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1、Contents目录序言前言第一章 新趋势与新挑战 电力系统发展呈现的新趋势 08电力系统发展面临的新挑战 10第二章 云上新型电力系统从“电力上云”到“云上电力”12云上新型电力系统特征 13云上新型电力系统发展重点 13P03P05P07P11P17第三章 云上发电发电行业面临挑战 18传统火电转型升级 18新能源发电智能升级 22云上新型电力系统(2022)CONTENTS 第四章 云上电网 数字基础设施云化 26核心业务重构上云 29生产运行云上智能 34数据业务云上增值 37P25P43P50第五章 云上用电分布式光伏与储能 44虚拟电厂 47第六章 云上新型电力系统展望PREFAC
2、E序言当前,积极落实“碳达峰、碳中和”战略目标,大力构建新能源占比逐步提升的新型电力系统,加快全国统一电力市场建设已成为电力行业深入推进“四个革命、一个合作”能源安全新战略的重要任务。与传统电力系统相比,新型电力系统中电能在发、输、配、用各个环节的输送与配置将发生很大的变化,尤其伴随新能源占比的不断提升,集中式与分布式并举,电力电子化持续加速,终端用能将呈现更加多元化和个性化。因此,如何保持电力供需的实时平衡,维持庞杂的电力设备的安全稳定运行,以“大云物移智链”为代表的新一代数字技术将成为支撑新型电力系统建设的关键。为此,如何通过数字化技术手段,挖掘电力行业的数据资源,优化电力行业生产运营业务
3、,协助电力行业碳排放量降低,提升电力行业可再生能源利用能力,已成为当前电力行业企业实现高质量发展的重要途径。阿里云公司作为龙头科技企业,自2016年进入电力行业以来,积极开展电力技术与数字技术的融合创新,在业务创新和商业模式创新方面先后与国内大型电力央国企国家电网、南方电网、中国大唐、龙源电力等开展合作,在电力企业基础设施云化、核心系统上云、云上业务创新、云上数据增值等领域积累了宝贵的数字化实践经验,内容覆盖发电、输电、用电的各个环节,得到行业客户的认同,为电力行业的数字化转型与创新发展贡献了力量。这次阿里云公司率先提出“云上新型电力系统”,与传统电力系统上云侧重IT架构升级不同,“云上新型电
4、力系统”与云平台、云上数字技术融合的更加紧密,更加关注电力新业务、新模式的培育和孵化,将“数据+算力+算法”的赋能作用嵌入到电力系统的生产管理、经营决策等各个环节,将为电力系统的转型升级和创新发展注入新动能。“云上新型电力系统”是绿色低碳的电力系统,同时也是一个致力于探索提升资源配置能力、系统平衡能力和清洁能源消纳能力的电力系统,作为一个概念的创新和理念的创新,也是当前电力行业数字化转型的一项重要的实践创新。通过云上数字技术构建“云上发电、云上电网、云上用电”的新模式,将为城市、园区、工商企业以及居民用户等提供更加安全、高效、智能、经济的用能服务,助力全社会绿色生产和生活。云上新型电力系统20
5、22PREFACE当前,积极落实“碳达峰、碳中和”战略目标,大力构建新能源占比逐步提升的新型电力系统,加快全国统一电力市场建设已成为电力行业深入推进“四个革命、一个合作”能源安全新战略的重要任务。与传统电力系统相比,新型电力系统中电能在发、输、配、用各个环节的输送与配置将发生很大的变化,尤其伴随新能源占比的不断提升,集中式与分布式并举,电力电子化持续加速,终端用能将呈现更加多元化和个性化。因此,如何保持电力供需的实时平衡,维持庞杂的电力设备的安全稳定运行,以“大云物移智链”为代表的新一代数字技术将成为支撑新型电力系统建设的关键。为此,如何通过数字化技术手段,挖掘电力行业的数据资源,优化电力行业
6、生产运营业务,协助电力行业碳排放量降低,提升电力行业可再生能源利用能力,已成为当前电力行业企业实现高质量发展的重要途径。阿里云公司作为龙头科技企业,自2016年进入电力行业以来,积极开展电力技术与数字技术的融合创新,在业务创新和商业模式创新方面先后与国内大型电力央国企国家电网、南方电网、中国大唐、龙源电力等开展合作,在电力企业基础设施云化、核心系统上云、云上业务创新、云上数据增值等领域积累了宝贵的数字化实践经验,内容覆盖发电、输电、用电的各个环节,得到行业客户的认同,为电力行业的数字化转型与创新发展贡献了力量。这次阿里云公司率先提出“云上新型电力系统”,与传统电力系统上云侧重IT架构升级不同,
7、“云上新型电力系统”与云平台、云上数字技术融合的更加紧密,更加关注电力新业务、新模式的培育和孵化,将“数据+算力+算法”的赋能作用嵌入到电力系统的生产管理、经营决策等各个环节,将为电力系统的转型升级和创新发展注入新动能。“云上新型电力系统”是绿色低碳的电力系统,同时也是一个致力于探索提升资源配置能力、系统平衡能力和清洁能源消纳能力的电力系统,作为一个概念的创新和理念的创新,也是当前电力行业数字化转型的一项重要的实践创新。通过云上数字技术构建“云上发电、云上电网、云上用电”的新模式,将为城市、园区、工商企业以及居民用户等提供更加安全、高效、智能、经济的用能服务,助力全社会绿色生产和生活。中国电力
8、发展促进会(简称电促会)第四届理事会成立以来,在巩固原有服务电力规划发展的基础上,将促进“大云物移智链”为代表的新一代数字技术在电力行业的融合应用作为核心服务业务,在分支机构设立和会员发展结构方面做了积极的布局,电促会积极倡导“跨界、融合、增值、共享”服务理念,努力为会员企业“筑平台,建生态”,在服务会员过程中,既注重立足企业看行业,也重视从行业看企业,阿里云公司提出的“云上新型动力系统”,依托阿里公司独特的技术优势,在跨界融入电力企业的数字化转型中开展了大量的案例实践,作为贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的电力行业第三方平台,电促会在服务实践中深刻地体会到“十四五”数字经济发展
9、规划中指出的“支持高校、龙头企业、行业协会等加强协同,建设综合测试验证环境,加强产业共性解决方案供给”的重要意义。电促会与阿里云公司的战略合作,旨在充分发挥双方的资源优势,以期共同为电力行业数字化转型贡献智慧和力量。借此机会,我们也热诚地希望与阿里云等会员单位和广大电力企业一道,积极贯彻新发展理念,遵循数字经济发展的内在要求,加强交流互动,面向市场,积极探索资源共享与共生发展,通过协会平台精心策划行业或企业白皮书、组织走进会员单位、开展联合调研攻关、构建虚拟研发中心、设立揭榜挂帅与赛马机制等多种服务方式,大力推进行业开放产业体系与开源技术体系建设,通过“共建、共治、共享、共赢”第三方平台,积极
10、促进电力相关“供应链、产业链、价值链、创新链”的优化整合,集思广益,共同为构建电力行业高质量发展新格局而努力!中国电力发展促进会常务副会长兼秘书长序言PREFACE前言气候变暖、地缘政治和地区冲突不断等多种因素叠加,使得全球能源危机加剧,能源转型迫在眉睫。电力行业作为双碳战略的主力军,能源转型的主战场,以数字化加快构建新型电力系统已成业界共识。云计算与云上数字技术作为新型基础设施,具有内生的打破系统壁垒、激活数据价值、提升智能化水平的能力,是数字化的核心,与新型电力系统对于高融合、高灵活、高弹性、高可靠的信息化服务能力相适应,云与新型电力系统融合已成必然,“电力上云”将向“云上新型电力系统”发
11、展。云上新型电力系统是以云为基础,链接内外部更广泛的资源,融合更先进的数字技术,沉淀更多元的数据资产,充分将“数据+算力+算法”的赋能作用嵌入到电力系统的生产管理、经营决策等各个环节,推动大范围电力资源的共享互济和优化配置,提升电力系统的稳定性和灵活调节能力,实现能源清洁低碳转型和高质量发展。从传统电力系统到云上新型电力系统,要持续关注战略发展、组织人才、业务创新、技术加持和持续运营五大重点领域,让云理念融入到企业发展的各个方面。在实践中,则要聚焦发电、输电、用电的重点领域和高价值业务场景,让云技术嵌入到业务流转各个环节,以点带面推动电力系统数字化发展。在发电侧,云边一体数据融合处理技术,将助
12、力传统火电机组提高运行效率,打造形成具有深调能力的灵活性火电机组;云上新能源智能决策平台作为新能源精益管理运营的重要抓手,是趋势也是要求,将为多方主体提供一站式云上新能源数字化服务,助力新能源从技术创新到商业落地。05在电网侧,基础设施云化已取得阶段性成果,营销、调度、运检等核心业务逐步上云、用云、与云共生。应用云上人工智能助力电网结构形态和运行模式优化,主动适应大规模集中式新能源和量大面广的分布式能源的接入能力,将成为重点。在用电侧,云将成为电力需求侧新业态创新的重要载体,加速降低分布式光伏与储能、虚拟电厂等业务的技术门槛,培育用电新兴业务,为终端消费者提供更多元的数智化电力服务,支撑终端消
13、费者与电力系统的双向互动,推动电力消费者向产消者转变。云上新型电力系统将进一步加速电力流、信息流、价值流的有效融通流动,其将以更加灵活高效的能源资源优化配置平台,支撑大规模新能源开发利用,将为电力业务创新、电力行业成长、电力生态协同创造无限的可能性,为城市、园区、企业、居民的绿色生产生活提供坚实保障。电力上云是技术布局,已如火如荼,云上电力则代表了一种战略选择,将引领新征程。06云上新型电力系统202207新趋势与新挑战能源低碳转型的核心是能源结构的调整,但是在气候协议、全球能源危机、新冠疫情等多重压力下,以及近两年世界经济的复苏,使能源供需矛盾日益加剧。欧美国家的煤炭、石油、天然气价格出现大
14、幅波动,在政治冲突与贸易壁垒等因素的激化下屡创高点。在此背景下,欧盟于2022年5月公布了“RepowerEU”能源计划,提出大力发展光伏、风能等新能源,减少对化石燃料的依赖。未来,在全球范围内,新能源占比将持续提升,并在碳中和的过程中扮演更重要的角色。双碳战略下,我国的能源结构正在发生历史性的变革。2021年,国务院印发2030年前碳达峰行动方案提出,到2030年,非化石能源消费比重达到25%左右。我国光电、风电等新能源在电力结构中的占比不断增加,截至2021年底,我国新能源发电装机规模约7亿千瓦,风电、光伏发电的装机容量分别达到3.28亿、3.06亿千瓦,稳居世界第一。风电和太阳能年发电量
15、达到9785亿千瓦时,占全社会用电量的比重首次突破10%,达到11.7%。绿电比例的提升将对我国能源安全、可持续发展、经济增长起到重要促进作用。新趋势与新挑战NEW CHALLENGES电力能源是关系国计民生的重要基础性战略产业,在大能源体系中发挥着能量传输和转换的枢纽平台作用,在保障国家能源安全中扮演重要角色,并为我国经济社会的高质量发展提供坚强支撑。在国家双碳战略背景下,电力行业是主力军,数字化助力电力转型升级已成普遍共识,但面对复杂多变的外部环境和内部形势,电力发展呈现新趋势,面临新挑战。0%10%20%30%50%40%60%70%80%90%100%200142
16、001820192020火电风电太阳能发电水电核电电力系统发展呈现的新趋势1.11.1.1.电力结构:双碳战略持续推进,新能源占比不断提升图1-1 20112020年全国电力装机结构(单位:%)1注:1 数据来源:中电联历年电力工业统计数据新趋势与新挑战08从中央到地方,大力推进新能源发展集中式与分布式并举。2022年5月,国务院办公厅转发国家发展改革委、国家能源局关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案,实施方案明确提出在开发利用模式上,坚持分布式和集中式并举。青海、浙江、安徽、四川等省积极布局,一方面坚持集中式、规模化开发风电、光伏资源,最大化释放地区太阳能、风力、未
17、利用土地等资源禀赋优势,生产更多绿电;另一方面,与园区、企业、家庭居民探索“新能源+”模式,探索一条“新能源+”与服务企业民生相结合的道路。长期来看,集中式与分布式并举必将导致就地消纳与外送消纳并举、单品种开发与多品种互补并举、单一场景与综合场景并举,将催生出更多的分布式能源、微电网、储能等多种业务模式,从而导致能源开发利用模式变得更加复杂,能源系统也将面临更多的影响因素,新能源的大规模发展将由量变带来质变。对电网而言,以国家电网、南方电网为主的大电网将与多种电网形态相融并存,且频繁互动。1.1.2.电力模式:集中式与分布式并举导致能源开发利用更加复杂电力系统规模不断增大,构成趋向复杂,供电量
