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企业面临此种情况,自然就提出:如何应对涨价压力?
我们通过走访调研,针对该集团的几个物业,提出了十余项解决方案,包括:
针对租户的分时计费
控制公共区域能耗
提升暖通系统能效
优化运营作业效率
增加分布式光伏投资
选择合适的售电公司代理
做好负荷管理和负荷预测(避免偏差考核)
对充电桩负荷进行分时段管控
改造高耗能设备
增加蓄冷蓄热装置
考虑电化学储能(充分考虑消防需求)
力调电费优化
因应电力市场化带来的购电成本上涨压力,该商业企业产生了多重的用电用能管理需求,可实现降本+增效+减排的多重价值。
我们在现场调研过程中,还发现该企业运行10年以上的配电设施,有不少存在电气安全隐患,也提供了相应整改建议,可进一步产生安全价值。
第二个D,是Decarbonization
即“碳中和”,或者“零碳化”。
还是以上述商业企业为例,通过对该企业员工和管理层的访谈,我们发现其实不同层面的人,对能源和能源服务的需求是不完全一致的。
基层可能关注通过数字化和自动化,部分作业外包等需求,主要目标是减少工作压力;而高层更关注ESG、整体运营成本优化、安全责任等。
现在大家都在提“碳中和”,更多的是宏观层面的“碳中和”,因为政策带来的行业投资机会。
但真正走进企业内部,从微观层面去理解管理者,我们发现企业需要的不是简单的“绿色电力投资”或者“碳盘查与碳交易”,这些是“术”的层面。
企业管理者想要的是:在碳中和这个“势”之下,在单一的“术”之上,微观层面的“道”,碳中和的“势-道-术”如何与企业发展进行价值融合。
所以我们给该企业提出了“绿色竞争力”这个概念。
所谓绿色竞争力,也就是在全社会越来越关注企业社会责任,国内外消费者越来越关心环保的情况下,未来企业间的竞争,除了“质量-成本-产品-营销”这些之外,还会增加绿色竞争力这个选项。
即“同样的质量价格,选绿色的”,甚至部分消费者(尤其是发达国家)愿意为绿色付出更多的价格(绿色溢价)。
比如上面我们提到的商业企业,整体目标就是构建“绿色商场”,并且希望企业内部的能源运营团队,成为专业绿色的运营团队。
到了这个阶段,企业需要的就不仅仅是上一套能耗计量系统,或者买一些绿色电力,而是以构建绿色竞争力为目标,对企业内部的组织、流程、投融资、技术进行整体战略的转型,甚至将绿色运营业务定位成为企业未来的利润中心。
我们与该企业一起,围绕构建“绿色商场”、“绿色竞争力”,以及“绿色能源运营体系”的分层目标,逐步形成分阶段的规划和落地方案。
第三个D,是Digitalization
即数字化,或者是数智化。
目前能源行业更多的还是“自动化+信息化”的理念,用“自动化+信息化”的思维是很难构建数智化的绿色竞争力的。
该商业企业之前在能源运营、机电设备管理方面,也采购过各种自动化&信息化的系统,包括:
配电房的就地监控系统(Power-SCADA)
部分配电房、空调机房加装了独立烟感和环境监测系统
中央空调主机的本地监控
楼控系统(BA)
针对部分租户的电表采集系统
就地的公区照明时段控制
电缆井道内的计量电表(无系统)
充电桩管理与计费系统
少量机房内安装的负荷能耗+温度监测系统(APP版)
电网公司的负控系统(计费)
电网公司的柔性负荷管理控制柜(试点项目)
现有的所有系统都是烟囱式的,都只是局部覆盖,部分系统已经停用,部分系统在用,但是数据不全,或者没有人使用。
当我们提出要查看该企业的电费单数据时,该企业拿出了纸质的电费单,并扫描给我们。我们告诉该企业,可以绑定“网上电网APP”,可以查看过去一年的电费,以及负荷数据,他们表示从不知道有这个功能,即使能查看这些数据,他们也不太清楚这些数据的意义。
拿到电费和负荷数据后,我们做出了第一张图片里的“电费场景测算”。这只是项目前期的离线计算和咨询。
所以,数智化不是简单的上一套或者多套的数字化系统,数智化甚至不一定要先在线化,其背后的底层逻辑是:企业是否建立起获得数据、管理数据、抽象业务活动、理解业务规则并进行数据分析、基于分析结果进行决策的能力。
我们认为这才是能源数字化的本质,同样的数据在不同的人手里,发挥的价值是完全不一样的,即使是这样一个集团总电费每年上亿的企业,其能源管理者对电力数据的理解,和管理水平还存在很大的提升空间。
