阿里云研究院：云上新型電力系統（2022）（55頁）.pdf

1、Contents目錄序言前言第一章 新趨勢與新挑戰 電力系統發展呈現的新趨勢 08電力系統發展面臨的新挑戰 10第二章 云上新型電力系統從“電力上云”到“云上電力”12云上新型電力系統特征 13云上新型電力系統發展重點 13P03P05P07P11P17第三章 云上發電發電行業面臨挑戰 18傳統火電轉型升級 18新能源發電智能升級 22云上新型電力系統（2022）CONTENTS 第四章 云上電網 數字基礎設施云化 26核心業務重構上云 29生產運行云上智能 34數據業務云上增值 37P25P43P50第五章 云上用電分布式光伏與儲能 44虛擬電廠 47第六章 云上新型電力系統展望PREFAC

2、E序言當前，積極落實“碳達峰、碳中和”戰略目標，大力構建新能源占比逐步提升的新型電力系統，加快全國統一電力市場建設已成為電力行業深入推進“四個革命、一個合作”能源安全新戰略的重要任務。與傳統電力系統相比，新型電力系統中電能在發、輸、配、用各個環節的輸送與配置將發生很大的變化，尤其伴隨新能源占比的不斷提升，集中式與分布式并舉，電力電子化持續加速，終端用能將呈現更加多元化和個性化。因此，如何保持電力供需的實時平衡，維持龐雜的電力設備的安全穩定運行，以“大云物移智鏈”為代表的新一代數字技術將成為支撐新型電力系統建設的關鍵。為此，如何通過數字化技術手段，挖掘電力行業的數據資源，優化電力行業生產運營業務

3、，協助電力行業碳排放量降低，提升電力行業可再生能源利用能力，已成為當前電力行業企業實現高質量發展的重要途徑。阿里云公司作為龍頭科技企業，自2016年進入電力行業以來，積極開展電力技術與數字技術的融合創新，在業務創新和商業模式創新方面先后與國內大型電力央國企國家電網、南方電網、中國大唐、龍源電力等開展合作，在電力企業基礎設施云化、核心系統上云、云上業務創新、云上數據增值等領域積累了寶貴的數字化實踐經驗，內容覆蓋發電、輸電、用電的各個環節，得到行業客戶的認同，為電力行業的數字化轉型與創新發展貢獻了力量。這次阿里云公司率先提出“云上新型電力系統”，與傳統電力系統上云側重IT架構升級不同，“云上新型電

4、力系統”與云平臺、云上數字技術融合的更加緊密，更加關注電力新業務、新模式的培育和孵化，將“數據+算力+算法”的賦能作用嵌入到電力系統的生產管理、經營決策等各個環節，將為電力系統的轉型升級和創新發展注入新動能?！霸粕闲滦碗娏ο到y”是綠色低碳的電力系統，同時也是一個致力于探索提升資源配置能力、系統平衡能力和清潔能源消納能力的電力系統，作為一個概念的創新和理念的創新，也是當前電力行業數字化轉型的一項重要的實踐創新。通過云上數字技術構建“云上發電、云上電網、云上用電”的新模式，將為城市、園區、工商企業以及居民用戶等提供更加安全、高效、智能、經濟的用能服務，助力全社會綠色生產和生活。云上新型電力系統20

5、22PREFACE當前，積極落實“碳達峰、碳中和”戰略目標，大力構建新能源占比逐步提升的新型電力系統，加快全國統一電力市場建設已成為電力行業深入推進“四個革命、一個合作”能源安全新戰略的重要任務。與傳統電力系統相比，新型電力系統中電能在發、輸、配、用各個環節的輸送與配置將發生很大的變化，尤其伴隨新能源占比的不斷提升，集中式與分布式并舉，電力電子化持續加速，終端用能將呈現更加多元化和個性化。因此，如何保持電力供需的實時平衡，維持龐雜的電力設備的安全穩定運行，以“大云物移智鏈”為代表的新一代數字技術將成為支撐新型電力系統建設的關鍵。為此，如何通過數字化技術手段，挖掘電力行業的數據資源，優化電力行業

6、生產運營業務，協助電力行業碳排放量降低，提升電力行業可再生能源利用能力，已成為當前電力行業企業實現高質量發展的重要途徑。阿里云公司作為龍頭科技企業，自2016年進入電力行業以來，積極開展電力技術與數字技術的融合創新，在業務創新和商業模式創新方面先后與國內大型電力央國企國家電網、南方電網、中國大唐、龍源電力等開展合作，在電力企業基礎設施云化、核心系統上云、云上業務創新、云上數據增值等領域積累了寶貴的數字化實踐經驗，內容覆蓋發電、輸電、用電的各個環節，得到行業客戶的認同，為電力行業的數字化轉型與創新發展貢獻了力量。這次阿里云公司率先提出“云上新型電力系統”，與傳統電力系統上云側重IT架構升級不同，

7、“云上新型電力系統”與云平臺、云上數字技術融合的更加緊密，更加關注電力新業務、新模式的培育和孵化，將“數據+算力+算法”的賦能作用嵌入到電力系統的生產管理、經營決策等各個環節，將為電力系統的轉型升級和創新發展注入新動能?！霸粕闲滦碗娏ο到y”是綠色低碳的電力系統，同時也是一個致力于探索提升資源配置能力、系統平衡能力和清潔能源消納能力的電力系統，作為一個概念的創新和理念的創新，也是當前電力行業數字化轉型的一項重要的實踐創新。通過云上數字技術構建“云上發電、云上電網、云上用電”的新模式，將為城市、園區、工商企業以及居民用戶等提供更加安全、高效、智能、經濟的用能服務，助力全社會綠色生產和生活。中國電力

8、發展促進會（簡稱電促會）第四屆理事會成立以來，在鞏固原有服務電力規劃發展的基礎上，將促進“大云物移智鏈”為代表的新一代數字技術在電力行業的融合應用作為核心服務業務，在分支機構設立和會員發展結構方面做了積極的布局，電促會積極倡導“跨界、融合、增值、共享”服務理念，努力為會員企業“筑平臺，建生態”，在服務會員過程中，既注重立足企業看行業，也重視從行業看企業，阿里云公司提出的“云上新型動力系統”，依托阿里公司獨特的技術優勢，在跨界融入電力企業的數字化轉型中開展了大量的案例實踐，作為貫徹“創新、協調、綠色、開放、共享”新發展理念的電力行業第三方平臺，電促會在服務實踐中深刻地體會到“十四五”數字經濟發展

9、規劃中指出的“支持高校、龍頭企業、行業協會等加強協同，建設綜合測試驗證環境，加強產業共性解決方案供給”的重要意義。電促會與阿里云公司的戰略合作，旨在充分發揮雙方的資源優勢，以期共同為電力行業數字化轉型貢獻智慧和力量。借此機會，我們也熱誠地希望與阿里云等會員單位和廣大電力企業一道，積極貫徹新發展理念，遵循數字經濟發展的內在要求，加強交流互動，面向市場，積極探索資源共享與共生發展，通過協會平臺精心策劃行業或企業白皮書、組織走進會員單位、開展聯合調研攻關、構建虛擬研發中心、設立揭榜掛帥與賽馬機制等多種服務方式，大力推進行業開放產業體系與開源技術體系建設，通過“共建、共治、共享、共贏”第三方平臺，積極

10、促進電力相關“供應鏈、產業鏈、價值鏈、創新鏈”的優化整合，集思廣益，共同為構建電力行業高質量發展新格局而努力！中國電力發展促進會常務副會長兼秘書長序言PREFACE前言氣候變暖、地緣政治和地區沖突不斷等多種因素疊加，使得全球能源危機加劇，能源轉型迫在眉睫。電力行業作為雙碳戰略的主力軍，能源轉型的主戰場，以數字化加快構建新型電力系統已成業界共識。云計算與云上數字技術作為新型基礎設施，具有內生的打破系統壁壘、激活數據價值、提升智能化水平的能力，是數字化的核心，與新型電力系統對于高融合、高靈活、高彈性、高可靠的信息化服務能力相適應，云與新型電力系統融合已成必然，“電力上云”將向“云上新型電力系統”發

11、展。云上新型電力系統是以云為基礎，鏈接內外部更廣泛的資源，融合更先進的數字技術，沉淀更多元的數據資產，充分將“數據+算力+算法”的賦能作用嵌入到電力系統的生產管理、經營決策等各個環節，推動大范圍電力資源的共享互濟和優化配置，提升電力系統的穩定性和靈活調節能力，實現能源清潔低碳轉型和高質量發展。從傳統電力系統到云上新型電力系統，要持續關注戰略發展、組織人才、業務創新、技術加持和持續運營五大重點領域，讓云理念融入到企業發展的各個方面。在實踐中，則要聚焦發電、輸電、用電的重點領域和高價值業務場景，讓云技術嵌入到業務流轉各個環節，以點帶面推動電力系統數字化發展。在發電側，云邊一體數據融合處理技術，將助

12、力傳統火電機組提高運行效率，打造形成具有深調能力的靈活性火電機組；云上新能源智能決策平臺作為新能源精益管理運營的重要抓手，是趨勢也是要求，將為多方主體提供一站式云上新能源數字化服務，助力新能源從技術創新到商業落地。05在電網側，基礎設施云化已取得階段性成果，營銷、調度、運檢等核心業務逐步上云、用云、與云共生。應用云上人工智能助力電網結構形態和運行模式優化，主動適應大規模集中式新能源和量大面廣的分布式能源的接入能力，將成為重點。在用電側，云將成為電力需求側新業態創新的重要載體，加速降低分布式光伏與儲能、虛擬電廠等業務的技術門檻，培育用電新興業務，為終端消費者提供更多元的數智化電力服務，支撐終端消

13、費者與電力系統的雙向互動，推動電力消費者向產消者轉變。云上新型電力系統將進一步加速電力流、信息流、價值流的有效融通流動，其將以更加靈活高效的能源資源優化配置平臺，支撐大規模新能源開發利用，將為電力業務創新、電力行業成長、電力生態協同創造無限的可能性，為城市、園區、企業、居民的綠色生產生活提供堅實保障。電力上云是技術布局，已如火如荼，云上電力則代表了一種戰略選擇，將引領新征程。06云上新型電力系統202207新趨勢與新挑戰能源低碳轉型的核心是能源結構的調整，但是在氣候協議、全球能源危機、新冠疫情等多重壓力下，以及近兩年世界經濟的復蘇，使能源供需矛盾日益加劇。歐美國家的煤炭、石油、天然氣價格出現大

14、幅波動，在政治沖突與貿易壁壘等因素的激化下屢創高點。在此背景下，歐盟于2022年5月公布了“RepowerEU”能源計劃，提出大力發展光伏、風能等新能源，減少對化石燃料的依賴。未來，在全球范圍內，新能源占比將持續提升，并在碳中和的過程中扮演更重要的角色。雙碳戰略下，我國的能源結構正在發生歷史性的變革。2021年，國務院印發2030年前碳達峰行動方案提出，到2030年，非化石能源消費比重達到25%左右。我國光電、風電等新能源在電力結構中的占比不斷增加，截至2021年底，我國新能源發電裝機規模約7億千瓦，風電、光伏發電的裝機容量分別達到3.28億、3.06億千瓦，穩居世界第一。風電和太陽能年發電量

15、達到9785億千瓦時，占全社會用電量的比重首次突破10%，達到11.7%。綠電比例的提升將對我國能源安全、可持續發展、經濟增長起到重要促進作用。新趨勢與新挑戰NEW CHALLENGES電力能源是關系國計民生的重要基礎性戰略產業，在大能源體系中發揮著能量傳輸和轉換的樞紐平臺作用，在保障國家能源安全中扮演重要角色，并為我國經濟社會的高質量發展提供堅強支撐。在國家雙碳戰略背景下，電力行業是主力軍，數字化助力電力轉型升級已成普遍共識，但面對復雜多變的外部環境和內部形勢，電力發展呈現新趨勢，面臨新挑戰。0%10%20%30%50%40%60%70%80%90%100%20112012201320142

16、01520162017201820192020火電風電太陽能發電水電核電電力系統發展呈現的新趨勢1.11.1.1.電力結構：雙碳戰略持續推進，新能源占比不斷提升圖1-1 20112020年全國電力裝機結構（單位：%）1注：1 數據來源：中電聯歷年電力工業統計數據新趨勢與新挑戰08從中央到地方，大力推進新能源發展集中式與分布式并舉。2022年5月，國務院辦公廳轉發國家發展改革委、國家能源局關于促進新時代新能源高質量發展的實施方案，實施方案明確提出在開發利用模式上，堅持分布式和集中式并舉。青海、浙江、安徽、四川等省積極布局，一方面堅持集中式、規?；_發風電、光伏資源，最大化釋放地區太陽能、風力、未

17、利用土地等資源稟賦優勢，生產更多綠電；另一方面，與園區、企業、家庭居民探索“新能源+”模式，探索一條“新能源+”與服務企業民生相結合的道路。長期來看，集中式與分布式并舉必將導致就地消納與外送消納并舉、單品種開發與多品種互補并舉、單一場景與綜合場景并舉，將催生出更多的分布式能源、微電網、儲能等多種業務模式，從而導致能源開發利用模式變得更加復雜，能源系統也將面臨更多的影響因素，新能源的大規模發展將由量變帶來質變。對電網而言，以國家電網、南方電網為主的大電網將與多種電網形態相融并存，且頻繁互動。1.1.2.電力模式：集中式與分布式并舉導致能源開發利用更加復雜電力系統規模不斷增大，構成趨向復雜，供電量