18、逐年上升,所需要的运行控制手段也更加多变。但是目前的智能电网技术尚不足以支撑未来电力系统的发展,需要建立一个全新的电力电子化电力系统来平衡发电侧和用电侧的波动和变化。同时由于新能源大都以电力电子装置为接口接入电力系统,电力系统电力电力化的趋势将持续加速。通过电力电子化电力系统的建设,可实现大规模的能源跨区调配、促进新能源开发、推动电动汽车与先进轨道交通发展,从而降低常规油气运输通道风险,提高能源供给的安全性。电力系统中的电力电子化设备占比越来越高,设备与系统以及设备与设备之间的交互作用越来越复杂,电力系统软硬件系统集成、控制、分析等难度显著增加,电力系统运行特性也显著改变。因此需要以新视角、新
19、理论、新方法来解决新问题,以实现电力系统安全、稳定、高效、长期地运行。1.1.3.电力系统:电力电子化持续加速,电力系统运行特征改变明显我国电气化发展水平总体呈现稳步提升趋势,电能占终端能源消费的比重从1985年的7%升至2020年的27%左右。早在2016年,国家发改委等部门就联合印发了关于推进电能替代的指导意见,加速我国居民采暖、工农业生产制造、交通运输等领域的电能替代工作。与欧美国家相比,我国终端用能电气化无论是在城市还是乡村、企业还是家庭仍具有巨大空间,带动清洁能源生产与消费。相对于传统电力行业,低碳电气化发展下的行业格局呈现显著的多元化、个性化以及源网荷储协同互动等特点。当前,终端用
20、户由能源消费者向能源“产消者”转变,既可以自发自用,也可以与集中式电网双向互动。我国东部的一些钢铁、水泥、化工等能源消费大户,入局投资分布式光伏、风电等项目,加速向能源“产消者”转变。随着电动汽车、储能等的发展,电动汽车、储能与电网双向互动需求增加,可以参与到电网需求侧响应中,发挥电力负荷调节作用。此外,工业水平的发展和人民生活质量的提高,用户对用电质量提出了更高的要求,个性化需求也逐渐增多。1.1.4.终端用能:用电需求多元化,终端用户由能源消费者向能源“产消者”转变电能在终端能源消费中的比重5%10%15%20%30%25%35%40%45%2001920202025
21、E2030E图1-2 电能在终端消费中的占比及预测2注:2 数据来源:国家能源局、长江证券研究所云上新型电力系统202209为了实现电力行业的双碳目标,需要构建能够支撑高比例新能源消纳的新型电力系统。与传统电力系统相比,新型电力系统中电能的发、输、配、用各个环节都将发生很大的变化。在面临这些变化的同时,电力系统还必须保持电力供需的实时平衡,维持庞杂的电力设备的安全稳定运行,这些因素都使得我国电力系统低碳转型面临很多挑战。电力系统发展面临的新挑战1.2从发电侧看,我国的电源结构仍以化石燃料发电为主。虽然在未来几十年的降碳过程中,化石能源发电量在总发电量中的占比势必逐步降低。但考虑到我国存量化石燃
22、料电厂中大部分仍有相当长的使用寿命,而且化石燃料电源作为优质、可调控的保底电源的作用尚不可替代。因此化石燃料电厂短时间内无法全面退出。一方面,在化石燃料电厂有序减少的过程中,需要解决在深度调峰、热电解耦改造中如何保证化石燃料电厂安全稳定运行的问题。另一方面,在大力发展光伏、风电等可再生能源过程中,需要解决以电力电子设备为主的新能源并网带来的系统惯量降低和对电网的弱支撑性问题。1.2.1.复杂环境下电力系统供需平衡面临挑战从电网侧看,主要的挑战来自于现有的电网结构和运行模式很难满足高比例新能源的调度和消纳问题。新能源发电具有显著的随机性、波动性和不可控性。以我国西北电网为例,风电的日波动最大可达
23、到30003万千瓦以上,已经相当于一个中等省份的用电负荷。新能源发电目前还是“靠天吃饭”,缺乏短时间尺度的精确预测能力和人为控制手段。现有的电网运行调控体系,缺乏对分散化、并网层级多元化的新能源电源的观测、感知和调控手段,电网的电力电量平衡难度增大,电网的灵活性、可靠性和安全性将受到严重挑战。1.2.2.现网结构下高比例新能源调度和消纳面临挑战从用电侧看,随着终端用能电气化水平的提升,电能占终端用能消费的比重将逐步加大。用电负荷将呈现形态多样化,与电网双向互动需求复杂化的趋势。例如新能源汽车、分布式储能、电制热/冷、虚拟电厂等新型负荷既是电力的使用者,又是具备向电网供电能力的供应者。电能在新型
24、负荷与电网之间可以双向流动,而且用户可以结合自身用能特点主动调节用电曲线,参与供需互动。如果能够利用新型负荷参与电网调节,理论上可以大幅降低电力投资,但目前针对灵活负荷的控制技术手段和政策机制都还不支持这一目标的实现。例如,根据专家预测,2030年我国电动汽车保有量将达到80004万辆,这就相当于提供了8000万台移动储能所蕴含的巨大调控潜力。但目前电动汽车的充电大部分还处于无序充电的状态,不仅未能发挥出调控能力,而且大量电动汽车晚间集中充电还有可能给电力系统造成额外的冲击。面对发电侧、输电侧、用电侧的诸多挑战,电力系统亟需转型升级。数字化作为新一轮科技革命和产业革命加速演变的重要推动力,依托
25、数字化打造面向未来的云上新型电力系统成为必然。1.2.3.多元场景下高效满足用户用能需求面临挑战注:3 我国电力系统面临的挑战及新型电力系统的“四化”特征,http:/ 电动汽车百人会秘书长:2030年前后中国电动汽车保有量达8000万辆,https:/ 云上新型电力系统202211云上新型电力系统云上新型电力系统后疫情时代,地缘政治和地区冲突不断,使得能源危机加剧,电力系统数字化转型成业界共识。而云计算技术作为数字化基础设施,满足了新型电力系统对于高弹性、高灵活性、高可靠的数字化服务能力,云与新型电力系统的融合成为必然。“电力上云”是技术布局,重点是基础设施的云化,侧重对传统IT架构的升级,
26、新兴数字技术的引入和应用,线下业务线上化等,国内主要的大型电力企业纷纷开展了电力上云行动。“云上电力”则代表了一种战略选择,云平台成为电力系统创新的重要载体,融合大数据、人工智能等技术,促进电力系统结构形态和运行模式创新,支撑电力新兴业务孵化培育,推动电力系统向更加灵活高效、智能友好的方向发展,与云平台协同演进。新型电力系统建设要以能源技术与数字技术融合应用为核心推动力,一方面要实现“电力上云”和“业务用云”,另一方面要实现从“电力上云”到“云上电力”的转变。“云上新型电力系统”是双碳战略下的重要选择,其意味着对电力资源的整合和协同,其是以云为基础,融合更先进的数字技术,链接更广泛的资源,沉淀
27、更多的数据资产,并将“数据+算力+算法”的赋能作用融入到电力系统的生产管理、经营决策等各个环节,助力培育电力新业务、新模式,以提升大范围电力资源的共享互济和优化配置能力,提高电力系统的稳定性和灵活调节能力,实现能源清洁低碳转型和高质量发展。从“电力上云”到“云上电力”2.1图2-1 云上新型电力系统云上新型电力系统12云上新型电力系统让传统电力系统搭上快车,将为电力生产运行管理带来变革性影响,推动电力系统向更加智能、灵活、可靠、高效、绿色的方向发展。云上新型电力系统特征2.2从传统电力系统到“云上新型电力系统”,要持续关注战略发展、组织人才、业务创新、技术加持和持续运营五大重点。云上新型电力系
28、统发展重点2.3云计算是经济、高效数字技术的典型代表,其将有助于降低新型电力系统建设的数字化成本,并为电力系统运行提供普惠AI算力,提升电力系统运行效率,进一步降低系统性成本。经济高效分布式能源系统将成为未来主要的能源运行方式,云技术的分布式、高并发的特征,将进一步加速分布式清洁能源与电网的接入、互动和消纳,促进电力系统向深度低碳或零碳电力系统不断演进。绿色低碳云平台海量算力为新型电力系统大规模数据采集、存储和实时计算提供坚实保障,在安全分析、潮流和最优潮流计算、系统监控与恢复、可靠性分析等方面具有突出优势,夯实电力系统安全基础。安全可靠云上数字技术将使新型电力系统更加灵活,增强对发电侧、用电
29、侧的感知、分析和预测能力,提升大电网的资源优化配置效率,实现新能源灵活、安全、高效广泛接入电网,支撑多元主体参与系统运行决策。云计算、物联网、人工智能将助力提升电力系统设备数据采集、分析和应用能力,提升上下游各环节智能化、智慧化水平,推动“源网荷储”一体化,使电力系统更智能。数字智能灵活互动云上新型电力系统202213基于上述五大重点内容,云上新型电力系统可以从电力企业运营、电力系统运行、跨系统协同发展及电力生态机制模式创新四个方面切入,让电力业务与云上数字技术充分融合,加速助推电力行业数字化发展。云战略要与企业战略紧密匹配和承接数字化组织构架和人才体系核心业务上云业务创新与云“一体化”生长电
30、力技术与数字技术融合,应用云原生技术化解企业数字化难题运营标准化、智能化数字运营与云安全运行并重运营战略组织业务技术战略上要把“云”与电力企业业务战略的制定和落地紧密关联。企业战略是自顶向下的设计和拆解,云是企业战略落地的关键承接,云战略要与之进行紧密匹配和承载。组织上要推动人与机构的数字化发展,形成与企业战略和云战略相匹配的组织架构和人才体系。业务上要推动业务与云“一体化”生长,坚定的通过推动核心电力业务数据上云,贯通更多数据,打造数据闭环,通过重构来创造新的数字化业务。技术上推动电力科技与数字技术的融合,以云原生技术的先进性,解决企业跨地域跨业务协同、业务连续性保障、企业应用云化等关键问题
31、。运营上依托云上数字技术推动电力管理运维的自动化、智能化,并且坚持云安全运行和数据运营并重,实现电力云运维的自动化、智能化以及涵盖所有管理活动的云运营的标准化、科学化。云上新型电力系统142.3.1.利用云上数字技术提升电力企业运营水平利用云原生、大数据、分布式等数字化技术,电力企业可以重构建立云平台、数据中台、业务中台等新型IT架构,减少传统IT模式下的资源投入,解决信息孤岛问题,促进数据要素的价值挖掘,从而提升企业运营效率。做好人才与组织的数字化适配。一是构建与企业云战略相适配的云治理组织架构,通过打造云事项的责任矩阵,并优化云技术决策的组织架构、决策机制和流程。二是重视云人才发展设计,考
32、虑人才要求并开发新的岗位,开展知识协同体系建设、人员能力提升、外部人才合作与引入等一系列动作。打破各业务部门之间的数据壁垒,让“数据”在企业内部有序、高效、无障碍的流转,从而实现业务和流程的全链条数字化。利用包括办公流程自动化、经营指标分析精细化、决策流程智能化等手段,为领导者提供企业经营情况的全面、及时感知,为基层员工提供便捷、高效的办公辅助。应用自然语言处理、知识图谱等人工智能技术,让计算机替代一部分人工工作,降低企业人力投入成本,从而实现企业的降本增效。例如配网调度机器人自动完成调度指令下发、任务跟催、操作票校验等工作,不仅能大幅降低调控人员接听电话的工作量,使其聚焦于核心业务提升,而且
33、可以实现24小时在线,不因疲倦而出现错误等人工无法达到的效果。2.3.2.利用云上数字技术提升电力系统运行效率在规划环节,电网规划涉及众多参数,影响因素复杂,利用数据驱动的技术,将多维复杂参数与传统的典型设计相结合,能够使规划更加具有科学性和鲁棒性。在调度环节,新能源和电力电子设备渗透率越来越高,电力系统的运行机理和平衡模式将发生深刻变化。电力系统各个环节、设备的感知、控制难度越来越高,源网荷储、虚拟电厂等新型的电力产消协同模式越来越复杂。以物联网、大数据、人工智能算法等为代表的数字化技术能够帮助构建可观测、可控制的数字电网。进一步可以通过对风光水火及各类负荷资源的优化控制,解决新型电力系统中
