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如何挖掘开发区的电力数据“宝藏”

来源:新能源网
时间:2020-02-19 14:13:27
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如何挖掘开发区的电力数据“宝藏”  01调研背景概述  电力大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标,利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面的核心关键技术,实现面向

  01调研背景概述

  电力大数据是以业务趋势预测、数据价值挖掘为目标,利用数据集成管理、数据存储、数据计算、分析挖掘等方面的核心关键技术,实现面向典型业务场景的模式创新及应用提升[1]。电力数据与经济社会发展具有较大联动关系,当前学术界正在积极挖掘电力统计数据价值,从而更好地为企业与电力市场发展,乃至经济社会转型服务[2]。电力数据既能反映电力企业发展的脉络,也在很大程度上体现了经济社会发展和能源结构需求的变化,发挥着经济社会发展“晴雨表”的作用。

  高新技术开发区是所有产业区的前沿,发挥领导带动作用。用好电力数据能够实现节能减排、提高综合效益,帮助企业向着更低耗、更正确的方向发展。利用电力数据反映宏观经济,并预测未来经济增长趋势,服务政府制定宏观经济政策[3],并且从电力视角反映区域、产业、行业等不同层面的发展情况[4],实现跨省市、跨行业数据关联分析,提升区域产业、行业发展态势的洞悉能力,为行业发展提供支持,为投资机构提供参考。

  本团队通过调研综合能源服务公司及开发区企业电力及能源使用现状,参考综合能源服务公司对企业用电用能数据利用的实例,分析开发区用电用能数据的潜在利用空间,并通过调查供电公司了解当下电力行业现状与电力市场相关政策,以期为社会企业整体节能、企业能源结构调整提供参考依据。

  02调研成果

  2.1 开发区电力数据应用分析

  用电用能特征

  (1)用能形式较为单一,主要涉及电能,电能化程度高。

  (2)能源数据监测手段不足。开发区入驻的企业多达260家,各个企业的电力数据都是自行统计,相互联系较少,因此,开发区对用户的整体能源利用情况了解有限。

  (3)用电质量良好,稳定性高。调研统计发现,该区90%以上的企业用电状况良好,在不包括省级电网因检修等特殊情况统一断电的前提下,发生用电事故的频率为3%左右。

  (4)开发区总体耗电量较低,且存在节能的空间。该开发区每月用电量在171.73万kWh左右,作为当地的区域特色产业基地,开发区内无高耗能企业,限制高污染、高耗能、高耗水的“三高”企业入驻。该开发区总体耗电量较低。但在节能方面,部分企业生产、生活上用能不统一、不协调,工艺和设备较为落后,具备进一步降低能耗的空间。

  (5)用能分散。该开发区批准规划面积19.28平方公里,建成区面积6平方公里。建成区依托唐山市区和开平城区市政管网建成了完善的基础设施体系,道路、供水、供电、排水、燃气、通讯、光纤、公交皆已连通,场地平整,实现了“八通一平”。在规划方面,该开发区的同类型企业聚集程度较低,没有科学统筹的区域化管理,因此在用能上呈现出“分散式”的特点。

  (6)峰谷电的利用程度较高。

  2.2开发区在电力数据应用上存在的主要困境

  2.2.1中小型企业个体能力有限,对接综合能源服务的能力不足

  开发区内大部分企业属于中小型企业,没有企业内部的节能子公司或者专门的节能部门,且作为个体的企业能力有限,在对接节能项目上困难较大。通过调研分析可知,企业个体普遍存在解决不了用电用能、节电节能、结构调整等方面的问题[5]。在开发区内,95%以上的企业都面临同样困境,亟需契合痛点的综合能源服务来解决问题。

  2.2.2开发区企业经营整体处于微利状态

  该开发区内,小微型企业占据相当大的比重,他们的利润率较低,资金以及先进管理手段等各方面均存在一定局限,导致开发区整体经营处于微利状态。

  2.2.3精益管理缺失,总体呈现粗放特征

  开发区对企业的“精益管理”存在提升空间。从开发区内企业的用电数据上可以对企业的经济状况进行具体详细的分析,进而可以为不同的企业提供更详实的参考数据,有助于它们更好地发展。开发区相关管理部门可主导“精益管理模式”,成立专门的能耗监测、管理机构,每天不定时通过负荷监控、营销系统、计量自动化系统等方法进行电力数据分析,重点关注能耗严重超出行业平均水平以及出现特殊情况的企业,分析产生此种情况的潜在原因,对症下药。

