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电动赛车冠<guan>军的<de>背后,是《shi》新能源的软件革命

电动赛车冠军的背后,是《shi》新能源的软件革命

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,电动赛车冠军的背后,是新能源的软件革命

F1方程式赛车想必许多人都知道,但领会FE电动方程式天下锦标赛的,却要少得多。

正如其名,Formula-E的赛车并不使用内燃机,而是纯电驱动。FE与F1有个很大的差异点:赛车车体统一设计,而且搭载的电池性能与规格相同。抛开车手的手艺水平不谈,由于车辆手艺规格差距小,电动方程式赛车竞赛的要害问题:该怎样用一样多的电,跑完有限的距离,并跑出更快的速率。

这个周六,FE第七赛季最后一站柏林分站的竞赛就要打响。现在力压飞跃、宝马、奥迪、保时捷等一批顶尖厂商车队、领跑积分榜的是一支有着中国靠山的非厂商车队——远景维珍车队。

它成为领头羊的窍门,就是“算命”算得准。固然这是一句玩笑话,这支车队真正的壮大之处,在于其搭载了先进的气象展望与能源治理手艺。

举例来说,温度、湿度以及降雨是与新能源车能耗相关度对照高的几个因素。过高的环境温度会造成电池过热的风险;降雨则会改变行驶条件,影响电池的充放电。正由于云云,FE竞赛中由于战略欠妥导致电量耗尽,甚至提前退赛的场景触目皆是。

远景维珍车队的智能控制战略

基于在时间和空间维度精准度都更高的气象展望数据,车队可以凭证现真相形提前制订能量治理战略,或是在赛事中实时调整驾驶手艺,更合理地治理与释放电池能量。

而在这样一套先进的算法背后,可再生能源领域数字化应用的产业升级正在悄然发生。

时代变了

也许几年前另有人会意存疑虑,但现现在险些没人可以否认,以风景水为首的新能源已经崛起。

中电联数据显示,住手2020年底,天下全口径发电装机容量达22亿千瓦,同比增进9.5%。而作为新能源代表的水电(含抽水蓄能)、风电(并网)以及光电(并网),在同期的装机容量划分为3.7亿千瓦/2.8亿千瓦/2.5亿千瓦,同比增速划分为3.4%/34.6%/24.1%;在所有装机容量中的占比则划分是16.82%/12.79%/11.52%,总计已达41.13%。可以确定的说,现在的可再生能源,已经成为我国电力系统的支柱,仅次于火电(占比跨越49%)。

这一成就的背后,是新能源发电装备装机量的迅速增进。国家能源局数据显示,2020年我国电源新增装机容量为19807万千瓦,其中风电7167万千瓦,太阳能发电4820万千瓦,较2019年新增装机量的同比增速划分为178%/80%。[1]

随着手艺的日趋成熟,产业逐渐规模化,新能源曾经被人诟病的昂贵成本也获得了极大改善。

国际可再生能源署(International Renewable Energy Agency,IRENA)宣布的讲述显示,已往十年间(2010-2020年),全球规模以上光伏电站的平均发电成本,已经从0.381美元/kW·h下降到了0.057美元/kW·h,降幅达85%;陆优势电的平均发电成本则下降了56%,从0.089美元/kW·h降至0.039美元/kW·h;应用相对受限,装机量也仅有陆优势电二十分之一的海优势电,也取得了降本48%的成就。[2]

更进一步,随同着我国“3060双碳目的”的提出,“碳中和”已是我国能源产业最顶层的战略目的。在这样的风向之下,新能源迎来了确定性很强的行业盈利期:国家扶持政策频出,利好频传,同时在资源市场也获得了异常普遍的关注。

但别忙着庆祝,这可再生能源想大生长,另有不少问题需要解决。

年轻的产业,亟待解决的问题

可再生能源很好,而且风景水电所涉及的理念与手艺也不算新,但作为一个成系统的产业,它还年轻。

而年轻,可是有价值的。

作为手艺最成熟,也是装机量最大的风景水三种可再生能源,还在为“靠天用饭”这个基本问题头疼。

以风电为例,对照反直觉的一点是,风电并不是“有风就行”。风速太低时,叶片转速过慢无法有用动员发电机组;风速太高时,又会出于珍爱装备以及平安问题暂停机组的运作。除此之外,纵然当前风速处于“可行使区间”时,风速的崎岖也对机组最终发电能力影响重大,输出功率忽高忽低,导致电网在已往很长一段时间都对于风电接入十分“抗拒”。