34、的电力和电量平衡问题,提高电网对新能源的消纳能力,提升电力系统的运行效率。在运维环节,基于无人机、机器人、图像识别等数字化技术能够大幅提升巡检、故障诊断的频率、及时性和准确性,从而帮助提高电力系统的安全运行水平,保障低碳能源的持续供应。2.3.3.利用云上数字技术推动电力系统内外部协同发展电力系统作为能源枢纽,与交通、通信、气象等其他系统紧密相关,依托数字化技术,可以提升多系统间的紧密连接,从而实现更深层次的协同互动和交叉赋能,共同推动新能源消纳和双碳目标的实现。为了应对新能源发电造成的电力供需在空间与时间上的不平衡,最为关键的就是新能源出力、电力供需平衡的精准预测能力。结合气象系统的精细化网
35、格气象数据,依托于强化学习算法,可以提升含高比例新能源系统的负荷预测准确率,为提升电网在更大范围、更高频度的资源优化配置提供基础条件。在新能源汽车、船舶岸电等交通系统电气化过程中,利用数字化技术连接电力网与交通网,从而实现信息流、能量流、交通流的协调优化。在工业园区、楼宇系统中利用数字化平台将用能主体广泛连接,从而实现各种用能终端及储能单元的互联互通,以及电能与氢能、电能与热能的梯次利用。云上新型电力系统2022152.3.4.利用云上数字技术推动电力生态机制和模式创新通过数字化技术推动电力数据的脱敏共享,可以促进电力生态的透明性、公平性,并催生一些新的数字经济模式下的商业创新。在电力市场改革
36、的过程中,通过打造数据共通共享的市场交易平台,可以有效减少市场参与者之间的信息差,使得交易出清价格更加贴近电力商品的真实价值。同时也保障了市场的公平性,促进市场参与者的积极性,从而有效发挥市场的资源配置功能。以电力数据为核心可以构建能源大数据中心,汇聚多品类能源数据,充分发挥数据要素价值。一方面通过数据贯通,为全社会碳排放监控、核查提供数据基础,为各级政府规划、优化双碳实施路径提供决策参考。另一方面,基于多品类、多时间尺度、多主体的用能数据,为供应链金融、低碳金融、定制化用能、电力市场购售电优化等新的商业模式提供了创新土壤。当然,在多个主体之间的数据贯通会面临一些数据所有权和数据隐私的问题,需
37、要通过多方安全计算、联邦学习、区块链等数字化技术来解决。云上新型电力系统16云上新型电力系统2022云上发电17历经数十年的发展,发电行业数字化水平显著提高。但是发电行业作为新型电力系统建设的主要阵地,其迫切需要从“重资产、清服务”的旧模式逐步向以客户服务为中心的新模式转型。而在此过程中,需要以数字化为手段提升发电企业智能化管理运营能力,建立与电网、用电客户建立更紧密的连接,盘活存量资源,提高传统火电和新能源等发电效率,保障电力能源供给稳定安全。云上发电数字技术在发电行业得到了广泛应用,但是由于发电行业业务复杂、系统庞大、传统设备多等特点,在新形势下仍面临诸多挑战。系统壁垒导致数据应用困难电力
38、集团公司和省市公司等各类型业务系统林立,标准系统和定制系统并存,数据标准不统一,数据跨单位、跨部门融合应用难,数据价值不能充分释放。发电设备管理运维压力巨大发电行业设备数量庞大,传统设备和智能设备共存,生产运行连续性要求高,导致面临巨大的设备管理和运维压力,亟需提高设备管理智能化水平。例如,截至到2020年底,我国并网五年以上的风电机组已接近60%,这些机组所面临的维护和检修的工作压力巨大。发电功率预测并网调度难度大2021年底,我国新能源装机总量占比超30%,而新能源的波动性和间歇性,增加了电网运行控制的难度,借助火电深度调峰成为必然。在此情况下,需要更加精准和及时的发电功率预测技术。新能源
39、精益化运营需求迫切目前具有较大开发潜力和价值的风光资源、场地资源等日趋减少,新能源发电由早期的规模化发展向精益化运营方式转变。新能源企业迫切需要以技术和平台优势提升企业精细化运营水平。新能源投融资及运营机制不完善发电行业技术门槛高、前期投资大、回报周期长、融资难度大,亟需依托平台资源推动相关模式、机制的建立与完善,为新能源发电企业注入技术、资金、流量资源。发电行业面临挑战3.1传统火电主要面临数据融合和智能分析应用的问题,而云平台有内生的打破系统壁垒、贯通数据资源的能力,云上大数据、人工智能等数字技术则进一步能赋予火电企业数据应用的能力,对火电机组在新型电力系统建设中深度参与调峰、高效运行提供
40、重要支撑。传统火电转型升级3.2云上发电183.2.1.传统火电转型升级重点依托“云边一体”数据处理技术,推动数据跨域融合应用。在边缘侧,部署小微传感、芯片化智能终端和智能网关,提升传统发电企业的数据采集能力,夯实数据基础。在云端,应用数据融合技术,挖掘数据间的关联关系,实现数据的补充和增强。应用数据中台技术促进跨领域、跨系统、跨部门间的数据共享和分析应用,加速实现发电厂站的设备状态、管理状态和交易状态的深度透明。借助云上数字技术,支撑火电机组深度调峰。新能源发电机组装机容量的增加,火电机组调峰形式愈发严峻。云上数字技术一方面可应用于指导发电设备运行、优化检修计划、降低停机风险等,另一方面可在
41、炉侧燃料智能掺配、燃烧数据分析、火焰燃烧稳定性检测和机侧汽轮机及其热力系统的运行经济性优化等方面发挥价值,保障机组经济安全运行,支撑火电机组深度调峰。应用云上人工智能技术,提高火电机组运行效率。通过对电厂进行智能化改造,可实现对锅炉燃烧性能的实时监控,借助人工智能算法对燃烧数值模拟研究和分析,进一步能确定最佳磨煤机组合燃烧方式,从而提高发电机组效率,降低发电煤耗。对垃圾焚烧电站而言,依托人工智能技术寻找电厂最优的运行参数和方式,将显著提高垃圾发电的综合热效率。3.2.2.案例:大唐火电借助数据中台提升生产经营决策效率中国大唐集团有限公司是中央直接管理的国有特大型能源企业,为我国“五大发电集团”
42、之一。截至2021年底,中国大唐发电装机容量达到16172万千瓦,其中火电仍为其主营业务,超低排放机组占煤电机组的98.8%,居行业先进水平。目前,大唐集团的火力发电厂已经基本实现了不同程度的数字化,但面对“双碳”压力以及快速变化电力市场发展格局,火力发电数字化发展仍面临挑战:一是行业内缺少统一的建设标准,各单位根据自身需求单独建设,系统质量参差不齐;二是信息系统孤立,存在数据质量问题,数据融合应用难度大,火力发电厂重要机组及设备没有充分利用数据,制约机组设备机能拓展与生产效率提高;三是火力发电厂人工智能平台不健全,机器学习等算法模型应用不足,导致火力发电厂在重要时刻智能决策能力不足。面对上述
43、难题,中国大唐集团公司联合阿里云打造汇聚全域业务的火电厂数据中台,实现经营决策的智能化。图3-1 火电厂数据中台框架云上新型电力系统202219DataWorks 一站式大数据开发治理平台数据服务数据分析开放平台数据治理数据建模数据开发全域数据集成计算存储引擎MaxComputeE-MapReduceHologres实时计算Flink版机器学习PAIElasticsearch零代码生成API服务编排数据资产门户资源优化扫描数据治理自动化存储计算健康分智能基线管理智能运维诊断监控告警逆向建模数据指标支持50+种数据源智能数仓湖仓一体百万核集群云原生数据湖亿级数据亚秒级查询50亿条消息/秒比开源内
44、核性能提升7倍业界最大的中文多模态预训练AI模型日3万亿+记录同步百万级表实时同步整库一键迁移增量同步数据转换传输速率与并发控制脏数据监控单Topic弹性最高25600Records/s模型评估原始建模语言离线/实时/交互式/AI四合一开发可视化任务编排数仓规划数据标准日千万级周期任务调度智能编程助手10+引擎元数据发现表/字段级血缘30+种表基础信息上下游影响分析37中质量规则模板弹性规则调度引擎动态阈值智能规则推荐31种敏感数据自动识别数据水印溯源数据访问审计数据分级与脱敏函数计算电子表格透视分析OpenAPIOpenData智能查询数据共享交换仪表盘NotebookOpenMessage
45、Plug-in数据资产数据稳定性数据地图数据质量数据安全智能建模数据上云及资产化。内部各公司通过网络内部专线与数据中台实现数据的互联,完成数据上云,用数字化技术赋能安全生产,实现全域数据汇集、治理和资产化。企业管理智慧化。以专属钉钉为人和设备连接的平台,以生产设备为核心,以精准、实时、全息数据为支撑,利用数据智能支撑电力企业智慧化管理、智能化人机协同,采用人工智能技术实现全厂区的安全管控,实现各类预警数据能精确实时分发到个人,实现管理闭环。统一企业认证服务。在集团公司内使用跨平台、跨终端的统一认证服务,打通所有应用系统的登陆认证服务,实现全面的应用集成。业务能力移动化。通过物理专线以及网络安全
46、边界防护,实现数据中台与专属钉钉的链路打通,实现安全可靠的数据协同应用,并根据人机移动化协同的需求,将数据中台以及智能服务赋能到移动平台上。图3-2 钉钉物联安全管理方案图3-3 大唐数字孪生电厂示意图云上发电20能参会事件处理能复盘事件复盘能说话即时触达能判断AI事件识别生成工单复盘报告查看直播设备入会一键拉群群通知智能检测火焰检测DING通知3.2.3.案例:浙能锦江环境应用AI技术提升垃圾焚烧发电效率浙能锦江环境控股有限公司是中国垃圾焚烧发电行业的先行者和引领者,具有二十多年成熟的投资、建设、运营和管理经验,垃圾处理能力及地域覆盖范围均居行业前列。在快速的发展中,浙能锦江环境与同行业企业
47、一样面临着垃圾发电厂环保和发电效率两大难题。为此,浙能锦江环境引入阿里云工业大脑,将AI应用于垃圾焚烧环节,打造形成流化床垃圾焚烧炉AI自动控制系统,保障锅炉连续稳定高效智能化运行。该系统基于达摩院最先进的人工智能技术,对电厂历史运行数据进行学习和标定,利用预测控制算法、模糊控制算法、神经网络控制算法,寻找电厂最优的运行参数匹配,以满足正常工况下性能目标最大化的目的,最终实现运行优化。该系统的算法核心是解决炉内燃烧稳定的问题,在多变量协调控制基础上集成图像识别、大数据深度学习等AI能力,对炉内燃烧状况综合评估,输出最优控制量直接作用于设备,实现焚烧AI自动控制。AI系统与人工操作相比,实现垃圾
48、焚烧自动投运率95%,焚烧稳定性提升25%,蒸汽产量提升2.6%,CO排放降低50%等。AI系统保障了垃圾焚烧厂安全环保稳定运行,大大减少了人员的操作工作量,提升了焚烧的稳定性,预计在全集团推广将增加收益超1亿元。目前,全国已经有近30个城市的100座垃圾焚烧炉已装上阿里云工业大脑,通过AI技术使生活垃圾焚烧的环保指标更稳定,污染排放降低,发电量得到有效提升,全年可多发3.6亿度绿电,相当于一个中型水电站的发电量。预计,到2022年底,全国将有300座垃圾焚烧炉将应用工业大脑AI技术。此外,大唐发电厂借助DTWIN数字孪生技术,构建数字孪生电厂,覆盖生产线30余类关键设备,超过200多台设备,
49、实现了与现场实时生产数据和业务数据的对接,通过虚拟环境实时展示车间生产过程的真实全局与细节状态,并实现关键管理指标的可视化展现等功能,从而辅助车间现场工作人员管理和决策,提升生产运营效率30%。图3-4 阿里云垃圾焚烧控制框架云上新型电力系统202221控制参数控制参数设备数据设备数据新能源进入平价时代,在机组成本和建设成本下降空间有限的条件下,新能源发电企业想要保持企业较好的盈利能力和较高的竞争力,应在运营环节精耕细做,通过降低运维成本,进一步降低度电成本。发电企业可以以云平台和数据中台为核心,打造承载数据分析、智能应用等业务能力的“云上新能源数智决策平台”,提升新能源管理运营运维的各个方面
50、。(1)发电企业建立自主可控的数据分析平台,建立数字化运维体系,开发数字化运维产品,推动行业标准的形成与落地,从而加强智能化运营能力。(2)通过提高数据采集和数据分析能力,建立适应自身发展的全集团级的数据中台,汇聚集团管理及生产等部门的数据,打破数据孤岛,逐步建立基于数据的智能化决策能力。新能源发电智能升级3.3 3.3.1.新能源发电智能升级重点构建云上新能源智能决策平台打造一站式云上新能源数字化服务依托云上新能源智能决策平台,融合数字技术,面向多元主体提供四大数字化服务能力。(1)可信基础服务能力:提供全链路数据安全接入、隐私保护和唯一标识等产品和技术,应对新能源场站数量多、分不散、设备及
