摘要：能源互联网是以电力、天然气、石油、煤炭等清洁能源为基础，通过工业大数据分析、物联网、云计算、人工智能等技术，实现电力、煤炭、太阳能、风能、生物质能等清洁能源智能化生产、销售、消费服务全过程。工业互联网能够通过智能采集信息和智能分析处理数据为能源行业提供服务并进行资源整合。随着互联网、物联网等技术的发展和深入实施，智慧能源服务系统将成为以物联网、云计算等为代表的新一代信息技术为基础与支撑的智慧能源新模式。 关键词：智慧能源；工业互联网；系统架构
一、能源系统架构概述
（一）监测分析与电能计量
为了减少客户用电设备之间的互访沟通，减少客户的重复建设，提高用电效率和电费回收能力。利用智能电表来实现远程采集，实现了自动化计量的电能流量计主要包括远传表、电压互感器、磁阻互感器等，其中最常用的远传表计就是GIS传感器和电容式智能电表。随着工 业互联网下智能用电设备日益增多和对电力行业日益依赖，智能电表实现智能化成为提高电力系统采集数据准确性及数据处理能力的重要途径，通过自动运行控制系统的控制运行方式和参数自动调节操作等实现快速安全稳定运行[1]。
（二）智能用电诊断优化
智能用电诊断优化主要包括两个方面。一方面是为用户定制智慧用电解决方案，通过提供个性化用电服务帮助用户改善用电习惯、提升用电安全、减少电能损耗，另一方面是提供智能化改造方案，通过提供个性化用电服务帮用户降低用电成本。首先是设备监测。设备监测是对设备的动态状态和各种故障状态下运行状态的监测和管理；其次是数据采集。一方面将数据存储到设备后台大数据中心、诊断分析中心等，另一方面基于大数据中心建立完善数据分析模型和决策引擎实现相关数据查询优化等；最后是运维检修。针对传统配电台区用电存在计量不准、实时抄表难和供电企业运维管理水平低等问题。
（三）电能销售方案设计与服务体验
电力用户是传统能源企业的重要客户。随着智能电网的不断发展，用户需求发生了巨大
的变化，对电能供应提出越来越高的要求。目前，基于工业互联网技术与信息通信网络发展，在客户侧进行大数据分析与预测后，通过电网侧智能调度系统以及数据信息通信系统与用户进行实时互动，帮助客户构建以节能、高效、清洁、经济为主要目标的优质服务体系。此外为进一步提升电力用户的用电体验和满意度，将用户购电行为数据同步到电力服务平台中后需要开展基于智能算法的电表用户用电行为分析算法研发及应用[2]。从客户用能数据来看，对于部分具有代表性的耗能大户或者用电量较大且分布广泛的行业用户体而言，可以通过结合历史用电数据、实时运行数据和用能分析模型等进行预测或进行智能决策。从供电量来看，对于负荷较为分散或容量较小的企业等具有较高消费和能效需求人而言，则可以通过对用电负荷和用电行为特征进行分析预测与智能决策后实现合理电力采购，对于对工业企业而言则需要结合生产经营特点利用大数据分析提升其综合能源服务水平。
二、面向新需求构建一体化智慧能源服务平台
能源互联网是基于工业互联网的新兴发展模式，在促进能源产业发展的同时，也为智慧能源发展提供了新的模式。结合我国能源互联网发展现状和需求趋势，通过构建统一的用户服务平台、提供分布式服务能力、整合新技术支撑等来提供智慧能源服务。
（一）构建统一的用户服务平台
随着智慧能源服务系统需求的不断增加，需要整合各方的数据信息，搭建统一的智慧能源服务平台。在这一基础上优化和升级各类数字化服务能力（包括能源、电力、交通等）。例如，充分利用互联网、物联网、云计算等新兴技术来实现数据采集和数据处理等。此外，还要利用新能源行业自身业务优势来整合各类能源服务业务资源。如通过整合新能源车销售资源以及充电桩设施来整合周边电网服务资源来降低社会电动车使用成本，通过整合大城市供电服务商资源来实现用电需求快速响应和用能管理一体化，通过整合电网运行服务资源并整合电网业务系统来降低社会公众用电成本等。
