《数字化让电网更有“数”》

  • 来源专题:能源情报网信息监测服务平台
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2022-01-10
  • “本月府西开关站在数字孪生系统中系统数据上行98692条,下行接收41条。”11月15日,在浙江省绍兴市中心城区的10千伏府西开关站中,数字孪生平台已成功运行1个月,绍兴供电公司越城供电分公司营配室专职徐晓路正认真检查数字孪生开关站线上各项数据传输情况。数字孪生配电网是基于多种传感技术、5G传输等技术支撑下,无差别模拟线下“物理配电网”环境,进而实现配电网数字化管理、线路动态增容、智能辅助决策等目标。

    近年来,绍兴供电公司紧跟数字化发展趋势,聚焦以新能源为主体的新型电力系统建设需求,以数据和数字技术双轮驱动,持续提升以电为核心的能源大数据价值,加快能源转型与数字技术深度融合,推动能源互联网企业建设。

    以电力数据为枢纽推动能源电力数字化

    面对“双碳”大考,以信息化、数字化构建新型电力系统,建设大数据处理、智能化分析等平台,使电网柔性、可控,是实现智能运行的有效路径之一。

    为实现这一目标,今年8月,绍兴供电公司促请绍兴市发改委正式成立绍兴市能源大数据中心,围绕地方“十四五”期间能源总量、能源强度、碳排放总量、碳排放强度4个核心指标,梳理整合能源大数据共享清单,研究孵化大数据数字产品。目前,绍兴市能源大数据中心可以对“浙里绿税”“高耗能企业用电监测”“乡村振兴”电力指数等数据产品进行实时监测分析。

    “浙江聚兴化纤有限公司的用能负荷偏高,超计划电量约两倍。”11月8日,绍兴市发改委通过能源大数据平台“高耗能企业用电监测”发现异常后,立即组织相关人员走访排查高耗能企业的不合理用电因素。

    绍兴供电公司以电力数据为枢纽,推动能源数据汇聚,深挖数据价值,持续为政府、社会和企业提供更为精准的评价结果。

    “后续我们将持续加大其他能源数据归集,系统推进能源、工业、建筑、交通、农业、居民生活六大领域绿色低碳变革,不断开发数据价值、研发数据产品,强化数字化改革多跨协同场景深度融合,在推动政府‘整体智治’中发挥更大作用。”绍兴供电公司能源数据中心负责人沈志宏说。

    在织成能源大数据中心一张网,实现智能调度、高效决策的同时,数字安全也是全面提高能源电力系统安全、可靠、绿色、高效运行水平的关键。

    11月3日,绍兴供电公司通过配电自动化I区主站对位于柯桥区两条10千伏线路上的6台“量子”智能开关成功进行远方设置继电保护与重合闸参数,使故障隔离复电时间从小时级压缩到秒级。

    今年以来,绍兴供电公司积极开展“量子+”电力全业务场景验证,探索六大综合场景验证,为新型电力系统建设提供一套安全完整可行的信息支撑解决方案。目前,该公司已将智能开关广泛应用于配电网。线路出现故障时,在无需运维人员到达现场的情况下,可以通过量子通信技术接收主站指令实现自动分段,故障区域被有效隔离,非故障区域可以立即恢复供电。

    “量子+”电力的介入,打破了传统电力的数据壁垒,数据信息更为安全可靠,为新型电力系统信息支撑体系建设提供了小代价、大用途、易实现的简单可行之路。

    以“数”促利优质服务离不开数字化

    通过数字技术提升能源使用效率,对于大多数行业、企业来说仍是实现绿色低碳发展的有效路径。

    当前,绍兴供电公司利用数据实现数字化赋能,帮助企业提升管理效率和生产效率,促进绿色低碳转型。

    “绍兴港峰医用品有限公司综合评价分值88.3分,属于低能耗企业,绿色能源评价结果A级。”11月3日,绍兴供电公司通过绿色能源金融评价体系,对绍兴港峰医用品有限公司进行综合评价,并将结果反馈给中国人民银行绍兴市中心支行,作为机构授信审批的一项重要参考指标。

    绿色能源金融评价体系是绍兴供电公司联合中国人民银行绍兴市中心支行共同研发的绿色能源金融评价体系。目前,该体系已经覆盖至绍兴地区所辖银行业金融机构授信体系。该体系通过行业能耗强度评价、企业能耗强度评价、企业能耗趋势性评价、企业能耗稳定性评价、企业排污水平评价、企业碳排放强度评价、企业低碳转型评价等7大类25个指标综合判定,将企业分为A、B、C、D、E五个等级,作为绍兴全辖银行机构授信审批的重要参考。银行将对绿色能源评价结果较好、能耗降低成效显著的企业给予贷款额度提高、绿色通道办理、利率优惠等差别化政策,为企业进一步解决资金难题的同时,引导企业树立低碳意识,推动产业链向智慧绿色低碳化发展。