51、软件安全质量参差不齐等问题,避免数据泄漏、数据篡改等安全事件发生。(2)提效增值服务能力:提供场站运行优化、设备故障分析、功率预测、运维移动端管控等技术,解决电站运行指标低、故障无法及时处理、运维效率低下等问题。图3-5 新能源智能决策平台云上发电22数据开发数据治理数据研发新能源行业数据应用基础资源集团生产业务计算标签画像设备数据体系设备域SCADA数据集中监控系统数据生压站综自系统数据EAM系统数据AGC/AVC数据集中功率预测系统数据箱变数据智能应用系统数据电能计量系统数据电力交易系统数据状态监测系统数据智能IoT设备管理平台数据保信子站数据外部气象地理数据功率预测系统数据.人员域财务域
52、.人员数据体系.萃取数据(OneID体系,统一实体)全域数据体系(OneModel体系,统一数据建设)多维分析业务模型.存储网格安全集团管理业务数据开放服务与统一集市集团营销业务其他业务数智决策平台数据分析数据接入数据存储计算元数据管理链路监测任务调度数据开发管理数据安全管理监控运维管理数据模型管理数据质量管理数据资产目录数据标准化主数据管理数据资产管理智能报表3.3.2.案例:龙源电力沉淀数据资产、统一管控计算资源助力企业业务创新和精益化经营(3)价值闭环服务能力:提供融资租赁、线上合约、费用托收、光伏保险等产品和技术,解决资金获得、电费收取、投资保值等问题。(4)聚合服务能力能力:基于专属
53、钉钉应用生态,提供统一权限、统一入口、统一沟通、统一流程、统一安全、统一标准等技术,解决多组织协同困难、分包商管控难、资源调配困难、线上应用杂乱等问题。龙源电力集团股份有限公司隶属于国家能源集团,是国内最早开发风电的专业化公司,自2015年以来持续保持世界第一大风电运营商地位。截至2022年6月底,其各类电源总控股装机容量为2883万千瓦,风电控股装机2571万千瓦,占比接近90%。龙源电力在数字化方面取得了长足的发展,但也面临一些挑战。一是数据分散,公司存量240余座风电场站,缺乏统一的数据管理和治理的平台工具;二是场站应用系统的维护更新需要大量重复性工作,风电场地理位置分散,每上线一个新的
54、业务系统,每个场站都需要做大量繁琐的重复工作;三是数字基础设施利用率还有提升空间,场站服务器资源无法集中管控、统一调度,资源利用率还有提升空间,管理运维成本高、难度大。面对上述痛点,阿里云协助龙源电力从业务、技术等角度明确集团总部与省公司、场站的定位与边界,制定数字化升级方案。将龙源集团总部定位为数据汇聚中心、开发中心和指挥中心,打造形成集团级的新能源数据资产中心和云端管控中心,助力集团业务创新和精益化运营。将省公司定位为监控中心和调度中心,构建省公司边缘节点,服务省公司侧的数据分析应用、资源调度优化和状态监控。将场站定位为边缘数据采集和边缘算法应用节点,依托场站边缘节点,增强场站的数据采集和
55、分析应用能力。集团级数据挖掘服务系统图3-6 数据挖掘服务系统架构云上新型电力系统202223数据资产应用数据资产运营数据资产构建非结构化数据模型训练平台对象储存OSS统一数据开放服务功率预测数据服务API构建注册数据服务API发布管理智能报表数据分析数据服务接口调用数据服务使用监测.设备管理人员管理KPI评价考核生产监控与运营投建营一体化视频监控售电管理主数据管理基于统一建模规范,构建业务宽表+公共模型表+专题指标的数据中台公共层按照标准化设计理念,实现数据模型化数据结构与源端系统保持一致业务域运行监控scada电能计量升压站风功率预测箱变scada保信子站系统生产监控系统生产管控系统视频管
56、理平台人员定位系统其他系统.生产管控 设备运维 风光资源 分析决策 人员车辆 视频监控.明细层(DWD)公共模型层(DWS)应用汇总层(ADS)公共维度层(DIM)数据资产管理全链路检测数据质量数据安全数据标准数据建模数据开发任务调度监控告警大数据存储和计算分析层共享层贴源层数据接入结构化数据非结构化数据外部数据基于数据中台OneData建设方法论,依托OneData数据研发工具、大数据成熟组件等为龙源电力打造了“数据全局纳管、资源融通共享、服务柔性扩展”的数据资产和数据服务中心。覆盖240余座风电场、光伏电站、潮汐、储能等电站,全量接入设备运行、人员行为、车船定位、音视频监控、振动智能、气象
57、等多样化数据类型。支撑每日TB级增量数据的汇聚、治理、分析和智能应用,构建面向全业务链条的主数据治理、数据资产管理和统一数据共享服务。充分释放数据资产价值,为龙源电力生产智能决策、资源优化配置、业务模式创新与数据生态培育提供支撑。通过构建云边协同服务器管理平台,为全集团提供统一的资源调度和运维平面,显著增强龙源集团总部、省公司、场站的三级协同能力,简化新能源企业对场站侧服务器资源、应用系统的管理、部署和运维方式,提升企业基础设施的资源利用率和运维效率,并通过可插拔的场景化组件,加快业务系统的发布效率、提升系统稳定性、降低系统运维成本,助力企业数字化转型。“云边协同”服务器资源管理平台 图3-7
58、 云边协同管控框架云上发电24ACK敏捷版边缘容器中心管控边缘算力管理边缘容器化应用管理边缘高可用边缘云原生生态中心边缘中心统一管理:边缘资源中心统一管理:边缘应用配额管理节点异构支持节点快速接入上云单元化管理节点运维云端生命周期管理边缘应用免运维云端运维服务对接边缘业务流量管理节点自治单元化自治软硬多链路云边网络通道单元内高可用非侵入易集成边缘云市场软硬一体化交付服务云边一体化租户、项目管理安全策略配置节点监控运维监控运维应用监控X应用发布可接入可运维可编排服务高可用业务有生态云上新型电力系统202225云上电网4.1.1.一云多Region数字基础设施云化4.1云上电网“十四五”现代能源体
59、系规划提出,创新电网结构形态和运行模式。智能电网作为新型电力系统的枢纽,对实现电力系统“源网荷储”高度协同、资源优化配置具有重要作用。新形势下,智能电网与云深度融合形成“云上电网”,将成为应对“三高、双峰”难题,主动适应大规模集中式新能源和量大面广的分布式能源的重要举措。电力行业统一云服务平台(统一账号体系/统一监控/统一运维)电网企业面临传统IT基础设施改造升级的需求,迫切需要“技术领先、性能可靠、架构先进、灵活开放、经济安全”的云计算平台,以更好的适应电网数字化转型要求。图4-1 电力行业“一云多Region”架构AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2总部中心1-中心Region
60、总部中心2-普通Region总部数据中心总部中心N-普通Region多活/互备多活/互备AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2二级单位-普通Region1/N二级单位-普通Region1/N二级单位-普通Region1/N二级单位-普通Region1/N二级子公司数据中心AZ-1AZ-1AZ-1AZ-1AZ-1三级子公司/厂站数据中心三级单位-边缘云1/N三级单位-边缘云1/N三级单位-边缘云1/N三级单位-边缘云1/N三级单位-边缘云1/N云上电网264.1.2.一云多芯为升级传统电力IT基础架构,阿里云设计了“一云多Region”云平台部署方案,该方案采用稳定、先
61、进的阿里云公有云架构,融合了阿里云数据中台和业务中台的建设理念。一方面采用先进的大数据收集、处理和跨域计算技术,保持全网数据一致,实现电网业务数据的实时接入、实时计算,达到数据智能;另一方面采用分布式、微服务等开发规范,构建业务功能能力中心,支撑业务的快速构建和灵活创新创新。“一云多Region”能为电网企业构建“一朵云”,实现电网企业总部统一监控,网省公司适度自治,满足各单位灵活扩容的同时避免网省公司的重复建设,保障了云平台的灵活性和经济性。在国内大型的电网企业,阿里云采用“一云多Region”的方式完成电网云平台的部署,实现电网企业总部三中心与十三个网省公司“一朵云”的管理模式。“一云多R
62、egion”模式高效支撑电网数据全量接入和电网业务上云,累计实现包括核心业务系统营销2.0、PMS3.0在内的1000余套业务系统上云用云,支撑电网数据网省本地计算,或统一上传至总部进行全量计算和存储。云计算领域,服务器存在X86、ARM、RISC-V等多种不同指令集类型的芯片,如果针对每一种类型的芯片集群都单独建云,那么将难以进行资源统一调度,无法充分发挥云计算弹性价值。同时,在国产化的浪潮下,电网企业云平台已不再是简单的应用和落地,而是要兼容国产芯片并发展生态。图4-2 电网统一云管平台架构统一云管平台单机房产品混部单一芯片,保障底座性能及稳定性单机房-单集群内混部支持Intel和海光混部
63、单机房-单产品多集群混部支持四类芯片单机房-产品间混部支持四类芯片Region混部多机房CloudRegionAZCloudRegionAZCloudCloudRegionAZ集群底座X86底座底座X86/ARM 底座底座X86/ARM 底座支持34款产品多芯片支持X86底座Intel海光集群-芯片1集群-芯片2产品A-Intel产品B-海光产品C-鲲鹏产品D-飞鹏Intel海光说明:仅支持ECS/EGS/ACS/CDS -EBS/CDS-OSS产品多芯片支持X86底座Intel海光多芯片支持X86ARM鲲鹏飞腾多芯片支持X86底座Intel海光ARM鲲鹏飞腾同一产品集群内支持部署在不同的芯片
64、上客户使用/创建资源无法选择芯片,由系统自动调度同一个产品支持多个集群,不同集群支持部署不同的芯片上用户使用/创建资源时可以选择不同的芯片集群一朵云内,不同产品可以部署在不同的芯片上一个产品只能部署在一种芯片上主region和从region选择不同的芯片进行部署,比如主region使用海光,从region使用ARMRegionRegionAZ-1AZ-2芯片A芯片B容灾混部Cloud容灾双AZ使用不同芯片建设,组容灾RegionRegionAZ-1AZ-2Intel海光ARM鲲鹏飞海CPU寒武纪云上新型电力系统2022274.1.3.云边一体图4-3“云边一体”架构“一云多芯”则能很好的摒弃芯
65、片差异,充分释放云计算价值,在电网乃至全行业均有极高的推广价值。“一云多芯”是指“一朵云”支持多种芯片多种模式的混合部署,支持独立Region部署、独立集群部署和集群内混部,简单来说就是即可部署传统x86服务器又可以部署国产的ARM&x86服务器,满足业务部署资源自主可控的需求。并且在此过程中,不需要对现有的云平台进行重构,保护已有投资,平滑切换,既能满足电力企业全新建设国产云平台的需求,又可以满足既有平台的平滑切换。在南方电网,阿里云提供了“一云多芯”的部署模式,该模式实现了南方电网云平台灾备云的建设,满足了云平台的高可用,保障在故障条件下云平台和国产芯片平台的平滑切换。电力智能终端数量高速
66、增长,更为频繁的人机交互、指数式增长的数据流量、持续增加的终端种类和不断涌现的服务场景,对边缘IT基础设施的传输带宽、时效性、异构接入等提出了更高要求。因此,有必要在电力物联网架构的不同层次引入边缘计算,以满足海量异构设备的快速接入、快速响应服务、等新需求,同时与中心云协同实现云边一体对外服务。“云边一体”作为云计算未来演进的重要方向,恰能满足电力物联网的快速发展。基于云边一体化的物联网平台能实现向下屏蔽物联网应用所涉及的云平台、边缘计算平台、泛在网络、终端等海量异构资源的复杂性和差异性,向上为智能物联网场景化应用开发、部署、托管提供全生命周期支撑,赋能电力物联网产业规模化发展。中心云与边缘云
67、高度协同,边缘云形态包括Local Zone、边缘一体机、边缘物联网关等产品形态,满足不同场景、不同物理空间的业务需求。此外,边缘云支持丰富的技术能力,如计算、存储、中间件、数据库、人工智能等,满足业务对于不同产品能力的需求。水口边缘云采用阿里云云边一体方案,实现省会中心云平台和地市边缘云平台的协同服务,边缘云平台为本地提供就近接入、本地数据处理以及其他云服务,中心云提供统一管理、监控和高级能力赋能,满足边缘业务对于数据智能类的需求。总部A省中心单元RegionB省中心单元RegionC省中心单元RegionD省中心单元Region地市局大边缘(Far end)地市局大边缘(Far end)地
