吨二氧化碳每吉焦（2）生产过程排放计算模型EADEF电电电（2）式中：E电——购入电力消耗所对应的电力生产环节产生的二氧化碳排放量，单位为吨二氧化碳AD电——核算的购入电量，单位为兆瓦时EF电——区域电网年平均供电排放因子，单位为吨二氧化碳每兆瓦时基于企业运行过程中的实际能耗数据进行代入计算，依托数据中台计算资源，结合企业填入的用能数据运行计算任务，生成排放测算结果，信息系统将排放数据可视化，为企业碳排放监测提供支撑，如图4、5所示为吉林省能流图与碳排放监测图。通过打造碳排放测算工具，构建可信的碳账户信息，强化企业自身的碳排放管理水平，降低企业用能成本，服务政府对控排企业及高耗能企业的碳排放监测管理水平，深化能源大数据中心建设运营全面提高碳“双控”转变成效，加速实现吉林省“双碳”目标。图4吉林省能流图图5碳排放监测图2.3碳达峰预测碳排放峰值的概念已被广泛认为是社会经济发展成熟阶段的重要指标[12]，且与能源结构改善、高质量经济发展和产业结构优化相对应[13]。根据《国民经济和社会发展第十四个五年计划》建议，中国将加快实现碳排放峰值的步伐，支持有条件的地区提前达到峰值。为满足吉林省绿色经济发展趋势，本文通过2002-2019年历史数据建立回归方程，对2019年之后碳排放值进行初步预测。根据吉林省三次产业结构层次建立STIRPAT模型，模型等式为：bcdeIaPATSu（7）式中：I——环境负荷，用碳排放量表示P——人口指标A——财富指标T——技术水平指标S——结构指标a——模型的系数项b——人口总量的弹性系数c——财富的弹性系数d——技术水平的弹性系数e——结构指标的弹性系数，表示当P、A、T、S每发生1%的变化时，会引起I的b%、c%、d%、e%的变化u——随机误差在SPSS20.0中编写调用Ridgeregression程序的语法，以GDP增速（LnGP）、能耗强度（LnEI）、三产占比（LnSC）、清洁能源发电占比（LnCE）、终端电能占比（LnTM）、森林覆盖率（LnFC）为自变量，碳排放量为因变量，选取k值为0.12，得到回归模型如下：Ln5222.360.84Ln0.18Ln1.4Ln6.16Ln125Ln19.55LnIGPEISCCETMFC（8）可以看出，对碳排放作用大小依次为：终端电能占比、森林覆盖率、清洁能源发电占比、三产占比、GDP增速、能耗强度。图6吉林省碳达峰关键指标同时通过历史数据拟合得到最大误差率为10%，在合理范围内。运用此模型进行吉林省碳达峰峰值出现在2030年前后，如图6所示为吉林省碳达峰关键指标图。碳达峰预测为协助政府制定阶段性时间表提供了科学依据和决策支持，有助于规划省内各地区的碳排放总量和减排目标，有助于优化能源和产业结构，以实现高质量的发展。3结论与展望本文介绍了吉林省能源清洁利用工业互联网平台的总体架构与数字服务创新应用，通过打造多元化的能源数字应用为社会、行业、企业带来了丰硕效益，本文提出数字服务体系已服务电网、燃气、供热、供水、煤炭、能源设备制造等行业，并常态化为政府提供分析决策依据。基于本文设计及构建的能源清洁利用工业互联网平台典型应用已入选2021年国家工信部新一代信息技术与制造业融合发展试点示范项目。下一步将深入研究区块链、5G、人工智能等数字新技术在能源业务的创新应用案例，推进能源产业链协同发展，发挥能源互联网+赋能传统产业、催生新业态、构造行业新生态的重要作用。参考文献[1]曾鸣，白学祥，李源非，等．基于复杂适应系统理论的能源互联网演化发展模型、机制及关键技术[J]．电网技术，2016，40(11)：3383-3390．[2]熊华文.节能和提升综合能效推动能源高质量发展[J].电力需求侧管理,2020,22(6):2-5.[3]傅旭,李富春,刘飞,等.高比例新能源系统储能需求优化研究[J].电力需求侧管理,2020,22(6):26-32.[4]ZhangXinxin，XuKaili，HeMaogang．DevelopmentstatusandsomeconsiderationsonEnergyInternetconstructioninBeijing-Tianjin-Hebeiregion[J]．Heliyon，2022，8(1)：e08722．[5]朱朝阳，王继业，邓春宇．电力大数据平台研究与设计[J]．电力信息与通信技术，2015，13(06)：1-7．[6]肖迁，李天翔，贾宏杰，等．面向区域能源互联网的边云协同架构及其优化策略研究[J/OL]．[7]工业互联网安全标准体系（2021年）[EB/OL]．中华人民共和国工业和信息化部，2021[2022-06-08]．[8]冯迎春,李雪松,范洁,等.考虑清洁能源消纳的源网荷储互动交易实践[J].电力需求侧管理,2020,22(6):69-74.[9]https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fwww.miit.gov.cn%2Fcms_files%2Ffilemanager%2F1226211233%2Fattach%2F202112%2F381f46a7198f4228bd8a01d786172070.docx&wdOrigin=BROWSELINK[10]姜明军，任明远，陈思行，等．基于“双碳”目标的电能替代研究现状及潜力分析[J]．电气时代，2022(01)：69-72．[11]陈吉奂，卢毓东，苗博，等．基于逻辑回归模型的电能替代用户辨识研究[J]．浙江电力，2020，39(01)：16-21．[12]张芮，陈伟，张紫禾，等．二氧化碳排放检测技术应用与拓展浅析[J]．资源节约与环保，2018(03)：99-101．[13]王鹏，冯相昭，王敏，等．我国省域碳排放特征识别及类型划分[J]．环境与可持续发展，2021，46(03)：31-36．[14]MinWang，PengWang，LiangWu，etal．CriteriaforassessingcarbonemissionspeaksatprovinciallevelinChina[J]．AdvancesinClimateChangeResearch，2022，13(01)：131-137．