所以在具体项目落地过程中,我们并未“高大上”的鼓动用户,建设一套“全覆盖、全流程、横向到边、纵向到底”的,所谓“能源大数据中台”。而是从企业因应电费涨价的实际角度,做好几件基础数字化工作,并且强调“任何数字化投资都必须产生可观测的实际价值”。
主要内容包括:
梳理并建立电气设备和接线关系的数字化台账
梳理计量设备,形成计量台账
针对租户的抄表,从原有抄表系统接入,并查漏补缺
对电缆井道内原有的计量表计,全部进行接入
对配电房进行无人值班改造,并增加电气火灾监测
建立公共能耗管理模型
对公共区域照明进行远程控制
实现无人值班、分时计价收费、公共能耗管理、电费成本管理、碳数据管理等应用功能
预计该数字化项目可以在人效提升、成本优化、安全收益等方面产生实际价值,投资回收期在2~3年内。
所以,数字化从基础内容上看,包括了计量采集、自动控制、数字化台账、管理信息模型、应用功能、APP、人机界面等多个层面。
从价值闭环看,包括了:“连接-管理-分析-优化”等不同的活动和迭代。
该项目只是做到了部分连接、初步的管理,在分析和优化方面还有很长的路要走,但已经可以产生实际的价值。
从实现的方式上看,一方面需要结合咨询-方案设计-交付-应用多个专业去保证实施效果;
另一方面也需要改变那种纯粹一锤子买卖的项目型销售,形成更深度的专业服务付费模式,当然这需要客户对项目团队的不断认可,以及客户对绿色竞争力的不断认知迭代。
这个案例中,并没有应用到“AI+大数据”,因为和绝大多数客户侧的现状一样,一边是大量碎片化的,割裂的,且无法保证完整性的小数据烟囱;另一边是大量的现场能源信息并未被数字化,所以AI是“巧妇难为无米之炊”。先解决第一步的数据来源和覆盖问题是当务之急。
在可预见的未来,大量开源AI算法,以及算力并不是稀缺资源,AI的应用关键还是数据的丰富性、完整性和可用性。另外AI只是发现问题,解决问题还需要建立数智驱动的业务体系,这方面也是巨大的空白。
第四个D,是Decentrization
即“去中心化”,构建一个DAO的能源系统。
该商场在后续规划中,也考虑将负荷(暖通负荷、照明负荷、电梯负荷、充电桩负荷),与分布式光伏、分布式储能(包括电动车V2G资源)联合,形成商用微电网系统,但是受制于分布式电源的容量,电力市场化的程度,以及分布式储能的安全政策,未来2-3年很难真正具备商业价值。
真正意义上DAO(去中心化自组织Decentralized Autonomous Organization)的能源系统,并不是纸面上的空想,因为我们接触到这样的工业项目:
一家每年电费上亿的高耗能企业,其诉求有几方面:
应对下游客户的碳中和需求,提供绿色竞争力产品
作为上市公司的ESG责任,推动双碳落地
应对当地政策,未来如果双控指标进一步严格,可能被征收1.5倍电价
外购电力参与市场化交易,现货市场导致购电风险增加
为此,该企业提出两个“近零”:
一是:近零购电,尽量减少外购电力,或者尽量减少购电成本,利用好现货市场的峰谷价差;
二是:领先行业,尽早做到近零生产,尽量利用可再生能源。
所以该企业规划和投资了近10MW的风电,超过10MW的光伏,以及十余MW的余热发电和生物质发电。
在最理想情况下,内部微电网系统可以做到负荷平衡,但是需要合理安排负荷,以及生物质发电资源,实现经济调度,未来还需要配合分布式储能,实现协调控制。
所以随着双碳和电力市场化的推进,基于绿色+经济的需求,越来越多的用户将投资在分布式电源、分布式储能、柔性负荷等领域,并构建分散式的用户电力系统(工商业微电网系统),与大网实现灵活的协调互动。去中心化的自治电力系统并不是纯粹的理论设想。
总结
上述的四个D看似宏观,在微观层面都出现了实际的,具备商业化潜力的需求。
这四个D是相互作用,相互影响的,因为电力市场化,出现了分时/实时电价,客观上需要电力用户管理好自身负荷,并且响应双碳的政策,推动分布式光伏、电能替代等技术应用,又进一步增加了管理难度和专业化水平,需要更多的数字化手段,从连接到优化控制,使得用户电力系统逐渐自成体系的去中心化。
所有上述的交互,都不是规划出来的,而是“政策+市场”的双轮驱动,“技术+商业”的演化出来的,呈现出“自下而上”的推动方式,和“多技术、多业务融合”的趋势,我们认为这代表了电力行业最有生机,最有创新机会的方向。
共勉!
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