IBM能源与电力行业解决方案总监张永平:建设城市能源互联网推动行业数字化转型

2017-12-02 20:20:30 电力头条APP  点击量: 评论 (0)
2017城市能源互联网发展(北京)论坛暨能源互联网示范项目建设与合作研讨会于2017年12月1日在北京举办。主题报告环节,IBM能源与电力行业解决方案总监张永平发表演讲,主题是:建设城市能源互联网推动行业数字化
2017城市能源互联网发展(北京)论坛暨能源互联网示范项目建设与合作研讨会于2017年12月1日在北京举办。主题报告环节,IBM能源与电力行业解决方案总监张永平发表演讲,主题是:建设城市能源互联网推动行业数字化转型。
 
下面为您带来张永平的精彩演讲
 
 
张永平:
 
我是来自于IBM公司,负责能源与供应事业行业解决方案,我这个行业其实是包括了水电气热这些细分行业,所以能源互联网这个议题跟我行业其实是密切相关的。
 
前面领导、专家、同仁大家从不同角度谈了对能源互联网的观点,从电力的角度、设备制造商的角度。IBM是一家科技公司,我今天跟大家谈两件事情。
 
第一件事情跟大家分享一下,IBM科技公司,聚焦IT领域科技公司怎么来看能源互联网这件事情。
 
第二件事,我想跟大家分享一下,IBM能在这里做什么,我们定位是什么、优势是什么。
 
我觉得大的趋势不用多谈。在这里面最重要的一点是什么?是技术在里面的推动作用。周院士给大家讲第三代能源体系的一些概念,从IBM来看,我们主要是看技术在这里面的推动作用。
 
我们从两个维度来看:
 
一方面是传统的能源技术,我觉得这里面最大的变化,以新能源为代表的新的能源技术颠覆传统的能源技术,特别是对于传统电力公司会带来越来越大的冲击,传统能源有一个死亡螺旋,新能源技术为代表的行业的能源替代品的出现。
 
另外一方面,就是我今天重点想谈的技术,特别是IBM比较关注的技术,也就是数字化的技术。这里面数字化,以物联网包括云计算、大数据、人工智能、最新的一些区块链,某种程度上颠覆整个能源行业。
 
我们以往参加一些行业会议,包括我们自己自身行业客户,传统来讲,发电公司、发电集团,这两年越来越多新面孔出现,比如说国外新的以数字化,特别是云计算、大数据为技术依托的公司,完全以颠覆者的角色进入能源行业。对于IBM来看,是数字化转型或者数字化重塑的过程,这个过程之中,特别我们怎么利用新的技术去推动整个能源互联网建设,在我们看来这需要两方面技术的深度的融合,也就是数字化技术和能源技术的深度融合,这两年这个行业每年都会开信息化年会,每年主题都是两化融合,信息化和数字化融合。我们看到整个行业大趋势,技术上的趋势我谈了很多,另外两方面的趋势或者重要一个转型因素是什么?还有一点是商业模式。刚才曾鸣教授分享了关于商业模式方面的一些实践,我觉得这是非常重要的一点,特别是如何去可持续性能够健康推动整个能源互联网这样一个事业建设。一个持续的商业模式这是必不可少。现在依托能源互联网建设,售电公司有2千公司,商业模式都在不断探索之中,归根结底从商业模式上趟出一条路,真正从中获利,这样才会促进整个产业良性健康发展。
 
 
还有很重要的一点:客户体验。这个可能是互联网产业对整个能源产业带来了一个最大的冲击,互联网改善了人们衣食住行各方面的问题,对于能源领域,我们怎么优化我们能源客户的体验,这其实也是非常重要的。举一个例子,我这儿也想做一个调查,今天在座的各位,有谁在开电动汽车或者有计划买电动汽车?如果有的话,麻烦举一下手?前两年,每次开会我也会做这样的调查。前两年说实话没有人举手,今天我也看到了有几位还是举手。为什么电动汽车喊了这么多年?我个人来讲,我2010年到IBM,那时候做产业联盟,到现在几百人的会场只有3、4个人用电动车,客户体验不好,充电桩是否便利,特斯拉是另讲。我们怎么在能源互联网真正把客户体验放在重要的位置,这是建成能源互联网能否成功关键因素。
 