18、逐年上升，所需要的運行控制手段也更加多變。但是目前的智能電網技術尚不足以支撐未來電力系統的發展，需要建立一個全新的電力電子化電力系統來平衡發電側和用電側的波動和變化。同時由于新能源大都以電力電子裝置為接口接入電力系統，電力系統電力電力化的趨勢將持續加速。通過電力電子化電力系統的建設，可實現大規模的能源跨區調配、促進新能源開發、推動電動汽車與先進軌道交通發展，從而降低常規油氣運輸通道風險，提高能源供給的安全性。電力系統中的電力電子化設備占比越來越高，設備與系統以及設備與設備之間的交互作用越來越復雜，電力系統軟硬件系統集成、控制、分析等難度顯著增加，電力系統運行特性也顯著改變。因此需要以新視角、新

19、理論、新方法來解決新問題，以實現電力系統安全、穩定、高效、長期地運行。1.1.3.電力系統：電力電子化持續加速，電力系統運行特征改變明顯我國電氣化發展水平總體呈現穩步提升趨勢，電能占終端能源消費的比重從1985年的7%升至2020年的27%左右。早在2016年，國家發改委等部門就聯合印發了關于推進電能替代的指導意見，加速我國居民采暖、工農業生產制造、交通運輸等領域的電能替代工作。與歐美國家相比，我國終端用能電氣化無論是在城市還是鄉村、企業還是家庭仍具有巨大空間，帶動清潔能源生產與消費。相對于傳統電力行業，低碳電氣化發展下的行業格局呈現顯著的多元化、個性化以及源網荷儲協同互動等特點。當前，終端用

20、戶由能源消費者向能源“產消者”轉變，既可以自發自用，也可以與集中式電網雙向互動。我國東部的一些鋼鐵、水泥、化工等能源消費大戶，入局投資分布式光伏、風電等項目，加速向能源“產消者”轉變。隨著電動汽車、儲能等的發展，電動汽車、儲能與電網雙向互動需求增加，可以參與到電網需求側響應中，發揮電力負荷調節作用。此外，工業水平的發展和人民生活質量的提高，用戶對用電質量提出了更高的要求，個性化需求也逐漸增多。1.1.4.終端用能：用電需求多元化，終端用戶由能源消費者向能源“產消者”轉變電能在終端能源消費中的比重5%10%15%20%30%25%35%40%45%201620172018201920202025

21、E2030E圖1-2 電能在終端消費中的占比及預測2注：2 數據來源：國家能源局、長江證券研究所云上新型電力系統202209為了實現電力行業的雙碳目標，需要構建能夠支撐高比例新能源消納的新型電力系統。與傳統電力系統相比，新型電力系統中電能的發、輸、配、用各個環節都將發生很大的變化。在面臨這些變化的同時，電力系統還必須保持電力供需的實時平衡，維持龐雜的電力設備的安全穩定運行，這些因素都使得我國電力系統低碳轉型面臨很多挑戰。電力系統發展面臨的新挑戰1.2從發電側看，我國的電源結構仍以化石燃料發電為主。雖然在未來幾十年的降碳過程中，化石能源發電量在總發電量中的占比勢必逐步降低。但考慮到我國存量化石燃

22、料電廠中大部分仍有相當長的使用壽命，而且化石燃料電源作為優質、可調控的保底電源的作用尚不可替代。因此化石燃料電廠短時間內無法全面退出。一方面，在化石燃料電廠有序減少的過程中，需要解決在深度調峰、熱電解耦改造中如何保證化石燃料電廠安全穩定運行的問題。另一方面，在大力發展光伏、風電等可再生能源過程中，需要解決以電力電子設備為主的新能源并網帶來的系統慣量降低和對電網的弱支撐性問題。1.2.1.復雜環境下電力系統供需平衡面臨挑戰從電網側看，主要的挑戰來自于現有的電網結構和運行模式很難滿足高比例新能源的調度和消納問題。新能源發電具有顯著的隨機性、波動性和不可控性。以我國西北電網為例，風電的日波動最大可達

23、到30003萬千瓦以上，已經相當于一個中等省份的用電負荷。新能源發電目前還是“靠天吃飯”，缺乏短時間尺度的精確預測能力和人為控制手段?，F有的電網運行調控體系，缺乏對分散化、并網層級多元化的新能源電源的觀測、感知和調控手段，電網的電力電量平衡難度增大，電網的靈活性、可靠性和安全性將受到嚴重挑戰。1.2.2.現網結構下高比例新能源調度和消納面臨挑戰從用電側看，隨著終端用能電氣化水平的提升，電能占終端用能消費的比重將逐步加大。用電負荷將呈現形態多樣化，與電網雙向互動需求復雜化的趨勢。例如新能源汽車、分布式儲能、電制熱/冷、虛擬電廠等新型負荷既是電力的使用者，又是具備向電網供電能力的供應者。電能在新型

24、負荷與電網之間可以雙向流動，而且用戶可以結合自身用能特點主動調節用電曲線，參與供需互動。如果能夠利用新型負荷參與電網調節，理論上可以大幅降低電力投資，但目前針對靈活負荷的控制技術手段和政策機制都還不支持這一目標的實現。例如，根據專家預測，2030年我國電動汽車保有量將達到80004萬輛，這就相當于提供了8000萬臺移動儲能所蘊含的巨大調控潛力。但目前電動汽車的充電大部分還處于無序充電的狀態，不僅未能發揮出調控能力，而且大量電動汽車晚間集中充電還有可能給電力系統造成額外的沖擊。面對發電側、輸電側、用電側的諸多挑戰，電力系統亟需轉型升級。數字化作為新一輪科技革命和產業革命加速演變的重要推動力，依托

25、數字化打造面向未來的云上新型電力系統成為必然。1.2.3.多元場景下高效滿足用戶用能需求面臨挑戰注：3 我國電力系統面臨的挑戰及新型電力系統的“四化”特征，http:/ 電動汽車百人會秘書長：2030年前后中國電動汽車保有量達8000萬輛，https:/ 云上新型電力系統202211云上新型電力系統云上新型電力系統后疫情時代，地緣政治和地區沖突不斷，使得能源危機加劇，電力系統數字化轉型成業界共識。而云計算技術作為數字化基礎設施，滿足了新型電力系統對于高彈性、高靈活性、高可靠的數字化服務能力，云與新型電力系統的融合成為必然?！半娏ι显啤笔羌夹g布局，重點是基礎設施的云化，側重對傳統IT架構的升級，

26、新興數字技術的引入和應用，線下業務線上化等，國內主要的大型電力企業紛紛開展了電力上云行動?！霸粕想娏Α眲t代表了一種戰略選擇，云平臺成為電力系統創新的重要載體，融合大數據、人工智能等技術，促進電力系統結構形態和運行模式創新，支撐電力新興業務孵化培育，推動電力系統向更加靈活高效、智能友好的方向發展，與云平臺協同演進。新型電力系統建設要以能源技術與數字技術融合應用為核心推動力，一方面要實現“電力上云”和“業務用云”，另一方面要實現從“電力上云”到“云上電力”的轉變?！霸粕闲滦碗娏ο到y”是雙碳戰略下的重要選擇，其意味著對電力資源的整合和協同，其是以云為基礎，融合更先進的數字技術，鏈接更廣泛的資源，沉淀

27、更多的數據資產，并將“數據+算力+算法”的賦能作用融入到電力系統的生產管理、經營決策等各個環節，助力培育電力新業務、新模式，以提升大范圍電力資源的共享互濟和優化配置能力，提高電力系統的穩定性和靈活調節能力，實現能源清潔低碳轉型和高質量發展。從“電力上云”到“云上電力”2.1圖2-1 云上新型電力系統云上新型電力系統12云上新型電力系統讓傳統電力系統搭上快車，將為電力生產運行管理帶來變革性影響，推動電力系統向更加智能、靈活、可靠、高效、綠色的方向發展。云上新型電力系統特征2.2從傳統電力系統到“云上新型電力系統”，要持續關注戰略發展、組織人才、業務創新、技術加持和持續運營五大重點。云上新型電力系

28、統發展重點2.3云計算是經濟、高效數字技術的典型代表，其將有助于降低新型電力系統建設的數字化成本，并為電力系統運行提供普惠AI算力，提升電力系統運行效率，進一步降低系統性成本。經濟高效分布式能源系統將成為未來主要的能源運行方式，云技術的分布式、高并發的特征，將進一步加速分布式清潔能源與電網的接入、互動和消納，促進電力系統向深度低碳或零碳電力系統不斷演進。綠色低碳云平臺海量算力為新型電力系統大規模數據采集、存儲和實時計算提供堅實保障，在安全分析、潮流和最優潮流計算、系統監控與恢復、可靠性分析等方面具有突出優勢，夯實電力系統安全基礎。安全可靠云上數字技術將使新型電力系統更加靈活，增強對發電側、用電

29、側的感知、分析和預測能力，提升大電網的資源優化配置效率，實現新能源靈活、安全、高效廣泛接入電網，支撐多元主體參與系統運行決策。云計算、物聯網、人工智能將助力提升電力系統設備數據采集、分析和應用能力，提升上下游各環節智能化、智慧化水平，推動“源網荷儲”一體化，使電力系統更智能。數字智能靈活互動云上新型電力系統202213基于上述五大重點內容，云上新型電力系統可以從電力企業運營、電力系統運行、跨系統協同發展及電力生態機制模式創新四個方面切入，讓電力業務與云上數字技術充分融合，加速助推電力行業數字化發展。云戰略要與企業戰略緊密匹配和承接數字化組織構架和人才體系核心業務上云業務創新與云“一體化”生長電

30、力技術與數字技術融合，應用云原生技術化解企業數字化難題運營標準化、智能化數字運營與云安全運行并重運營戰略組織業務技術戰略上要把“云”與電力企業業務戰略的制定和落地緊密關聯。企業戰略是自頂向下的設計和拆解，云是企業戰略落地的關鍵承接，云戰略要與之進行緊密匹配和承載。組織上要推動人與機構的數字化發展，形成與企業戰略和云戰略相匹配的組織架構和人才體系。業務上要推動業務與云“一體化”生長，堅定的通過推動核心電力業務數據上云，貫通更多數據，打造數據閉環，通過重構來創造新的數字化業務。技術上推動電力科技與數字技術的融合，以云原生技術的先進性，解決企業跨地域跨業務協同、業務連續性保障、企業應用云化等關鍵問題

31、。運營上依托云上數字技術推動電力管理運維的自動化、智能化，并且堅持云安全運行和數據運營并重，實現電力云運維的自動化、智能化以及涵蓋所有管理活動的云運營的標準化、科學化。云上新型電力系統142.3.1.利用云上數字技術提升電力企業運營水平利用云原生、大數據、分布式等數字化技術，電力企業可以重構建立云平臺、數據中臺、業務中臺等新型IT架構，減少傳統IT模式下的資源投入，解決信息孤島問題，促進數據要素的價值挖掘，從而提升企業運營效率。做好人才與組織的數字化適配。一是構建與企業云戰略相適配的云治理組織架構，通過打造云事項的責任矩陣，并優化云技術決策的組織架構、決策機制和流程。二是重視云人才發展設計，考

32、慮人才要求并開發新的崗位，開展知識協同體系建設、人員能力提升、外部人才合作與引入等一系列動作。打破各業務部門之間的數據壁壘，讓“數據”在企業內部有序、高效、無障礙的流轉，從而實現業務和流程的全鏈條數字化。利用包括辦公流程自動化、經營指標分析精細化、決策流程智能化等手段，為領導者提供企業經營情況的全面、及時感知，為基層員工提供便捷、高效的辦公輔助。應用自然語言處理、知識圖譜等人工智能技術，讓計算機替代一部分人工工作，降低企業人力投入成本，從而實現企業的降本增效。例如配網調度機器人自動完成調度指令下發、任務跟催、操作票校驗等工作，不僅能大幅降低調控人員接聽電話的工作量，使其聚焦于核心業務提升，而且

33、可以實現24小時在線，不因疲倦而出現錯誤等人工無法達到的效果。2.3.2.利用云上數字技術提升電力系統運行效率在規劃環節，電網規劃涉及眾多參數，影響因素復雜，利用數據驅動的技術，將多維復雜參數與傳統的典型設計相結合，能夠使規劃更加具有科學性和魯棒性。在調度環節，新能源和電力電子設備滲透率越來越高，電力系統的運行機理和平衡模式將發生深刻變化。電力系統各個環節、設備的感知、控制難度越來越高，源網荷儲、虛擬電廠等新型的電力產消協同模式越來越復雜。以物聯網、大數據、人工智能算法等為代表的數字化技術能夠幫助構建可觀測、可控制的數字電網。進一步可以通過對風光水火及各類負荷資源的優化控制，解決新型電力系統中

34、的電力和電量平衡問題，提高電網對新能源的消納能力，提升電力系統的運行效率。在運維環節，基于無人機、機器人、圖像識別等數字化技術能夠大幅提升巡檢、故障診斷的頻率、及時性和準確性，從而幫助提高電力系統的安全運行水平，保障低碳能源的持續供應。2.3.3.利用云上數字技術推動電力系統內外部協同發展電力系統作為能源樞紐，與交通、通信、氣象等其他系統緊密相關，依托數字化技術，可以提升多系統間的緊密連接，從而實現更深層次的協同互動和交叉賦能，共同推動新能源消納和雙碳目標的實現。為了應對新能源發電造成的電力供需在空間與時間上的不平衡，最為關鍵的就是新能源出力、電力供需平衡的精準預測能力。結合氣象系統的精細化網

