电网为何发起自革命| 电网数字大航海(一)

信息来源:南方能源观察  发布时间2019-10-24

   “什么都没做错,却被时代打败”的创新困境,在科技大爆炸的几十年里反复上演。留给“领头羊”们的教训是,唯一确定的只有不确定性。电网巨人的公用事业属性,曾给外界以保守、刻板的印象。其实改变早已发生,电网企业正在全方位融合数字技术、重塑业态、开放合作,拥抱大变革时代。

  南网传媒全媒体记者 周慧之 冯洁

  盛夏,七家国内主流信息通信(ICT)企业受邀前往位于广州科学城的南方电网总部,与电网展开了一场横跨能源、工业制造、通信、物联网、云计算、大数据服务、人工智能等多个领域的技术研讨。

  正在To B/G端攻城略地的四巨头——百度、阿里、腾讯、华为(BATH)悉数到场。中兴通讯、航天云网和数梦工场分别代表通讯网络、工业互联网和数据服务新势力入场。再加上南方电网旗下的研发平台数字电网研究院(原鼎信科技),八支队伍花了两天时间,集中探讨了在技术上将如何实现南方电网数字化转型。

  当然,与会者都清楚的是,技术只是电网转型的开端,将数字技术与电网的要素、业务、流程有机结合,重塑电网运行、管理和经营模式,并为产业链上下游、数字政府、国家工业互联网平台、粤港澳大湾区利益相关方赋能,才是南方电网数字化转型的愿景所在。

  1月22日,南方电网董事长、党组书记孟振平在南方电网2019年工作会议上,第一次把数字化转型升级到公司战略高度,明确提出将数字化作为支撑南网向“三商”——智能电网运营商、能源价值链整合商、能源生态系统服务商——转型的战略路径之一。

  随后,草拟四个月、修改数十版,承担南方电网数字化战略落地重任的《公司数字化转型和数字南网建设行动方案(2019年版)》(以下简称《行动方案》)正式出炉。《行动方案》计划到2025年,基本实现数字南网建设。伴随而来的,还有第一阶段(2019—2020年)85亿的投资预算,以及留给外界的巨大想象空间。

  当下中国,消费需求升级,传统产业于存量竞争下急寻转型,实体经济增长驶入新旧动能换轨道。同时,在过去的三十年里,CPU运算、内存容量、通讯速度提升了百万倍。承接数据的算力、算法、存储、传输等基础设施,前所未有地变得同电网一样重要。

  以AI为代表的数字技术,正在从曾经的“黑科技”变身为无处不在的新“生产力”,为传统产业带去更高的效率、更低的成本、更快的响应、更少的人力和更强的协同。继蒸汽时代、电气时代、信息时代后,数字技术作为源源不断、可再生的“新燃料”,正在全球掀起第四次工业革命浪潮。

  根据中国信通院的统计,2018年数字经济规模已占中国GDP的三分之一。“数字中国”建设也上升为国家战略,数字经济成为中国经济增长的新引擎。

  站在数字洪流面前,投身其中是电网企业的必然选择。作为国民经济基础部门,电力工业在历经数字化锻造后,重构的不仅是能源产业链的生态,还将影响并惠及整个实体经济。电网数字化,终将带动产业数字化。

  不过,时代的机遇来临时,也伴随着巨大的挑战。对于电网而言,这一转型因为需要在几对矛盾中寻找平衡而显得尤为艰难:

  在以安全、规范、执行为核心的文化土壤中,要孵化出创新、灵活反应的机制;在投资稳健业务的同时,要抓住发展新业态的机会;在主营业务为管制属性的限定下,要将竞争性新兴业务与管制性业务的脐带切断。

  这是一道无解题吗?几乎所有接受记者采访的南方电网人士都表示:不,这是必须主动求解的必答题。而企业数字化转型的体制、机制演进过程,正是探寻破解方法的过程。

  数字大航海时代已来,南方电网正在驶向一条兼具“企业级变革”与“社会级理念”共同生长的数字化转型航程。

  时代变了,需求变了,电网求变

  在广州的目录电价表中,电网的客户被划分为大工业、一般工商业、稻田排灌和脱粒、农业生产四大类。有了用户类型,再根据不同电压等级和城市用电的平谷峰时段,客户的购电价格会有所不同,这是监管部门为便于对公用事业价格统一规制而打下的简易标签。

  但是,电网真正了解客户吗?