而光电虽说确实是“有光就行”,但光照强度同样对最终的输出功率有着影响,发电量不稳固,一遇到阴雨天气发电能力就直线下降的缺陷同样存在。同时“有光就行”也意味着“没光真不行”:光电装备并不具备24小时连续运转的能力,一旦天黑就会马上停摆,事实夜里可以有风,但真的没太阳。,然而也受限于手艺门槛和成本问题得不到大规模应用。

水电相对而言是三者中最为稳固可控的,纵然云云,也会受到枯水期和汛期等水文条件转变的影响。

同时,对于传统热电站来说,一样平常选择靠近电力负荷区,具有交通运输利便、地质条件好等特点的地址即可建厂。

然而对于新能源场站来说,更看重资源自己。从能源获取方式看,火电站的燃料是运输而来,只要运输线不出问题就源源不停,而且在任何地方烧起来都一样;可对大多数可再生能源来说,能源是从自然界获取的,有没有,多照样寡,均是客观现实,若是能源自己缺乏,那其他条件再好也无法建厂。

这就导致新能源电厂的选址需要追逐风景水资源富集的区域,而这些区域却往往不是现成的消纳区。

陆优势电装机集中在西北区域[3]

另以光伏为例,我国太阳能资源主要集中在西北区域,但负荷区却集中在东南沿海。虽然近几年海优势电加速生长,东南沿海开发新能源的底气越来越足, 但若何解决可再生能源生产与消纳的地理不平衡,照样一个耐久问题。

除了“看天用饭”之外,可再生能源发电的另一个问题是“碎片化”的存在方式。

当前全球的供电系统,仍然是以大机组、大电网、高电压为主要特征的集中式单一供电系统。但部门基于可再生能源的发电机组,稀奇是风电与光伏,则往往以漫衍式的方式存在。

与传统大型发电装备差异,风景最大的特征是,每一台完整的装备都具有自力发电的能力,这有利于发电系统的小型化。事实屋顶能安光伏板,可不能装个火电站。

现实中,这些散碎并相互自力的发电装备组成了一个个“微电网”,叠加风景发电固有的不确定性,极大的庞大化了电力系统的供需关系。没有人能很准确的说出,一栋大楼什么时刻需要供电,什么时刻有能力向外输电,而且这些小型发电系统由于种种缘故原由,每个子系统运送的电力可能是不均等的,也给电网带来了相当高的压力。

这一点在风电上加倍显著。受客观因素影响,一个风电站集群,在统一时间每台装备的发电量都有可能是纷歧样的,这使得整个供电系统的庞洪水平呈指数级上升。

纵然是水电这一在大多数人印象中,通常属于大型电站的发电系统,同样受困于漫衍式带来的输电逆境。现在我国的西南区域,由于水资源相对富集,修建了大量小型水电站。但这些水电站由于发电成本高等一系列缘故原由,竞争力实在很弱,再加上缺乏统筹,导致了伟大的虚耗问题。

更进一步,由于用电自己是一个动态历程,若何凭证下游用电负荷调整发电量,纵然集中式供电系统都还没有稀奇完善的解决方案,对于调峰能力原本就很弱的漫衍式电站来说更是难上加难。

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这些问题聚积起来,都阻碍可再生能源大规模的并网使用。

新能源需要一个“操作系统”

为了应对包罗输出功率不稳固,消纳难,长距离运送难等问题,现在行业内普遍的解决方案是接入储能系统、多种发电设施混用等。简朴来说,就是硬件设施的问题,用硬件手段解决。

那么,有没有一种方式,能让行业确立一套加倍智能的系统,统筹设计散落各处的储能装备、发电装备以及用电需求,以软件的方式,解决硬件问题?

