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【用电】美国奥能公司基于用电数据分析的用能服务应用

   2015-10-29 供用电杂志1570
核心提示: Opower节能技术方案是在行为科学和大数据技术结合基础上形成的。传统的节能降耗方案,重点放在了省钱和道德说教的层面,没有掌握行为科

      Opower节能技术方案是在行为科学和大数据技术结合基础上形成的。传统的节能降耗方案,重点放在了省钱和道德说教的层面,没有掌握行为科学的奥妙——告诉人们其邻居的电费帐单远要低于他的帐单,将更能有效刺激人们采取行动,因为人们会在潜意识里说服自己,如果我的邻居能够做到,那么我也能做到。

0、引言

美国Opower公司于2007年成立,是一家能源领域的软件服务公司。目前Opower已与9个国家超过95家电力公司签订了合作协议,覆盖的家庭用户和商业用户超过5000万户。美国50家最大的售电公司中,有28家与Opower是合作伙伴。

Opower结合行为科学、云数据平台、大数据分析,为用户提供用能服务,帮助售电公司建立更稳定的客户关系并实施需求响应。Opower的实践是大数据应用的典型案例,有借鉴价值。

1、云数据平台

Opower的云数据平台在集成数据仓库、数据聚合系统和用户智能系统等通用系统基础上,开发了三个引擎:数据分析引擎、自动化引擎和传递引擎,如图1所示。其中数据分析引擎包括用户观点调研分析、用户数据分析和电力公司视角的数据分析;自动化引擎包括内容管理、用户分类和目标管理;传递引擎包括外送通道、互联网和移动互联网和CSR接口。

图1 数据平台结构

1.1数据聚合系统

将海量和分散的数据集导入到同一系统中,是数据分析所必需的。该平台将来自电力公司的用户系统、电表数据管理系统,客户关系管理(CRM)系统,和第三方数据源的数据接入到数据聚合系统中,既包含了结构化数据也包含非结构化数据。这些数据将根据基于历史数据建立的规则进行检验和清洗。

1.2用户数据仓库

用户数据仓库将电力公司用户数据、用户交互数据、运行数据和第三方数据集中进行集中存储。数据仓库应用了Hadoop和HBase,为电力公司统一展示用户属性、行为和趋势。该数据仓库现储存着超过7000万用户的数据和每年超过4000亿条的电表数据。可通过Opower的用户智能(Customer Intelligence)系统进行数据查询。

1.3数据分析引擎

Opower的数据分析引擎基于多源数据进行高速计算,可对用户、电表数据和负荷特性等进行分类识别,对用户电费账单进行预测,对电表特性进行分析。该计算分析具有大数据特性,计算结果可以被优化和精细化,因为计算分析中以已经获取的全球范围的大规模、多类型用户数据和电表数据作为计算基础。

1.4自动化引擎

自动化引擎和数据分析引擎相结合,可对用户进行实时分类,针对每个用户分析出其个性、心理和行为特点。

1.5传递引擎

可在短时间内外传百万条信息给电力公司或用户。传递引擎可协调所有信息传送渠道,包括电子邮件、邮政邮递、SMS,互动式语音应答(IVR),网络上传,移动通信终端和CSR接口。传送后的反馈信息可以自动返回到自动化引擎和数据分析引擎中,以便动态改变分析内容以及传送方式。

1.6CI、BI和APIs

该平台具有可扩展性,使电力公司可以通过多种方式调用用户数据和分析结果。CI、BI工具为电力公司对数据进行实时监测数据、预测变化趋势提供了手段,APIs使电力公司可实时读写Opower提供的数据分析结果。该平台可与电力公司既有的系统的之间的互通提供了可能。

2、研究方法

Opower的每个解决方案是融合多领域专家知识基础上形成的,行为科学的知识和方法在其中发挥了最主要的作用。其第一个解决方案“家庭用能报告”,就是由行为心理学家牵头设计而成。此后,每个投入应用的解决方案的形成,都离不开行为科学的理论和方法。

Opower在研究中体会到,平常情况下家庭用户对用能情况是漠不关心的,如何才能促使其关心用能情况并持续参与节能活动呢?Opower应用行为科学,基于从电力公司获取的用户用能数据,揭示了用户在用能方面的心理和行为:节省家庭电费、拯救地球等道德说教,诸如此类的激励均不发挥作用,而邻里之间用能的比较和竞争却有效激励了用户,起到了很好的效果。