  曾几次拜访阿里巴巴总部的南方电网数字化部综合处处长易勇强的感触很直接,“2012年阿里为其3亿用户画像贴上的标签数量大约是几千个。到了2015年,其6亿用户画像的标签数量飙升到数万个。”丰富的数据催生了精准搜索和个性化的商业推荐,例如2018年“双11”90%的交易额来自标签和推荐技术。

  用户画像兴于电商领域,作为基于大数据的精准营销工具,已为金融、电信等诸多传统行业借鉴。其背后,是一个中国消费全面升级的时代。2018年政府工作报告中提到,“推进消费升级,发展消费新业态新模式。”

  消费者的需求不再是一味追逐低价格,而将更加注重品质、体验与可持续性。谁能提供更具个性化、定制化的服务,换言之,谁更懂客户,谁就更能捕获客户的注意力。这一规律同样适用于能源行业。

  电改呼吁电力回归商品属性,可再生能源平价上网加快到来,储能、电动汽车等交互式能源技术趋于成熟,分布式及多能互补等供能模式的多重变化,正在悄然塑造全新的坐标轴。展现在电网面前的需求象限,已经发生了改变。

  南网内部对用户消费行为的判断是,“互联网带来用户需求的蜕变,未来用户将呈现出更为多元化的互联网特征,如个性、高效、便捷、智慧等。以用户对能源的需求为例,呈现了数字化、清洁化、个性化、便捷化、开放化五个特征。”

  时代和客户需求的变化,已经挑战了电网企业输配售的传统业务模式。如果电网与客户的互动,仅限于报装、缴费、维修或电表更换,那么极有可能面临客户的流失。电网对这一变化有充分的认识。感受到危机的还有供气、供热等传统公用事业公司以及发电企业,大家不约而同选择的新方向是综合能源服务。综合能源服务正是从以产品为中心到以客户为中心的供能方式转变,而且看重为消费者提供定制化的供能服务。

  根据中国科学院院士周孝信的总结,上世纪50年代以来,中国以化石能源以及水电、核电为主力的大机组、大电网的模式,正在走向以可再生能源发电为主、骨干电源与分布式电源结合、主干电网与局域配网和微电网结合的模式。与此同时,配电网的单向电力流正在转变为,分布式能源广泛接入的智能配电网、微网、双向能源电力流。单一电力服务正在发展为综合能源、电力和信息服务融合的多样化服务。

  综合能源服务目前没有统一的定义,不过一般有两个层面的理解:一种是以重资产项目投资为主的能源供给模式,包括分布式新能源发电、冷热电三联供等;另一种是轻资产、平台化运营的服务供给模式,包括能效管理、故障诊断、用能检测、智能调控、需求响应,还有交易预测、金融衍生服务等等。后者根植于数据基础,需要借助ICT技术处理大量的数据访问,并进行算法建模和智能协同。

  类似的,在金融和电信领域,分别有综合金融服务商、综合智能信息服务运营商的提法。从思路上看,与综合能源服务的第二种理解颇为相似,都是通过创造场景、增加互动,实现数据积累,以达到为客户量身打造服务的策略。

  1月14日,南方电网印发的《关于明确公司综合能源服务发展有关事项的通知》提到,“供电+综合能源服务”是电网的业务方向之一。除此之外,电网还将利用能源大数据研究客户消费行为特征,预测宏观经济走势和行业发展,为客户经营发展、能源交易提供有效的决策支撑服务。

  这一业务方向并非无源之水。电网企业手握大量用电、缴费、设备等数据,具备提供多元服务的基础。但如何将数据转化并细分,从而能针对不同特征的客户群体提供定制化的能源服务解决方案,才是更关键的一步。

  事实上,电网的数据外延性很强,不仅能用于自身客户,也能为税务、海关、公安等政府机构所用,产生服务社会的公共价值。

  比如,电网曾通过持续监测某区域夜间低谷时段用电量波动情况,锁定用电反常增加的用户,最终协助公安机关破获制毒案。电力数据对于判断住房空置率,以及协助社区掌握独居老年人的安全状况等,都有先天优势。

  此外,电动车车主的充电行为,电力市场参与者的购售电行为,各类用电主体的信用记录等,反过来能丰富电网用户画像的标签,并蕴含着新的应用可能,跨界已经发生且势不可挡。

  因此,要跟上客户需求,并服务于“数字中国”建设的大图景,电网需要创造出更具吸引力的场景体验,以数字技术为工具,与产业链上下游的设备制造商、能源生产商、配售电商、能源增值服务商、终端用户甚至政府,发生更为深刻的互动,从中洞察生态圈玩家的用户特征和需求痛点。

  从构想到现实,数字技术成为新生产力

  “云大物移智”的底层技术架构,将撑起电网的数字化进阶。

  除平台型服务之外,大规模新能源、充电桩、储能、分布式新能源电站的接入必将增强电网与外部的互动性,其广泛连接之下的“源网荷储”的智能调控在传统IT架构下将难以实现,云架构提供的高速运算能力,以及弹性存储空间成为必然选择。