68、市局大边缘(Far end)地市局大边缘(Far end)小边缘(Near end)小边缘(Near end)小边缘(Near end)小边缘(Near end)小边缘(Near end).小边缘(Near end)小边缘(Near end)云上电网28云边核心业务重构上云4.24.2.1.智能用采电力交易分时电价、居民用电实时负荷预测、户用光伏快速推广,营配贯通,配网精细化管理等新场景、新业务的出现,居民用电数据采集频率从原来的按天采集提升到分钟级别,数据采集和处理需求呈现指数级增长。传统的用电采集系统基于传统架构或开源架构,已无法满足物联网时代超大规模电表终端设备接入、分钟级高频率数据上报
69、、高并发数据处理和高实时计算等需求,迫切需要进行技术升级。基于云的分布式架构则能很好的解决这一问题。新一代基于云平台的分布式用电信息采集处理方案,融合领先的实时数据仓库、流批一体化等大数据处理技术,以及完善的OLTP数据库支持、完整的容灾双活等技术,将显著提升电网数据采集和分析能力。分布式、微服务的架构可在线横向弹性扩容,实现1分钟级实时实时核准处理电量计算,全生命周期的数据在线可查可分析,30分钟以内的电量计算,秒级的在线复杂分析查询。相对传统采集系统,基于阿里云的新一代采集系统的数据采集处理效率提升8倍以上,并实现100%准确无丢失的数据处理和计算。此外,基于云的解决方案,集成数据组件间的
70、内外表协同技术,实现搬计算不搬数据,大幅降低采集系统成本。在某电网公司范围内,电动汽车充换电、分布式电源接入、多表合一采集等新型业务快速扩展,对现有采集系统的数据项、采集频度、数据完整性和及时性都提出了更高的要求。面对挑战,该电网公司提出用采系统实施分布式升级改造工作,依托云平台升级用采系统整体架构,提升用采应用性能、数据处理效率。云上智能用电信息采集案例:某网省电力公司图4-4 新一代用采云方案总体架构应用中心人工智能数据运行采集主站平台前置采集服务集群资产管理线损管理数据采集管理费控管理.采集任务下发采集入库召采下发参数下发设备管理协议解析模型评估数据接入离线/在线服务数据预处理机器学习/
71、模型训练特征工程资产分析资产应用资产运营资产地图资产管理数据血缘数据开发模型构建数据同步数据管理任务调度指标规范监控告警数仓规划智能数据研发数据资产管理数据服务去Oracle技术在线交互式分析查询技术一站式数据开发管理技术流批一体化大数据处理技术实时数仓技术离线数仓技术海量数据存储备份技术安全主机检测抗DDoS攻击态势感知Web防火墙堡垒机安全审计.网络监控防护微服务治理应用编排弹性伸缩服务注册服务网关灰度发布链路监控服务治理监控告警应用发布和管理应用发布和管理(DevOps)用采平台前置采集平台用采主站平台虚拟化/容器化平台云上新型电力系统202229图4-5 采集主站系统架构该电网公司与阿
72、里云展开合作,研发基于阿里云平台的采集系统解决方案,使用分布式,云原生的海量数据处理和应用技术,为用电信息采集相关的实时数据校核、电量计算、用电数据分析等场景提供底层技术支撑,实现用采系统的完成分布式,微服务,云原生,完全去传统架构的改造。方案依托阿里云的专有云企业版,支持从几十个节点到上万个节点的规模扩展,采用了阿里云自研大数据处理组件技术,实现从设备数据采集,入库,实时/离线批量计算,存储到查询分析等全过程云原生升级,极大地提升了数据处理的效率和能力,保障了系统的可靠性和稳定性。云上用电信息采集系统支撑了4000万+居民用户分钟级别数据采集和处理,业务指标上可以实现1分钟级数据采集和计算,
73、实时电量计算。支持实时计算采集成功率,实时计算线损,实时交互式查询电量,实时自动抄表率计算等,实现全量用户数据从采集到入库10分钟以内完成。目前在方案已在全国其他网省推广使用。电力营销管理系统在服务电力供求协调平衡,维系电力企业与用户之间的伙伴关系方法发挥重要作用。随着电力客户诉求日趋多元化个性化,现有系统面临满足营销服务发展需要与新型电力系统转型升级并举的双层压力,在设计理念、系统架构、需求响应、功能性能、系统监控、运维、安全以及用户体验等方面已不能有效支撑新形势下发展要求,导致业务支撑难、数据共享难、平台扩展难等问题,制约电力业务创新发展。4.2.2.数字营销行业内首个完全采用分布式技术,
74、基于云平台、大数据技术构建的用电信息采集处理方案;行业内首个支撑4200万居民用户分钟级别数据采集和处理的平台;行业内首个也是目前唯一实现完全采用国产自主数据库的用电信息采集处理方案。云上电网30图4-6 MSC营销中台共享服务技术组件云上电力数字营销案例:某电网公司新一代营销系统云上电力数字营销是指以云为底座、以中台为核心构建的电力营销系统,该方案可以全面支撑传统和新兴业务,实现跨专业贯通共享及面向需求的灵活创新。阿里云与某电网公司共建营销MSC(Middle-plat-form Service Components)中台共享服务技术组件,是在云IAAS、PAAS基础技术之上构建的APaaS
75、平台,是专注于数字资产构建与复用的云上数字化生产平台。通过MSC构建的云上企业中台,能够帮助电网营销系统遵循企业中台战略,实现全网组织在线协同、标准业务统一共享、差异业务有序扩展、中台能力持续运营等企业中台可持续发展的长期价值目标,能够帮助营销系统利用云原生技术获得高并发高弹性系统特性,利用中台元数据构建技术解决标准版本管控难、差异化扩展难、持续协同运营难等中台治理难题,通过一套建运规范和一套组件工具实现中台建设运营全过程在线、涵盖从需求到设计、研发、测试、发布、运行、运营的全过程可管理、可追溯,形成快速迭代的云上营销中台的生产流水车间。某电网公司组织开展新一代综合营销服务系统建设,以MSC为
76、技术底座对传统营销系统进行全面中台化的重构升级,助力了服务水平提升、业务转型升级、管理提质增效和能源互联网生态圈构建,赋能了客服、充电桩、电商、金融、新能源、综合能源等产业板块协同发展。该案例在业内首次实现了核心系统全面服务化容器化,以微服务架构为基础、全链路监控为保障、持续进行高可用治理和性能优化,试点省份已支撑了400+微服务5000+实例的稳定运行,全国预计运行实例规模超8万,是业内史上最大规模也是最稳定的两级部署业务中台分布式集群。该案例利用MSC还实现了多个业内首创:一套建运规范一套组件工具建运策略中台能力MSC企业中台生产车间建运全过程数字化规范标准化共享研发机制差异化扩展研发机制
77、中台能力可视化规范全网组织在线协同标准业务统一共享差异服务有序开放中台能力治理运营需求承接 任务统筹成果在线版本可控 共享应用能力沉淀扩展点 业务身份中台SDK不旁路 不分割不僵化中台元数据全生命周期管理:应用、领域、模块、服务、流程、界面、模型、身份、能力、扩展点、SPI、API、SDK、插件需求方供给方需求提出编排设计需求拆解中台能力透出成果物共享MSC组织协同领域设计差异化研发标准化研发问题协同运行监控研发效能提升成熟度评估MSC在线设计MSC共享研发MSC全景监控MSC运营治理中台能力沉淀共享研发管理研发迭代自动化测试发布治理决策优化运营需求管控需求承接运营治理运营治理成果管理-在线设
78、计-标准化研发-共享库发布编排设计-差异化研发-自动化测试发布电网云/统一研发仿真环境运营治理工具全景监控组件编排构建组件共享研发组件组织协同工具江苏业务差异化客服服务中台标准化财务中台标准化电网资源中台标准化项目中台标准化差异扩展编排组装浙江业务差异化山东业务差异化福建业务差异化上海业务差异化安徽业务差异化湖南业务差异化.MSC创新实现模型、服务、流程、界面、规则全方位编排的研发环境,通过原子服务的可视化低代码研发及业务应用构建,共享复用场景研发效率提升10倍以上。首创了标准化与差异化业务融合技术云上新型电力系统202231企业中台可持续发展目标4.2.3.设备精益管理图4-7 设备专业数字
79、化支撑平台云上电力设备管理以电网资源业务中台为核心,全面基于电网云平台,采用微服务微应用技术体系,构建覆盖三区四层的具有“强后台、大中台、活前台”特征的云上设备专业数字化支撑平台。面向设备管理难题,依托云上设备专业数字化支撑平台,进一步构建统一数据模型、以班组体验为中心、推进设备全过程、全环节数字化。电网企业是重资产、高风险、服务型企业,电网设备是保障电网安全运行、确保电力可靠供应、提升电网公司运营绩效的重要基础,庞大的电力设备资产管理运维是重点也是难点。传统的系统架构基于传统单体架构和IOE技术栈构建,数据融合难,在线化和移动化水平不高,亟待以设备数字化为手段进行系统升级和创新。开创性地设计
80、了大规模扩展技术架构和管理机制,有序高效地支撑不同省份差异化的自主开发能力,实现了总部标准业务统一可控、省侧差异业务有序扩展的可持续演进机制,共享复用场景相比传统系统节约50%投资。首创了标准化与差异化业务融合技术创新打造多组织共享研发共建机制、实现多租户跨项目协同,打造共享应用产品库,实现成果物在线管控和复用,提出智能路由并行研发技术,实现全过程研发数字化管理,新产品发布时间从过去的月级缩短至日级,具备了安全、稳定、高效的研发生产力。首创了全网组织在线协同的研运过程数字化管理技术云上电网32应用层设备监控应用基础管理设备管理作业管理分析决策设备管理应用(内网)设备管理应用(外网)其他系统平台
81、层网络层感知层管理信息大区生产控制大区互联网大区技术中台集控站设备监控配电自动化设备监控辅助监控本体监测辅助监控环境监控机器人/无人机视频监控移动终端数据标准管理生产组织管理系统运营管理电网资源业务中台分析层共享层贴源层其他业务中台技术中台.台账管理图形管理资源仓管理.验收管理运维管理检修管理.全景监视调控云ERP系统.智能决策智慧指挥.基础管理知识库管理数据标准管理.设备管理智能装置辅助设施生产车辆.作业管理运检作业验收作业技术监督.分析决策全景监视智能决策智慧指挥.生态共享政府协同设计方协同制造商协同.网络安全隔离装置正向型/反向型电网资源中心客服中台数据中台财务中台项目中台电网资产中心电
82、网拓扑中心信息网络安全隔离装置逻辑型.电网GIS平台物联管理平台人工智能平台统一视频平台内网移动门户物联管理平台物联安全接入网关IOT通道(互联网、APN、卫星通信.)互联网物联安全接入网关.物联安全接入网关+信息网络安全隔离装置(网闸型)IOT通道(APN、电力无线专网、电力光纤.)边缘物联代理统一视频平台统一权限平台人工智能平台外网移动门户电网GIS平台.专线边缘物联代理视频监控机器人/无人机机巢本体监测互联网环境监测移动终端第三方(1)构建统一数据模型,推动数据纵向贯通、协同计算,实现台账与状态信息、管理与控制信息的全量汇聚、全面融通、实时反馈。(2)以班组体验为中心,统一应用入口,突破
83、非结构化数据转换技术难点,强化移动应用专题研究,解决物联装备数据标准瓶颈,切实为基层减负,提升工作质效。(3)设备全过程、全环节数字化,以工单驱动业务,推动实物流、价值流、信息流三流合一,支撑设备运检策略、投资分析等业务,推进设备安全、效能、成本综合最优。(4)推进架构中台化,打造分布式架构,提升架构开放性、灵活性,应用低代码开发等先进技术手段,快速灵活构建微应用,支撑业务创新。此外,在设备管理中,可以依托知识图谱、NLP等人工智能技术,构建配网大脑、设备知识库等智能决策中枢,支撑设备管理决策和现场作业智能化。图4-8 电网设备数字化管控体系案例:某网省电力公司数字化智慧管控样板间某网省电力公
84、司依托PMS3.0开展配网抢修数字化智慧管控样板间建设,提升“事件精准研判、工单智慧派发、复电有序处置、作业辅助支持”四方面能力,强化“抢修力量、抢修作业、量化评价、抢修报险”四方面业务管控措施,实现中低压配网抢修数字化全过程覆盖,平均抢修时长从2小时缩短为15分钟。配网抢修数字化智慧管控样板间已在江苏无锡等多个地市开展试点应用,对供电服务指挥系统中的配网抢修指挥、故障研判算法、抢修方案制定等功能进行优化提升,实现指挥、作业、管理等人员对抢修过程的状态感知,提升基层班组对配网故障的感知能力和响应速度。云上新型电力系统2022334.3.1.智能调度当前,电力调控对象激增,数据处理规模指数级增长