考虑到用户平时对用能情况的漠不关心,Opower必须使用户在很有限的时间内就能理解其解决方案并付之于行动,这就要求解决方案应基于简洁清晰的语言和可视化的效果,在极短时间内对用户造成强烈冲击。解决方案要引导下一步的行动,因此,向用户发送的节能贴士中提出的方案一定要具有可操作性,使用户可清楚地知道其下一步该如何行动。为了稳定并扩大自己的用户群,Opower坚持一视同仁的态度,努力使每个用户,无论年龄、收入、语言、能源知识掌握程度等,都能在任何地方收到正确的服务信息,使每个用户感觉到服务是贴心的,节能活动已成为生活中必需的内容。

大数据技术在Opower的解决方案中也发挥了重要作用。智能电表获取的用户用能数据迅速增长,对数据存储、分析和可视化展现都提出了很高的要求,大数据技术为Opower的解决方案提供了有力地支持。Opower为用户提供的解决方案不仅基于用户用能数据,还综合了用户的住房信息(房间数、房龄)、用户用电设备情况、周边天气、与电力公司的互动情况等,在此基础上,基于融合后的多源数据进行深入挖掘,对用户进行详细分类,针对每个用户特点,提供有针对性的,易被用户接受的节能方案。

3、解决方案

目前Opower提供的最重要的解决方案就是用户用能分析和节能建议,向用户提出的节能建议以直观、感性方式呈现在Opower提供的用能账单或用能报告中。以柱状图等形式对用户家中制冷、采暖、基础负荷、其他各类用能等用电情况进行分类列示,并与用户的邻里进行比较,还根据用户的用能情况,在账单或报告上印上“笑脸”或“愁容”的图标,如图2所示。

图2 Opower向用户提供的用能账单

此外,Opower在不采用其他硬件设施、不依靠动态电价的情况下,仅通过软件系统及与用户的沟通,实施需求响应,降低用电高峰时的负荷峰值。在出现高峰负荷的前一日,Opower会通过邮件、电话联系用户,向用户提出第二天的节电方案。如果用户参与了节电,除直接的节能收益外,在部分项目中Opower会对用户给予相应的奖励。与一些基于动态电价、智能用电设备实施的需求响应方案相比,这种技术方案更经济,但却取得了更好的效果。

另外,其与用户沟通的方式也极为丰富,从最传统的纸质邮件,到短消息、电子邮件、在线平台,一应俱全。

4、应用效果

根据OPower的历史数据统计,接受其服务后,在能效项目中平均每个家庭能够节省1.5%~2.5%左右的能源;在需求响应项目中,通过提前一天通知负荷高峰并给出需求响应建议,平均每个家庭能够在负荷高峰日降低5%左右的负荷。同时根据统计分析,OPower项目依据其个性化的服务方式,在不同用户类型中均取得了良好的应用效果,用户的收入、年龄、居住条件、参与项目前的能效水平等差异并未对造成应用结果的过多影响。

根据其网站上的动态信息,Opower已累计帮助用户节省了超过80亿千瓦时的电力,节省电费超过10亿美元,减排二氧化碳超过110亿磅(约合540万吨),随着用户规模逐渐增大,这些数据均以加速度在增长。

5、结语

Opower节能技术方案是在行为科学和大数据技术结合基础上形成的。传统的节能降耗方案,重点放在了省钱和道德说教的层面,没有掌握行为科学的奥妙——告诉人们其邻居的电费帐单远要低于他的帐单,将更能有效刺激人们采取行动,因为人们会在潜意识里说服自己,如果我的邻居能够做到,那么我也能做到。正是基于这一逻辑,Opower才设计出其一目了然而又促人行动的帐单形式。Opower个性化、定制型的服务思路,不仅有效吸引了用户对节能活动的广泛参与,更渗透到公司各项业务中,实现了服务的整体提升。这样有针对性的技术方案需要以了解用户的收入、生活和心理状况为前提,这离不开大量的数据的分析挖掘,离不开大数据技术的支持。

我国新电改政策出台后,售电侧即将开放,在电改和“互联网+”战略的驱动下,用户的多样性服务将变得更加重要,Opower的实践对我国未来能源服务业务发展具有重要的参考价值。

作者简介

杰克˙莱文,硕士,美国奥能公司战略总监兼总裁助理。

张东霞,博士,教授级高工,中国电科院配电所副所长,从事大电网安全稳定分析,智能电网及大数据技术应用。

马文媛,硕士,中国电力科学研究院配电所国际专责,IEC PC 118智能电网用户接口项目委员会秘书助理。

 
 
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