我们谈数字化的技术,我们说云计算,当时有林洋和天合都在讲我们构建云平台,云在这里面的作用,它的重要性已经不用多谈,云是未来IT一个方向,这不只是谈概念的阶段,还有大数据,大数据分析,我们怎么能够去获取数据,这也是互联网给这个产业带来非常大的变化。我记得2014年的时候,当时谷歌收购了一家公司,做电视机盒子,采取用户数据,非常小巧、时尚,界面也非常简洁,他告诉我,这个房子昨天能耗使用是零,因为昨天没有人住,今天刚住进去,过去一段时间它的整个能耗使用情况是什么样,包括它的室温、湿度怎么样,家里有一些采暖空调设备,告诉您怎么用这些设备,我觉得这是很好的一个例子,谷歌为什么会收购这样做小盒子的公司,看中的是其中的数据,背后的意图是什么?希望从数据里面获取洞察,从中盈利,这是整个互联网一个典型的一个模式。
 
第三个技术是人工智能。这个是目前最热的一个话题,不管是投资领域还是各行各业,人工智能。这里面IBM也做了一些尝试,人工智能在优化人机交互的体验,比如自然语言识别等等,在其它行业有很多的尝试,其实对于能源互联网建设,从优化客户体验角度,比如说我能够去优化我的客户交互、自动应答的机器人已经有了应用,还有视频监测和识别。现在做能源互联网试点包括售电公司他们做一些客户代维的工作,作为它目前比较重要营收来源,客户有很多用电设施,怎么样专业化托管管理,视频监测和识别,我们用机器学习来替代人工操作的效率。
 
还有无线网,底层设备监测层,还包括区块链,也有专家介绍到国家分布式能源交易的试点。区块链技术是一种典型的,分布式能源交易是区块链典型应用场景,我们也在探讨把这样一些技术,真正在能源互联网涉及到分布式能源交易里落地。
 
我们再回到今天的主题,城市能源互联网的建设,这里面也不用展开,大家谈了很多的概念,包括怎么综合利用水电气热这样一些能源,特别是分布式能源的应用包括微电网的应用,最终解决城市一些困境,水资源的环境的约束,包括怎么能够降低能耗,特别是建筑物的能耗,怎么优化它的绿色出行,但是坦白讲,我们跟一些央企包括其它客户合作伙伴有过沟通和交互,我们发现还是任重道远,举一个例子,利用分布式能源。很多利用分布式供能,航海机等等应用,优化某一个区域或者某一个大学、某一个园区甚至每一个建筑它的能耗,降低它的能耗、降低能源使用成本,我们发现政策层面,气的价格包括电的价格没有形成良好互动机制,包括核心技术,核心设备运维等等还掌握在专业化厂商手里,包括还有运维,这制约整个城市能源互联网的建设。
 
前面是分享一些观点,接下来简单介绍一下IBM做什么,IBM,说你们是一个熟悉的陌生人,跟IBM合作很多年,也知道IBM这个品牌,很多人的认知甚至还有人认知是说,IBM你们是不是已经卖给联想,刚才有一位领导,你们是不是全给谁了,好像公司已经不存在了,其实不是这样的。IBM也是一家有106年的百年老店,跟清华大学同一年成立的百年老店,不断转型之中,IBM最新做什么事情?原来大家对IBM的认知卖硬件,服务器存储、软件、服务,这些业务还在做,IBM现在转型,成为一家聚焦行业认知解决方案和云平台的公司,第一个聚焦行业,IBM服务的行业一直是行业客户,IBM不做个人业务,这可能跟互联网公司是非常不同的一点。另外一个,IBM做什么?我们提供什么产品和服务,两方面,一方面是认知解决方案,认知,IBM对于人工智能,我们用的一个专门词,这里面整合了人工智能很多先进技术,特别是关注一些媒体,会看到IBM有一个广告,像IBM名片一样。第三个是云平台,未来整个IBM的业务,构架在云平台和人工智能平台上的,服务于行业客户这样的业务。
 