85、,调度业务复杂度也在不断攀升,传统的电网调度自动化系统面临功能和性能问题,迫切需要进行架构升级和智能化改造。新形势下,电网调度主要面临以下挑战:生产运行云上智能4.3云上智能调度依托分布式架构打造智能调度云平台,构建电网大脑。调度云依托分布式数据处理架构,应用流式实时计算、批量计算等技术,融合人工智能算法平台,实现调度各类型数据的分布式处理、智能建模分析和共享协同。多Region架构能有助于电网调度实现统一管控和分级运维,是电网企业的首选。调度云是基础,智能调度应用是和核心。依托调度云搭建云边融合智能调度运行平台,采用业界先进的Apsara Stack 2.06架构,支持一云多芯和云边一体架构
86、,搭载“大数据+人工智能+云超算”的能力,实现调度云向“超级大脑+智能边缘”两级融合的系统架构升级。平台既能满足电网调度业务数字化需求,同时成功地将互联网技术引入电网企业,为电网企业提供可运营的“行业专有公共云”,形成一个安全、开放的生态环境,全面支撑电网安全运行和现货市场等业务的高效运营。采用E-HPC7技术,打造电力调度云超算平台。依托E-HPC平台可快速创建HPC集群,实现作业调度任务级别的弹性伸缩,满足精细化数值天气预报、电力现货市场和新能源功率预测等多种大型计算场景,进一步提高大电网的认知水平和运行管控能力。基于E-HPC平台健康巡检特性,可以及时发现电网作业的环境风险,并对接电网企
87、业短信平台,提供实时的检测结果与报警,同时搭配E-HPC作业布防,可提前部署作业与确定异常,提高作业稳定性,提升了单位时间内作业效率。注:5“三高双峰”是指高比例新能源、高比例电力电子装备、发电和用能高度自由度,夏季用电高峰、冬季用电高峰注:6 Apsara Stack 2.0是阿里云专有云最新架构注:7 E-HPC(ElasticHigh Performance Computing)是由阿里云研发的弹性高性能计算服务电力市场主体激增,大量用户主动参与电力市场交易,市场因素增加了电力调度运行的复杂度,增加了调度保障电网安全的难度。新型电力系统具有“三高双峰”5的运行特征,特别是风电、光伏等新能
88、源的发展且占比不断提高,给电网调度和安全稳定运行带来挑战。传统电力调度系统架构在存储、计算和分析应用方面存在瓶颈,无法满足新环境下对海量数据融合、共享和实时分析应用需求,无法适应多元业务需要。123云上电网34案例:南方电网电力调度云2019年,南方电网联合阿里云搭建的调度云平台上线。该平台采用多Region架构,是业界首个完全基于互联网新技术的调度自动化系统基础平台,后续共实现150多套调度系统云化和迁移,总体建设成本节约上亿元。基于调度云,南方电网总调研发业内首个秒级扩展计算资源和即插即用云化的SCADA系统,大大降低了原有系统的相应时间、提升了系统运行效率、降低了运维人员的管理难度,实现
89、了每秒处理消息超过6万、全系统70秒一键布署、10秒快速扩容等诸多特性。2021年,南方电网与阿里云联合研发的国内首个电力调度云超算平台上线。平台采用自主研发的飞天操作系统和神龙超级计算集群,每秒钟可进行825万亿次浮点运算,每节点计算能力较普通云服务器提升了5倍,云上业务可随时调用超算资源,算力可随时加强或收缩,灵活适应电网的实际业务变化。该平台的精细化数值天气预报系统台风功能已正式投入应用,系统可提前7天预测台风动向,6小时短临天气预报最快每30分钟就可输出一次计算结果。未来中还要通过扩容,台风预报的计算时间还能持续下降。融合数据、算力和算法,提升负荷预测和新能源功率预测水平。基于调度云搭
90、建电力调度人工智能平台,集成以机器学习和深度学习为主的时序预测算法,融合发电、输电、用电以及温度、湿度、风速、降雨等多元数据,汇聚人工智能专家与电网领域专家智慧,实现电网侧负荷预测及新能源功率预测,发电侧实现新能源功率预测,在降低人工预测上报工作量的同时,提高负荷和新能源功率预测的精度,助力电网新能源消纳。4.3.2.智慧巡检案例:国网德州供电公司高精度电网负荷预测云上智慧巡检2022年,国网德州供电公司与阿里云、达摩院联合研发了高精度电网负荷预测算法模型,并在山东德州落地,改变了传统母线负荷预测靠人工经验、工作量大、操作时间紧迫的局面,将预测耗时从先前的1个多小时缩短为几分钟,让电力负荷的感
91、知力更强、预测更准确,促进了电力现货市场出清,有效支撑大电网安全和新能源电力消纳。截止到2022年4月,该模型覆盖德州近60条220千伏母线,预测准确率整体达到98%,尤其在国庆、春节、寒潮等负荷波动较大的情况下,展现出比人工更高的准确率。电网企业是重资产、高风险、服务型企业,电力设备是保障电网安全运行、确保电力可靠供应、提升电网公司运营绩效的重要基础,庞大的电力设备资产管理运维是重点也是难点。此外,电网沉淀了大量的设备技术标准规范、管理办法,以及工单、运维检修记录等,数据挖掘难度大,亟需以数字化手段升级变电配电巡检运维等业务,增强智慧巡检能力。构建设备知识图谱,提升设备管理作业质效。基于知识
92、图谱平台,结合变压器故障抢修场景,构建知识库与业务结合的设备智慧专家,并利用专属钉移动平台,赋能运检现场作业“最多跑一次”,将主设备知识库知识资源嵌入变压器故障抢修应用流程,通过技术资料实时调阅、技术标准比对提醒、故障案例辅助诊断,实现知识赋能业务,避免人员重复劳动,提高现场工作效率,助力应急处置“最多跑一次”。上线“数字化员工”,推动配网巡检智能化。基于自动驾驶与深度学习的配电房智能巡检体系以配电房智能巡检机器人为核心,打造配网巡检数字化转型的两大闭环。云上新型电力系统202235图4-9 配电房巡检机器人第一个闭环是配电房巡检的“小闭环”,即通过具备自动驾驶能力的巡检机器人+视觉智能,组建
93、配电房的“数字员工”,在无人干预的情况下定时巡检、抄录表计、局放监测、环境监控等。所有结果均通过人工智能判定的方式形成巡检报告,实时发送至巡检班组的手机,让一线班组及时知道配电房的实际情况。第二个闭环是配网抢修的“大闭环”,即在故障发生时,巡检机器人可以代替人工在配电房进行故障定位,为指挥中心输入反馈结果,进而生成智能转供方案。基于专属钉平台实现巡检移动化升级。在满足电网数据安全要求的前提下,远程实现数字巡检工作闭环,减少碳足迹,提高一线工作人员工作效率;同时以任务为载体,帮助组织打通信息交互的最后一公里,实现一线作业风险的透明化管控,实现数字化管理升级。图4-10 基于钉钉的电力设备巡检应用
94、在配电房部署自动巡检机器人(含局放、红外传感器)、摄像头、推理终端及专属钉移动平台,通过机器人覆盖95%以上的人工巡检点位,在机器人视觉盲区部署定点摄像头进行补充。在日常巡检方面,巡检机器人具备自动驾驶、表计抄录、局放检测、环境感知、自动报表等功能,为配电房设备管理提供数字化的新方法,极大减轻巡检人员的工作量。在配电网系统发生异常时,机器人可以收到并执行各类配网系统的指令进行故障定位,在执行完定位工作后将结果发回到各类配网系统,减少巡检人员来回路上的时间。云上电网36AI-Box提供风险分析,并生成相应的预警信息案例:国网杭州供电公司为解决一线人员实时感知问题,巡检机器人整套体系采用移动/PC
95、双端一体化设计,使用一部手机即可实现全部功能。在发现配电房出现异常时,巡检机器人会通过短信、钉钉、电话等方式主动提醒对应班组,并切换到任务调度指挥模式,实时回传配电房视频图像与环境信息,一线班组可通过AR/VR等虚实结合的方式实现远程巡视,帮助迅速了解现场情况,采取针对性措施。国网杭州供电公司结合知识库的智慧知识应用设备智慧专家在经过应用后,生产指挥中心业务中50%人工工作量,如信息上报、信息传递、信息反馈、信息确认等大量重复性操作性的工作可逐步由电力设备智慧专家机器人系统提供的AI技术代替完成,预计1-2年时间可代替绝大部分的人力流程性工作,释放出的人力可进行更多有价值的业务工作,从而提升生
96、产指挥工作能效。通过项目成果推广每年可节约至少约几千万元的人工成本,同时避免因误报而导致的事故,每年挽回经济损失至少约百万元。4.4.1.数据安全与共享管理云上数据全生命周期安全保护电力大数据作为数字经济不可或缺的生产要素,在服务政府、社会,助力经济社会发展、推动数字经济发展等方面具有广阔的应用前景和价值潜力。2022年1月,国务院办公厅印发要素市场化配置综合改革试点总体方案,方案提出要拓展规范化数据开放利用场景,在金融、卫生健康、电力、物流等重点领域,探索以数据为核心的产品和服务创新。随着电力大数据应用场景的不断丰富,需求主体及生态合作伙伴越来越多,电力大数据在采集、传输、存储、处理、交换、
97、销毁等生命周期中也面临越来越多的安全挑战。借助云上安全技术,在数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁等全生命周期构建数据安全合规和保护体系。数据业务云上增值4.4数据资产的扫描、识别、发现、分类分级、脱敏效果验证等能力弱,无法对数据资产进行有效的统一管理;数据分层分级不完整:数据加工导出由运维人员独立完成,无法监督,同时导出的数据在后续流转过程中缺少约束机制或技术,存在数据泄漏风险;数据分享管控不细致:存在大权限账号滥用问题,最小化权限机制落实不到位,敏感数据存在数据泄露风险;数据权限落实不到位:数据库自带操作日志易删除,且占用数据库资源,解读门槛高,导致数据及账户操作行为溯源变得极其困难。数
98、据操作行为难追溯:云上新型电力系统202237图4-11 云上数据全生命周期保护体系数据安全治理体系组织建设数据安全咨询用户安全画像敏感数据发现规则库数据分类分级规则库数字风险识别规则库数据泄露溯源数据脱敏规则库预警通报数据资源目录可视化隐私建模数据协作审批数据流转审计整合登录门户数据访问查询事件响应业务流程埋点改造与风控服务接入安全分析安全审计规则库人员培训课程库数据血缘分析规则库访问控制与授权规则库数据采集安全敏感数据发现数据血缘访问控制与授权数据分类分级安全风险识别数据水印泄露溯源数据资产地图数据安全分析采集数据安全风险溯源风控策略与模型数据载体漏洞采集隐私计算编排可信执行环境安全加密共
99、享多方安全计算联邦学习跨平台互联互通数据脱敏数据安全审计数据存储安全数据传输安全数据处理安全数据交换安全数据销毁安全安全态势感知用户异常行为告警数据安全能力成熟度评估数据中台与业务系统融合运营管理数据安全共享运营管理数据中台内智能风控运营管理数据中台内部安全运营管理数据全生命周期安全管理敏感数据保护数据安全风险监控数据安全共享与多方协作规则制度建设审批流程建设安全文化建设数据安全运营管理层数据全生命周期安全管控层案例:某电网大数据中心在采集端,可结合政策法规识别各智能终端在数据采集的合规性和安全性;在数据存储使用端,在“一人一企一档”场景中,对企业数据进行敏感数据AI识别,实现数据智能分类分级
100、,并且提供数据脱敏、水印、行为风险识别与预警、审计功能,实现数据的安全精细管控;在数据共享和开放环节,进行数据审批的管控和加密可信流转,推动对企业部门间、不同企业及不同机构的数据安全共享开放,推动产业数据数字化、场景企业数据安全上报,实现“数据转移,控制权不转移,数据可用不可见”的核心价值。该电网大数据中心利用阿里云数据安全产品,推动大数据资产管理能力进一步加强,数据安全得到保障。具体来说,实现了如下功能:敏感数据智能识别基于自学习的算法模型,自动识别企业拥有的敏感数据。准确的泄露数据溯源基于业界领先的数据水印密码算法,自动嵌入数据水印,准确推测可能的泄露源。用户异常操作风险监控和审计利用多维