    目前,首批试点1600余家高压供电制造业客户绿色能源评价结果已在线下开展运用,1万余家高压供电的制造业客户评价结果统计工作已进入收尾阶段。绍兴首批28家银行将共同参与绿色能源金融评价体系运用和产品落地。

    数字化不仅为生产方式低碳转型带来巨大推动力,还为企业和家庭算好便利经济账。

    “请问办峰谷电要带什么材料?”“您好,现在无需证件,只需刷一下脸就可完成。”绍兴市民吴女士未带任何证件,在绍兴供电公司营业厅“刷脸”直接办理了业务。不到5分钟,她就收到了业务成功受理的短信通知。“这样可比原来方便太多了。”吴女士感慨道。

    “刷脸办电”是绍兴供电公司继“一证通办”后推出的再升级供电服务。工作人员只需通过摄像头获取客户人脸信息,经绍兴市大数据平台认证和智能比对后,即可获取客户信息并开展相关业务的办理。

    “‘零证办电’的背后是数据多跑路,我们在‘一证通办’的基础上做减法,借助‘互联网+供电服务’模式,引入人脸识别技术。”绍兴供电公司有关负责人表示,推出“刷脸办电”服务也是新型供电服务体系改革中,优化营商环境、提升服务水平的又一举措,居民用电的全部22项业务,均可“刷脸”办理。

    截至目前,绍兴市注册“网上国网”的客户达162.33万余户,基本实现全覆盖。

  • 原文来源:http://www.cnenergynews.cn/
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    • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
    • 编译者:guokm
    • 发布时间:2019-12-16
    • 当前,新一轮科技革命和产业变革深入融合、蓬勃发展,尤其是以人工智能、物联网、区块链、大数据为代表的新一代信息技术加速突破应用,深刻改变着能源电力和经济社会发展。 党的十九届四中全会首次将数据作为“生产要素”纳入分配制度,明确了数据要素按贡献决定报酬,把大数据的知识产权化和商业化使用提升到了新的高度。《工业大数据发展指导意见》中提出,到2025年,工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成,形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局,工业大数据价值潜力大幅激发,成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。 电网企业数字化转型条件成熟 从技术角度而言,区块链、边缘计算、物联网、5G的综合运用,对大规模、低成本的数据开放共享和交易提供了解决方案。区块链解决了数据容易被非法复制的难题,边缘计算解决了远程数据价值融合的难题,可以让数据“不出门”,又能确保数据有效地融合。互联网和5G解决了大规模的数据采集跟低成本、低时延、低功耗、高吞吐量的数据传输问题。 从能源行业来看,电力体制改革以及分布式能源、电网、储能等新技术的发展,给电力行业带来了颠覆性的改变。特别是可再生能源的发电价格越来越具有竞争力,从过去的微不足道到未来的举足轻重,大量分布式能源并网发电对电网稳定性冲击的不确定性增加,使过去对电网技术和运营的经验都受到了挑战。 从外部来看,电力系统已从一个单一的行业演变为复杂的多层次的生态构建,因此,数字化转型对电网企业来说是一个革命性的重塑过程。 电网企业探索数字化转型 国家电网公司创造性地提出创建“三型两网”世界一流能源互联网企业的发展战略。其中,建设泛在电力物联网是最紧迫的核心任务,将为电网运行更安全、管理更精益、投资更精准、服务更优质开辟一条新路,开拓数字经济这一巨大蓝海市场。 数据共享和价值创造是电力大数据事业的根本目的,提升服务能力是实现该目的的基本手段。国家电网有限公司总信息师孙正运介绍,在数据管理方面,国家电网成立了国网大数据中心,强化SG-CIM统一数据模型的设计完善及实施,发布公司数据资源目录和数据服务目录,云平台、数据中台和物联管理平台完成技术验证与选型并加快建设,营销贯通优化提升全面加速,数据壁垒逐步打破,数据共享服务能力稳步提升,公司沉淀的PB级数据价值正被激活。 南方电网数字电网研究院有限公司副董事长方翎表示,过去依靠电量高速增长支持大规模投资的电网发展模式已难以为继。南方电网响应发展数字经济的国家战略,思考未来网络的发展形态,提出向智能电网运营商、能源产业价值链整合商、能源生态系统服务商转型的发展战略。 能源网是最复杂的人造网络,当它叠加更为复杂的信息网络后,形成信息流、价值流的互相碰撞,将产生出非常值得期待的未来网络,在这个过程中有可能形成指数性增长的商业模式。 电网数字化基础设施面向电网数字化、业务数字化、服务数字化等应用,通过大量的小微智能传感器,全面采集数据,全面感知电网状态,通过统一的电网模型,包括电网的设备模型、电气连接模型、电网拓扑模型、用户用电模型、电力市场的中长期和现货交易等几十种模型,将能量流、信息流、价值流融合,通过边缘计算、大数据、人工智能、区块链等技术,使生产、运行、管理、服务各个环节更加精准和智能,运用可视化的技术,实现多维度的全景展示。同时,用数字化技术和智能装备赋能员工,是数字化转型战略落地的成功保障。 全景可视是南方电网数字化转型应用最广泛的典型应用场景,通过二三维一体化GIS、VR/AR等技术手段,实现全业务、全要素、全时空的多维度全景展示,提供一站式信息查询,以及多维度数据展现。无人机品检是另外一个已经实现规模化的数字化转型应用。以输电线巡视为例,利用人工智能和大数据平台处理能力,开展输电线路缺陷识别,提升机巡效率,提高电网可靠性。
  • 《数字电网构筑电力数字化转型基石》