35、格氣象數據，依托于強化學習算法，可以提升含高比例新能源系統的負荷預測準確率，為提升電網在更大范圍、更高頻度的資源優化配置提供基礎條件。在新能源汽車、船舶岸電等交通系統電氣化過程中，利用數字化技術連接電力網與交通網，從而實現信息流、能量流、交通流的協調優化。在工業園區、樓宇系統中利用數字化平臺將用能主體廣泛連接，從而實現各種用能終端及儲能單元的互聯互通，以及電能與氫能、電能與熱能的梯次利用。云上新型電力系統2022152.3.4.利用云上數字技術推動電力生態機制和模式創新通過數字化技術推動電力數據的脫敏共享，可以促進電力生態的透明性、公平性，并催生一些新的數字經濟模式下的商業創新。在電力市場改革

36、的過程中，通過打造數據共通共享的市場交易平臺，可以有效減少市場參與者之間的信息差，使得交易出清價格更加貼近電力商品的真實價值。同時也保障了市場的公平性，促進市場參與者的積極性，從而有效發揮市場的資源配置功能。以電力數據為核心可以構建能源大數據中心，匯聚多品類能源數據，充分發揮數據要素價值。一方面通過數據貫通，為全社會碳排放監控、核查提供數據基礎，為各級政府規劃、優化雙碳實施路徑提供決策參考。另一方面，基于多品類、多時間尺度、多主體的用能數據，為供應鏈金融、低碳金融、定制化用能、電力市場購售電優化等新的商業模式提供了創新土壤。當然，在多個主體之間的數據貫通會面臨一些數據所有權和數據隱私的問題，需

37、要通過多方安全計算、聯邦學習、區塊鏈等數字化技術來解決。云上新型電力系統16云上新型電力系統2022云上發電17歷經數十年的發展，發電行業數字化水平顯著提高。但是發電行業作為新型電力系統建設的主要陣地，其迫切需要從“重資產、清服務”的舊模式逐步向以客戶服務為中心的新模式轉型。而在此過程中，需要以數字化為手段提升發電企業智能化管理運營能力，建立與電網、用電客戶建立更緊密的連接，盤活存量資源，提高傳統火電和新能源等發電效率，保障電力能源供給穩定安全。云上發電數字技術在發電行業得到了廣泛應用，但是由于發電行業業務復雜、系統龐大、傳統設備多等特點，在新形勢下仍面臨諸多挑戰。系統壁壘導致數據應用困難電力

38、集團公司和省市公司等各類型業務系統林立，標準系統和定制系統并存，數據標準不統一，數據跨單位、跨部門融合應用難，數據價值不能充分釋放。發電設備管理運維壓力巨大發電行業設備數量龐大，傳統設備和智能設備共存，生產運行連續性要求高，導致面臨巨大的設備管理和運維壓力，亟需提高設備管理智能化水平。例如，截至到2020年底，我國并網五年以上的風電機組已接近60%，這些機組所面臨的維護和檢修的工作壓力巨大。發電功率預測并網調度難度大2021年底，我國新能源裝機總量占比超30%，而新能源的波動性和間歇性，增加了電網運行控制的難度，借助火電深度調峰成為必然。在此情況下，需要更加精準和及時的發電功率預測技術。新能源

39、精益化運營需求迫切目前具有較大開發潛力和價值的風光資源、場地資源等日趨減少，新能源發電由早期的規?；l展向精益化運營方式轉變。新能源企業迫切需要以技術和平臺優勢提升企業精細化運營水平。新能源投融資及運營機制不完善發電行業技術門檻高、前期投資大、回報周期長、融資難度大，亟需依托平臺資源推動相關模式、機制的建立與完善，為新能源發電企業注入技術、資金、流量資源。發電行業面臨挑戰3.1傳統火電主要面臨數據融合和智能分析應用的問題，而云平臺有內生的打破系統壁壘、貫通數據資源的能力，云上大數據、人工智能等數字技術則進一步能賦予火電企業數據應用的能力，對火電機組在新型電力系統建設中深度參與調峰、高效運行提供

40、重要支撐。傳統火電轉型升級3.2云上發電183.2.1.傳統火電轉型升級重點依托“云邊一體”數據處理技術，推動數據跨域融合應用。在邊緣側，部署小微傳感、芯片化智能終端和智能網關，提升傳統發電企業的數據采集能力，夯實數據基礎。在云端，應用數據融合技術，挖掘數據間的關聯關系，實現數據的補充和增強。應用數據中臺技術促進跨領域、跨系統、跨部門間的數據共享和分析應用，加速實現發電廠站的設備狀態、管理狀態和交易狀態的深度透明。借助云上數字技術，支撐火電機組深度調峰。新能源發電機組裝機容量的增加，火電機組調峰形式愈發嚴峻。云上數字技術一方面可應用于指導發電設備運行、優化檢修計劃、降低停機風險等，另一方面可在

41、爐側燃料智能摻配、燃燒數據分析、火焰燃燒穩定性檢測和機側汽輪機及其熱力系統的運行經濟性優化等方面發揮價值，保障機組經濟安全運行，支撐火電機組深度調峰。應用云上人工智能技術，提高火電機組運行效率。通過對電廠進行智能化改造，可實現對鍋爐燃燒性能的實時監控，借助人工智能算法對燃燒數值模擬研究和分析，進一步能確定最佳磨煤機組合燃燒方式，從而提高發電機組效率，降低發電煤耗。對垃圾焚燒電站而言，依托人工智能技術尋找電廠最優的運行參數和方式，將顯著提高垃圾發電的綜合熱效率。3.2.2.案例：大唐火電借助數據中臺提升生產經營決策效率中國大唐集團有限公司是中央直接管理的國有特大型能源企業，為我國“五大發電集團”

42、之一。截至2021年底，中國大唐發電裝機容量達到16172萬千瓦，其中火電仍為其主營業務，超低排放機組占煤電機組的98.8%，居行業先進水平。目前，大唐集團的火力發電廠已經基本實現了不同程度的數字化，但面對“雙碳”壓力以及快速變化電力市場發展格局，火力發電數字化發展仍面臨挑戰：一是行業內缺少統一的建設標準，各單位根據自身需求單獨建設，系統質量參差不齊；二是信息系統孤立，存在數據質量問題，數據融合應用難度大，火力發電廠重要機組及設備沒有充分利用數據，制約機組設備機能拓展與生產效率提高；三是火力發電廠人工智能平臺不健全，機器學習等算法模型應用不足，導致火力發電廠在重要時刻智能決策能力不足。面對上述

43、難題，中國大唐集團公司聯合阿里云打造匯聚全域業務的火電廠數據中臺，實現經營決策的智能化。圖3-1 火電廠數據中臺框架云上新型電力系統202219DataWorks 一站式大數據開發治理平臺數據服務數據分析開放平臺數據治理數據建模數據開發全域數據集成計算存儲引擎MaxComputeE-MapReduceHologres實時計算Flink版機器學習PAIElasticsearch零代碼生成API服務編排數據資產門戶資源優化掃描數據治理自動化存儲計算健康分智能基線管理智能運維診斷監控告警逆向建模數據指標支持50+種數據源智能數倉湖倉一體百萬核集群云原生數據湖億級數據亞秒級查詢50億條消息/秒比開源內

44、核性能提升7倍業界最大的中文多模態預訓練AI模型日3萬億+記錄同步百萬級表實時同步整庫一鍵遷移增量同步數據轉換傳輸速率與并發控制臟數據監控單Topic彈性最高25600Records/s模型評估原始建模語言離線/實時/交互式/AI四合一開發可視化任務編排數倉規劃數據標準日千萬級周期任務調度智能編程助手10+引擎元數據發現表/字段級血緣30+種表基礎信息上下游影響分析37中質量規則模板彈性規則調度引擎動態閾值智能規則推薦31種敏感數據自動識別數據水印溯源數據訪問審計數據分級與脫敏函數計算電子表格透視分析OpenAPIOpenData智能查詢數據共享交換儀表盤NotebookOpenMessage

45、Plug-in數據資產數據穩定性數據地圖數據質量數據安全智能建模數據上云及資產化。內部各公司通過網絡內部專線與數據中臺實現數據的互聯，完成數據上云，用數字化技術賦能安全生產，實現全域數據匯集、治理和資產化。企業管理智慧化。以專屬釘釘為人和設備連接的平臺，以生產設備為核心，以精準、實時、全息數據為支撐，利用數據智能支撐電力企業智慧化管理、智能化人機協同，采用人工智能技術實現全廠區的安全管控，實現各類預警數據能精確實時分發到個人，實現管理閉環。統一企業認證服務。在集團公司內使用跨平臺、跨終端的統一認證服務，打通所有應用系統的登陸認證服務，實現全面的應用集成。業務能力移動化。通過物理專線以及網絡安全

46、邊界防護，實現數據中臺與專屬釘釘的鏈路打通，實現安全可靠的數據協同應用，并根據人機移動化協同的需求，將數據中臺以及智能服務賦能到移動平臺上。圖3-2 釘釘物聯安全管理方案圖3-3 大唐數字孿生電廠示意圖云上發電20能參會事件處理能復盤事件復盤能說話即時觸達能判斷AI事件識別生成工單復盤報告查看直播設備入會一鍵拉群群通知智能檢測火焰檢測DING通知3.2.3.案例：浙能錦江環境應用AI技術提升垃圾焚燒發電效率浙能錦江環境控股有限公司是中國垃圾焚燒發電行業的先行者和引領者，具有二十多年成熟的投資、建設、運營和管理經驗，垃圾處理能力及地域覆蓋范圍均居行業前列。在快速的發展中，浙能錦江環境與同行業企業

47、一樣面臨著垃圾發電廠環保和發電效率兩大難題。為此，浙能錦江環境引入阿里云工業大腦，將AI應用于垃圾焚燒環節，打造形成流化床垃圾焚燒爐AI自動控制系統，保障鍋爐連續穩定高效智能化運行。該系統基于達摩院最先進的人工智能技術，對電廠歷史運行數據進行學習和標定，利用預測控制算法、模糊控制算法、神經網絡控制算法，尋找電廠最優的運行參數匹配，以滿足正常工況下性能目標最大化的目的，最終實現運行優化。該系統的算法核心是解決爐內燃燒穩定的問題，在多變量協調控制基礎上集成圖像識別、大數據深度學習等AI能力，對爐內燃燒狀況綜合評估，輸出最優控制量直接作用于設備，實現焚燒AI自動控制。AI系統與人工操作相比，實現垃圾

48、焚燒自動投運率95%，焚燒穩定性提升25%，蒸汽產量提升2.6%，CO排放降低50%等。AI系統保障了垃圾焚燒廠安全環保穩定運行，大大減少了人員的操作工作量，提升了焚燒的穩定性，預計在全集團推廣將增加收益超1億元。目前，全國已經有近30個城市的100座垃圾焚燒爐已裝上阿里云工業大腦，通過AI技術使生活垃圾焚燒的環保指標更穩定，污染排放降低，發電量得到有效提升，全年可多發3.6億度綠電，相當于一個中型水電站的發電量。預計，到2022年底，全國將有300座垃圾焚燒爐將應用工業大腦AI技術。此外，大唐發電廠借助DTWIN數字孿生技術，構建數字孿生電廠，覆蓋生產線30余類關鍵設備，超過200多臺設備，

49、實現了與現場實時生產數據和業務數據的對接，通過虛擬環境實時展示車間生產過程的真實全局與細節狀態，并實現關鍵管理指標的可視化展現等功能，從而輔助車間現場工作人員管理和決策，提升生產運營效率30%。圖3-4 阿里云垃圾焚燒控制框架云上新型電力系統202221控制參數控制參數設備數據設備數據新能源進入平價時代，在機組成本和建設成本下降空間有限的條件下，新能源發電企業想要保持企業較好的盈利能力和較高的競爭力，應在運營環節精耕細做，通過降低運維成本，進一步降低度電成本。發電企業可以以云平臺和數據中臺為核心，打造承載數據分析、智能應用等業務能力的“云上新能源數智決策平臺”，提升新能源管理運營運維的各個方面

50、。（1）發電企業建立自主可控的數據分析平臺，建立數字化運維體系，開發數字化運維產品，推動行業標準的形成與落地，從而加強智能化運營能力。（2）通過提高數據采集和數據分析能力，建立適應自身發展的全集團級的數據中臺，匯聚集團管理及生產等部門的數據，打破數據孤島，逐步建立基于數據的智能化決策能力。新能源發電智能升級3.3 3.3.1.新能源發電智能升級重點構建云上新能源智能決策平臺打造一站式云上新能源數字化服務依托云上新能源智能決策平臺，融合數字技術，面向多元主體提供四大數字化服務能力。（1）可信基礎服務能力：提供全鏈路數據安全接入、隱私保護和唯一標識等產品和技術，應對新能源場站數量多、分不散、設備及