（二）基于边缘计算的智慧能源服务能力
智慧能源服务平台应整合人工智能、大数据和物联网等技术构建一体化能源服务平台。基于工业互联网，实现信息的实时采集和分析，进而为各类“设备”（包括能源设备、储能设备等）提供智能优化升级服务。其中物联网可对包括能源、通信、消费、服务等方面存在的各种数据实时采集和分析产生广泛影响。智慧能源服务平台应针对能源物联网中涉及到的数据进行分类汇聚并实时计算和分析，以满足不同类型业务所需。因此需要构建出适用
于能源互联网环境的各类“设备”（包括能源设备、网络设备等）智能化计算能力。结合物联网中“设备”与“数据”所体现出的智慧性和服务性需求模型，由此应构建一个融合大数据、云计算等技术进行分布式计算并快速响应各类不同场景所需智慧性及服务性需求体系。
（三）整合智慧能源数据模型提供能源服务优化升级产品应用和服务模式
数据驱动型的智慧能源服务模式将为传统能源企业升级服务模式提供支撑。新能源企业需要构建一套完善、可靠的大数据分析模型，来掌握不同负荷特征下各类能源设施的实时运行状态和数据特性。传统能源企业对自身智慧能源业务难以把握和了解各类能源设施状态和运行规律，传统能源企业需要针对各类能源设施在数据收集、设备监测、故障诊断等方面做好优化和提升活动。能源企业需要针对分布式能源站提供灵活多变的用电策略和个性化的供电方案。传统能源企业需在能源互联网技术支撑下了解各类能源设施自身运行规律以及运行情况，同时收集各种能源资产及各类业务数据以形成自身知识图谱。智慧能源服务平台是对这些知识图谱进行集成与分析并建立智能模型以实现能源资源优化配置所需要的能力。
（四）整合工业互联网数据模型实现智慧能源行业的数字化转型
根据我国能源生产、消费特点及能源服务需求，研究可实现的能源信息化模型将有助于智慧能源行业将数据模型与生产经营决策相结合。构建基于数据模型的新型智慧能源服务系统将数据模型应用于能源行业后可以从以下三个方面促进智慧能源行业数字化转型[3]：(1)将生产经营过程中产生的企业内外部海量生产经营数据进行整合分析挖掘利用，其中涵盖企业内部运行状态数据、生产经营决策过程中所有业务数据以及面向整个能源企业的大数据分析预测数据等。(2)建立实时生产运营数据模型，对企业所有业务数据进行深入挖掘后将这些数据整合到数字化平台作为管理决策参考。(3)提供生产经营决策自动化所需解决信息获取、处理和决策能力。
三、基于工业互联网构建智慧能源服务平台是有效提升用户体验的最佳途径
基于工业互联网构建智慧能源服务平台，是智能技术、信息技术和数字技术深度融合形成的新兴产业体系。依托传统能源行业先进的技术、生产、管理经验和人才优势，为能源行业的绿发展、智能升级以及智慧经营管理提供“智慧”解决方案。本文研究基于工业互联网的智慧能源服务平台架构，从工业设备信息采集、远程控制优化服务业务流程和多维度的协同创新三个方面进行了研究。在未来的发展中，重点将智能感知、智能决策等新技术
应用到能源开发、运行各环节，通过工业互联网架构下的新型能源服务模式引领和支撑智慧能源服务行业的转型升级，通过数据分析为客户提供个性化智能服务，实现能源业务流程的整体优化与再造。
参考文献
[1]郑春满, 李宇杰, 刘勇, 等. 基于能源互联网背景的储能二次电池技术发展分析[J]. 国防科技, 2014, 35(03): 14–19.
[2]孙宏斌, 郭庆来, 潘昭光. 能源互联网:理念、架构与前沿展望[J]. 电力系统自动化, 2015, 39(19): 1–8.
[3]李立浧, 张勇军, 陈泽兴, 等. 智能电网与能源网融合的模式及其发展前景[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(11): 1–9.