    • 来源专题:能源情报网信息监测服务平台
    • 编译者:guokm
    • 发布时间:2021-12-23
    • 随着全球进入数字化时代,传统的技术体系已经无法满足数字电网、智慧电网的建设需要,如何充分利用大数据、人工智能等新一代信息通信技术,精准“刻画”电力系统运行的复杂规律,建立从数据到知识、从知识到决策的电力系统学习模型,保障电力系统安全、可靠、绿色、高效、智能运行,成为电力行业探索的重点。 传统“知识表达”难以满足新型电力系统建设需要 随着以新能源为主体的新型电力系统加快构建,大规模新能源并网和电力市场开放后,电力系统形态将发生重大变化,电力网络、信息网络和社会网络之间的耦合关联性显著增强,新型电力系统呈现出非线性、强随机、快时变的复杂巨系统特点。在这种情况下,单纯离线建模和仿真技术难以满足复杂电网实时运行分析与精准前瞻调控的要求,同时直接运用传统的调控模型与算法体系也面临海量电力系统中资源分散分离和构成功能耦合及最优快速决策等挑战。 因此,构建新型电力系统在源网荷储等环节均面临一些急需解决的问题。其中,在源侧,需提供更加灵活的接入技术和接口方法,保障大比例新能源消纳;在网侧,需建设更加快速的计算能力和调控手段,适应电力系统高比例电力电子化的趋势;在荷侧,需挖掘更加柔性的互动技术和沟通渠道,充分调动需求侧参与系统调节的积极性;在储侧,需实现更加高效的动态平衡和优化调剂,提高电力系统稳定控制水平。 面对上述挑战,融合多重“知识表达”的数字电网将提供较核心的技术途径,并使电网作为资源配置平台和电碳经济服务平台的作用将更加突出。 数字电网支撑构建新型电力系统作用初显 数字电网支撑构建新型电力系统的作用主要体现在以下三个方面: 第一,数据及其测量。万物互联时代,无数据不决策、无数据不运营,充分进行数据采集和处理,是保障大规模新能源并网和消纳的基本条件。其中,数据成为确保电力系统“可观、可测、可控”的首要要素,也是电网指挥体系和决策中枢的关键基础。 因此,要实现新型电力系统全面可观,必须建立在充足和有效的测量基础上,而数字电网具备广泛的数据获取和处理能力。通过在电力系统中部署的海量传感器,可以准确掌握电力系统的物理结构,从而洞悉各组成单元及整体的性能、运行方式、实时状态、运行效率、健康状态和环保水平。 第二,智能算法及算力的综合应用。面向特定领域的有效智能算法与强大异构算力的有机融合,是适应电网新形态,满足规划、运行、管理新要求的重要手段。 新型电力系统动态行为更加复杂,对计算的准确性和快速性要求更高。其中,以新能源为主体意味着双高(高比例、高电力电子装备)特点明显,由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂,采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难,需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。 第三,快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求,随着电网上下游主体互动加强,电网管理工作内容和形式将发生频繁变化,需把握数据主线,通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性,实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通,提升业务效率,进而促进管理变革。 在常年观测归纳和演绎的基础上,电力行业积累了丰富经验、规则和知识,可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等,将这些知识融入人工智能算法模型,形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法,并用“知识表达”来刻画数据所蕴含的规律,进而形成“人机协同”模式,这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整“知识体系”。 数字电网“知识表达”体系 新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战,传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统,相比之下,数字电网的多重知识表达,将推动新型电力系统“可观、可测、可控”成为现实。 通过数字电网的多重“知识表达”,可提取物理电网的特征规律,精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系,实现对物理电网最优的决策控制。 在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达(知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达)的基础上,面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富,多重“知识表达”主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态;数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律;数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系;数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具,对上述三类应用实现补充和支撑,这样即可形成“数据驱动、知识引导和物理建模”相互统一的人工智能模型。