51、軟件安全質量參差不齊等問題，避免數據泄漏、數據篡改等安全事件發生。（2）提效增值服務能力：提供場站運行優化、設備故障分析、功率預測、運維移動端管控等技術，解決電站運行指標低、故障無法及時處理、運維效率低下等問題。圖3-5 新能源智能決策平臺云上發電22數據開發數據治理數據研發新能源行業數據應用基礎資源集團生產業務計算標簽畫像設備數據體系設備域SCADA數據集中監控系統數據生壓站綜自系統數據EAM系統數據AGC/AVC數據集中功率預測系統數據箱變數據智能應用系統數據電能計量系統數據電力交易系統數據狀態監測系統數據智能IoT設備管理平臺數據保信子站數據外部氣象地理數據功率預測系統數據.人員域財務域

52、.人員數據體系.萃取數據（OneID體系，統一實體）全域數據體系（OneModel體系，統一數據建設）多維分析業務模型.存儲網格安全集團管理業務數據開放服務與統一集市集團營銷業務其他業務數智決策平臺數據分析數據接入數據存儲計算元數據管理鏈路監測任務調度數據開發管理數據安全管理監控運維管理數據模型管理數據質量管理數據資產目錄數據標準化主數據管理數據資產管理智能報表3.3.2.案例：龍源電力沉淀數據資產、統一管控計算資源助力企業業務創新和精益化經營（3）價值閉環服務能力：提供融資租賃、線上合約、費用托收、光伏保險等產品和技術，解決資金獲得、電費收取、投資保值等問題。（4）聚合服務能力能力：基于專屬

53、釘釘應用生態，提供統一權限、統一入口、統一溝通、統一流程、統一安全、統一標準等技術，解決多組織協同困難、分包商管控難、資源調配困難、線上應用雜亂等問題。龍源電力集團股份有限公司隸屬于國家能源集團，是國內最早開發風電的專業化公司，自2015年以來持續保持世界第一大風電運營商地位。截至2022年6月底，其各類電源總控股裝機容量為2883萬千瓦，風電控股裝機2571萬千瓦，占比接近90%。龍源電力在數字化方面取得了長足的發展，但也面臨一些挑戰。一是數據分散，公司存量240余座風電場站，缺乏統一的數據管理和治理的平臺工具；二是場站應用系統的維護更新需要大量重復性工作，風電場地理位置分散，每上線一個新的

54、業務系統，每個場站都需要做大量繁瑣的重復工作；三是數字基礎設施利用率還有提升空間，場站服務器資源無法集中管控、統一調度，資源利用率還有提升空間，管理運維成本高、難度大。面對上述痛點，阿里云協助龍源電力從業務、技術等角度明確集團總部與省公司、場站的定位與邊界，制定數字化升級方案。將龍源集團總部定位為數據匯聚中心、開發中心和指揮中心，打造形成集團級的新能源數據資產中心和云端管控中心，助力集團業務創新和精益化運營。將省公司定位為監控中心和調度中心，構建省公司邊緣節點，服務省公司側的數據分析應用、資源調度優化和狀態監控。將場站定位為邊緣數據采集和邊緣算法應用節點，依托場站邊緣節點，增強場站的數據采集和

55、分析應用能力。集團級數據挖掘服務系統圖3-6 數據挖掘服務系統架構云上新型電力系統202223數據資產應用數據資產運營數據資產構建非結構化數據模型訓練平臺對象儲存OSS統一數據開放服務功率預測數據服務API構建注冊數據服務API發布管理智能報表數據分析數據服務接口調用數據服務使用監測.設備管理人員管理KPI評價考核生產監控與運營投建營一體化視頻監控售電管理主數據管理基于統一建模規范，構建業務寬表+公共模型表+專題指標的數據中臺公共層按照標準化設計理念，實現數據模型化數據結構與源端系統保持一致業務域運行監控scada電能計量升壓站風功率預測箱變scada保信子站系統生產監控系統生產管控系統視頻管

56、理平臺人員定位系統其他系統.生產管控 設備運維 風光資源 分析決策 人員車輛 視頻監控.明細層（DWD）公共模型層（DWS）應用匯總層（ADS）公共維度層（DIM）數據資產管理全鏈路檢測數據質量數據安全數據標準數據建模數據開發任務調度監控告警大數據存儲和計算分析層共享層貼源層數據接入結構化數據非結構化數據外部數據基于數據中臺OneData建設方法論，依托OneData數據研發工具、大數據成熟組件等為龍源電力打造了“數據全局納管、資源融通共享、服務柔性擴展”的數據資產和數據服務中心。覆蓋240余座風電場、光伏電站、潮汐、儲能等電站，全量接入設備運行、人員行為、車船定位、音視頻監控、振動智能、氣象

57、等多樣化數據類型。支撐每日TB級增量數據的匯聚、治理、分析和智能應用，構建面向全業務鏈條的主數據治理、數據資產管理和統一數據共享服務。充分釋放數據資產價值，為龍源電力生產智能決策、資源優化配置、業務模式創新與數據生態培育提供支撐。通過構建云邊協同服務器管理平臺，為全集團提供統一的資源調度和運維平面，顯著增強龍源集團總部、省公司、場站的三級協同能力，簡化新能源企業對場站側服務器資源、應用系統的管理、部署和運維方式，提升企業基礎設施的資源利用率和運維效率，并通過可插拔的場景化組件，加快業務系統的發布效率、提升系統穩定性、降低系統運維成本，助力企業數字化轉型?！霸七厖f同”服務器資源管理平臺 圖3-7

58、 云邊協同管控框架云上發電24ACK敏捷版邊緣容器中心管控邊緣算力管理邊緣容器化應用管理邊緣高可用邊緣云原生生態中心邊緣中心統一管理：邊緣資源中心統一管理：邊緣應用配額管理節點異構支持節點快速接入上云單元化管理節點運維云端生命周期管理邊緣應用免運維云端運維服務對接邊緣業務流量管理節點自治單元化自治軟硬多鏈路云邊網絡通道單元內高可用非侵入易集成邊緣云市場軟硬一體化交付服務云邊一體化租戶、項目管理安全策略配置節點監控運維監控運維應用監控X應用發布可接入可運維可編排服務高可用業務有生態云上新型電力系統202225云上電網4.1.1.一云多Region數字基礎設施云化4.1云上電網“十四五”現代能源體

59、系規劃提出，創新電網結構形態和運行模式。智能電網作為新型電力系統的樞紐，對實現電力系統“源網荷儲”高度協同、資源優化配置具有重要作用。新形勢下，智能電網與云深度融合形成“云上電網”，將成為應對“三高、雙峰”難題，主動適應大規模集中式新能源和量大面廣的分布式能源的重要舉措。電力行業統一云服務平臺（統一賬號體系/統一監控/統一運維）電網企業面臨傳統IT基礎設施改造升級的需求，迫切需要“技術領先、性能可靠、架構先進、靈活開放、經濟安全”的云計算平臺，以更好的適應電網數字化轉型要求。圖4-1 電力行業“一云多Region”架構AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2總部中心1-中心Region

60、總部中心2-普通Region總部數據中心總部中心N-普通Region多活/互備多活/互備AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2AZ-1AZ-2二級單位-普通Region1/N二級單位-普通Region1/N二級單位-普通Region1/N二級單位-普通Region1/N二級子公司數據中心AZ-1AZ-1AZ-1AZ-1AZ-1三級子公司/廠站數據中心三級單位-邊緣云1/N三級單位-邊緣云1/N三級單位-邊緣云1/N三級單位-邊緣云1/N三級單位-邊緣云1/N云上電網264.1.2.一云多芯為升級傳統電力IT基礎架構，阿里云設計了“一云多Region”云平臺部署方案，該方案采用穩定、先

61、進的阿里云公有云架構，融合了阿里云數據中臺和業務中臺的建設理念。一方面采用先進的大數據收集、處理和跨域計算技術，保持全網數據一致，實現電網業務數據的實時接入、實時計算，達到數據智能；另一方面采用分布式、微服務等開發規范，構建業務功能能力中心，支撐業務的快速構建和靈活創新創新?！耙辉贫郣egion”能為電網企業構建“一朵云”，實現電網企業總部統一監控，網省公司適度自治，滿足各單位靈活擴容的同時避免網省公司的重復建設，保障了云平臺的靈活性和經濟性。在國內大型的電網企業，阿里云采用“一云多Region”的方式完成電網云平臺的部署，實現電網企業總部三中心與十三個網省公司“一朵云”的管理模式?！耙辉贫郣

62、egion”模式高效支撐電網數據全量接入和電網業務上云，累計實現包括核心業務系統營銷2.0、PMS3.0在內的1000余套業務系統上云用云，支撐電網數據網省本地計算，或統一上傳至總部進行全量計算和存儲。云計算領域，服務器存在X86、ARM、RISC-V等多種不同指令集類型的芯片，如果針對每一種類型的芯片集群都單獨建云，那么將難以進行資源統一調度，無法充分發揮云計算彈性價值。同時，在國產化的浪潮下，電網企業云平臺已不再是簡單的應用和落地，而是要兼容國產芯片并發展生態。圖4-2 電網統一云管平臺架構統一云管平臺單機房產品混部單一芯片，保障底座性能及穩定性單機房-單集群內混部支持Intel和海光混部

63、單機房-單產品多集群混部支持四類芯片單機房-產品間混部支持四類芯片Region混部多機房CloudRegionAZCloudRegionAZCloudCloudRegionAZ集群底座X86底座底座X86/ARM 底座底座X86/ARM 底座支持34款產品多芯片支持X86底座Intel海光集群-芯片1集群-芯片2產品A-Intel產品B-海光產品C-鯤鵬產品D-飛鵬Intel海光說明：僅支持ECS/EGS/ACS/CDS -EBS/CDS-OSS產品多芯片支持X86底座Intel海光多芯片支持X86ARM鯤鵬飛騰多芯片支持X86底座Intel海光ARM鯤鵬飛騰同一產品集群內支持部署在不同的芯片

64、上客戶使用/創建資源無法選擇芯片，由系統自動調度同一個產品支持多個集群，不同集群支持部署不同的芯片上用戶使用/創建資源時可以選擇不同的芯片集群一朵云內，不同產品可以部署在不同的芯片上一個產品只能部署在一種芯片上主region和從region選擇不同的芯片進行部署，比如主region使用海光，從region使用ARMRegionRegionAZ-1AZ-2芯片A芯片B容災混部Cloud容災雙AZ使用不同芯片建設，組容災RegionRegionAZ-1AZ-2Intel海光ARM鯤鵬飛海CPU寒武紀云上新型電力系統2022274.1.3.云邊一體圖4-3“云邊一體”架構“一云多芯”則能很好的摒棄芯

65、片差異，充分釋放云計算價值，在電網乃至全行業均有極高的推廣價值?！耙辉贫嘈尽笔侵浮耙欢湓啤敝С侄喾N芯片多種模式的混合部署，支持獨立Region部署、獨立集群部署和集群內混部，簡單來說就是即可部署傳統x86服務器又可以部署國產的ARM&x86服務器，滿足業務部署資源自主可控的需求。并且在此過程中，不需要對現有的云平臺進行重構，保護已有投資，平滑切換，既能滿足電力企業全新建設國產云平臺的需求，又可以滿足既有平臺的平滑切換。在南方電網，阿里云提供了“一云多芯”的部署模式，該模式實現了南方電網云平臺災備云的建設，滿足了云平臺的高可用，保障在故障條件下云平臺和國產芯片平臺的平滑切換。電力智能終端數量高速

66、增長，更為頻繁的人機交互、指數式增長的數據流量、持續增加的終端種類和不斷涌現的服務場景，對邊緣IT基礎設施的傳輸帶寬、時效性、異構接入等提出了更高要求。因此，有必要在電力物聯網架構的不同層次引入邊緣計算，以滿足海量異構設備的快速接入、快速響應服務、等新需求，同時與中心云協同實現云邊一體對外服務?！霸七呉惑w”作為云計算未來演進的重要方向，恰能滿足電力物聯網的快速發展?；谠七呉惑w化的物聯網平臺能實現向下屏蔽物聯網應用所涉及的云平臺、邊緣計算平臺、泛在網絡、終端等海量異構資源的復雜性和差異性，向上為智能物聯網場景化應用開發、部署、托管提供全生命周期支撐，賦能電力物聯網產業規?；l展。中心云與邊緣云

67、高度協同，邊緣云形態包括Local Zone、邊緣一體機、邊緣物聯網關等產品形態，滿足不同場景、不同物理空間的業務需求。此外，邊緣云支持豐富的技術能力，如計算、存儲、中間件、數據庫、人工智能等，滿足業務對于不同產品能力的需求。水口邊緣云采用阿里云云邊一體方案，實現省會中心云平臺和地市邊緣云平臺的協同服務，邊緣云平臺為本地提供就近接入、本地數據處理以及其他云服務，中心云提供統一管理、監控和高級能力賦能，滿足邊緣業務對于數據智能類的需求?？偛緼省中心單元RegionB省中心單元RegionC省中心單元RegionD省中心單元Region地市局大邊緣(Far end)地市局大邊緣(Far end)地

68、市局大邊緣(Far end)地市局大邊緣(Far end)小邊緣(Near end)小邊緣(Near end)小邊緣(Near end)小邊緣(Near end)小邊緣(Near end).小邊緣(Near end)小邊緣(Near end)云上電網28云邊核心業務重構上云4.24.2.1.智能用采電力交易分時電價、居民用電實時負荷預測、戶用光伏快速推廣，營配貫通，配網精細化管理等新場景、新業務的出現，居民用電數據采集頻率從原來的按天采集提升到分鐘級別，數據采集和處理需求呈現指數級增長。傳統的用電采集系統基于傳統架構或開源架構，已無法滿足物聯網時代超大規模電表終端設備接入、分鐘級高頻率數據上報

