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电力数字化的六种趋势

2023-01-20 13:36来源:鱼眼看电改作者:俞庆关键词:电力市场化新型电力系统电力行业收藏点赞

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在双碳背景下,电力行业正面临前所未有的变化,这种变化来自三个方面:

1、以风、光为代表的,不稳定可再生能源发电占比大幅度提高;

(来源:微信公众号“鱼眼看电改” 作者:俞庆)

2、电力市场化取代统购统销;

3、以微电网为代表的,分布式电力系统改变原有电力系统结构;

因此才有了新型电力系统概念,并开始落地。

互联网概念的提出和落地,不是简单的用数据通信网取代语音通信网,而是生产生活方式的巨大变革,这种变革反过来又推动了互联网底层技术的快速发展。

新型电力系统也并非简单技术的替换,而是电力、能源行业生产关系的巨大变革。

站在这个视角,电力数字化正在出现六方面的趋势。

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1、数字泛在化

传统电力自动化、信息化,主要的推动者是发电侧、电网侧的企业,比如智慧电厂、智能电网的应用。

这些数字化是以管理价值实现为目标,偏向于集中式、标准化的应用场景。

比如智能电网的数字化,以前更多的投资是在输电网,以及高等级的配电网。而中低压配电网(公共配电网部分),乃至用户配电网,一直是数字化的盲区。

这也很好理解,过去的电网是单向潮流,末端只是被动接受者,所以只要把输电网和较大的配电网管好,电网就可以安全运行了。

而作为小血管和毛细血管的中低压配电网,点多面广,结构不清,管理复杂,数字化的效益又不明显,自然得不到关注。

即使电网公司意识到这个管理薄弱环节,想通过配网自动化、营配调贯通、分布式光伏统一调度、负荷侧管理等各种手段,加强数字化,目前来看依然是杯水车薪。

举个例子,仅仅是维护公共中低压配电网的设备资产、线路、用户的静态关系,某个地市公司每年都可能花几千万去做数据治理和台账更新,还无法保证100%的准确度。

但是新型电力系统需要源荷互动、自下而上的分层分区功率平衡,客观上需要对电网的最后5公里乃至最后1公里进行深度数字化。

所以我们认为数字泛在化,实现整个电力系统最后5公里的数字化,是源荷互动的基础,也是新型电力系统的最主要技术创新方向。

这就是数字化的泛在趋势。当然,这种泛在是有条件的,比如经济价值如何衡量?技术路线和技术模式又是如何?实现方式是怎么样?

这些条件既是一种约束,更是一种创新的可能。

2、硬件软件化

基于传统通信、自动化技术研发的产品,是以硬件为核心的,基于硬件开发嵌入式软件,并形成产品功能。比如电表产品,是采购标准的计量芯片,然后搭配通信、存储、处理芯片,并进行逻辑编程,变成标准的电表。

但是我们回到计量这个功能,除了交流采样这个环节,后续所有的处理都可以采用各种算法来实现,在现场算力价格大幅度下降以后,完全可以用通用的计算架构去做,而不是采购标准的计量芯片。

用标准硬件+可升级算法去实现功能的差异性,并且适应现场广泛的融合需求,这就是泛在物联中边缘计算的方案。

硬件软件化最强悍的企业,非特斯拉莫属。特斯拉一直坚持“纯视觉AI“方向去做无人驾驶(虽然最近也传出,特斯拉在研究视觉+雷达的混合方案)。

这背后的逻辑就是:硬件方案一旦形成和销售出去,是无法升级的,而互联网思维的不断迭代,更多的只能依靠软件升级。

视觉AI方案,输入就是摄像头,只要视觉识别算法能不断升级,FSD就能迭代,老车主也能不断享受无人驾驶技术的升级。

个人认为,未来围绕负荷侧的大量差异化场景,无法用标准功能硬件产品去一一覆盖,硬件软件化是较好的思路。

3、软件硬件化

在电力行业最后5公里的领域,软件是很难卖出价格的,尤其是SaaS软件。当然这也不止是电力领域,行业SaaS基本不赚钱是共识。

电力行业的软件有两个关键用户,一个是人,或者说企业,比如各类管理者,实现管理价值。

另一个是机器,也就是真正的电力消费者,将来需要实现源荷互动,能效管理,都需要与机器进行协调和对话。所以一旦涉及到较高实时性要求的现场测控,软件硬件化的趋势就出现了。

