用电大数据与智能用电网络

2004年，全国总用电量是2.71万亿度，2014年，增长为5.52万亿度，增长速度非常惊人。可以想象，2014年我们浪费了很多电。

另外，我们发电侧和用电侧的关系如同1和3的关系，消费1度电相当于我们在发电侧要有3度电。换句话说，我们电能的转化效率比较低。所以，综合而言，我们在用电这块儿可能存在着一个巨大的浪费。

我们认为，这么一个巨大的浪费，也是一个巨大的商机。所以，我们想能不能借助物联网、云计算、移动互联网、大数据把巨大的浪费变成巨大的商机。

我们认为智能用电网络可以把巨大的浪费变成巨大的商机，我们主要是通过实时反馈，使用户有知情权。我们所构建的智能用电网络，它本身可以有用户知情权，可以有自动的信息化管理，可以有掌控权。

怎么很好实践它？通过能效插座、能量信息网、能效终端、智能红外等一系列社区，我们能够实现微节能、创造大效益。如果在每家每户都装了我们的智能节能系统，可以把每家每户的信息都采集到，形成海量的数据。我们采购了数据之后，再用上大数据技术，就会像蜂群一样充满智慧。

实际上，这些实践的背后有几个理论基础：

一、在节能方面，我们自主提出一套电器自趋优运行方法，包括效用状态自识别、自切换理论。

二、在架构方面，我们以自律分散控制理论作为基础，有一套良好的大数据架构，才能保证这套系统有良好的在线容错性、在线可维护性及在线可扩展性。这套系统本身是在千家万户，是基于物联网这套技术，所以它必须时时刻刻地保持在线。

我们会看一下它的数据，如果我们采集终端以一万台计算，五秒一次，一年采集的数据就是5604GB；如果是一亿台，五秒一次，一年就是56PB。据统计，2004年到2013年，地球十年的采集数据是22PB，这个数据量非常大。从这些数据中，我们可以得到各种各样的信息。除了我们怎么提高电器能效之外，对于征信、提高电的效率都有很多作用。

简单举一个盈利模式的例子。某医院的年电费大概700万元，按照节约20%算，一年是140万元；投资按照20%算，一年也是140万元；年回报按照70%算，一年会达到98万元。全国的医院有8000多家，这是一个非常有潜力的行业。

用电大数据的价值本身包含三个端：在小C端，可以互联成网做电商；在大C端，可以做节能收益、安全监测、征信服务、通路共享等。在B端，主要面向电网，把成千上万的用户侧做成一个对内就连接了成千上万的用户，对电网来讲可以起到备用调峰、预防控制、虚拟电厂等一系列的作用，对用户来讲可以承担资产管理、用电监测、设备运维等一系列事情。同时，如果我们以政府作为客户，还可以做一些节能服务、政府购买等。

基于用电大数据和用电网络，我们目前做的事情有智能低碳楼宇、共享充电网络、预测性运维、立体充电网络等。智能低碳楼宇应用，在当前稍微有点不景气的经济情况下，对很多企业来讲都是很有益的，因为电费成本较高。医院、商业楼宇、物业公司都会为电费调控，而房地产商可能希望增加提高性价比的一些智能家居功能。这个方案非常廉价，却能实现智能家居所拥有的功能，同时，更进一步地把智能家居真正智能起来。你的家庭会和你说话，它会自动感知家里面的安全程度，哪个地方该节能，然后向你报告。而不仅仅是一个遥控的传统智能家居，是真正的基于感知的智能。同时，它的节能在15%到33%左右，可以在无声无息之间实现节能。

我们知道，电是无所不在的，把一个工厂或者一些流水线所有的用电数据全部采集下來，通过大数据对比手段，能发现同一台设备每生产单位产出，能耗是高了还是低了。我们实现了一个高频展样的建设，基本上可以做到数据的毫秒级的监测。

目前，我们在跟一家上市公司联合做立体充电网络，各行业都在主推充电这件事。但是，做充电桩有一定的难度，总是陷入一个先有车还是先有充电桩的问题。

鉴于这个问题，我们要结合一体车库，建设立体充电站。我们只是把充电桩里面最核心的部件拿出来，这样大大降低了成本，同时解决停车和充电的问题。所以，收益不仅仅是充电的收益，除了充电的收益，还有停车的收益。如果有可能，我们还建议在停车库里加一些传感器，同时解决智能化运维的问题，进一步降低费用，这是立体充电网络。

另外，共享充电网络。我们主要针对一些有很多电动自行车的城市，我们设想打造充电网络。其实跟汽车充电差不多，但可能可以做得更小巧、更快。据统计，在全国目前有两亿部电动自行车，这是一个非常大的市场。我们也做了比较好的技术，比如说通过我们共享插座充电之后，可以自动去诊断电池还能用多久、这次充电还需要多长时间、会不会起火、会不会爆炸等等。