  “过去是上千个站点接入电网,随着可再生能源占比提升,以及未来各类新型终端的布局,会有上百万甚至更多站点接入,原有信息系统无法支撑如此海量的数据访问,运算速度也会很缓慢。”一位南网人士解释说,“必须依托于云计算的强大算力提升计算速度,并实现横向拓展存储能力以节约系统建设成本。”

  与此同时,在成熟数字技术的协助下,“隔行如隔山”的旧律正被电网领域打破。

  鼠标轻击、耗时数秒,梁寿愚使用AI负荷预测模型,能够迅速生成一条电网负荷曲线。《2018年基于深度学习算法的负荷预测结果与年方式对比分析》报告表明,2018年广东年度最高统调负荷,通过深度学习预测得到的准确率接近99%,超过传统年方式预测方法。

  梁寿愚是南方电网系统运行部自动化处的技术专家。2015年,由“谷歌大脑”开发的“第二代深度学习系统”TensorFlow平台开源后,他开始进入AI领域研究与电网业务的结合。

  利用电网近九年的历史负荷数据样本,以及广义货币M2、气温、节假日等宏观数据训练后得到的AI模型,在对广东统调2018年前三个季度月度最高负荷预测中的战绩是:准确率7个月超过传统预测方法,1次持平,1次落后。

  唯一低于常规方法预测结果的是2018年5月。原因是,按照历史气温数据,每年的最高气温一般出现在7、8月,而2018年广东的最高气温月却反常地发生在5月。除了这次气候异常,AI的表现不俗。

  “现在AI预测负荷曲线与人工建模并调整后的结果相差无几了,但是效率非常高。”

  梁寿愚解释,传统中长期负荷预测是使用相似日、回归等方式建模,而且需要人工预测下一年最高、最低负荷以及电量,再根据人的经验进行调整,工作过程很长。但是AI可以迅速自动生成下一年、下一季度、下个月以及每天的96点曲线,也就自然有最高、最低负荷和电量,用时极短,大大提高工作效率。“一旦有数据更新,交给AI自动训练即可。”

  人机对弈的天平正在倾斜。即使没有传统负荷预测工作经验,也可以采用成熟的AI技术做负荷预测工作。传统业务的知识壁垒正在消解,跨界竞争不再遥不可及。

  这只是AI在电网应用场景的冰山一角。图像识别、语音识别、语义分析、人脸识别、视频识别等诸多成熟的AI技术,已经在输电巡检、设备缺陷识别、客服热线等场景小试牛刀。

  更为重要的是,自新中国成立以来,中国劳动力供给首次在2012年遭遇拐点并连年下滑。伴随经济增长和生活质量提升而来的,是人力成本和平均工资的不断攀升。作业环境不佳、重复性劳动的工种常常面临“用工荒”困境。人工智能技术加速商业落地,将为劳动密集型岗位提供替代解决方案。

  在经历上世纪70年代以来的技术瓶颈期后,如今人工智能技术焕发了新生,依托于算力的突破以及大数据的发展,史无前例地迎来投资爆发期,并开始迈向AI产业化,为实体经济带来经济产值。有数据显示,2018年初,中国人工智能相关产业产值规模已超过5000亿人民币。普华永道的预测是,到2030年,AI将为中国带来200万亿人民币的经济规模。

  一个清晰的信号是,继“人工智能”连续三年写进政府工作报告后,“智能+”又首度在2019年“两会”上出现。从2019年开始,不少高校开始开设人工智能、大数据等专业,以满足即将井喷的人才需求。

  一种新的社会共识正在形成。人工智能技术已经不再高不可攀,而是开始作为基础工具、泛在技术,加速融入到传统产业的升级改造之中。正如人工智能在医疗、零售、金融业的广泛应用一样,电网企业也必须迎浪而上。

  尽管人类还处于弱人工智能时代,但AI技术已经在电网生产运行、管理决策的应用中崭露头角。如何更系统地、更大规模地推动大数据、人工智能技术与电网业务需求相结合,并将其作为电网战略转型的新动能,迫切性正在凸显。

  一方面是消费需求侧的行为模式改变,另一方面是技术供应侧的生产效率倍增,在南方电网数字化部主任娄山看来,过去以流程为主导进行管控的模式已经落后,乃至于传统的专业分工也落后了。传统的系统建设是把业务流程设计好再由信息系统去实现,未来数字化带来的业务模式是开放的,是数据驱动下的业务流程。有了丰富的数据资源,就能拓展不一样的业务模式。

  娄山告诉记者,数字技术的应用已经泛在化、普遍化,跨界融合将成为常态,传统专业分工之下的管理、工作模式完全变了。

  “电网需要运用数字技术重新思考管理模式、服务模式,并重塑企业的价值创造方式。”娄山说。

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