69、、高并發數據處理和高實時計算等需求，迫切需要進行技術升級?；谠频姆植际郊軜媱t能很好的解決這一問題。新一代基于云平臺的分布式用電信息采集處理方案，融合領先的實時數據倉庫、流批一體化等大數據處理技術，以及完善的OLTP數據庫支持、完整的容災雙活等技術，將顯著提升電網數據采集和分析能力。分布式、微服務的架構可在線橫向彈性擴容，實現1分鐘級實時實時核準處理電量計算，全生命周期的數據在線可查可分析，30分鐘以內的電量計算，秒級的在線復雜分析查詢。相對傳統采集系統，基于阿里云的新一代采集系統的數據采集處理效率提升8倍以上，并實現100%準確無丟失的數據處理和計算。此外，基于云的解決方案，集成數據組件間的

70、內外表協同技術，實現搬計算不搬數據，大幅降低采集系統成本。在某電網公司范圍內，電動汽車充換電、分布式電源接入、多表合一采集等新型業務快速擴展，對現有采集系統的數據項、采集頻度、數據完整性和及時性都提出了更高的要求。面對挑戰，該電網公司提出用采系統實施分布式升級改造工作，依托云平臺升級用采系統整體架構，提升用采應用性能、數據處理效率。云上智能用電信息采集案例：某網省電力公司圖4-4 新一代用采云方案總體架構應用中心人工智能數據運行采集主站平臺前置采集服務集群資產管理線損管理數據采集管理費控管理.采集任務下發采集入庫召采下發參數下發設備管理協議解析模型評估數據接入離線/在線服務數據預處理機器學習/

71、模型訓練特征工程資產分析資產應用資產運營資產地圖資產管理數據血緣數據開發模型構建數據同步數據管理任務調度指標規范監控告警數倉規劃智能數據研發數據資產管理數據服務去Oracle技術在線交互式分析查詢技術一站式數據開發管理技術流批一體化大數據處理技術實時數倉技術離線數倉技術海量數據存儲備份技術安全主機檢測抗DDoS攻擊態勢感知Web防火墻堡壘機安全審計.網絡監控防護微服務治理應用編排彈性伸縮服務注冊服務網關灰度發布鏈路監控服務治理監控告警應用發布和管理應用發布和管理（DevOps）用采平臺前置采集平臺用采主站平臺虛擬化/容器化平臺云上新型電力系統202229圖4-5 采集主站系統架構該電網公司與阿

72、里云展開合作，研發基于阿里云平臺的采集系統解決方案，使用分布式，云原生的海量數據處理和應用技術，為用電信息采集相關的實時數據校核、電量計算、用電數據分析等場景提供底層技術支撐，實現用采系統的完成分布式，微服務，云原生，完全去傳統架構的改造。方案依托阿里云的專有云企業版，支持從幾十個節點到上萬個節點的規模擴展，采用了阿里云自研大數據處理組件技術，實現從設備數據采集，入庫，實時/離線批量計算，存儲到查詢分析等全過程云原生升級，極大地提升了數據處理的效率和能力，保障了系統的可靠性和穩定性。云上用電信息采集系統支撐了4000萬+居民用戶分鐘級別數據采集和處理，業務指標上可以實現1分鐘級數據采集和計算，

73、實時電量計算。支持實時計算采集成功率，實時計算線損，實時交互式查詢電量，實時自動抄表率計算等，實現全量用戶數據從采集到入庫10分鐘以內完成。目前在方案已在全國其他網省推廣使用。電力營銷管理系統在服務電力供求協調平衡，維系電力企業與用戶之間的伙伴關系方法發揮重要作用。隨著電力客戶訴求日趨多元化個性化，現有系統面臨滿足營銷服務發展需要與新型電力系統轉型升級并舉的雙層壓力，在設計理念、系統架構、需求響應、功能性能、系統監控、運維、安全以及用戶體驗等方面已不能有效支撐新形勢下發展要求，導致業務支撐難、數據共享難、平臺擴展難等問題，制約電力業務創新發展。4.2.2.數字營銷行業內首個完全采用分布式技術，

74、基于云平臺、大數據技術構建的用電信息采集處理方案；行業內首個支撐4200萬居民用戶分鐘級別數據采集和處理的平臺；行業內首個也是目前唯一實現完全采用國產自主數據庫的用電信息采集處理方案。云上電網30圖4-6 MSC營銷中臺共享服務技術組件云上電力數字營銷案例：某電網公司新一代營銷系統云上電力數字營銷是指以云為底座、以中臺為核心構建的電力營銷系統，該方案可以全面支撐傳統和新興業務，實現跨專業貫通共享及面向需求的靈活創新。阿里云與某電網公司共建營銷MSC(Middle-plat-form Service Components)中臺共享服務技術組件，是在云IAAS、PAAS基礎技術之上構建的APaaS

75、平臺，是專注于數字資產構建與復用的云上數字化生產平臺。通過MSC構建的云上企業中臺，能夠幫助電網營銷系統遵循企業中臺戰略，實現全網組織在線協同、標準業務統一共享、差異業務有序擴展、中臺能力持續運營等企業中臺可持續發展的長期價值目標，能夠幫助營銷系統利用云原生技術獲得高并發高彈性系統特性，利用中臺元數據構建技術解決標準版本管控難、差異化擴展難、持續協同運營難等中臺治理難題，通過一套建運規范和一套組件工具實現中臺建設運營全過程在線、涵蓋從需求到設計、研發、測試、發布、運行、運營的全過程可管理、可追溯，形成快速迭代的云上營銷中臺的生產流水車間。某電網公司組織開展新一代綜合營銷服務系統建設，以MSC為

76、技術底座對傳統營銷系統進行全面中臺化的重構升級，助力了服務水平提升、業務轉型升級、管理提質增效和能源互聯網生態圈構建，賦能了客服、充電樁、電商、金融、新能源、綜合能源等產業板塊協同發展。該案例在業內首次實現了核心系統全面服務化容器化，以微服務架構為基礎、全鏈路監控為保障、持續進行高可用治理和性能優化，試點省份已支撐了400+微服務5000+實例的穩定運行，全國預計運行實例規模超8萬，是業內史上最大規模也是最穩定的兩級部署業務中臺分布式集群。該案例利用MSC還實現了多個業內首創：一套建運規范一套組件工具建運策略中臺能力MSC企業中臺生產車間建運全過程數字化規范標準化共享研發機制差異化擴展研發機制

77、中臺能力可視化規范全網組織在線協同標準業務統一共享差異服務有序開放中臺能力治理運營需求承接 任務統籌成果在線版本可控 共享應用能力沉淀擴展點 業務身份中臺SDK不旁路 不分割不僵化中臺元數據全生命周期管理：應用、領域、模塊、服務、流程、界面、模型、身份、能力、擴展點、SPI、API、SDK、插件需求方供給方需求提出編排設計需求拆解中臺能力透出成果物共享MSC組織協同領域設計差異化研發標準化研發問題協同運行監控研發效能提升成熟度評估MSC在線設計MSC共享研發MSC全景監控MSC運營治理中臺能力沉淀共享研發管理研發迭代自動化測試發布治理決策優化運營需求管控需求承接運營治理運營治理成果管理-在線設

78、計-標準化研發-共享庫發布編排設計-差異化研發-自動化測試發布電網云/統一研發仿真環境運營治理工具全景監控組件編排構建組件共享研發組件組織協同工具江蘇業務差異化客服服務中臺標準化財務中臺標準化電網資源中臺標準化項目中臺標準化差異擴展編排組裝浙江業務差異化山東業務差異化福建業務差異化上海業務差異化安徽業務差異化湖南業務差異化.MSC創新實現模型、服務、流程、界面、規則全方位編排的研發環境，通過原子服務的可視化低代碼研發及業務應用構建，共享復用場景研發效率提升10倍以上。首創了標準化與差異化業務融合技術云上新型電力系統202231企業中臺可持續發展目標4.2.3.設備精益管理圖4-7 設備專業數字

79、化支撐平臺云上電力設備管理以電網資源業務中臺為核心，全面基于電網云平臺，采用微服務微應用技術體系，構建覆蓋三區四層的具有“強后臺、大中臺、活前臺”特征的云上設備專業數字化支撐平臺。面向設備管理難題，依托云上設備專業數字化支撐平臺，進一步構建統一數據模型、以班組體驗為中心、推進設備全過程、全環節數字化。電網企業是重資產、高風險、服務型企業，電網設備是保障電網安全運行、確保電力可靠供應、提升電網公司運營績效的重要基礎，龐大的電力設備資產管理運維是重點也是難點。傳統的系統架構基于傳統單體架構和IOE技術棧構建，數據融合難，在線化和移動化水平不高，亟待以設備數字化為手段進行系統升級和創新。開創性地設計

80、了大規模擴展技術架構和管理機制，有序高效地支撐不同省份差異化的自主開發能力，實現了總部標準業務統一可控、省側差異業務有序擴展的可持續演進機制，共享復用場景相比傳統系統節約50%投資。首創了標準化與差異化業務融合技術創新打造多組織共享研發共建機制、實現多租戶跨項目協同，打造共享應用產品庫，實現成果物在線管控和復用，提出智能路由并行研發技術，實現全過程研發數字化管理，新產品發布時間從過去的月級縮短至日級，具備了安全、穩定、高效的研發生產力。首創了全網組織在線協同的研運過程數字化管理技術云上電網32應用層設備監控應用基礎管理設備管理作業管理分析決策設備管理應用（內網）設備管理應用（外網）其他系統平臺

81、層網絡層感知層管理信息大區生產控制大區互聯網大區技術中臺集控站設備監控配電自動化設備監控輔助監控本體監測輔助監控環境監控機器人/無人機視頻監控移動終端數據標準管理生產組織管理系統運營管理電網資源業務中臺分析層共享層貼源層其他業務中臺技術中臺.臺賬管理圖形管理資源倉管理.驗收管理運維管理檢修管理.全景監視調控云ERP系統.智能決策智慧指揮.基礎管理知識庫管理數據標準管理.設備管理智能裝置輔助設施生產車輛.作業管理運檢作業驗收作業技術監督.分析決策全景監視智能決策智慧指揮.生態共享政府協同設計方協同制造商協同.網絡安全隔離裝置正向型/反向型電網資源中心客服中臺數據中臺財務中臺項目中臺電網資產中心電

82、網拓撲中心信息網絡安全隔離裝置邏輯型.電網GIS平臺物聯管理平臺人工智能平臺統一視頻平臺內網移動門戶物聯管理平臺物聯安全接入網關IOT通道（互聯網、APN、衛星通信.）互聯網物聯安全接入網關.物聯安全接入網關+信息網絡安全隔離裝置（網閘型）IOT通道（APN、電力無線專網、電力光纖.）邊緣物聯代理統一視頻平臺統一權限平臺人工智能平臺外網移動門戶電網GIS平臺.專線邊緣物聯代理視頻監控機器人/無人機機巢本體監測互聯網環境監測移動終端第三方（1）構建統一數據模型，推動數據縱向貫通、協同計算，實現臺賬與狀態信息、管理與控制信息的全量匯聚、全面融通、實時反饋。（2）以班組體驗為中心，統一應用入口，突破

83、非結構化數據轉換技術難點，強化移動應用專題研究，解決物聯裝備數據標準瓶頸，切實為基層減負，提升工作質效。（3）設備全過程、全環節數字化，以工單驅動業務，推動實物流、價值流、信息流三流合一，支撐設備運檢策略、投資分析等業務，推進設備安全、效能、成本綜合最優。（4）推進架構中臺化，打造分布式架構，提升架構開放性、靈活性，應用低代碼開發等先進技術手段，快速靈活構建微應用，支撐業務創新。此外，在設備管理中，可以依托知識圖譜、NLP等人工智能技術，構建配網大腦、設備知識庫等智能決策中樞，支撐設備管理決策和現場作業智能化。圖4-8 電網設備數字化管控體系案例：某網省電力公司數字化智慧管控樣板間某網省電力公

84、司依托PMS3.0開展配網搶修數字化智慧管控樣板間建設，提升“事件精準研判、工單智慧派發、復電有序處置、作業輔助支持”四方面能力，強化“搶修力量、搶修作業、量化評價、搶修報險”四方面業務管控措施，實現中低壓配網搶修數字化全過程覆蓋，平均搶修時長從2小時縮短為15分鐘。配網搶修數字化智慧管控樣板間已在江蘇無錫等多個地市開展試點應用，對供電服務指揮系統中的配網搶修指揮、故障研判算法、搶修方案制定等功能進行優化提升，實現指揮、作業、管理等人員對搶修過程的狀態感知，提升基層班組對配網故障的感知能力和響應速度。云上新型電力系統2022334.3.1.智能調度當前，電力調控對象激增，數據處理規模指數級增長