  2.2.4消费侧电力数据监测缺失,数据共享阻碍重重

  通过调研,我们了解到众多中小型企业尚未配备数据采集装置,无法实时看到每台设备的耗能情况。一方面是考虑到数据监管能够带来的预期收益较低,而投资回收期又较长,另一方面是考虑到企业生产中电力数据存在隐私安全问题。这两方面都需要企业和服务方进行沟通协商,针对用户耗能数据安全防护建立完善的保护机制和责任协议,努力实现电力数据在消费侧价值挖掘。

  2.3电力数据的应用场景

  2.3.1工业企业应用场景

  (1)企业设备更新辅助决策。

  由故障报修、产品合格率、电力损耗等各种参数数据组成的综合指标可用于分析设备的故障和老化情况,最终决定设备的更新换代。

  (2)设备安全监控。

  利用电力数据,企业可以精确测算能效成本,合理利用峰谷时段,优化生产计划,实现便捷用电设备维护,减少故障停产和经济损失。用户可通过监控中心,清晰直观地监控设备负荷曲线、能耗分析、电气接线图等数据信息。利用电能管家平台实现设备状态监控、现场安全监控、设备故障抢修、设备能效分析、设备节能改造等服务。

  (3)企业生产车间能耗管控。

  在工业企业中,为每条生产线安装数据监测采集装置,建立生产作业耗电耗能数据的管控中心,对机器设备和生产工序进行用电耗能监测,筛选价值数据,出具能耗分析报告,在涉及生产加工过程中的电动机、变频器等各种设备时,能耗管控平台可针对关键的生产设备进行重点监测,对生产过程中的设备运行参数如有功功率、无功功率、谐波等进行异常分析和故障预判,降低由于设备故障造成经济损失,同时高度重视企业生产中的高耗能高用电环节,及时发现异常能耗点和改进空间,提出防控方案。

  2.3.2政府部门应用场景

  (1)能源领域和宏观经济的“晴雨表”。

  运用电力数据构造电力景气指数体系,可以量化政策、市场环境等决策因素,实现“从电力看经济”和“从经济看电力”,增强宏观经济分析预测能力,及时反映经济发展状况,有效监测经济运行成效,解决电力需求中长期预测的难题。通过用能分析在线监控项目建设进展情况,为政府发展规划、招商引资、开发区选址等提供更加直观、更加科学、更加精准的综合用能分析评价方案[6]。

  (2)加强企业监管。

  通过电力地图中所展示的各个企业用能情况,政府可以掌握企业全年及每个季度月份用电量情况及趋势变化,同时整合公司性质、公司拥有人数等数据,分析企业特征,对高耗能企业进行全程管控,对高科技企业用能情况进行全方位跟踪,加大支持力度。对高排放、高污染企业环保设备的耗能情况进行监测,了解环保设备运行状况,用较低成本监测企业污染处理。

  2.3.3电力企业应用场景

  (1)调配电力资源。

  通过收集分析电力大数据,可以构建电力企业量化决策模型,更加精准地掌握每个地区用电负荷的分布和变化规律,提高各地区用电负荷的监控,为变电站、变压器、开关等电力设备投建提供依据,优化电力网络架构,合理调配电力资源。构建一系列功率预测模型,对新能源的发电功率进行实时预测[7]。在发电、变电、用电、输电和配电等环节中应用大数据技术以后,能够深入挖掘、分析各个单位、专业和业务数据,同时获得可视化数据,辅助电力企业的运营管理。

  (2)保障电网安全稳定运行。

  各级调度指挥系统实时对电力大数据中的异常数据进行分析,对比历史数据发现电力设施的故障,通过收集各类监控设备的信息,快速对故障进行定位,并主动采取措施,如开关保护动作等。利用庞大的数据开展智能分析,建立设备检修、运行环境和其他因素对电力设备状态影响的模型,评估电力设备运行的风险水平,利用并行计算等技术实现检修策略优化,指导状态检修的科学开展,为电网安全运行提供坚强的保障[8]。

  (3)电力数据增值服务。

  利用电力数据为用户提供能源评估、用能咨询、碳交易、能源数据挖掘、能源托管服务等增值服务。其中,能源托管业务利用物联网、大数据、云计算等技术手段,为企业用户提供变配电站及输电线路远程值守、运行维护、故障抢修、用电分析与技术改造、用电咨询与人员培训等企业用电管理服务[9]。利用监控平台对用户设备情况进行24小时在线监测,实现实时故障报警,减少事故发生概率,保障用户电力系统安全运行及用户用电安全;通过科学的管理系统实现电能数据可视化、精细化管理,有效改善用户用电管理机制,提升用户的用电管理科学化水平,解放电工生产力的同时减少了用户的人力投入,降低用户设备运行成本,为用户安全用电、合理用电、有效用电提供充实保障,实现企业降本增效。

