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胡伟:智能电网是物联网的典型应用 感知、传输、处理无处不在

   2017-11-24 中国节能网730
核心提示:2017年中国电机工程学会年会能源互联网专题研讨会于11月23日在广西南宁国际会展中心召开。清电(北京)智慧能源研究院副院长、清华大学电机系副

2017年中国电机工程学会年会能源互联网专题研讨会于11月23日在广西南宁国际会展中心召开。

清电(北京)智慧能源研究院副院长、清华大学电机系副教授胡伟博士出席会议,并发表了题为《物联网与大数据技术助力智慧能源》的主旨演讲。

以下为发言内容:

胡伟:尊敬的各位领导,各位专家,今天很惶恐跟各位瑰宝一下我们在能源互联网方面的进展和工作,不对的地方请各位领导给我们指正。

我主要是讲三块东西,物联网、大数据、能源互联网。

物联网的概念为什么要提?现在讲的很多东西是讲能源互联网,但是如何实现能源互联网,在我们的思考中认为离不开两个重要的支撑,一个是我们的物联网,物联网要提起,最早归功于美国的IBM,最早是在2007、2008年的时候最早提出了关于指挥地球的概念,智慧地球的概念很大,当时也没有想好,甚至没有能源互联网的概念,他们提智慧地球的时候,想着把各种传感器或者感应器转到电网、铁路、隧道等等,通过连接形成所谓的物联网。在依托超级计算机和云计算,把物联网和互联网连接起来,这样使得人类以更加精细更加动态的方式管理生产和生活。所以,当时提的是物联网+互联网就是智慧的地球。

物联网的概念提出之后,在物理世界里我们不仅有感知能力、计算能力等各种传感器,通过网络设施进行相应的传输,协同和处理,最后实现人和物、物和物之间的信息交换。我们一直说物联网,电信网是人和人之间的交流,互联网基本上是人和人的交流,在此之后,我们形成的是物理世界间的交流。

大家都说了,以前在互联网时代,你看不见对方不知道跟你聊天的是人是狗,到未来的物联网时代,跟你聊天的可能是开关、灯泡,这有一定的理想主义。

提出物联网有15年的周期定律,大家都听说过了,15年的周期定律,IBM提出的,计算模式每15年发生一次变革,每发生一次变革都带来了世界翻天覆地的变化,你看我们看一看,1965年开始,以大型机为标志,1995年发生的互联网革命,2010年左右正好是当时物联网提出的时机。每一次发生计算模式大方向变革的时候都会引起企业之间、产业之间,甚至是国家之间重大的变革,像互联网革命是美国搞了信息高速公路,催化它形成了互联网时代。而现在物联网已经被我们延伸出来了,某种意义上来说,能源互联网是物联网方向的延伸。

物联网有很宽的应用频谱,在运输、建筑、医疗、勘测、环境保护方面有全面的应用,电力系统也有这样的应用场景,为什么这么说?因为大家都知识,当时提出的智能电网,包括现在提的智慧能源,都是物联网的典型应用,因为我们的感知传输处理基本上在智能电网是无处不在的,大家可以设想我们的电力从生产、输送、配电、用电环节,这都包含了大量的感知。

刚才讲的是宽泛的背景,另外一个不得不提大数据时代,大数据这个东西,有部分专家认为大数据的背景是全球数据高速增长,我们在金融行业、互联网行业,一个互联网行业出现大量的数据,有人说2011年大概是人类历史上的大数据元年,标志是2011年开始人类所拥有的智能手机加上平板电脑的数量超过了台式机和大型机的数量,这样的数量一旦出现了就导致了数据量汹涌增长。2012年开始一个数据增长达到了2.7ZB,ZB的概念非常大,大家熟悉的是GB、TB,一个ZB传输的数据用最快的光纤35万年才能下载。

我们的背景,2012—2020年的数据增长维持在50%左右,刚才说的了一个ZB,一个PB是美国50%图书馆的总量,一个EB是全世界所有人讲的所有话的总和。这么多海量的数据拿到你的眼前,我们怎么处理怎么分析,我们完全没有思路。

我们大数据出来了,大家刚刚感受到了各种各样大数据,尤其是新中国的四大科技发明里,网购、支付宝基本是靠大数据撑起来了,在互联网、电子商务是很好的应用。对于我们的能源、电力来说,可能数据量应用可能性并没有像互联网那么高,但是它仍然有很大的潜在价值。

这是根据IDC的统计,每年大概增长34%的数据,只有7%的数据被标记了,而增加的34%数据里只有1%的数据是用来挖掘,大部分的东西像是垃圾一样,并没有被深入利用。所以,对电力系统来说,我们电力系统也在享受着能源变革中的过程就是电力大数据。

我们想依托电力大数据,我们正在从原有的以发电、输电为核心,逐渐转向以用户为核心,重塑电力核心的价值,你想,以用户为核心就需要信息流的宽泛流动。

有了大数据使得我们对事物的认识,原来我们的认识很有可能就像当初我们都知道的盲人摸象,你看到的是局部或者小方面,不能从全局上看到整个问题。我们就需要把这些各种各样的类型大量的数据进行获取,建立起相应的数据模型,我再进行加工处理,最后展现在咱们面前是非常可视化、清晰可见的东西。

刚才讲两大的背景,下面我们谈一谈大数据、互联网最先应用不是在能源领域,那它为什么助力能源互联网呢?还是简单说一下背景,因为能源互联网是杰里米·里夫金提出的,让很多人在家里、办公室、工厂里生产出可再生能源,这是他当时的想法。

