江西特制物联网
网络智能阶段网络智能阶段,就是阿里曾鸣老师提的“网络协作、数据智能”的生态阶段了。在电网侧,由于自然垄断环节的相对封闭性,在这个环节主要往数据智能方向走,比如人工智能的分析,无人机机器人的应用,**终降低人工成本,减少错误决策损失。在综合能源服务侧则机会较多,一方面是电网企业未来战略可能定位于生态平台的构建,依靠现有巨大的一些客户、电力流和信息流,吸引更多的第三方合作;另一方面随着现货市场的建立完善,未来基于现货价格和增量配网、局域电网乃至微电网,可以构建更多的玩法,比如虚拟电厂参与现货和辅助服务交易。因此可以形成网络化的生态体系,以价格信号和服务需求串联起点、线、面,**终形成网络生态体。个人认为这也是国网泛在物联网的**终战略目标,也是国网转型的关键所在。 电网的“泛在”*体现在电能上,没有体现到数据方面或者是信息方面。江西特制物联网

信息互动阶段
在泛在物联解决数字化,实现“数字孪生”的前提下,如何利用这些数字为管理价值服务,这就是信息互动需要解决的问题。简单来说就是信息化、互动化。在综合能源服务侧,由于数字化水平极低(只有少数行业实现了能源专业的数字化,比如钢铁行业),因此信息互动这个阶段也处于非常初级的阶段,基本上就是电网公司在上个世纪80、90年代的水平,远远没有到互动,连**基本的能源管理信息化都没有实现,大量小系统处于孤岛状态,没有完整的业务标准和信息模型标准。未来随着能源服务市场化水平、专业化水平的提高,更专业的公司进入这个领域,存在较大的提升空间。 浙江有口碑的物联网平台通过对用户类型实施分级管理以实现更高的信息安全;

从感知层拿来的这么多数据,总得传输出来吧,那么不管是走无线,还是走有线,甚至走快递,总归是要传输的,但越好的服务对可靠性、稳定性、高速性的要求越高,所以加强网络层的建设,可以有效解决“反射弧太长”的难题。这就要通过到电力无线专网、终端建设等方案实现了,上面提到的“接入网”、“骨干网”之类的都是这样网络的实际分类,与地位和用途相关,尤其值得关注的是现在搭配上5G的快车,更是让一切都充满了新的可能。5G的高速稳定,甚至成为了相当多种业务的突破口,满足很多新型工作的发展需求。平台层,建设重点是实现超大规模终端统一物联管理,深化全业务统一数据中心建设,推广“国网云”平台建设和应用,提升数据较快处理和云雾协同能力。这一层建设好了,会对产生丰富的应用提供强大动力。简单来说,这是一个信息汇总和碰撞的地方,汇总就要彼此相通,做到数据打通、标准打通,此外还要解决数据存储、检索、权限管理等问题。
信息互动阶段在泛在物联解决数字化,实现“数字孪生”的前提下,如何利用这些数字为管理价值服务,这就是信息互动需要解决的问题。简单来说就是信息化、互动化。在电网侧,通过多轮的信息化投资,目前基本上已经实现了管理信息化,比如生产、营销、调度、财务、安监的信息化水平都处于行业信息化的**水平。需要解决的是数据交互的问题,**典型的就是营销信息化和生产信息化,各自建立了完整的信息和数据系统,由于部门专业分割,导致两套大系统在“互动”这个点上衔接困难,*停留在有限的信息交互。所以这次泛在电力物联网把“数据统一、营配贯通、配抢指挥”作为一个重要的落地点,也是希望从根本上实现“OneData”、“OneID”、“OneService”的问题(这三个One是阿里数据中台的方法论之一)。 通过故障识别模型,对故障进行分析和定位,并利用派单系统,联系故障点附近维保人员快速处理故障。

能源大数据管理
能源行业天生具有大数据的旺盛需求,如何借力信息技术建立精细的模型,打造开放兼容、安全可靠的应用平台,实现数据的收集、存储、管理和应用,成为能源企业亟待解决的问题。友先达洞悉能源企业痛点,融合网络化、数字化、智能化等技术,加速能源网络各物联节点数据的汇聚共享,利用机器学习构建能源领域算法及知识图谱,打造“能源BDaaS”大数据平台,为能源企业提供实时监控、设备运行检修、业务预测分析、运营决策支持等一站式应用服务,加速能源互联、助理企业数字化创新。
能源互联网发展方兴未艾,泛在电力物联网建设如火如荼。友先达将秉承初心,专注技术,深耕行业,助力能源企业加速数字化转型,共同赢取产业转型升级的美好未来。
其实电网本身就是一个泛在网,“泛在”体现在电能,家家户户都要用电,已经遍布全社会各个角落。选择物联网
泛在电力物联网属于能源互联网的重要组成部分。江西特制物联网
友先达带你了解物联网。大部分现有对泛在物联网的理解,只是停留在传感、物联、通信、大数据、云计算这些技术层面。国网公司将泛在电力物联网提升到企业战略层面,而非简单的将其作为一项企业技术战略去推进,需要从未来智能商业模式的角度去理解泛在电力物联网的战略意义。中国人做事讲究“取势、明道,优术”,势就是战略层面的把握,道是指业务设计和分析,术是技术方面的支撑。首先在战略层面形成分析,然后针对具体的业务场景、客户细分和需求进行梳理,才能形成对技术的正确理解。如果脱离了战略和业务(战役),战术层面的技术规划就容易变成技术堆砌。
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