（三）故障監(jiān)測

 

2017年11月，印度北部的一座燃煤電廠發(fā)生爆炸，原因是煤氣管道堵塞導(dǎo)致鍋爐爆炸。導(dǎo)致事故的原因是沒有對設(shè)備進行經(jīng)常性的檢查，而且世界上許多地方都沒有嚴格的監(jiān)管規(guī)定，因此設(shè)備故障是很常見的。使用人工智能和傳感器去監(jiān)測每一個設(shè)備的運營情況，結(jié)合以往機器出現(xiàn)的故障數(shù)據(jù)，可以更好地分析和決定應(yīng)該在何時更換零部件，從而節(jié)約成本。目前，許多創(chuàng)業(yè)公司正在試圖將這項服務(wù)提供給能源行業(yè)。

 

案例1：美國通用電氣GE智能檢測業(yè)務(wù)

 

美國通用電氣公司GE成立了人工智能公司，致力于利用數(shù)據(jù)分析、機器人和人工智能技術(shù)為油氣、運輸和能源行業(yè)等提供先進的檢測服務(wù)。目前，GE公司已經(jīng)開始了對用于煉油廠、工廠、鐵路以及其他工業(yè)設(shè)施檢測的自主無人機和機器人“爬蟲”的檢測工作。在測試中，無人機和機器人能夠在偏遠或危險設(shè)施周圍和內(nèi)部移動，同時拍攝腐蝕環(huán)境或獲取溫度、振動等讀數(shù)，這些數(shù)據(jù)將通過計算機算法和人工智能進行分析。GE表示計劃降低公司每年在檢查方面的費用，公司每年花費在全球各地的檢查費用高達400億美元。

 

案例2：Tachyus預(yù)測故障 優(yōu)化運營計劃

 

硅谷數(shù)據(jù)供應(yīng)商Tachyus開發(fā)了一個平臺，收集來自傳感器的數(shù)據(jù)，并將其與地震活動、鉆井日志、地核、完井設(shè)計、生產(chǎn)數(shù)據(jù)和維護記錄中的數(shù)據(jù)進行整合。結(jié)合物理模型和機器學(xué)習(xí)，該平臺可以預(yù)測機械設(shè)施故障并確定最佳運營計劃，在促進生產(chǎn)的同時大幅降低成本消耗。

 

案例3：SparkCognition預(yù)測關(guān)鍵設(shè)施何時故障

 

2017年12月，美國能源部授予SparkCognition公司一個獎項，以鼓勵其利用人工智能提高燃煤電廠的發(fā)電量。該公司將解析學(xué)、傳感器和操作中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相結(jié)合，來預(yù)測關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施何時會崩潰。

 

案例4：AES公司利用人工智能加強生產(chǎn)與經(jīng)營安全

 

2017年9月，美國能源巨頭AES電力公司宣布了進軍人工智能的計劃，將其作為提高公司的警覺性、效率和保護公司財產(chǎn)的手段，主要針對的是他們的太陽能電站和電網(wǎng)系統(tǒng)。

 

（四）預(yù)測和管理

 

人工智能在能源領(lǐng)域可以進行能源流的預(yù)測和管理，通過建立預(yù)測模型，收集大量有關(guān)天氣、環(huán)境、大氣條件以及新能源電站和電網(wǎng)運行情況的數(shù)據(jù)，解決能源流的預(yù)測和管理問題，確保供需始終處于均衡狀態(tài)，以便實時匹配空間和時間的需求變化。比如太陽能和風(fēng)能等可再生能源對天氣狀況有非常高的依賴度，因此，有效的天氣預(yù)報是可再生能源生產(chǎn)中不可或缺的重要部分。

 

案例1：BP“里程”人工智能系統(tǒng)

 

在紐約和芝加哥的加油站，BP開始配置使用名為“里程”的人工智能系統(tǒng)的加油泵，來提升消費者的互動體驗。在加油的同時，“里程”會問候消費者，提供小娛樂，提供折扣優(yōu)惠，并將消費者連接到社交平臺。除了了解消費者的消費模式外，這種互動智能技術(shù)還可以改變消費者對傳統(tǒng)加油站的觀念，吸引他們進行二次消費。而在電力市場，消費者會在電網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)流。目前有些供應(yīng)商已經(jīng)開始安裝智能電表，實時收集數(shù)據(jù)流，這不僅有助于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)負載，還可以預(yù)測消費習(xí)慣。

