上海市电力公司以人工智能、大数据做能源托管金管家

周健报道 国网上海市电力公司自2020年开展基于人工智能和大数据分析的楼宇用户用能分析评估应用建设以来，公司从单一的供电服务向多元化的服务方向发展，以大数据分析、人工智能算法，成为大客户的能源托管金管家。

电网公司拥有海量数据

2019年，国家电网公司下发了“关于在各省公司开展综合能源服务业务的意见”，要把综合能源服务放在更加突出的位置上。

国网上海市电力公司认为，近年来，人工智能、大数据分析、边缘计算和云计算等技术的不断发展，在各行各业都产生了很大的影响并落地了相当数量的实际应用。电网公司拥有其他企业所不具备的海量用户电力方面的数据，可以在智慧能源综合服务方面，运用人工智能、机器学习，把这些数据运用起来，为客户进行更精准的业务投放。同时，通过硬件对客户进行节能改造的经验和案例已非常普遍，需要通过人工智能大数据的方式，为这个商业模式进行赋能，让电网公司在一大批从事节能改造服务的企业中脱颖而出，成为用能大客户的能源托管金管家。

从七方面服务用户的用能

国网上海市电力公司2020年开展基于人工智能和大数据分析的楼宇用户用能分析评估应用建设，技术架构由四个层级组成：数据集成层、数据同步层、数据存储层、算法与应用层、前端展现层，各层都为其上层提供支撑。主要内容包括：用户用能相关数据归类建模；个性化数据导入/输入模块；用户短期负荷预测；用户长期负荷预测；客户用能分析报告；基于负荷预测的节能优化方案；用户能流分析等七大方面。

该项目通过人工智能、大数据分析的手段和技术，对电网数据中台内用户的营销用电数据，以及智慧能源服务平台上接入的外网天气、人流、负荷等其他用户数据归类建模，对商业楼宇用户进行精准用能分析和用能预测，指导电网公司向客户更好地推广节能改造、能源托管业务，为电网的增效提供助力。

该项目实现了客户的能耗数据透明，将分散在各个用户系统中的数据，以统一的标准收集起来，作为分析的基础，并以此建立系统和数据的标准，进而打造城市级建筑用能大数据平台，通过标准化、信息化和自动化，规范了平台、数据、功能和决策标准，减少了人为因素干扰。提高了配用电的管理水平，可以提前对潜在用能异常的客户进行初步筛选，节省了公司大量的人力及地推成本，而且筛选后的客户对公司有信赖基础，有利于公司能源托管业务的推广。

短时负荷预测是一天至一周，有助于实时评估用户的用能状态。长期的负荷预测是在已有系统提供的数据模型进行负荷均分的情况下，结合未来几年经济发展、周边配套设施、人口分布等所带来的负荷增长预测，为用户提供策略帮助。“客户用能分析报告”，是通过大规模用户用能、运行数据及其他相关对用能有影响的数据的接入，经过机器学习，生成建筑行业用能分析的专家策略库，单个用户按照规则输入一定的数据量，自动生成精准的用能分析报告。“基于负荷预测的节能优化方案”，针对单个用户自生的精准用能分析报告，结合建筑行业专家经验及行业属性的模型，生成定制化的节能优化方案。

国网上海市电力公司的楼宇用户用能分析评估应用建设也取得了明显经济效益，通过机器学习和人工智能对暖通空调系统运行、包括制冷站及末端实时云边智控，降低暖通空调能耗10%~15%，平均每年每栋楼可节约数百万能耗费用，在现阶段能耗双控的大背景下，以及双碳目标实现的进程中，起到了很好的带头示范效应。

采用边云智控的架构形式在节能的同时实现了自主调节与控制，平均可节省运维工作量20%~30%。基于负荷预测的提前预冷提升用户侧室内舒适度，综合实现了能源系统系统的平稳运行，对电网的安全运行，减少电力峰值负荷，起到了有利作用。

国网上海市电力公司的楼宇用户用能分析评估应用建设，对楼宇能耗的能源购进、消费、设备效率、生产方式以及能源管理和设计中存在的问题进行逐一排除，理顺能源在消费过程中的各个环节，进而提出楼宇能效提升解决方案，助力楼宇达成节能目标。