比如微电网控制终端、负荷控制器、能量路由器等。

软件硬件化是一种融合,比如管理和控制的融合、电力自动化和工业自动化的融合、电能碳的需求融合,当然最重要的是,一二三次的深度融合。

一次的功率、电压、电流的变化和控制,以功率半导体化为特点(取代机械的变换和控制装置);

二次以泛在物联为特点,实现广泛的测量、感知、控制、通信的融合;

三次以管控一体化、云边协同为特点,实现云计算架构与现场计算控制架构的深度融合。

类似电动汽车三电融合,最终出现新型的智能配电装置。

4、系统平台化与云化

最后5公里的海量数据,虽然一部分高实时性数据需要本地计算和控制输出,但是更大量的数据本地无法处理,需要汇集到云端进行存储、处理和发放,并训练出更高级的AI,实现配电系统的真正智能化:即插即用、泛在感知、动态适应、无人驾驶。

同时也需要实现管理价值的实现,比如营配调贯通,电力市场交互等。

这就是系统平台和云化的意义。

5、场景碎片化

与传统电力系统的数字化价值——集中式管理价值不一样,最后5公里和最后1公里的数字化价值是非常分散,非常个性化的。

这也是集中管理模式、标准的产品形态无法适应的原因。

比如电力开关,开关本身功能是高度标准化的,但是开关在不同的场合,不同的用户,不同的电流状态下的运行方式和管理方式是千变万化的。

就像一辆车,车本身的硬件功能是标准的,比如三电系统,驾驶室等。但是一辆车在道路上行驶,面临的道路情况是千变万化的,这也是为什么无人驾驶做到L5是如此之难的原因:算法无法穷尽,本地很难自学习。

当然需求是层次化的,就像驾驶智能化有L1~L5,电力数字化也可以分L1~L5。

目前大家关注的微电网控制,我认为是L3以上的需求,但是一个电网基础的数字化是L0需求,你无法在一个连基础量测都没有的配电网里,去马上实现什么自动负荷控制、微电网控制。

你在市面上买到的99%的车,都安装了几十、上百个基本的传感器,也就是实现了L0,这是智能驾驶的前提。而在一个用户配电网中,传感器数量甚至比一辆车都少,所以先实现L0再说。

L0和L1的场景本身就已经碎片化了,这些碎片化的需求,需要通过组合的解决方案去实现,尤其是存量的配电系统。

6、数智服务化

最后5公里的价值体现,对电力用户来说是碎片化的需求,也是一种企业级服务。

企业级服务必然是一种整体服务解决方案的产品销售,数据的价值需要在这种整体服务中去体现。

比如你安装了一块电表或者智能断路器,它发现了一个可能的故障,谁来确定故障?谁来消除故障?这个故障的消除是否改变电网的拓扑和潮流?谁来维护变更记录?

这是设备管理中最基础的一些问题,解决这些问题需要形成完整的解决方案,包含数据、包含传感器、包含线上线下的服务,更需要持续的运营服务。

这是一种思维模式的转换,即从项目思维转换为持续服务思维。

而目前大多数的所谓数字化,还是一种“只对验收负责”的项目思维,并不关注负荷、配电系统运行、市场价格、用电成本、安全管理、生命周期碳排放这些持续运营的需求。

所以数据、智能的价值,是要通过可持续的服务解决方案实现的,这个实现过程本身是技术创新,同时又很大程度上支配了前面五个趋势的技术创新。

有时候,我给一些大型电力企业的专业部门做介绍,分享用电企业的需求和综合智慧服务方案,介绍完以后,他们的反应是:

这种多专业的深度协作,我们做不了。

电力数字化,看似简单,实则巨难。正因为难,所以才有创新价值。

最后祝大家新春快乐!

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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