 

案例2：IBM“深雷”產(chǎn)品

 

IBM計劃推出一款名為“深雷”的新產(chǎn)品，以提供0.2～1.2英里范圍內(nèi)的精確天氣預(yù)報，該技術(shù)整合了數(shù)十種預(yù)測模型，收集了大量有關(guān)天氣、環(huán)境、大氣條件以及太陽能電站和電網(wǎng)運行情況的數(shù)據(jù)源。IBM還在可再生能源預(yù)測領(lǐng)域進行了廣泛的合作研究，有超過200個項目使用其太陽能和風(fēng)能預(yù)測技術(shù)，并與美國能源部合作，利用人工智能來優(yōu)化清潔能源應(yīng)用。IBM聲稱其人工智能天氣模型比坊間的太陽能和風(fēng)能預(yù)測模型還要精確。

 

案例3：Stem雅典娜項目

 

位于加利福尼亞州的Stem公司開發(fā)了代號為雅典娜（Athena）的項目。項目利用人工智能繪制出能源的使用情況，并允許客戶跟蹤能源價格的波動，從而更有效地使用被儲存的能源。Stem已經(jīng)從包括美國能源部、GE Ventures和新加坡主權(quán)財富基金淡馬錫控股在內(nèi)的多家投資者那里融到了超過3700萬美元的資金。Stem開發(fā)的AI平臺Athena可以為企業(yè)提供實時的自動化能源優(yōu)化管理服務(wù)。該系統(tǒng)每秒鐘都會獲取太陽能發(fā)電廠和電網(wǎng)負載數(shù)據(jù)，并根據(jù)電費、天氣預(yù)報等各種外部數(shù)據(jù)，分析未來電價的變化走向，進行電力的發(fā)送或存儲，使企業(yè)儲能價值最大化。據(jù)公司稱，盡管該系統(tǒng)投入會增加企業(yè)20%的成本，但其智能儲能解決方案可以節(jié)省企業(yè)高達30%的能源成本。

 

案例4：Nnergix能源預(yù)測平臺

 

西班牙初創(chuàng)公司Nnergix成立于2013年，利用天氣數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行能源預(yù)測。公司開發(fā)的Sentinel Weather平臺可以訪問全球的天氣歷史數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測天氣變化對可再生能源產(chǎn)能的影響，可以預(yù)測每小時的發(fā)電量，從而提升電廠發(fā)電效率，并降低運營成本。目前，公司客戶已覆蓋20多個國家，已累計融資72萬歐元。

 

案例5：Alphabet's Nest智能恒溫器

 

美國Alphabet智能家居子公司Nest開發(fā)的一款智能恒溫器能夠通過自動適應(yīng)用戶行為，達到減少能源耗費的目的。智能恒溫器在被安裝到用戶家里之后就開始學(xué)習(xí)居住者的生活習(xí)慣，并相應(yīng)地調(diào)整溫度。Nest表示，該公司的技術(shù)已經(jīng)為用戶節(jié)省了10%～12%的取暖費。

 

案例6：Google Sunroof（谷歌天窗）

 

谷歌發(fā)布了一個名為Sunroof的工具，來計算太陽能對美國家庭的影響。該項目采用了若干因素來計算使用太陽能能夠節(jié)省下來的資金，這些因素包括天氣數(shù)據(jù)、電費、3D建模和陰影計算。

 

（五）生產(chǎn)運營和能耗管理

 

云計算、數(shù)字平臺、機器人和算法分析的人工智能技術(shù)在能源行業(yè)中的應(yīng)用大大改善了能源行業(yè)的建設(shè)、運行、管理等水平，包括提升企業(yè)的用能管理效率，促進電廠實現(xiàn)生產(chǎn)運營管理的智能化等。

 

案例1：谷歌DeepMind優(yōu)化改進能源管理

 