  03相关建议

  3.1政府部门

  3.1.1 激励技术创新,提供技术资金支持和补贴

  在数据可视化技术和云计算智能技术上,政府应该加大技术资金支持,为大中小型企业开展节能服务和实施节能方案所需的技术以及设备投入提供相应补贴[10]。同时,在政策上应该鼓励和倡导以工业企业为代表的各规模企业积极参与节能服务,对企业内部生产环节进行用电数据检测,针对高耗能部分进行节能方案设计。

  3.1.2 建立成熟的市场机制

  探索建立包括竞争性电量市场、辅助服务市场、容量市场等多元化市场架构,打破省间交易壁垒,为新能源和常规电源提供充足的市场选择空间。推动多区域新能源接纳能力评估模型的研究及应用。

  3.1.3 联合电力公司加强电力数据治理,制定用户隐私保护制度

  根据实地调研我们发现,各企业的用电数据环节复杂且数据流较大,政府可以针对用电数据管理制定有关制度,对电力公司提出明确要求,各省电力公司应该搭建数据治理平台,提供数据治理工具集,实现线上数据资源全寿命周期管理,系统性开展数据质量管理、数据流转监测、数据认责等工作。同时,政府也应该加大电力用户的数据隐私保护管理,保证数据的安全性。

  3.1.4 完善公共服务体系,加大电力公共服务监督

  “基于电力大数据的能源公共服务建设与应用工程”是目前正在推行的面向社会提供电力大数据公共服务的庞大项目[11]。政府应该完善电力数据公共服务体系,加大对该方面的资金投入,积极推进相关项目的建立和落地。

  3.2工业企业

  3.2.1增强技术创新,优化生产流程

  技术性强的企业,应增强在技术、科技方面的投入,梳理、改善各流程工艺的能耗,并依托综合能源规划方案更新设备,为实现综合能源管理建立基础。

  3.2.2 增强综合能源利用意识

  企业应加大对综合能源的学习探索,有条件的可设立专门的综合能源运维办公室,主动与综合能源服务公司、开发区管委会对接,并制定完善的综合能源发展方案,以达到节能减排、改质提效的目的。

  3.2.3 逐步建立综合能源控制运行体系

  根据企业具体情况,大型企业适合采用自有资源开发模式,中小型企业适合与综合能源服务公司对接以及与开发区协同建设,对企业进行详细调研规划,针对各耗能环节进行统计,安装传感器及监控设备,采用适合的新能源,建立统一的能源管理监测平台。

  3.3 高新技术开发区

  3.3.1 为企业和综合能源服务公司搭建平台

  开发区可以为开发区内企业和综合能源服务公司供需双方提供对接平台。总体来看,企业虽有降低能耗成本的意愿,但因为能耗成本占生产总成本比例低,主动寻求节能改造等服务的成本相对较高,两相权衡之下,企业一般选择放弃进行系统节能规划。除此之外,企业个体存在某些解决不了的用电用能和能源结构调整方面的问题。开发区可以与综合能源服务公司对接,为企业搭建平台,引入一些适用于本区的综合能源服务方案,实现企业与企业之间共建、共享能源。

  3.3.2 注重能源统筹管理

  开发区应加强与各个企业的联系,监测开发区内具体能源流向,对开发区整体用电用能进行统筹规划、优化管理。开发区可以搭建统一的用电数据和能耗数据监控管理平台,监测各个企业、建筑的用电用能状况,从宏观上把握开发区内用电用能情况,从而统筹规划节能方案。

  3.4 综合能源服务公司

  3.4.1开拓综合能源服务场景,为不同行业制定个性化节能方案

  开发区内企业种类较多,用能差异性大,综合能源服务公司可以针对不同行业类型的企业制定差异化的能源服务方案[12]。比如,针对一些工序流程分散、有多条生产线的机械零部件加工、组装等行业,综合能源服务公司可以为每条生产线和每个工序配备节能监测设备,把握各个部分用电耗能情况,合理安排每道工序的用电时段,尤其针对高耗能环节进行节能设计。

  对于高新技术开发区,综合能源服务公司可以将提高能源综合利用效率作为目标,把开发打造成为绿色、高效、智能的智慧开发区。通过建立能源数据管控平台,对开发区内能源需求侧进行监测,考虑开发区内能源使用要求和资源条件,综合应用各类能源数据,在成本可接受范围之内提出能源结构调整方案,最大限度地降低开发区内能源消耗。