101、度关联分析及算法,主动发现异常风险操作,提供预警以及可视化一站式审计。灵活的数据脱敏为存储环节的静态脱敏和使用环节的动态脱敏,提供丰富多样、可配置的数据脱敏方式。数据共享全过程记录所有的数据共享、数据申请、审批、使用记录都将在区块链上存证,保证可溯源和不可篡改。云上电网38借助阿里云数据安全产品,该电网大数据中心建立了针对数据中台各类数据的6类23项敏感数据识别能力,数负面清单数据识别能力,敏感数据的动态脱敏能力,打造了针对风险事件的自动化识别能力。数据共享后控制能力通过密文访问控制机制,让数据属主方保有撤销数据授权的能力;向数据使用方提供密文使用的组 件,对密文的所有计算、查询操作都须经过该
102、组件,相关操作均要按照属主方制定的策略执行。4.4.2.数据市场化与对外合作云上数据开放协作近年来,不断完善的数据要素市场化政策机制为电力数据对外开放提供了政策依据和方案指导,但是在实践中电力数据市场化面临如下几项核心挑战。一是数据标准不统一,基础设施不完善,标准不统一,合作机制不完善;二是数据面临安全合规与隐私保护问题,特别是个人隐私数据泄漏和滥用问题仍然存在;三是数据面临权属不清,导致数据市场价值开发处于灰色领域,数据管理方担心数据价值流失,数据使用方希望保护模型IP并保障业务安全。面对上述挑战,阿里云联合某电力企业打造了依托“区块链+隐私计算+数据安全”技术打造的数据可信协作平台,为单机
103、构数据开放及多机构之间数据协作提供协作前、中、后的安全控制。在开放协作前,安全引擎严控数据开放规则,区块链助力共识达成;开放协作中,多种隐私计算和数据安全技术保障数据安全;开放协作后,一体化实现成果应用,审计数据使用。在实践中,可以对数据开放方式进行精细化的安全策略定制,确保数据使用方在限定的方式下使用数据,通过多种安全组件提供数据安全与隐私保障;可以对链上所有可用数据资源及其可能的应用方式进行筛选查看,便于协作前寻找适用数据,降低数据获取门槛;可以使用封装好的协作应用进行简单快速的数据协作,或通过拖拽组件方式进行可视化易理解的协作应用开发,实现低技术门槛、多场景、可自定义的数据协作。图4-1
104、2 数据可信协作平台架构云上新型电力系统202239流通岛(软件/一体机)该可信协作平台采用分布式架构,主要由协作节点和流通岛组成。其中协作节点,接近数据源,是数据协作计算工具,提供点对点的数据共享计算,同时支持连接到流通岛进行数据共享;流通岛是数据流通平台基础设施,数据流通过程中的中枢系统,提供数据流转中调度、确权、审计和合规等的平台管理能力。此外,为进一步降低技术门槛,提升电力企业用户体验。阿里云基于数据可信协作平台软件打造了软硬一体的数据协作一体机,融合国产加密、全同态加密、高性能网络加速的技术,实现开箱即用,快速部署,灵活组网,支撑电力企业快速获取数据安全共享、对外开放能力。图4-13
105、 数据可信协作方式XX政府协作节点流通岛(独立部署/公有云)数据协作工具箱数据开放管控数据流通管控计算中心化调度数据协作工具箱数据开放管控数据协作工具箱数据开放管控数据协作工具箱数据开放管控数据协作工具箱数据开放管控协作节点协作节点协作节点协作节点XX工业XX工业XX物流XX银行随着数据可信协作平台的应用,该电力企业首先快速实现了内部数据共享应用流程的打通,并面向数据对外开放和价值变现形成了数据安全碰撞、去中心化安全统计分析、数据建模、预测分析的一整套闭环流程,成功将电力数据应用于产业金融联合风控场景,并取得良好成效。图4-14 数据协作一体机云上电网404.4.3.数据智能化与业务风险预警据
106、商务部统计,我国每年因企业风险导致的直接和间接经济损失高达6000亿元,电力领域作为经济规模较大的领域,同样存在由于虚假信息、质量欺诈、商标侵权和价格欺诈等导致的经济损失。近年来,将数字技术和数据分析应用于业务风险管理领域已成为趋势。某集团公司联合阿里云共同打造了企业数智化业务风险预警平台,构建形成了供应链风险管理体系,借助电力云上大数据采集、处理和分析能力,依托人工智能风险模型,有效提升供应商准入与履约管理效率,降低业务风险,保障企业业务健康发展。图4-15 企业数智化业务风险预警平台该平台提供一个企业信息搜集、风险深度洞察、风险跟踪预警、风险量化评估于一体的企业风险量化平台,在企业的投融资
107、、资质审核、商业合作等场景中预知企业风险,进行智能化决策,助力各行业核心企业、金融机构、地方产业园等客户的业务发展。基于云上大数据技术,7*24小时不间断对全网公开数据进行实时监测,整合工商、司法、经营、舆情、广告、行业、产业链等公开信息,形成企业大数据中心。图4-16 风险预警维度通过引入企业数智化业务风险预警平台,该集团公司改变了传统以经验式主观评判供应链合作商的方式,将企业生产经营数据与产业内供应链企业数据融合,实现对供应链合作商的在线客观评价和实时预警分析。在风险预警管理中,实现了:云上新型电力系统202241端服务便携式应用终端服务尽职调查OCR识别数据上报预警通知数据枢纽智能决策应
108、用中心风控联盟准入管理授信建议风险监控招商拓客一站式智能风控中台轻量化业务场景节点云中心数智化风控体系企业风险洞察体系风险跟踪预警边节点企业信息服务数据产品服务智能决策服务平台产品服务场景风控服务业务产品服务企业信息搜索风险深度洞察风险量化评估供应链风控上下游合作风险管理B2B融资风控企业融资风控服务B2F用户风控营销欺诈风险防控B2C合规内控合规内控数智化升级GRC1234风险识别具有高度的可解释性,可以将风险线索及证据,生成自动报告,以提高管理人员的工作效率。可解释可以根据客户风险场景和需求的变化,对于风险识别模块进行组装调整,以满足识别目标。可配置一方面,平台会对数千指标信号进行监测,根
109、据新增风险案例及数据变化,对风险识别模型进行调整优化。另一方面,对于异常的指标进行提示预警,通过专家研判分析,发现新的风险指标,扩充识别性能。自进化云上电网42云上新型电力系统202243云上用电图5-1 我国光伏装机容量信息图5-2 我国新型储能市场累计规模云上用电随着终端电气化水平的提升,电能占比的快速增加,以及用电需求个性化的发展,电力需求侧发生重大改变。终端用户不仅需要高质量、稳定的电能,更需要多元的数智化电力服务,参与与电力系统的互动,成为一名“产消者”。电力云与云上数字技术将为用电侧数字化发展提供坚强支撑,成为电力需求侧的新模式、新业态创新的重要载体。2022年,国家发改委、国家能
110、源局发布关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案,方案提出完善光伏建筑一体化应用技术体系,壮大光伏电力生产型消费者群体。同年,发改委发布“十四五”新型储能发展实施方案到2025年,公共机构新建建筑屋顶光伏覆盖率力争达到50%,鼓励公共机构既有建筑等安装光伏或太阳能热利用设施。分布式光伏和储能在双碳政策下将迎来爆发式增长。截至2021年底,我国新型储能累积市场装机规模5.73GW,年新增首次超过2GW,同比增长74.5%8。分布式光伏与储能5.1注:8 数据来源:中国能源研究会储能专委会、中关村储能产业技术联盟发布的储能产业研究白皮书2022云上用电44(GW)(%)60504030201000
111、0708090200202021资料来源:国家能源局、华泰研究(GW)(%)605040302005060708090200202021资料来源:国家能源局、华泰研究700060005000400030002000220132014装机规模(MW)年增长率(%)20002100%40%60%120%160%200%5729.73283.5资料来源:CNESA全球储能数据库74.5%装机容量及占比注:
112、9 EPC(Engineering Procurement Construction),是指承包方受业主委托,按照合同约定对工程建设项目的设计、采购、施工等实行全过程或若干阶段的总承包5.1.1.行业挑战5.1.2.分布式全栈智能光储图5-3 阿里云分布式光伏全栈智能解决方案分布式光伏+储能,在增加绿电开发规模的同时,也增加了本地消纳比例。但是,目前在推进过程中仍面临如下挑战:因此亟需一整套完善的数字化的手段,结合线上线下运营创新的模式,通过云计算、物联网、区块链等技术,为分布式光伏、户用光伏提供从金融服务、资源开发、终端人员管理、流量资源导入、系统效率提升、EPC9建设到针对分散的户用光伏电
113、站智能运维和监控、资金交易等全环节的技术支撑。针对分布式光伏和储能开发“小”“散”“乱”“差”的特点,阿里云通过整合阿里巴巴自身快递物流、电商、数字乡村等资源,结合自身云边协同、物联网、人工智能、区块链等技术优势,设计提出一套从“金融服务”、“资源开发”、“EPC建设”、“系统设备”到“运维运营”和“资产交易”的全栈式解决方案。金融服务区块链蚂蚁金服物联网技术保险服务光储电站投资能耗宝分布式工商业资源合作分布式光伏运营管理平台钉钉在线协同分布式电站标准建设制定电站EPC施工和建设智能逆变器支架储能线缆表箱辅材监控运维平台设备智能监测算法用户运营数据标签画像缘电积分运营用户推广裂变企业工厂零碳服
114、务能源资产打包交易能源资产售卖电力交易服务资产交易电力交易资产鉴定电站检测和鉴定光伏组件智慧储能产品集监控系统在线合签约电站完工验收井网政府资源置换和合作县域“零碳乡村”、户用推广等合作碳眼计碳宝阿里菜鸟网络数字乡村服务光储站融资服务资源开发EPC建设系统设备运维运营资产交易我国县域屋顶资源多而散,随着优质屋顶资源的不断开发,后续挖掘的复杂度和难度不断增大。户用分布式光伏小而微、杂而散,市场竞争激烈,各种中小品牌众多,市场目前缺乏领导品牌,大部分安装商不具备技术专业性与验证测试专业性。使用传统管理运维方式成本高、周期长、效率低,质量难把控,检测不充分。户用分布式光伏商业模式涉及环节众多,缺乏统
115、一运营管理的数字平台和手段,效率底下乱象丛生。目前大多采用代理商模式,涉及银行、金租等金融机构,品牌运营商,区域代理商、二、三级代理商、末端售业务人员、施工安装EPC商、终端房屋业主用户等多个环节,前期开发推广以及后期运维、运营,计费、收费、纠纷处理等难度巨大。工商业储能最大的限制是经济性不足,在单独依靠峰谷价差的前提下,只有个别省份能够支撑储能的经济性。且由于储能投资高、回收期长,大部分投资公司投资工商业储能非常慎重,导致储能推广速度缓慢。资源开发手段单一,开发难度越来越大,当前居民资源的触达和开发主要依靠传统家电维修、电工等渠道,获客成本高,行业竞争激烈,市场开发费用不断攀升,运营成本逐年
116、月提升,整体收益不断下降。电网配网上行管道输送能力与新能源装机需求严重不匹配,特别是农村地区的电网配网基础设施容量小,村级别的变压器容器承载能力有效,导致分布式光伏装机推广受限,配网输送能力和电能质量受到挑战。云上新型电力系统2022455.1.3.业务价值阿里云近期分别与国家电投、光大环境等能源投资集团签订战略合作,并与传统分布式系统设备提供商、系统运营上、中小EPC等伙伴开展合作,借助新技术、新思维共同探索互联网+新能源开发的新模式。实践中,分布式全栈智能光储方案大幅降低了光伏投资、开发、部署、运维、运营的难度,提升了光储系统的效率和智能化水平,将光储与“数字乡村”建设相融合,进一步推动了
117、光储在县域、乡村的落地。通过与地方县域政府合作,开展户用光伏的整村汇流,建设村集中充换电站、综合补能站等新模式,可实现户用光伏整村/镇集中汇流,自发自用,余电上网的新模式,打通县域分布式光伏发电和用电环节,实现村/镇新能源发电的自闭环,为地方政府和农户带来实惠的同时,大幅提升分布式光伏投资收益。(1)通过发挥阿里云人工智能、达摩院算法等方面的技术优势,为光伏系统提供I-V曲线诊断、增强智能并网等算法模型,提高光伏系统的故障识别、柔性并网等方面的能力,综合提升光伏系统的系统效率和运维智能化水平,以实现提升电站投资收益的目的。(2)基于IoT-TEE的可信执行环境实现所有光伏系统数据保存到区块链,