2017年10月，Google公布消息稱，資料中心耗電指標PUE值達到1.11的高效率。Google利用機器學(xué)習(xí)來管理數(shù)據(jù)中心，讓冷卻設(shè)備耗電減少了40%。公司自2016年起便開始結(jié)合AI技術(shù)，開發(fā)自家資料中心專用的推薦系統(tǒng)，改善Google資料中心的能源效率。公司AI技術(shù)的運作原理是：每隔5分鐘，該系統(tǒng)通過當?shù)刭Y料中心內(nèi)部布建的感測器撈取運作資料，并且匯入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，預(yù)測未來維運工作對能源消耗帶來的影響。評估多種可能組合后，系統(tǒng)會揀選出最佳解決方案。該方案既符合安全限制，同時又能滿足最小耗能的條件。接著本地資料中心冷卻系統(tǒng)便自動套用AI設(shè)計出的新規(guī)則，調(diào)整冷卻系統(tǒng)的運作。

 

案例2：Raycatch利用AI優(yōu)化電廠運營

 

以色列初創(chuàng)公司Raycatch成立于2015年，用人工智能技術(shù)進行太陽能發(fā)電廠的管理與運營。公司推出了基于AI的診斷和優(yōu)化解決方案，可獲取并分析太陽能發(fā)電廠所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并對日常管理進行優(yōu)化和指導(dǎo)。公司目前在全球范圍內(nèi)管理著約1吉瓦的光伏項目，覆蓋35000個逆變器和400萬塊控制面板，客戶包括Enlight、ARAVA POWER、EDF、通用電氣等大型公司。2018年11月，公司獲得BayWa re Energy Ventures和DSM Venturing領(lǐng)投的430萬美元B輪融資，目前已累計融資730萬美元。

 

（六）優(yōu)化能源項目開發(fā)

 

在可再生能源系統(tǒng)的設(shè)計、能源設(shè)備和項目開發(fā)的過程中，人工智能正在發(fā)揮越來越重要的作用。

 

案例1：Energsoft利用AI進行儲能設(shè)備研發(fā)

 

美國西雅圖初創(chuàng)公司Energsoft成立于2018年，公司推出的基于AI驅(qū)動的SaaS平臺為制造和使用儲能設(shè)備的公司提供先進的可視化和分析工具。公司的使命是創(chuàng)新并幫助發(fā)現(xiàn)能夠以低成本生產(chǎn)和儲存可再生能源和清潔能源的新材料。該AI平臺可追蹤并分析數(shù)千個電池、超級電容器和儲能系統(tǒng)，覆蓋從早期研發(fā)到現(xiàn)場管理等全流程，可幫助用戶找出工業(yè)設(shè)計的問題，例如材料選擇或制造過程，可以降低開發(fā)成本，并縮短產(chǎn)品上市的周期。目前公司已籌集17萬美元的融資。

 

案例2：HST Solar利用AI優(yōu)化能源項目設(shè)計

 

美國初創(chuàng)公司HST Solar專注于太陽能電廠的設(shè)計、開發(fā)和工程服務(wù)。通過該公司的平臺，用戶輸入基本信息，例如站點位置和有關(guān)要安裝的設(shè)備詳細信息等，隨后公司的AI算法將對這些數(shù)據(jù)進行分析，給出太陽能電廠每個部分的建設(shè)方案，并可細化到每個太陽能電池板的特定方向和傾斜角度，以實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)化的最大化，同時最大限度地減少強風(fēng)等其他因素的影響。據(jù)公司稱，與人類工程師設(shè)計的系統(tǒng)相比，AI設(shè)計的太陽能發(fā)電場可以將可再生能源的生產(chǎn)成本降低10%～20%。

 

三、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用

 

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是21世紀的重大創(chuàng)新，是實體消費產(chǎn)品連接到網(wǎng)絡(luò)，并開始通過傳感器和致動器的裝置相互溝通。物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)對能源行業(yè)產(chǎn)生了影響，其影響力還將繼續(xù)增長。通過對智能電網(wǎng)的投資和對物聯(lián)網(wǎng)的充分利用，我們將能夠充分利用太陽能和風(fēng)能等可再生能源技術(shù)，創(chuàng)造更加美好的未來。當前物聯(lián)網(wǎng)在能源行業(yè)的應(yīng)用主要集中在智能電網(wǎng)、智能家居、智慧建筑、智慧能源環(huán)保等方面。

 

（一）提高能效

 

能源效率在很大程度上取決于能源使用高峰時間。對于工業(yè)企業(yè)來說，效率尤為重要，因為更低的成本生產(chǎn)更多的產(chǎn)品，意味著更高的利潤。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠使個人和企業(yè)的能源使用量大幅降低，通過傳感器可以監(jiān)控照明、溫度、能源使用情況等數(shù)據(jù)，并通過智能算法處理數(shù)據(jù)從而實現(xiàn)實時管理。