85、，調度業務復雜度也在不斷攀升，傳統的電網調度自動化系統面臨功能和性能問題，迫切需要進行架構升級和智能化改造。新形勢下，電網調度主要面臨以下挑戰：生產運行云上智能4.3云上智能調度依托分布式架構打造智能調度云平臺，構建電網大腦。調度云依托分布式數據處理架構，應用流式實時計算、批量計算等技術，融合人工智能算法平臺，實現調度各類型數據的分布式處理、智能建模分析和共享協同。多Region架構能有助于電網調度實現統一管控和分級運維，是電網企業的首選。調度云是基礎，智能調度應用是和核心。依托調度云搭建云邊融合智能調度運行平臺，采用業界先進的Apsara Stack 2.06架構，支持一云多芯和云邊一體架構

86、，搭載“大數據+人工智能+云超算”的能力，實現調度云向“超級大腦+智能邊緣”兩級融合的系統架構升級。平臺既能滿足電網調度業務數字化需求，同時成功地將互聯網技術引入電網企業，為電網企業提供可運營的“行業專有公共云”，形成一個安全、開放的生態環境，全面支撐電網安全運行和現貨市場等業務的高效運營。采用E-HPC7技術，打造電力調度云超算平臺。依托E-HPC平臺可快速創建HPC集群，實現作業調度任務級別的彈性伸縮，滿足精細化數值天氣預報、電力現貨市場和新能源功率預測等多種大型計算場景，進一步提高大電網的認知水平和運行管控能力?；贓-HPC平臺健康巡檢特性，可以及時發現電網作業的環境風險，并對接電網企

87、業短信平臺，提供實時的檢測結果與報警，同時搭配E-HPC作業布防，可提前部署作業與確定異常，提高作業穩定性，提升了單位時間內作業效率。注：5“三高雙峰”是指高比例新能源、高比例電力電子裝備、發電和用能高度自由度，夏季用電高峰、冬季用電高峰注：6 Apsara Stack 2.0是阿里云專有云最新架構注：7 E-HPC（ElasticHigh Performance Computing）是由阿里云研發的彈性高性能計算服務電力市場主體激增，大量用戶主動參與電力市場交易，市場因素增加了電力調度運行的復雜度，增加了調度保障電網安全的難度。新型電力系統具有“三高雙峰”5的運行特征，特別是風電、光伏等新能

88、源的發展且占比不斷提高，給電網調度和安全穩定運行帶來挑戰。傳統電力調度系統架構在存儲、計算和分析應用方面存在瓶頸，無法滿足新環境下對海量數據融合、共享和實時分析應用需求，無法適應多元業務需要。123云上電網34案例：南方電網電力調度云2019年，南方電網聯合阿里云搭建的調度云平臺上線。該平臺采用多Region架構，是業界首個完全基于互聯網新技術的調度自動化系統基礎平臺，后續共實現150多套調度系統云化和遷移，總體建設成本節約上億元?；谡{度云，南方電網總調研發業內首個秒級擴展計算資源和即插即用云化的SCADA系統，大大降低了原有系統的相應時間、提升了系統運行效率、降低了運維人員的管理難度，實現

89、了每秒處理消息超過6萬、全系統70秒一鍵布署、10秒快速擴容等諸多特性。2021年，南方電網與阿里云聯合研發的國內首個電力調度云超算平臺上線。平臺采用自主研發的飛天操作系統和神龍超級計算集群，每秒鐘可進行825萬億次浮點運算，每節點計算能力較普通云服務器提升了5倍，云上業務可隨時調用超算資源，算力可隨時加強或收縮，靈活適應電網的實際業務變化。該平臺的精細化數值天氣預報系統臺風功能已正式投入應用，系統可提前7天預測臺風動向，6小時短臨天氣預報最快每30分鐘就可輸出一次計算結果。未來中還要通過擴容，臺風預報的計算時間還能持續下降。融合數據、算力和算法，提升負荷預測和新能源功率預測水平?；谡{度云搭

90、建電力調度人工智能平臺，集成以機器學習和深度學習為主的時序預測算法，融合發電、輸電、用電以及溫度、濕度、風速、降雨等多元數據，匯聚人工智能專家與電網領域專家智慧，實現電網側負荷預測及新能源功率預測，發電側實現新能源功率預測，在降低人工預測上報工作量的同時，提高負荷和新能源功率預測的精度，助力電網新能源消納。4.3.2.智慧巡檢案例：國網德州供電公司高精度電網負荷預測云上智慧巡檢2022年，國網德州供電公司與阿里云、達摩院聯合研發了高精度電網負荷預測算法模型，并在山東德州落地，改變了傳統母線負荷預測靠人工經驗、工作量大、操作時間緊迫的局面，將預測耗時從先前的1個多小時縮短為幾分鐘，讓電力負荷的感

91、知力更強、預測更準確，促進了電力現貨市場出清，有效支撐大電網安全和新能源電力消納。截止到2022年4月，該模型覆蓋德州近60條220千伏母線，預測準確率整體達到98%，尤其在國慶、春節、寒潮等負荷波動較大的情況下，展現出比人工更高的準確率。電網企業是重資產、高風險、服務型企業，電力設備是保障電網安全運行、確保電力可靠供應、提升電網公司運營績效的重要基礎，龐大的電力設備資產管理運維是重點也是難點。此外，電網沉淀了大量的設備技術標準規范、管理辦法，以及工單、運維檢修記錄等，數據挖掘難度大，亟需以數字化手段升級變電配電巡檢運維等業務，增強智慧巡檢能力。構建設備知識圖譜，提升設備管理作業質效?；谥R

92、圖譜平臺，結合變壓器故障搶修場景，構建知識庫與業務結合的設備智慧專家，并利用專屬釘移動平臺，賦能運檢現場作業“最多跑一次”，將主設備知識庫知識資源嵌入變壓器故障搶修應用流程，通過技術資料實時調閱、技術標準比對提醒、故障案例輔助診斷，實現知識賦能業務，避免人員重復勞動，提高現場工作效率，助力應急處置“最多跑一次”。上線“數字化員工”，推動配網巡檢智能化?；谧詣玉{駛與深度學習的配電房智能巡檢體系以配電房智能巡檢機器人為核心，打造配網巡檢數字化轉型的兩大閉環。云上新型電力系統202235圖4-9 配電房巡檢機器人第一個閉環是配電房巡檢的“小閉環”，即通過具備自動駕駛能力的巡檢機器人+視覺智能，組建

93、配電房的“數字員工”，在無人干預的情況下定時巡檢、抄錄表計、局放監測、環境監控等。所有結果均通過人工智能判定的方式形成巡檢報告，實時發送至巡檢班組的手機，讓一線班組及時知道配電房的實際情況。第二個閉環是配網搶修的“大閉環”，即在故障發生時，巡檢機器人可以代替人工在配電房進行故障定位，為指揮中心輸入反饋結果，進而生成智能轉供方案?；趯籴斊脚_實現巡檢移動化升級。在滿足電網數據安全要求的前提下，遠程實現數字巡檢工作閉環，減少碳足跡，提高一線工作人員工作效率；同時以任務為載體，幫助組織打通信息交互的最后一公里，實現一線作業風險的透明化管控，實現數字化管理升級。圖4-10 基于釘釘的電力設備巡檢應用

94、在配電房部署自動巡檢機器人（含局放、紅外傳感器）、攝像頭、推理終端及專屬釘移動平臺，通過機器人覆蓋95%以上的人工巡檢點位，在機器人視覺盲區部署定點攝像頭進行補充。在日常巡檢方面，巡檢機器人具備自動駕駛、表計抄錄、局放檢測、環境感知、自動報表等功能，為配電房設備管理提供數字化的新方法，極大減輕巡檢人員的工作量。在配電網系統發生異常時，機器人可以收到并執行各類配網系統的指令進行故障定位，在執行完定位工作后將結果發回到各類配網系統，減少巡檢人員來回路上的時間。云上電網36AI-Box提供風險分析，并生成相應的預警信息案例：國網杭州供電公司為解決一線人員實時感知問題，巡檢機器人整套體系采用移動/PC

95、雙端一體化設計，使用一部手機即可實現全部功能。在發現配電房出現異常時，巡檢機器人會通過短信、釘釘、電話等方式主動提醒對應班組，并切換到任務調度指揮模式，實時回傳配電房視頻圖像與環境信息，一線班組可通過AR/VR等虛實結合的方式實現遠程巡視，幫助迅速了解現場情況，采取針對性措施。國網杭州供電公司結合知識庫的智慧知識應用設備智慧專家在經過應用后，生產指揮中心業務中50%人工工作量，如信息上報、信息傳遞、信息反饋、信息確認等大量重復性操作性的工作可逐步由電力設備智慧專家機器人系統提供的AI技術代替完成，預計1-2年時間可代替絕大部分的人力流程性工作，釋放出的人力可進行更多有價值的業務工作，從而提升生

96、產指揮工作能效。通過項目成果推廣每年可節約至少約幾千萬元的人工成本，同時避免因誤報而導致的事故，每年挽回經濟損失至少約百萬元。4.4.1.數據安全與共享管理云上數據全生命周期安全保護電力大數據作為數字經濟不可或缺的生產要素，在服務政府、社會，助力經濟社會發展、推動數字經濟發展等方面具有廣闊的應用前景和價值潛力。2022年1月，國務院辦公廳印發要素市場化配置綜合改革試點總體方案，方案提出要拓展規范化數據開放利用場景，在金融、衛生健康、電力、物流等重點領域，探索以數據為核心的產品和服務創新。隨著電力大數據應用場景的不斷豐富，需求主體及生態合作伙伴越來越多，電力大數據在采集、傳輸、存儲、處理、交換、

97、銷毀等生命周期中也面臨越來越多的安全挑戰。借助云上安全技術，在數據采集、傳輸、存儲、處理、交換、銷毀等全生命周期構建數據安全合規和保護體系。數據業務云上增值4.4數據資產的掃描、識別、發現、分類分級、脫敏效果驗證等能力弱，無法對數據資產進行有效的統一管理；數據分層分級不完整：數據加工導出由運維人員獨立完成，無法監督，同時導出的數據在后續流轉過程中缺少約束機制或技術，存在數據泄漏風險；數據分享管控不細致：存在大權限賬號濫用問題，最小化權限機制落實不到位，敏感數據存在數據泄露風險；數據權限落實不到位：數據庫自帶操作日志易刪除，且占用數據庫資源，解讀門檻高，導致數據及賬戶操作行為溯源變得極其困難。數

98、據操作行為難追溯：云上新型電力系統202237圖4-11 云上數據全生命周期保護體系數據安全治理體系組織建設數據安全咨詢用戶安全畫像敏感數據發現規則庫數據分類分級規則庫數字風險識別規則庫數據泄露溯源數據脫敏規則庫預警通報數據資源目錄可視化隱私建模數據協作審批數據流轉審計整合登錄門戶數據訪問查詢事件響應業務流程埋點改造與風控服務接入安全分析安全審計規則庫人員培訓課程庫數據血緣分析規則庫訪問控制與授權規則庫數據采集安全敏感數據發現數據血緣訪問控制與授權數據分類分級安全風險識別數據水印泄露溯源數據資產地圖數據安全分析采集數據安全風險溯源風控策略與模型數據載體漏洞采集隱私計算編排可信執行環境安全加密共

99、享多方安全計算聯邦學習跨平臺互聯互通數據脫敏數據安全審計數據存儲安全數據傳輸安全數據處理安全數據交換安全數據銷毀安全安全態勢感知用戶異常行為告警數據安全能力成熟度評估數據中臺與業務系統融合運營管理數據安全共享運營管理數據中臺內智能風控運營管理數據中臺內部安全運營管理數據全生命周期安全管理敏感數據保護數據安全風險監控數據安全共享與多方協作規則制度建設審批流程建設安全文化建設數據安全運營管理層數據全生命周期安全管控層案例：某電網大數據中心在采集端，可結合政策法規識別各智能終端在數據采集的合規性和安全性；在數據存儲使用端，在“一人一企一檔”場景中，對企業數據進行敏感數據AI識別，實現數據智能分類分級

100、，并且提供數據脫敏、水印、行為風險識別與預警、審計功能，實現數據的安全精細管控；在數據共享和開放環節，進行數據審批的管控和加密可信流轉，推動對企業部門間、不同企業及不同機構的數據安全共享開放，推動產業數據數字化、場景企業數據安全上報，實現“數據轉移，控制權不轉移，數據可用不可見”的核心價值。該電網大數據中心利用阿里云數據安全產品，推動大數據資產管理能力進一步加強，數據安全得到保障。具體來說，實現了如下功能：敏感數據智能識別基于自學習的算法模型，自動識別企業擁有的敏感數據。準確的泄露數據溯源基于業界領先的數據水印密碼算法，自動嵌入數據水印，準確推測可能的泄露源。用戶異常操作風險監控和審計利用多維

101、度關聯分析及算法，主動發現異常風險操作，提供預警以及可視化一站式審計。靈活的數據脫敏為存儲環節的靜態脫敏和使用環節的動態脫敏，提供豐富多樣、可配置的數據脫敏方式。數據共享全過程記錄所有的數據共享、數據申請、審批、使用記錄都將在區塊鏈上存證，保證可溯源和不可篡改。云上電網38借助阿里云數據安全產品，該電網大數據中心建立了針對數據中臺各類數據的6類23項敏感數據識別能力，數負面清單數據識別能力，敏感數據的動態脫敏能力，打造了針對風險事件的自動化識別能力。數據共享后控制能力通過密文訪問控制機制，讓數據屬主方保有撤銷數據授權的能力；向數據使用方提供密文使用的組 件，對密文的所有計算、查詢操作都須經過該