118、为分布式光伏电站提供区域链的可信技术,为分散杂乱的分布式光伏电站提供资产溯源、可信数据追溯等服务,让分布式光伏电站获得更好的资产交易、保险服务、融资服务成为可能。(3)通过互联网+新能源的整县开发新模式,结合整县分布式光伏开发,配套提供“数字乡村”的综合解决方案,通过阿里提供的建设美丽乡村站点,线上旅游产业发展大会,线上导游,特色农产品营销推广,政府在线组织管理,乡村大屏建设等项目,打造分布式光伏开发+数字乡村明星项目。(4)依托阿里在互联运营、推广方面的经验和技术,通过整合支付宝、淘宝、淘特、淘菜菜等新一代线上推广资源,整合线下农村家电、小卖部、农机配套服务等线下资源,开展异业联盟,联合促销
119、,装光伏送家电,用绿电送积分等活动,以实现全新的户用分布式光伏推广和运营手段。(5)在符合条件的区域开展居民户用光伏整村汇流,创新和探索“光伏+综合补能站”“光伏+物流换电”“光伏+制冷供电”等业务模式。在储能建设方面,通过打造“虚拟电厂友好型”的在线储能系统是未来工商业储能的发展方向,工商业储能单个规模小,分布分散,数量众多,可以充分利用数字化能力对储能系统的投资、管理、运营提供赋能。在前期评估阶段,重点解决用能的数字化问题,以精准测算出需要装多大的储能。通过在用电企业加装智能电表等传感器,用数据技术进行用电曲线的准确测算,为光伏、虚拟电厂等方案提供基础数据。在运营阶段,重点解决储能资产质量
120、的后续计量,即需要量化电池的衰减比例。现在资金方只能从收益倒推储能设备的状态,但实际上收益受到很多因素的影响,并不能完全准确反映电池等设备的衰减。可以引入深度学习,结合电化学的机理模型,通过数据和AI技术提供实时资产状态监控与收益评估。在与虚拟电厂和电力交易的结合上,重点实现实时的成本计算。电力现货交易一般15分钟一次,需要系统能够实时在线计算出各地的工商业储能的可放电电量与成本,在此过程中需要充分考虑充电电费,电池损耗,放电能力等。云上用电465.2.1.行业挑战虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统,实现分布式发电、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源的聚合和协调优化,以作为一个
121、特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。2022年1月,“十四五”现代能源体系规划首次提出开展各类资源聚合的虚拟电厂示范,力争到2025年,电力需求侧响应能力达到最大用电负荷的3%5%。可以预见,虚拟电厂将成为未来解决能源变革问题的重要手段,将迈入快速增长期。未来,随着分布式全栈智能光储模式的推广,将有越来越多的居民用户、工商业企业获得收益,并将加速分布式光储一体化的发展。面对上述挑战,基于云边协同架构和人工智能算法,阿里云为聚合商、资源方提供虚拟电厂资源聚合、市场交易、优化控制、模式创新等全场景能力。在聚合商侧提供聚合管理平台,在云端北向对接虚拟电厂管理平台参与市场并接受管理,在边
122、缘侧南向对接边缘侧资源进行资源控制调节。国外虚拟电厂依托成熟的电力市场机制,已发展到第三代自主调控型虚拟电厂,其中大量运用数据驱动算法、云计算、边缘计算等先进技术来调控海量负荷侧资源。例如,特斯拉Tesla平台采用微服务架构,不再采用传统电力系统的IEC协议或者工业自动化协议,而是基于大数据开源组件(Kalfka、PostgreSQL、InfluxDB),兼容居民侧和工业侧的服务。在南澳大利亚州政府的支持下,特斯拉和电力零售商Energy Locals开发合作开发了世界上最大的虚拟电厂项目-SA VPP,辅助优化南澳州能源机构,提高电力的稳定性。国内虚拟电厂示范项目大部分仍停留在第一代邀约型虚
123、拟电厂,控制方式仍以人工控制为主,面临如下挑战:(1)国内虚拟电厂平台建设标准参差不齐,缺乏统一的标准和规范。市场中以不同主体自建虚拟电厂为主,标准和接口不统一,没有统一接入到省级/市级/区域级虚拟电厂平台,与大电网的互动控制范围有限。(2)虚拟电厂对分布式新能源的优化调度控制能力有待提升。虚拟电厂主要聚合负荷侧可调资源,例如工业负荷、商业楼宇空调负荷、充电桩和部分储能等,对于容量大、资源多而广的分布式风电、光伏等不可控,且精准预测能力不足。(3)虚拟电厂商业模式尚不成熟。现阶段主要市场品种是有需求响应和辅助服务,而现货交易刚刚起步。由于国内虚拟电厂交易运行规则等方面尚未构建统一标准,商业模式
124、仍不清晰,企业实现盈利仍面临较大挑战。虚拟电厂5.25.2.2.数字化虚拟电厂云上新型电力系统202247图5-4 虚拟电厂数字化方案图5-5 虚拟电厂技术架构图虚拟电厂可采用产品基于云边一体架构,在边缘端和云端,分别部署虚拟电厂边缘一体化平台和虚拟电厂运行管理平台。虚拟电厂边缘一体化平台由边缘服务硬件、物联采集系统、云边协同安全组件及上层的EMS一体化应用系统组成。虚拟电厂运行管理平台由数据资源平台的基础底座(IaaS)、数据库/中间件/大数据/安全采集汇聚等中台组件(PaaS)及其上层的能源集群管理、VPP运行监控、竞标报价策略、系统优化控制等应用子系统(SaaS)组成。基础底座提供计算、
125、存储和网络的基础能力,中台提供统一支持服务,应用系统提供业务服务。虚拟电厂管理平台VPN专网虚拟电厂聚合平台需求响应辅助调峰现货交易VPN专网能源集群管理子系统系统优化控制子系统投标报价策略子系统虚拟电厂运行监控系统数据安全物及联采集汇聚子系统虚拟电厂边缘一体化平台微网EMS一体化系统业务开发容器平台边缘侧物联采集系统虚拟电厂边缘一体化平台微网EMS一体化系统业务开发容器平台边缘侧物联采集系统虚拟电厂边缘一体化平台AIPS智能绿色产销协同引擎业务开发容器平台边缘侧物联采集系统虚拟电厂边缘一体化平台楼宇EMS系统业务开发容器平台边缘侧物联采集系统智能网关储能站、光储一体充电站整车、水泥、污水、电
126、解铝、钢铁空调、照明智慧功率调控模块智能网关智能网关智能网关云上用电48电网侧聚合商侧资源侧分布式风电分布式光伏分布式储能充电桩工业负荷居民负荷.聚合管理平台聚合商A数据检测控制指令虚拟专网交易服务虚拟电厂管理平台(市场信息、报价、出清、管理、评估等功能数据检测数据检测控制指令控制指令虚拟专网虚拟专网虚拟专网虚拟专网虚拟专网1.N边缘节点边缘节点现场网络(有线/无线)聚合商B聚合商C1.N边缘节点边缘节点现场网络(有线/无线)1.N边缘节点边缘节点现场网络(有线/无线)图5-6 阿里云虚拟电厂平台技术优势图5-8 数字化虚拟电厂社会和经济价值阿里云虚拟电厂产品技术的关键优势在于平台技术和核心算
127、法,在平台技术方面,“更灵活、更弹性、更经济、更有效、更安全、更开放”是始终坚持的重要原则,具体如图5-6所示。阿里云虚拟电厂技术为汇聚全维度生态资源提供支撑,有助于虚拟电厂服务商高效快速的在全国各网省开展业务拓展,助力提升电力资源的优化配置能力和效率,在社会和经济方面具有双重价值。5.2.3.业务价值允许参加的交易品种增多可能拥有多个VPP运营图商业化价值愈发重要允许更多资源纳入VPP市场规则变化仍会频繁也许需要更多技术专精的伙伴微服务技术便于局部修改应用编排灵活性强易于开发维护启动快更灵活专属云资源可横向拉通多个虚拟电厂无需重复采购部署组件一端更新多端同步更经济MindOpt求解器国产更安
128、全国际榜单领先支持数学规划、在线、黑盒更安全无惧高频交易海量资源高效求解10亿级变量规模问题交易调度协同解更优云边一体安全可信横向扩展,容器化集中管理、部署运行侧设备侧统一建模协同方案效果优更弹性数模分离独立训练环境降低实时运行环境压力可设置模型迭代触发条件紧跟最新数据条件市场环境更有效数模分离标准、通用、稳定、安全、高效的云底座有前瞻性的架构为客户未来纳入更多伙伴和成熟产品提供基础更有效图5-7 阿里云虚拟电厂技术核心算法核心算法协调控制技术海量资源等值聚合聚合靶向精准决策技术指令自动分配技术安全可信技术高维问题高效求解技术经济效益聚合商平台汇聚各边缘场站资源,参与电力市场和辅助服务虚拟电厂
129、聚合商运营服务虚拟电厂聚合商平台建设服务边缘侧资源智能监控运营服务为其他聚合商提供平台和应用服务,提供边缘资源接入服务为光伏、储能、充电桩等资源提供运行监控、运维、健康管理、分析服务社会效益响应3060双碳目标和新型电力系统建设需要,紧跟能源局、能监办政策步伐,开展虚拟电厂建设与运营业务政策响应技术领先能源安全对标欧美的数字化虚拟电厂,为新能源业务拓展提供数字化引擎减少新能源给电网带来的波动,保证电力系统安全经济运行云上新型电力系统202249云上新型电力系统云上新型电力系统展望50云上新型电力系统展望随着云与新型电力系统的深度融合,云上新型电力系统将成为国家数字基础设施的重要组成部分,以更加
130、灵活高效的能源资源优化配置平台,支撑大规模新能源开发利用,为城市、园区、企业、居民等绿色生产生活提供基础服务,推动能源革命,保障能源安全。云上新型电力系统助力完善国家数字基础设施云上新型电力系统助力加速电力系统传统基础设施向数字基础设施升级,通过云上数字技术与电力业务、管理的深度融合,为更多的城市、园区、企业、社区的供用电基础设施提供智慧支撑,使更多的电力数字化产品和服务被应用到社会服务、政府治理中,成为数字社会建设、助力数字经济发展的重要力量。云上新型电力系统助力能源行业高质量发展云上新型电力系统以数字互联促进能源互联,提升对海量分散资源的可观、可测、可控、可用水平。基于大数据提升电网的实时
131、性能,通过更加精准、智能的动态预测和调度,最大限度提升系统调节能力,推动多种能源资源最优配置、全社会综合能效最大化,打通内外各方壁垒,实现能源流、信息流和价值流的统一,构建能源发展新业态。云上新型电力系统助力全社会绿色生产生活依托云计算和海量电力数据资源,对分布式清洁能源、微网和储能进行更加科学的规划、应用和管理,将更加绿色、更加经济的电能以最优路径送达用户。此外,借助人工智能计算,可为电力用户定制个性化的用电模型,协助工商业企业和家庭用户定制出优选的用电方案,从而降低全社会用能成本。云上新型电力系统202251本研究由中国电力发展促进会、阿里云研究院、阿里云电力行业联合完成,再次对给与研究指
132、导和支持的专家委员以及项目组成员致以感谢!指导委员:刘湘雯 阿里巴巴达摩院秘书长、阿里云副总裁、阿里云研究院负责人吴明宸 阿里云电力行业总经理编写组长:肖 剑 阿里云研究院行业研究中心主任黄 振 阿里云电力行业首席架构师编写组:崔维平、刘会伟、梁昆、曹子健、谢睿、任雄昌、彭程骋、姜洺、周建军、刘威、丁钧、黄宇斌、王赓劼、马绍磊、朱永春、朱辰宁在本白皮书撰写期间,亦得到以下单位对研究调研和编写提供的大力贡献和支持,特此感谢!致谢:国网德州供电公司国网杭州供电公司龙源电力集团股份有限公司南方电网有限公司中国大唐集团公司浙能锦江环境控股有限公司(按首字母排列)研究团队中国电力发展促进会(简称电促会)
133、由原能源部综合计划司、国家计委投资司、国家能源投资公司计划部、华能集团公司计划部于1992年12月联合发起组建。1993年5月21日民政部准予注册登记。1994年4月6日召开第一届会员代表大会,宣布电促会成立。2017年10月26日,电促会第四届理事会成立,并将促进“大数据、云计算、物联网、人工智能”等新技术在电力行业的应用写入章程,与电力规划一起作为协会的核心服务内容。现设有可再生能源发电分会、核能分会、电力数字化产业委员会、知识产权分会、人工智能与电力大数据分会、网络安全专业委员会、网络教育培训与人才开发专业委员会、能源物联网分会、智能电器专业委员会、低碳用能与智能电力专业委员会、碳达峰碳中和专业委员会、集成电路专业委员会、区块链专业委员会,独资运营北京中电创智科技有限公司,主编中国电力年鉴,主办中国电力网。关于我们中国电力发展促进会阿里云研究院是企业型研究智库,以“立足科技、洞察行业、研判趋势、传播心智”为愿景,探讨战略性、全局性、前瞻性ICT热点问题。研究方向以新一代云计算体系为核心,涵盖云计算、网络通信、人工智能、大数据、物联网、安全技术等数字经济新领域,总结和分析产业最佳商业实践,形成普遍适用的数字化转型方法论。关注前沿科技动态、数字经济发展、数字创新变化、数字治理趋势,输出理论和实证研究报告、案例和指数分析等多类型研究产品。阿里云研究院