我们具体做什么事情?落到我所在具体的行业,我们目前做的很多工作跟前两位谈得比较像,我们希望和客户和合作伙伴合作,帮助他们构建整个的数字化的平台。这个平台,是整合了IBM在云计算包括大数据分析包括人工智能、物联网甚至区块链整体的能力。这是整个平台非常概念化的架构,底层,我们需要数据的输入,数据包括了外部的、内部的、结构化的、非结构化各种数据的输入。同时我们非常注意一点,这个平台能够汇聚行业专业的知识,IBM不是一家聚焦于电力的公司,我没有电力设备,没有传感没有通信,我们更多聚焦在上面平台层面,所以我们需要底层有数据的输入。上层希望通过整合的数字化整合能力,帮助客户更好的管理、存储、优化这些数据,再往上构建各种各样行业模型,特别是结合在人工子智能方面的能力,帮助客户面向行业的应用。比如说对于城市分布式能源站资产管理的一个应用。我们怎么能够帮助客户更好开展它的能效服务一个业务,怎么能够支撑电力交易、怎么服务一些政府的一些部门,帮助他们做整个城市能源规划的一些决策上的支撑,甚至更广泛来讲,我们是希望搭建这样的一个数字化的平台,能够去构建整个行业生态体系,行业朝着更加良性可持续方向发展。
 
这个平台,几位专家也讲各个不同厂家他们的平台,从功能层面。我从另外一个视角,构建这样的平台需要哪几方面的能力。
 
第一点,还是数据整合能力。建设城市能源互联网整合你的供给侧和需求侧的数据,这两方面的数据没法贯通,是没法实现真正能源互联网所要达到的贯通供给侧和需求侧的一个目标。获取这些数据、融合这些数据,从客户的视角构件360度能源视图,这里面做了一个事例,跟我们合作伙伴做综合能源平台的合作伙伴,我们去跟他们探讨,把这些数据从两个维度去分,一个维度还是内部还是外部,内部,自己有自己的一些运营的数据,还有接入的数据。还有外部数据,真正了解客户,不仅仅需要监控它的实时能源使用,这只是很小一部分,我后面会讲到一个例子,你真正刻画能源用户视图,需要社交媒体的数据,包括客户同业对标的数据,否则你给他的能效建议是不完善的是片面。还有数据划分,包括结构化和非结构化的,结构化包括文本、图片、图像,这些数据非常大量,恰恰是以前缺少对这些数据处理能力,这些数据一直在沉睡在那里,这是第一点需要融合数据。
 
第二点,从这些数据里面获得洞察,这里面就是一个分析能力的重要性。举一个例子,我们现在做电力的交易,前天还跟一个同学在沟通这个事情。大家做智慧能源还是能效,他们都非常注重怎么真正了解客户用能的行为或者是你从电力系统角度来讲就是负荷预测,更加精准负荷预测,这是非常古老的一个话题,我念书的时候各种人工智能算法在用,现在多能互补的条件下,分布式能源、微网,这些你做负荷预测跟原来有什么一样的地方,这都是需要平台化能力的支撑。这些分析模型,如果能够放在云之上,对于一个企业,比如说它的研发甚至说我围绕企业生态系统,让客户、合作伙伴让他们快速用这些模型构建自己的应用,这其实是非常有价值的一个工作。真正融合各方面的数据,发挥价值,更重要的一点,让这个平台对这种模型和分析能力的一个支撑。
 
第三点,一个客户体验,我怎么能够以客户为中心做一些接触点的体验设计。这里面体验,现在已经有人上升到体验经济的层面,其实在很多互联网企业里面作为重中之重。像IBM这样的企业,我们探讨应用一些设计思维一些方法能够真正挖掘客户的一个他的需求到底是什么,我后面会讲到一个案例,我们帮合作伙伴构智慧云平台,利用设计思维方式真正挖掘它背后深层次客户需求,围绕平台每一个用户构建用户画像,这可能是你整个平台搭建的一个源头和一个起点,真正了解客户需求是什么。
 
前面谈了对这个平台建设我们的一些能力方面的思考,最后有两个案例。
 
第一个案例:
 