 

案例1：E.ON建物聯(lián)網(wǎng)平臺

 

日前，德國意昂集團E.ON與美國Sight Machine公司建立了合作伙伴關(guān)系，創(chuàng)建物聯(lián)網(wǎng)平臺以提高生產(chǎn)效率，例如，通過軟件預(yù)測電力需求或控制家用電器。Sight Machine開發(fā)的系統(tǒng)使用人工智能、機器學(xué)習(xí)和高級分析來幫助解決質(zhì)量和生產(chǎn)力方面的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。雙方表示，這意味著來自工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的客戶可以智能化地提高單臺機器和整個工廠的效率，從而節(jié)省能源成本。意昂集團將在自有的Optimum平臺上推廣該技術(shù)，通過將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息，客戶可以更直觀地查看能源流并識別潛在的改進方案。

 

案例2：施耐德電氣EcoStruxure能效管理

 

2016年，施耐德電氣推出了面向樓宇、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)和電網(wǎng)四大終端市場的EcoStruxure能效管理架構(gòu)和平臺。基于該平臺，工業(yè)企業(yè)可以提前維護設(shè)備，減少計劃外停機，酒店、醫(yī)院和機場等樓宇管理者可以查詢所有場所的運行情況以提高能源使用效率。施耐德最新發(fā)布EcoStruxure for Building 2018，通過開放式端到端IP架構(gòu)，可實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的快速連接，且更易于收集數(shù)據(jù)，并加快調(diào)試和變更速度；利用樓宇管理系統(tǒng)可無縫連接建筑內(nèi)部與第三方系統(tǒng)和設(shè)備，集中控制并強化協(xié)作。此外，EcoStruxure for Building 2018基于云架構(gòu)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的集團級能源管理平臺，為用戶提供能源信息的存儲和展示、指標智能預(yù)測、能效診斷和專家顧問服務(wù)，助力企業(yè)挖掘節(jié)能潛力并達成能效目標。

 

（二）智能家居和智能能源管理系統(tǒng)

 

隨著人們生活水平不斷提高和科技發(fā)展，家庭智能化已經(jīng)成為一種全新的發(fā)展趨勢。在智能家居中融入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可促使家居也具有智慧功能，這些高科技家庭自動化系統(tǒng)自備感應(yīng)功能實現(xiàn)人對家居的實時控制，在數(shù)字化屏幕上清晰顯示節(jié)能方案、賬單等信息。在德國，越來越多的家庭開始安裝智能家居系統(tǒng)。2015年安裝智能家居系統(tǒng)的家庭還不到100萬，預(yù)計到2020年將有550萬家庭安裝。智能照明系統(tǒng)目前最為普遍，諸如BSH、LG、GE等制造商都將自己的產(chǎn)品接入到互聯(lián)網(wǎng)平臺上。

 

案例1：德國意昂E.ON家庭能源管理系統(tǒng)

 

德國意昂集團E.ON和美國巨頭微軟合作，為家用電子設(shè)備生產(chǎn)數(shù)字儀表板，這些家用電子設(shè)備包括從加熱系統(tǒng)到太陽能電池板、電池存儲系統(tǒng)再到電動汽車的各種產(chǎn)品。家庭能源管理系統(tǒng)將在今年推向市場，到時會成為大型德國公用事業(yè)公司提供的一系列產(chǎn)品中的亮點。歐洲市場每年對家庭管理系統(tǒng)的需求是4萬個，未來3年內(nèi)可能會增長到至少20萬個。另外，意昂集團已經(jīng)與能源管理公司Tado和智能家居公司Nuki等合作，為客戶提供恒溫器和電子門鎖等智能產(chǎn)品。

 

案例2：德國初創(chuàng)公司Sonnen家庭電池能量墻

 