102、組件，相關操作均要按照屬主方制定的策略執行。4.4.2.數據市場化與對外合作云上數據開放協作近年來，不斷完善的數據要素市場化政策機制為電力數據對外開放提供了政策依據和方案指導，但是在實踐中電力數據市場化面臨如下幾項核心挑戰。一是數據標準不統一，基礎設施不完善，標準不統一，合作機制不完善；二是數據面臨安全合規與隱私保護問題，特別是個人隱私數據泄漏和濫用問題仍然存在；三是數據面臨權屬不清，導致數據市場價值開發處于灰色領域，數據管理方擔心數據價值流失，數據使用方希望保護模型IP并保障業務安全。面對上述挑戰，阿里云聯合某電力企業打造了依托“區塊鏈+隱私計算+數據安全”技術打造的數據可信協作平臺，為單機

103、構數據開放及多機構之間數據協作提供協作前、中、后的安全控制。在開放協作前，安全引擎嚴控數據開放規則，區塊鏈助力共識達成；開放協作中，多種隱私計算和數據安全技術保障數據安全；開放協作后，一體化實現成果應用，審計數據使用。在實踐中，可以對數據開放方式進行精細化的安全策略定制，確保數據使用方在限定的方式下使用數據，通過多種安全組件提供數據安全與隱私保障；可以對鏈上所有可用數據資源及其可能的應用方式進行篩選查看，便于協作前尋找適用數據，降低數據獲取門檻；可以使用封裝好的協作應用進行簡單快速的數據協作，或通過拖拽組件方式進行可視化易理解的協作應用開發，實現低技術門檻、多場景、可自定義的數據協作。圖4-1

104、2 數據可信協作平臺架構云上新型電力系統202239流通島（軟件/一體機）該可信協作平臺采用分布式架構，主要由協作節點和流通島組成。其中協作節點，接近數據源，是數據協作計算工具，提供點對點的數據共享計算，同時支持連接到流通島進行數據共享；流通島是數據流通平臺基礎設施，數據流通過程中的中樞系統，提供數據流轉中調度、確權、審計和合規等的平臺管理能力。此外，為進一步降低技術門檻，提升電力企業用戶體驗。阿里云基于數據可信協作平臺軟件打造了軟硬一體的數據協作一體機，融合國產加密、全同態加密、高性能網絡加速的技術，實現開箱即用，快速部署，靈活組網，支撐電力企業快速獲取數據安全共享、對外開放能力。圖4-13

105、 數據可信協作方式XX政府協作節點流通島（獨立部署/公有云）數據協作工具箱數據開放管控數據流通管控計算中心化調度數據協作工具箱數據開放管控數據協作工具箱數據開放管控數據協作工具箱數據開放管控數據協作工具箱數據開放管控協作節點協作節點協作節點協作節點XX工業XX工業XX物流XX銀行隨著數據可信協作平臺的應用，該電力企業首先快速實現了內部數據共享應用流程的打通，并面向數據對外開放和價值變現形成了數據安全碰撞、去中心化安全統計分析、數據建模、預測分析的一整套閉環流程，成功將電力數據應用于產業金融聯合風控場景，并取得良好成效。圖4-14 數據協作一體機云上電網404.4.3.數據智能化與業務風險預警據

106、商務部統計，我國每年因企業風險導致的直接和間接經濟損失高達6000億元，電力領域作為經濟規模較大的領域，同樣存在由于虛假信息、質量欺詐、商標侵權和價格欺詐等導致的經濟損失。近年來，將數字技術和數據分析應用于業務風險管理領域已成為趨勢。某集團公司聯合阿里云共同打造了企業數智化業務風險預警平臺，構建形成了供應鏈風險管理體系，借助電力云上大數據采集、處理和分析能力，依托人工智能風險模型，有效提升供應商準入與履約管理效率，降低業務風險，保障企業業務健康發展。圖4-15 企業數智化業務風險預警平臺該平臺提供一個企業信息搜集、風險深度洞察、風險跟蹤預警、風險量化評估于一體的企業風險量化平臺，在企業的投融資

107、、資質審核、商業合作等場景中預知企業風險，進行智能化決策，助力各行業核心企業、金融機構、地方產業園等客戶的業務發展?；谠粕洗髷祿夹g，7*24小時不間斷對全網公開數據進行實時監測，整合工商、司法、經營、輿情、廣告、行業、產業鏈等公開信息，形成企業大數據中心。圖4-16 風險預警維度通過引入企業數智化業務風險預警平臺，該集團公司改變了傳統以經驗式主觀評判供應鏈合作商的方式，將企業生產經營數據與產業內供應鏈企業數據融合，實現對供應鏈合作商的在線客觀評價和實時預警分析。在風險預警管理中，實現了：云上新型電力系統202241端服務便攜式應用終端服務盡職調查OCR識別數據上報預警通知數據樞紐智能決策應

108、用中心風控聯盟準入管理授信建議風險監控招商拓客一站式智能風控中臺輕量化業務場景節點云中心數智化風控體系企業風險洞察體系風險跟蹤預警邊節點企業信息服務數據產品服務智能決策服務平臺產品服務場景風控服務業務產品服務企業信息搜索風險深度洞察風險量化評估供應鏈風控上下游合作風險管理B2B融資風控企業融資風控服務B2F用戶風控營銷欺詐風險防控B2C合規內控合規內控數智化升級GRC1234風險識別具有高度的可解釋性，可以將風險線索及證據，生成自動報告，以提高管理人員的工作效率?？山忉尶梢愿鶕蛻麸L險場景和需求的變化，對于風險識別模塊進行組裝調整，以滿足識別目標?？膳渲靡环矫?，平臺會對數千指標信號進行監測，根

109、據新增風險案例及數據變化，對風險識別模型進行調整優化。另一方面，對于異常的指標進行提示預警，通過專家研判分析，發現新的風險指標，擴充識別性能。自進化云上電網42云上新型電力系統202243云上用電圖5-1 我國光伏裝機容量信息圖5-2 我國新型儲能市場累計規模云上用電隨著終端電氣化水平的提升，電能占比的快速增加，以及用電需求個性化的發展，電力需求側發生重大改變。終端用戶不僅需要高質量、穩定的電能，更需要多元的數智化電力服務，參與與電力系統的互動，成為一名“產消者”。電力云與云上數字技術將為用電側數字化發展提供堅強支撐，成為電力需求側的新模式、新業態創新的重要載體。2022年，國家發改委、國家能

110、源局發布關于促進新時代新能源高質量發展的實施方案，方案提出完善光伏建筑一體化應用技術體系，壯大光伏電力生產型消費者群體。同年，發改委發布“十四五”新型儲能發展實施方案到2025年，公共機構新建建筑屋頂光伏覆蓋率力爭達到50%，鼓勵公共機構既有建筑等安裝光伏或太陽能熱利用設施。分布式光伏和儲能在雙碳政策下將迎來爆發式增長。截至2021年底，我國新型儲能累積市場裝機規模5.73GW，年新增首次超過2GW，同比增長74.5%8。分布式光伏與儲能5.1注：8 數據來源：中國能源研究會儲能專委會、中關村儲能產業技術聯盟發布的儲能產業研究白皮書2022云上用電44(GW)(%)60504030201000

111、1020304050607080901002015201620172018201920202021資料來源：國家能源局、華泰研究(GW)(%)605040302010001020304050607080901002015201620172018201920202021資料來源：國家能源局、華泰研究70006000500040003000200010002011201220132014裝機規模（MW）年增長率（%）201520162017201820192020202100%40%60%120%160%200%5729.73283.5資料來源：CNESA全球儲能數據庫74.5%裝機容量及占比注：

112、9 EPC（Engineering Procurement Construction），是指承包方受業主委托，按照合同約定對工程建設項目的設計、采購、施工等實行全過程或若干階段的總承包5.1.1.行業挑戰5.1.2.分布式全棧智能光儲圖5-3 阿里云分布式光伏全棧智能解決方案分布式光伏+儲能，在增加綠電開發規模的同時，也增加了本地消納比例。但是，目前在推進過程中仍面臨如下挑戰：因此亟需一整套完善的數字化的手段，結合線上線下運營創新的模式，通過云計算、物聯網、區塊鏈等技術，為分布式光伏、戶用光伏提供從金融服務、資源開發、終端人員管理、流量資源導入、系統效率提升、EPC9建設到針對分散的戶用光伏電

113、站智能運維和監控、資金交易等全環節的技術支撐。針對分布式光伏和儲能開發“小”“散”“亂”“差”的特點，阿里云通過整合阿里巴巴自身快遞物流、電商、數字鄉村等資源，結合自身云邊協同、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術優勢，設計提出一套從“金融服務”、“資源開發”、“EPC建設”、“系統設備”到“運維運營”和“資產交易”的全棧式解決方案。金融服務區塊鏈螞蟻金服物聯網技術保險服務光儲電站投資能耗寶分布式工商業資源合作分布式光伏運營管理平臺釘釘在線協同分布式電站標準建設制定電站EPC施工和建設智能逆變器支架儲能線纜表箱輔材監控運維平臺設備智能監測算法用戶運營數據標簽畫像緣電積分運營用戶推廣裂變企業工廠零碳服

114、務能源資產打包交易能源資產售賣電力交易服務資產交易電力交易資產鑒定電站檢測和鑒定光伏組件智慧儲能產品集監控系統在線合簽約電站完工驗收井網政府資源置換和合作縣域“零碳鄉村”、戶用推廣等合作碳眼計碳寶阿里菜鳥網絡數字鄉村服務光儲站融資服務資源開發EPC建設系統設備運維運營資產交易我國縣域屋頂資源多而散，隨著優質屋頂資源的不斷開發，后續挖掘的復雜度和難度不斷增大。戶用分布式光伏小而微、雜而散，市場競爭激烈，各種中小品牌眾多，市場目前缺乏領導品牌，大部分安裝商不具備技術專業性與驗證測試專業性。使用傳統管理運維方式成本高、周期長、效率低，質量難把控，檢測不充分。戶用分布式光伏商業模式涉及環節眾多，缺乏統

115、一運營管理的數字平臺和手段，效率底下亂象叢生。目前大多采用代理商模式，涉及銀行、金租等金融機構，品牌運營商，區域代理商、二、三級代理商、末端售業務人員、施工安裝EPC商、終端房屋業主用戶等多個環節，前期開發推廣以及后期運維、運營，計費、收費、糾紛處理等難度巨大。工商業儲能最大的限制是經濟性不足，在單獨依靠峰谷價差的前提下，只有個別省份能夠支撐儲能的經濟性。且由于儲能投資高、回收期長，大部分投資公司投資工商業儲能非常慎重，導致儲能推廣速度緩慢。資源開發手段單一，開發難度越來越大，當前居民資源的觸達和開發主要依靠傳統家電維修、電工等渠道，獲客成本高，行業競爭激烈，市場開發費用不斷攀升，運營成本逐年

116、月提升，整體收益不斷下降。電網配網上行管道輸送能力與新能源裝機需求嚴重不匹配，特別是農村地區的電網配網基礎設施容量小，村級別的變壓器容器承載能力有效，導致分布式光伏裝機推廣受限，配網輸送能力和電能質量受到挑戰。云上新型電力系統2022455.1.3.業務價值阿里云近期分別與國家電投、光大環境等能源投資集團簽訂戰略合作，并與傳統分布式系統設備提供商、系統運營上、中小EPC等伙伴開展合作，借助新技術、新思維共同探索互聯網+新能源開發的新模式。實踐中，分布式全棧智能光儲方案大幅降低了光伏投資、開發、部署、運維、運營的難度，提升了光儲系統的效率和智能化水平，將光儲與“數字鄉村”建設相融合，進一步推動了

117、光儲在縣域、鄉村的落地。通過與地方縣域政府合作，開展戶用光伏的整村匯流，建設村集中充換電站、綜合補能站等新模式，可實現戶用光伏整村/鎮集中匯流，自發自用，余電上網的新模式，打通縣域分布式光伏發電和用電環節，實現村/鎮新能源發電的自閉環，為地方政府和農戶帶來實惠的同時，大幅提升分布式光伏投資收益。（1）通過發揮阿里云人工智能、達摩院算法等方面的技術優勢，為光伏系統提供I-V曲線診斷、增強智能并網等算法模型，提高光伏系統的故障識別、柔性并網等方面的能力，綜合提升光伏系統的系統效率和運維智能化水平，以實現提升電站投資收益的目的。（2）基于IoT-TEE的可信執行環境實現所有光伏系統數據保存到區塊鏈，

118、為分布式光伏電站提供區域鏈的可信技術，為分散雜亂的分布式光伏電站提供資產溯源、可信數據追溯等服務，讓分布式光伏電站獲得更好的資產交易、保險服務、融資服務成為可能。（3）通過互聯網+新能源的整縣開發新模式，結合整縣分布式光伏開發，配套提供“數字鄉村”的綜合解決方案，通過阿里提供的建設美麗鄉村站點，線上旅游產業發展大會，線上導游，特色農產品營銷推廣，政府在線組織管理，鄉村大屏建設等項目，打造分布式光伏開發+數字鄉村明星項目。（4）依托阿里在互聯運營、推廣方面的經驗和技術，通過整合支付寶、淘寶、淘特、淘菜菜等新一代線上推廣資源，整合線下農村家電、小賣部、農機配套服務等線下資源，開展異業聯盟，聯合促銷