这是IBM跟英国的机构的一个案例,原来是一家非盈利,后来我们发现也不是非盈利的机构,他帮英国政府做英国针对于建筑能效特别家庭住宅能效提升的计划。他们思路是什么?政府要出台能效提升计划,他需要有据可依,不能拍脑袋,不基于事实,这是不客观,也不会取得好的结果。对于西方一些国家,他们做这样的一项计划都要花纳税人的钱,都有严格的分析,否则你计划是通不过。所以他们需要强大数据上的支撑帮助他们做这件事情。IBM跟这个机构合作,为政府能效提升做的决策支撑。做的第一件事是什么?获取的数据进行了一个分析,这里面看到最直观,住宅用户电表、气表包括热表的数据,这是很小一部分,这里面有四部分的数据,同时他去获取,通过一些征信公司,试图获取一些家庭收入,你是不是永久居住,是不是在房子里一直住,一年这个房子里会住多少,夏天度假的时候住还是不住,有这样的一些信息。同时房屋物价署获取房屋建筑面积是多少,整个结构是什么,有几间卧室,你的建筑类型是什么,哪一年建的,获取这样的一些数据。不同的建筑物年限、面积、结构对你整个能效需求是完全不一样的,同时它也去获取跟政府部门合作,了解你在哪些住宅里面你已经用了能效措施,是不是加了一些隔热层,有了一些节能空调、中央空调措施已经采取了。它把所有的数据汇集起来构成了一个拥有50个属性面向住宅用户数据视图,提供给英国政府,做能效提升计划。
 
这个机构,不完全只是为政府服务,他说自己是非盈利,基于这样的数据,拓展自己综合能源服务,利用这样的一些数据从里面分析出来的结果,创建自己能源服务的一个目录,这里面看到,你去网站上可以看。他现在能做什么呢?帮助用户做可再生能源的服务,我了解你的住宅基本所有的信息,你的屋顶上是不是能够去装分布式光伏,他了解。包括你的征信情况他都了解,你是穷人富人对光伏运维支出是不是支付,他都能了解,除了这之外,他能帮用户做其它的节能措施,隔热的改造、家庭能效计划的提升,甚至帮助居民用户做一些旅行计划,我知道你要出门旅行,你家里能源消耗是不是保持啊,是不是有一些特别的措施,甚至在这个之外,再拓展其它可能的一个服务。从这里面我们可以看到,对于数据的获取,对于这样的一个平台搭建,不仅是能够服务于政府,做综合能源服务的企业带来很大的帮助。
 
第二个案例:
 
我们在国内合作的一个企业,它是隆基泰和智慧能源公司合作,就在保定附近,一查都能跟雄安新区有联系。他们是一家河北省的一家企业,从光伏转到智慧能源企业。他们希望从平台化的角度轻资产运营整个智慧能源的业务,他们跟政府还是有一些千丝万缕的关系,帮助河北省的节能减排,河北省高耗能企业非常多,每年雾霾企业都会关。河北省有非常强的一个需求在这儿,IBM跟他做的一个事情,我们希望把我们的技术能力加上它的整个对于市场上的一个资源优势结合起来,帮助它构建这样一个平台,它利用这样的平台聚拢它的客户。今年6月份,有一个数字,接入到这个平台上的客户有700多家,聚集客户的信息、能耗的使用信息等等还包括我们在这个平台之上帮助它,利用我们们人工智能获取外部信息,它希望构建越来越多针对智慧能源创新的服务出来。IBM做了三件事,第一,数据获取,我们帮助物联网底层数据接入,包括它收购河北省一家做运维的公司,包括很多大的能效企业,有的直接表机的数据接入,有些有了能源管理系统,利用一些厂家能效管理系统,我们怎么把这些不同表机、不同能效系统数据能够汇集在这样一个平台之上这是第一步数据。
 
它的目标很宏大,希望未来掌握河北省70%的电力数据,我和它合作只是第一步,获取数据。
 
第二步,获取洞察,我们评估三个能力,一个是数据一个是洞察,怎么样构建各种各样的分析模型。坦白讲,不断深化过程之中,我们需要去结合IBM在数据方面的能力,我们有一些数据科学家帮助它做各种各样的建模,对于负荷的预测。还包括其它分析模型的构建,我们也跟他们探讨,是否利用区块链做未来分布式能源的交易。
 
第三块,客户体验,让他把他的未来客户,河北省发改委管能源的领导,还包括一些高耗能企业电气的专工,把他们请来做几天的研讨会,通过设计思维的一个方法,发掘用户真正需求是什么,这样才去开始整个平台搭建。
 
这个平台也是在不断完善过程之中,去年是一期,现在正在谈二期合作。
 
(发言为现场速记整理,未经本人审核)
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责任编辑:lixin

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