目前，德國初創(chuàng)公司Sonnen已成為家庭電池能量墻（Powerwall Home Battery）領(lǐng)域的領(lǐng)跑者，其產(chǎn)品規(guī)模占據(jù)了全球家庭光伏儲能市場將近四分之一的份額。Sonnen首先以解決家庭屋頂光伏應(yīng)用對儲能的需求為切入點。由于光伏發(fā)電的高峰是白天，而家庭的用電高峰卻在晚上，因此發(fā)電和用電高峰之間存在錯位，即使將白天的電力出售給電網(wǎng)，晚上再由電網(wǎng)供電，也仍然要支付由電網(wǎng)成本導(dǎo)致的出售價格低于買入價格的價差。而通過家庭儲能則可以將白天的光伏電力存儲起來留待晚上使用，這樣就能顯著降低家庭的電費支出。此外，Sonnen在家庭儲能系統(tǒng)基礎(chǔ)上進一步集成了家庭智能能源管理系統(tǒng)，最多可與三個家庭用電系統(tǒng)（如洗衣機、烘干機等）相連接，當存在富余光伏電量時，該家庭智能能源管理系統(tǒng)啟動并運轉(zhuǎn)，在一定程度上降低了對儲能電池容量的需求。

 

（三）智能電表

 

智能電表是物聯(lián)網(wǎng)流行的應(yīng)用之一，可以實現(xiàn)遠程抄表、監(jiān)測，提升利用效率，減少能源損耗等。智能電表在智能電網(wǎng)發(fā)展和未來能源管理方面具有重要作用。

 

案例：東京電力公司（TEPCO）智能電表應(yīng)用

 

TEPCO委托瑞士電表廠商Landis+Gyr架設(shè)的智能電網(wǎng)已是目前全世界規(guī)模最大的公用事業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程，這項電網(wǎng)工程預(yù)定于2020年完工。負責(zé)架設(shè)東京電力公司智能電網(wǎng)工程的Landis+Gyr目前已完成1000萬套智能電表與裝置的安裝。當電網(wǎng)部署完成后，將涵蓋超過2700萬套電表以及其他物聯(lián)網(wǎng)裝置。這套電網(wǎng)系統(tǒng)使用了Landis+Gyr的IPv6多重技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，并透過RFMesh、G3PLC以及蜂巢式網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)所提供的Wi-SUN聯(lián)機，連接公用事業(yè)及消費者裝置。目前東京電力公司智能電網(wǎng)每天可傳輸5.13億筆讀取數(shù)據(jù)，并且還在朝13億筆的目標邁進，而這所有的信息都會通過Landis+Gyr的前端（head-end）系統(tǒng)以及電網(wǎng)數(shù)據(jù)管理解決方案進行處理。

 

四、其他數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用案例

 

案例1：RegModHarz項目

 

2008年，德國聯(lián)邦經(jīng)濟和技術(shù)部啟動了“E-Energy”計劃，目標是建立一個能基本實現(xiàn)自我調(diào)控的智能化電力系統(tǒng)，而信息和通信技術(shù)是實現(xiàn)此目的的關(guān)鍵。由“E-Energy”計劃支持的位于德國中北部哈茨山脈的可再生能源示范項目——RegModHarz項目，就是將新能源最大化利用的典型案例。項目中的虛擬電廠與分散式電源進行通訊連接。與原有的傳統(tǒng)大型發(fā)電場不同的是，由于新能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)變化較快，安全、穩(wěn)定性高的傳輸技術(shù)非常必要。所以在此項目中制定了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)傳輸標準，使得虛擬電廠對于數(shù)據(jù)變化能夠快速反應(yīng)。在考慮發(fā)電端的同時，虛擬電廠還關(guān)注用電側(cè)的反應(yīng)。在哈茨地區(qū)的案例中，家庭用戶安裝的能源管理系統(tǒng)被稱為“雙向能源管理系統(tǒng)”（BEMI）。資料顯示，用戶安裝的能源管理系統(tǒng)每15分鐘儲存用戶用電數(shù)據(jù)，記錄用戶每天的用電習(xí)慣，并將這些數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)教摂M電廠的數(shù)據(jù)庫中。同時，BEMI系統(tǒng)還可以在電價發(fā)生變動時，通過無線控制來調(diào)控用電時間和用電量。

 

案例2：NextKraftwerke虛擬電廠

 