119、，裝光伏送家電，用綠電送積分等活動，以實現全新的戶用分布式光伏推廣和運營手段。（5）在符合條件的區域開展居民戶用光伏整村匯流，創新和探索“光伏+綜合補能站”“光伏+物流換電”“光伏+制冷供電”等業務模式。在儲能建設方面，通過打造“虛擬電廠友好型”的在線儲能系統是未來工商業儲能的發展方向，工商業儲能單個規模小，分布分散，數量眾多，可以充分利用數字化能力對儲能系統的投資、管理、運營提供賦能。在前期評估階段，重點解決用能的數字化問題，以精準測算出需要裝多大的儲能。通過在用電企業加裝智能電表等傳感器，用數據技術進行用電曲線的準確測算，為光伏、虛擬電廠等方案提供基礎數據。在運營階段，重點解決儲能資產質量

120、的后續計量，即需要量化電池的衰減比例?，F在資金方只能從收益倒推儲能設備的狀態，但實際上收益受到很多因素的影響，并不能完全準確反映電池等設備的衰減?？梢砸肷疃葘W習，結合電化學的機理模型，通過數據和AI技術提供實時資產狀態監控與收益評估。在與虛擬電廠和電力交易的結合上，重點實現實時的成本計算。電力現貨交易一般15分鐘一次，需要系統能夠實時在線計算出各地的工商業儲能的可放電電量與成本，在此過程中需要充分考慮充電電費，電池損耗，放電能力等。云上用電465.2.1.行業挑戰虛擬電廠是一種通過先進信息通信技術和軟件系統，實現分布式發電、儲能系統、可控負荷、電動汽車等分布式能源的聚合和協調優化，以作為一個

121、特殊電廠參與電力市場和電網運行的電源協調管理系統。2022年1月，“十四五”現代能源體系規劃首次提出開展各類資源聚合的虛擬電廠示范，力爭到2025年，電力需求側響應能力達到最大用電負荷的3%5%?？梢灶A見，虛擬電廠將成為未來解決能源變革問題的重要手段，將邁入快速增長期。未來，隨著分布式全棧智能光儲模式的推廣，將有越來越多的居民用戶、工商業企業獲得收益，并將加速分布式光儲一體化的發展。面對上述挑戰，基于云邊協同架構和人工智能算法，阿里云為聚合商、資源方提供虛擬電廠資源聚合、市場交易、優化控制、模式創新等全場景能力。在聚合商側提供聚合管理平臺，在云端北向對接虛擬電廠管理平臺參與市場并接受管理，在邊

122、緣側南向對接邊緣側資源進行資源控制調節。國外虛擬電廠依托成熟的電力市場機制，已發展到第三代自主調控型虛擬電廠，其中大量運用數據驅動算法、云計算、邊緣計算等先進技術來調控海量負荷側資源。例如，特斯拉Tesla平臺采用微服務架構，不再采用傳統電力系統的IEC協議或者工業自動化協議，而是基于大數據開源組件（Kalfka、PostgreSQL、InfluxDB），兼容居民側和工業側的服務。在南澳大利亞州政府的支持下，特斯拉和電力零售商Energy Locals開發合作開發了世界上最大的虛擬電廠項目-SA VPP，輔助優化南澳州能源機構，提高電力的穩定性。國內虛擬電廠示范項目大部分仍停留在第一代邀約型虛

123、擬電廠，控制方式仍以人工控制為主，面臨如下挑戰：（1）國內虛擬電廠平臺建設標準參差不齊，缺乏統一的標準和規范。市場中以不同主體自建虛擬電廠為主，標準和接口不統一，沒有統一接入到省級/市級/區域級虛擬電廠平臺，與大電網的互動控制范圍有限。（2）虛擬電廠對分布式新能源的優化調度控制能力有待提升。虛擬電廠主要聚合負荷側可調資源，例如工業負荷、商業樓宇空調負荷、充電樁和部分儲能等，對于容量大、資源多而廣的分布式風電、光伏等不可控，且精準預測能力不足。（3）虛擬電廠商業模式尚不成熟?，F階段主要市場品種是有需求響應和輔助服務，而現貨交易剛剛起步。由于國內虛擬電廠交易運行規則等方面尚未構建統一標準，商業模式

124、仍不清晰，企業實現盈利仍面臨較大挑戰。虛擬電廠5.25.2.2.數字化虛擬電廠云上新型電力系統202247圖5-4 虛擬電廠數字化方案圖5-5 虛擬電廠技術架構圖虛擬電廠可采用產品基于云邊一體架構，在邊緣端和云端，分別部署虛擬電廠邊緣一體化平臺和虛擬電廠運行管理平臺。虛擬電廠邊緣一體化平臺由邊緣服務硬件、物聯采集系統、云邊協同安全組件及上層的EMS一體化應用系統組成。虛擬電廠運行管理平臺由數據資源平臺的基礎底座（IaaS）、數據庫/中間件/大數據/安全采集匯聚等中臺組件（PaaS）及其上層的能源集群管理、VPP運行監控、競標報價策略、系統優化控制等應用子系統（SaaS）組成?；A底座提供計算、

125、存儲和網絡的基礎能力，中臺提供統一支持服務，應用系統提供業務服務。虛擬電廠管理平臺VPN專網虛擬電廠聚合平臺需求響應輔助調峰現貨交易VPN專網能源集群管理子系統系統優化控制子系統投標報價策略子系統虛擬電廠運行監控系統數據安全物及聯采集匯聚子系統虛擬電廠邊緣一體化平臺微網EMS一體化系統業務開發容器平臺邊緣側物聯采集系統虛擬電廠邊緣一體化平臺微網EMS一體化系統業務開發容器平臺邊緣側物聯采集系統虛擬電廠邊緣一體化平臺AIPS智能綠色產銷協同引擎業務開發容器平臺邊緣側物聯采集系統虛擬電廠邊緣一體化平臺樓宇EMS系統業務開發容器平臺邊緣側物聯采集系統智能網關儲能站、光儲一體充電站整車、水泥、污水、電

126、解鋁、鋼鐵空調、照明智慧功率調控模塊智能網關智能網關智能網關云上用電48電網側聚合商側資源側分布式風電分布式光伏分布式儲能充電樁工業負荷居民負荷.聚合管理平臺聚合商A數據檢測控制指令虛擬專網交易服務虛擬電廠管理平臺（市場信息、報價、出清、管理、評估等功能數據檢測數據檢測控制指令控制指令虛擬專網虛擬專網虛擬專網虛擬專網虛擬專網1.N邊緣節點邊緣節點現場網絡（有線/無線）聚合商B聚合商C1.N邊緣節點邊緣節點現場網絡（有線/無線）1.N邊緣節點邊緣節點現場網絡（有線/無線）圖5-6 阿里云虛擬電廠平臺技術優勢圖5-8 數字化虛擬電廠社會和經濟價值阿里云虛擬電廠產品技術的關鍵優勢在于平臺技術和核心算

127、法，在平臺技術方面，“更靈活、更彈性、更經濟、更有效、更安全、更開放”是始終堅持的重要原則，具體如圖5-6所示。阿里云虛擬電廠技術為匯聚全維度生態資源提供支撐，有助于虛擬電廠服務商高效快速的在全國各網省開展業務拓展，助力提升電力資源的優化配置能力和效率，在社會和經濟方面具有雙重價值。5.2.3.業務價值允許參加的交易品種增多可能擁有多個VPP運營圖商業化價值愈發重要允許更多資源納入VPP市場規則變化仍會頻繁也許需要更多技術專精的伙伴微服務技術便于局部修改應用編排靈活性強易于開發維護啟動快更靈活專屬云資源可橫向拉通多個虛擬電廠無需重復采購部署組件一端更新多端同步更經濟MindOpt求解器國產更安

128、全國際榜單領先支持數學規劃、在線、黑盒更安全無懼高頻交易海量資源高效求解10億級變量規模問題交易調度協同解更優云邊一體安全可信橫向擴展，容器化集中管理、部署運行側設備側統一建模協同方案效果優更彈性數模分離獨立訓練環境降低實時運行環境壓力可設置模型迭代觸發條件緊跟最新數據條件市場環境更有效數模分離標準、通用、穩定、安全、高效的云底座有前瞻性的架構為客戶未來納入更多伙伴和成熟產品提供基礎更有效圖5-7 阿里云虛擬電廠技術核心算法核心算法協調控制技術海量資源等值聚合聚合靶向精準決策技術指令自動分配技術安全可信技術高維問題高效求解技術經濟效益聚合商平臺匯聚各邊緣場站資源，參與電力市場和輔助服務虛擬電廠

129、聚合商運營服務虛擬電廠聚合商平臺建設服務邊緣側資源智能監控運營服務為其他聚合商提供平臺和應用服務，提供邊緣資源接入服務為光伏、儲能、充電樁等資源提供運行監控、運維、健康管理、分析服務社會效益響應3060雙碳目標和新型電力系統建設需要，緊跟能源局、能監辦政策步伐，開展虛擬電廠建設與運營業務政策響應技術領先能源安全對標歐美的數字化虛擬電廠，為新能源業務拓展提供數字化引擎減少新能源給電網帶來的波動，保證電力系統安全經濟運行云上新型電力系統202249云上新型電力系統云上新型電力系統展望50云上新型電力系統展望隨著云與新型電力系統的深度融合，云上新型電力系統將成為國家數字基礎設施的重要組成部分，以更加

130、靈活高效的能源資源優化配置平臺，支撐大規模新能源開發利用，為城市、園區、企業、居民等綠色生產生活提供基礎服務，推動能源革命，保障能源安全。云上新型電力系統助力完善國家數字基礎設施云上新型電力系統助力加速電力系統傳統基礎設施向數字基礎設施升級，通過云上數字技術與電力業務、管理的深度融合，為更多的城市、園區、企業、社區的供用電基礎設施提供智慧支撐，使更多的電力數字化產品和服務被應用到社會服務、政府治理中，成為數字社會建設、助力數字經濟發展的重要力量。云上新型電力系統助力能源行業高質量發展云上新型電力系統以數字互聯促進能源互聯，提升對海量分散資源的可觀、可測、可控、可用水平?；诖髷祿嵘娋W的實時

131、性能，通過更加精準、智能的動態預測和調度，最大限度提升系統調節能力，推動多種能源資源最優配置、全社會綜合能效最大化，打通內外各方壁壘，實現能源流、信息流和價值流的統一，構建能源發展新業態。云上新型電力系統助力全社會綠色生產生活依托云計算和海量電力數據資源，對分布式清潔能源、微網和儲能進行更加科學的規劃、應用和管理，將更加綠色、更加經濟的電能以最優路徑送達用戶。此外，借助人工智能計算，可為電力用戶定制個性化的用電模型，協助工商業企業和家庭用戶定制出優選的用電方案，從而降低全社會用能成本。云上新型電力系統202251本研究由中國電力發展促進會、阿里云研究院、阿里云電力行業聯合完成，再次對給與研究指

132、導和支持的專家委員以及項目組成員致以感謝！指導委員：劉湘雯 阿里巴巴達摩院秘書長、阿里云副總裁、阿里云研究院負責人吳明宸 阿里云電力行業總經理編寫組長：肖 劍 阿里云研究院行業研究中心主任黃 振 阿里云電力行業首席架構師編寫組：崔維平、劉會偉、梁昆、曹子健、謝睿、任雄昌、彭程騁、姜洺、周建軍、劉威、丁鈞、黃宇斌、王賡劼、馬紹磊、朱永春、朱辰寧在本白皮書撰寫期間，亦得到以下單位對研究調研和編寫提供的大力貢獻和支持，特此感謝！致謝：國網德州供電公司國網杭州供電公司龍源電力集團股份有限公司南方電網有限公司中國大唐集團公司浙能錦江環境控股有限公司（按首字母排列）研究團隊中國電力發展促進會（簡稱電促會）

133、由原能源部綜合計劃司、國家計委投資司、國家能源投資公司計劃部、華能集團公司計劃部于1992年12月聯合發起組建。1993年5月21日民政部準予注冊登記。1994年4月6日召開第一屆會員代表大會，宣布電促會成立。2017年10月26日，電促會第四屆理事會成立，并將促進“大數據、云計算、物聯網、人工智能”等新技術在電力行業的應用寫入章程，與電力規劃一起作為協會的核心服務內容?，F設有可再生能源發電分會、核能分會、電力數字化產業委員會、知識產權分會、人工智能與電力大數據分會、網絡安全專業委員會、網絡教育培訓與人才開發專業委員會、能源物聯網分會、智能電器專業委員會、低碳用能與智能電力專業委員會、碳達峰碳中和專業委員會、集成電路專業委員會、區塊鏈專業委員會，獨資運營北京中電創智科技有限公司，主編中國電力年鑒，主辦中國電力網。關于我們中國電力發展促進會阿里云研究院是企業型研究智庫，以“立足科技、洞察行業、研判趨勢、傳播心智”為愿景，探討戰略性、全局性、前瞻性ICT熱點問題。研究方向以新一代云計算體系為核心，涵蓋云計算、網絡通信、人工智能、大數據、物聯網、安全技術等數字經濟新領域，總結和分析產業最佳商業實踐，形成普遍適用的數字化轉型方法論。關注前沿科技動態、數字經濟發展、數字創新變化、數字治理趨勢，輸出理論和實證研究報告、案例和指數分析等多類型研究產品。阿里云研究院