能源互联网的必经之路智能用电网络

智能用电网络中投入使用大批量的高级计量设备带来了海量用户信息。基于这些采集得到的用能数据可实现负载运行状态自识别，评估电器的效用水平，并可进一步识别用户的历史或实时用能行为，从而为协同需求响应、节能自动化等能量管理提供辅助决策依据。

(1)用户侧负载用电效用等级

基于经济学中的效用理论，认为电力用户在有限的能耗和用电成本约束条件下，以获得最大满意度为目标进行电力消费。因此对用户侧负载提出用电效用的概念，区别于仅以能耗或电费为决策依据的评估方法，用电效用将综合考虑能效与满意度进行评估。

将用户侧负载按照自身用电特性和用户对负载的需求特性分为储能型和非储能型两类，将储能型负载再细分为蓄热蓄冷型和蓄电池型两类。蓄冷蓄热型负载、非储能型负载的效用变化分别以温度、时间效用函数模拟，并在此基础上对不同类型负载的用电效用分级。

将负载的效用等级分为高效用、低效用和负效用三种。效用等级越高，代表负载的能效水平和用户的满意度水平越高。

(2)用户用能行为识别

用户用能行为直接影响用户侧负载的能耗状况，因此准确识别用户的用能行为可以帮助判断各用户侧负载是否运行在最大效用等级下。基于隐马尔可夫模型进行用户用能行为识别。

通过划分负载运行状态、建立用户用能行为识别的隐马尔可夫模型、参数学习、解码获取识别结果等步骤，可以较为准确地识别用户活动。

通过较为准确地识别用户用能活动，按照一定优化策略关断或调解在用户活动中关联度低或效用水平低的负载，从而在综合考虑用户满意度和负载能效水平的基础上实现智能能量管理。

(3)协同需求响应

智能用电网络可实现大规模的快速需求响应。由于自律分散架构的特征，各类响应信号可快速大批量发布，且各本地能量管理单元的实施效果也可迅速反馈。云存储中心只需下发简单的能量调节比例(如削减负荷5%)，各本地能量管理单元进行优化并实现负荷削减量分配，从而减小了计算规模与成本，实现了大规模的快速需求响应。

(4)节能自动化

智能用电网络可实现自动化节能。基于用户用能行为识别和效用等级的划分，各本地能量管理单元可对该单元中的用能情况进行实时评估并制定节能策略。

前景展望

智能用电网络就好比能源互联网的神经末梢，是能源互联网不可或缺的关键部分。该网络有自律可控性和自律可协调性，可以较好地实现在线扩展、在线维护和容错功能。同时，该网络与互联网技术结合紧密，可实现信息流和能量流的高度结合，并达到能源最优管控的目的。

在黔东南一个普通医院，其一年电费要700万元，以20%的节约量计，预计可节约电费140万元，考虑装设软件设备的成本，年回报率在70%。除了节能，智能用电网络所存储的海量用电信息，可广泛用于提升用电安全水平、揭示电器火灾隐患、优化用户侧能源使用、参与电网需求响应，未来应用的空间十分广阔。