在解決由新能源的分散性所帶來的發(fā)電量不可控的問題上，利用信息技術(shù)可以將分散的新能源發(fā)電單元協(xié)調(diào)組織起來，形成一個大型的虛擬電場。德國初創(chuàng)公司NextKraftwerke目前已經(jīng)接入4000多個新能源發(fā)電單元，總體發(fā)電功率已經(jīng)達到2.7吉瓦，相當于幾個核電站。其運行模式是在每個發(fā)電單元上安裝一個叫作“NextBox”的通信和控制組件，Next Box通過一個專門的加密GPRS（通用分組無線服務(wù)）信道與中央服務(wù)器相連，一方面將發(fā)電單元的實時數(shù)據(jù)傳送到中央服務(wù)器，另一方面接收服務(wù)器的控制指令，這樣就可以對電網(wǎng)以及電力市場進行實時響應(yīng)。

 

案例3：enera區(qū)域電力交易

 

enera示范項目位于德國下薩克森州的西北部，那里富產(chǎn)風(fēng)電，所以該示范項目將電力系統(tǒng)靈活化作為自己的攻堅任務(wù)，以便使區(qū)域內(nèi)的風(fēng)力資源得到最大程度利用。該示范項目將風(fēng)電設(shè)備、儲能設(shè)施以及居民家庭和工商業(yè)電力用戶連接在一個區(qū)域性虛擬發(fā)電廠中，為區(qū)域內(nèi)的能源產(chǎn)品提供了一個數(shù)字市場平臺。智能電表和電網(wǎng)中的約1000個電子節(jié)點準確地記錄了電力消耗的時間、地點和數(shù)量，相關(guān)的技術(shù)實施將根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息自動采取響應(yīng)措施。靈活的工業(yè)企業(yè)安裝了相應(yīng)的調(diào)控技術(shù)，可根據(jù)綠色電力的供求情況來調(diào)控工廠的生產(chǎn)；靈活的峰谷電價鼓勵消費者盡量錯峰用電，例如在風(fēng)力較大的時候為電動車充電等。該示范項目還將建立一個智能家用App系統(tǒng)，讓電力消費者合理避峰，通過太陽能儲存裝置或夜間儲能采暖裝置等手段節(jié)省電費。該示范項目共有63個合作伙伴，資助資金為5200萬歐元。

 

五、結(jié)語

 

國際上能源數(shù)字化在多種場景下的前沿應(yīng)用充分表明，數(shù)字化技術(shù)與能源產(chǎn)業(yè)相互滲透、深度融合，能源數(shù)字化應(yīng)用越來越廣泛，改變著能源生產(chǎn)、輸送、交易、消費和組織管理等模式。步伐超前的國際能源企業(yè)正順應(yīng)能源數(shù)字化革命的大勢，積極關(guān)注、研究和利用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)，并將這些技術(shù)進行組合應(yīng)用于不同的場景，驅(qū)動自身轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)發(fā)展。

 

從應(yīng)用的細分領(lǐng)域看，目前數(shù)字化技術(shù)在油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域應(yīng)用和創(chuàng)新較多，中間貿(mào)易環(huán)節(jié)的應(yīng)用正在起步，在下游環(huán)節(jié)的應(yīng)用有限；在電力領(lǐng)域電網(wǎng)側(cè)應(yīng)用相對多，廠站側(cè)應(yīng)用相對尚少。隨著分布式能源的發(fā)展，用數(shù)字技術(shù)連接、智能管理分布式能源生產(chǎn)和消費單元，并促進交易的應(yīng)用將日益廣泛。

 

在國內(nèi)，能源業(yè)界也已普遍高度關(guān)注能源數(shù)字化，在油氣勘探開發(fā)、智能電網(wǎng)、智慧電廠、電動汽車車聯(lián)網(wǎng)以及原油貿(mào)易等領(lǐng)域有不同程度地應(yīng)用，并著手相關(guān)戰(zhàn)略布局，但總體上尚在探索階段，缺乏良好商業(yè)示范。能源企業(yè)需要更加積極地擁抱數(shù)字化，認真吸收國外前沿應(yīng)用經(jīng)驗，結(jié)合自身發(fā)展階段、市場定位、比較優(yōu)勢等特點，找到適宜的數(shù)字化路徑選擇和著力重點。同時，能源主管部門需要提前研究數(shù)字化對制度設(shè)計、體制機制和監(jiān)管等方面的可能影響，努力用新技術(shù)手段破解一些政策制定和監(jiān)管中的困局，并有效推動國內(nèi)能源數(shù)字化的進程和發(fā)展方向。

 

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原文首發(fā)于《能源情報研究》2019年2月

 

原標題:獨家 | 能源數(shù)字化趨勢及前沿應(yīng)用