  3.4.2 加大市场宣传

  综合能源服务行业应该加大宣传力度,让更多企业、更多用户了解综合能源服务,将越来越多的节能方案向市场推荐,向社会普及电力能耗数据管控等服务信息,推动数据应用从理论层面走向大规模实际项目的实施,促使节能行业突破萌芽期、进入成长期。

  3.4.3 完善综合能源服务流程,拓宽能源服务面向的企业范围

  综合能源服务市场前景广阔,与节能减排的社会主题吻合[13]。但由于能源设备成本较高,回收期长,短期经济效益不明显,工业开发区内中小型企业大都没有开展综合能源服务的经历。中小型企业受制于自身规模无法顺利开展综合能源服务,针对此,我们建议综合能源服务行业可以将合作对象换为工业开发区整体。

  参考文献

  [1]范金锋.电力数据价值大用处多——深挖电力大数据价值高效助力公共服务[J/OL].国家电网报. http://www.chinasmartgrid.com.cn/news/20190212/631918.shtml, 2019-2-12.

  [2]赵冉.向社会提供电力大数据公共服务——“互联网+”智慧能源示范项目调查[J/OL].中国电力新闻网. http://www.cpnn.com.cn/zdyw/201906/t20190627_1139461.html, 2019-6-27

  [3]莫建雷, 段宏波, 范英, et al. 《巴黎协定》中我国能源和气候政策目标:综合评估与政策选择[J]. 经济研究, 2018, 53(09):170-183.

  [4]许永洪, 洪昕, 陈建伟. 与能源消耗等指标发生偏离的GDP是否可信[J]. 统计研究, 2017(05):19-29.

   [5]张三峰, 魏下海. 信息与通信技术是否降低了企业能源消耗——来自中国制造业企业调查数据的证据[J]. 中国工业经济, 2019, 371(02):157-175.

  [6]于冠一, 陈卫东. 政府主导下的微电网利益相关者识别及合作开发模式研究[J]. 中国行政管理, 2017(07):140-144.

  [7]Ramon Granell, Colin J. Axon, Maria Kolokotroni,David C.H. Wallom, A data-driven approach for electricity load profile prediction of new supermarkets,Energy Procedia,Volume 161, 2019, Pages 242-250.

  [8]Yu Hao, Tianli Zhang, Leijie Jing, Linqi Xiao, Would the decoupling of electricity occur along with economic growth? Empirical evidence from the panel data analysis for 100 Chinese cities, Energy, Volume 180, 2019, Pages 615-625.

  [9]Sven Neelsen, Jörg Peters, Electricity usage in micro-enterprises — Evidence from Lake Victoria, Uganda,Energy for Sustainable Development, Volume 15, Issue 1, 2011, Pages 21-31.

  [10]Sebastian Rahbauer, Luisa Menapace, Klaus Menrad, Hannes Lang, Determinants for the adoption of green electricity by German SMEs – An empirical examination, Energy Policy, Volume 123, 2018, Pages 533-543.

  [11]Nordica A. MacCarty, Kenneth Mark Bryden, An integrated systems model for energy services in rural developing communities, Energy, Volume 113, 2016, Pages 536-557.

  [12]Janez Dolšak, Nevenka Hrovatin, Jelena Zorić, Can loyalty programs be effective in promoting integrated energy services? Evidence from Slovenian electricity consumers, Energy Research & Social Science, Volume 48, 2019, Pages 246-256.

  [13]Kazutoshi Ikeda, Kiichiro Tsuji, Hideharu Sugihara, Jun Komoto, - Reduction Potential of CO2 Reduction by Integrated Energy Service System in Urban Area Considering the Generation Mix of Electric Utility,Editor(s): J. Gale, Y. Kaya,Greenhouse Gas Control Technologies - 6th International Conference, Pergamon, 2003, Pages 937-942.

  本报告节选自第七届“能源青年行”暑期调研报告《探究电力数据在高新技术开发区的应用》。“能源青年行”暑期调研计划是《南方能源观察》杂志社与昆山杜克大学合作举办的青年公益项目,旨在鼓励青年学生研究能源话题,探索可持续的能源发展路径,同时传播南方电网公司关注并支持青年成长的公益理念。(华北电力大学(保定)调研队员:宋志鹏 周登利 张志涛 江韩雪 朱金铭 曾剑峰 张继祖 指导老师:张梅梅 韩凤舞)