所谓的能源互联网以电力网为基础,再加上相应的可再生能源技术、智能电网技术及互联网技术,融合电力网、天然气网、氢能源网等多能源网的共享网络,我们还要开创一个新的商业模式。能源互联网按自己的理解,我们认为能源互联网是什么?就是用的可再生能源加上智能电网,加上互联网,再加上大数据。很多人可能都忽略了大数据分析,为什么这么说?物联网是我们能源互联网的基础,如果没有那么多的传感器,没有软件的应用,我们把能源的生产、传输、消费端的设备连起来就不能称之为能源互联网,如果各干一摊,能源互联网是建立不起来的,所以物联网是基础,大数据是重要的技术支撑。

早上的各位专家讲得非常好,虽然是整合了各种系统运营数据,我要结合天气预报、气象、电网、市场的数据才能进行相应的挖掘、预测、学习,然后才能进行相应的供需动态的调整。大数据分析需要的是采集、处理、管理、存储,这些东西是我们在能源互联网必须用到的,因为能源互联网有管网的安全监督、经济运行、能源交易等等都离不开大数据的支撑。

当时我们简单说了一下,能源互联网里从原来的智能电网逐渐延伸到能源互联网,然后延伸到电网里的各个环节,像发电环节,现在提倡的是多能互补,输电环节是线路的监控、视频的监控、变电站巡检,配电环节有监控,用户环节有节能、抄表。

国家现在要搞的事儿,早上刘总也说了,我们也承担了多能互补的项目。现在能源形式多种多样,我怎么样充分利用可再生能源,怎么样利用现有的输送极限考虑它的影响,怎么样实现对电量、功率和爬坡率的平衡。现在在青海,水电资源基本上占了我们国家水电资源的60%、70%,有大量的风和光,怎么实现他们的优化互补,这是需要我们的研究。

这是我们清华做的一个东西,当时是在世界排名第一的,当时联合了另外一个厂家做了新能源接入,对于风能资源的接入,利用超级计算机,我们可以做资源的优化管理,可以做全球范围内的风资源图谱,还可以控制综合的机位优化,大概10万个格点。在此基础上可以做可视化分析和评估,这套做下来的东西,现在可能各位有听说过,叫格林威治云平台,这在手机免费下载的,这是自己做的实验,在北京,直接可以把当地的风功率密度情况告诉你,推荐了风机,直接显示。以前是不敢想象的事情,以前很多地方要建风厂,现在干一件事,现在装一个测风塔,看看情况怎么样,现在全部做成可视化的,而且把推荐的机型可以用的,免费的。现在做阿波罗的光伏云。

对于输电线路这块,刚才提到的,像每年的湖南、贵州这带,每年都会发生冰雪灾,靠人很难,我记得去年湖北几个公司在鄂西北用无人机进行辅导,在现在的时代,我完全可以采取现场的图片进行传输,或者进行视频的传输,都是可以实时做到的。最早是中国移动提出的,我这里装了很多传感器,有很多问题探头开始工作,把任何情况拍下来反馈过来。

还有配电网络,对各种数据进行相应的检测,为什么特意罗嗦一下,因为前一天我们在南网地市局走了一走,地市局条件很艰苦,配电也装了电容器,但是经常发现把变压器调到最低还是偏高,问了我们怎么回事,没有覆盖每个乡村每个台区。所以,我们当时也提出了,怎么样让配电网络更智能,这是我们研究院结合以色列的技术,当时研发了精确的故障指示器,不仅可以指示故障,可以检测各种斜坡,把底下所有的系统做到可视可控,价格比所有的乡村城镇都铺配电自动化的成本低,而且时间更好。

有了这些东西,我们可以让用户之间进行互动,不仅可以采集电表,还有水表、气表都可以传到家里。可以根据能耗曲线进行远程遥控,昨天跟朋友聊,充电桩装了以后我的能量不够怎么办,我说要么用价格调整,要么设立一下,大家在家里控制自己的充电桩什么时候充电,远程充电,让你的效益最高,在网上可以查能源帐单,以及设置你的能源目标,都是可以做到的。

还可以做到什么?可调度的智能化,这是我们最新的成果,潮流聚类,可以聚成24类,我可以根据他的模式、周期时间有很强的关联性,还可以进行分布,根据颜色的深浅和区域的大小,可以把电流电压的情况都反映出来。大数据还有一个好处,不依赖于传统的模型,不依赖于因果,而是依赖相关关系,举个例子,经常情况下暂态稳定判别,单机无穷大系统,2维空间映射到27空间,完全可分,我再映射回来,不需要模型,我根据数据自己模拟出来的,我发现两个模型完全不同情况之下,真实的边界和理论边界是完全一样,因为就知道现场的生产运行,不依赖于模型,而是依赖于数据。

总结,物联网与大数据应该是创新、竞争和生产力的前沿,必须要依赖于我们的新能源技术,从海量、复杂、实时的电力数据中发现知识、提升智能,创造价值。要建设数据采集系统,丰富你的采集手段,我们也一直在说,所谓的大数据不是在于你的流量大,不在于你的数据量多,更大的价值在于你通过这些数据的交换分析处理,你能发现以往不能认识到的知识,你发现它的价值,然后才能带来大知识、大科技、大力量、大发展。谢谢大家。

 
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