有。

现在在全球局限内,以柔性电力负荷、虚拟电厂(virtual power plant)、智慧电网等解决方案为代表,试图为崛起于第二次工业革命的电力系统,注入来自互联网时代的数字手艺,使这一古老的领域获得一次周全的产业升级。

还记得开头提到的远景维珍车队么?车队的拥有者——远景科技团体(下称“远景”)就是一家深耕可再生能源与数字能源赛道多年的企业。

公司旗下的远景智能(Envision Digital)开发的软件,正是远景维珍车队的幕后英雄,它乐成完整天气展望、电池治理等要害义务。

2015年,远景智能推出一款名为EnOS(Envision OS)的智能物联操作系统,到今天已毗邻治理了全球跨越300GW的能源资产和跨越1亿个智能终端机械装备,涵盖了风景发电、储能、动力电池、智能电网、智能楼宇与园区等多个领域。

简朴来说,EnOS之于能源系统,就类似安卓之于智能手机。

电力系统自己是个异常庞大的结构,包罗发电端、储能、运送、用电等多个环节,且每个环节内部也出现高度分化的形态。在这样一种庞大环境下,若没有一个通用的底层框架,会导致每个环节的介入者各自举行,最终就是“车差异轨,书差异文”,各种控制软件混杂在一起出现高度碎片化——恰如新能源发电自己。

而这也正是EnOS要解决的。

EnOS架构的最底层是物理装备毗邻层,现在已经有跨越3000 种装备模子接入,如暖通、风机、空调等;往上一层是数据服务层,接入的数据在这里汇合,并完成洗濯与剖析,海量的公共数据也会搜集在这一层;第三层是针对差异场景的各种应用服务;最上层则认真提供跨领域、跨应用的解决方案。

云云一来,四层结构便让物理天下在数字天下实现了毗邻互动。

EnOS最基本的意义,在于构建了一套开放的生态系统,将差异环节中的差异介入者接入统一个平台,使数据可以无障碍地流通,真正施展协同效应,赋予电网智能,实现整个系统的动态毗邻与平衡。

系统有了,怎么用?

固然仅有一个操作系统是不够的,还需要详细到现实应用,才气凸现它的价值——就像一部崭新的智能手机,你总需要下载一些应用,才气知足你的一样平常需求。

在EnOS上,远景智能开发了主要面向可再生能源电力碳治理以及都会数字基础设施三大场景的应用与解决方案。

正如我们在上文所说,天气是决议可再生能源电力系统发电能力最焦点的要素,若能更准确地展望气象条件,进而更好地预估接下来发电系统整体的电力输出,无疑能在一定水平上解决并网或是弃电等问题。

远景智能开发的基于AIoT手艺的高精度数值气象展望方案,正是为此而存在的。这套系统正是我们开篇所说的,远景维珍车队取得积分榜第一的最大元勋,也是整个电力治理系统最底层的输入之一。通过接入全球七大气象中央数据,叠加更先进的智能算法,系统可以实现诸如为水电展望降雨量,或展望风力、光照条件等,为风景发电提供需要的数据支持。它甚至可以提供极端天气预警,辅助农业生产流动。

固然光有气象数据还不够,还要知晓这些气象数据作用在发电系统之上的效果。通过远景的另一款软件“孔明”,网络剖析公然的和EnOS接入的跨越10万台风机与光伏组件实时观察数据,每6个小时就为发电企业提供场站1公里x1公里局限内,未来0-72小时的短期风景气象展望,以及一个月到一年的短期天气展望,从而协助站场制订更合理的运营方案,最大化经济效益。

除了供应端的升级,远景智能的智能物联手艺同样追求对需求端举行刷新。

远景智能的主要目的,是以智能物联操作系统为基础,协同治理包罗漫衍式光伏、动力电池以及充电桩、楼宇暖通空协调电梯、工业园区、码头和机场等要害设施,形玉成新的智能数字网络。依托大数据,准确展望“源网荷储”的基本情形,先行调整输出功率,调配储能与用电单元,平衡电网的同时,提供调峰调频,需求侧响应等电网辅助服务。

在2020年9月远景科技团体CEO张雷的一次演讲中提到[4],早在2018年,远景 EnOS 就中标了新加坡“智慧国家”物联网开发平台(DECADA),而远景智能也正与新加坡国际港务团体(PSA)互助,为PSA定制了能效治理、微网控制、虚拟电厂(VPP)、电力生意、绿证生意五大应用,将口岸内的漫衍式光伏装备、储能以及用电装备统一交由虚拟电力中央治理(这也是虚拟电厂的基本模式),将漫衍式能源与柔性负荷单元聚合,实现发电端与负荷端的协同运作。

而在欧洲新能源大国德国,远景智能同样在举行一场实验,买通车辆和电网间的“互动”。

远景智能在德国的V2G(车辆到电网)试点项目中,通过将电动车作为一个小型单元与电网直接确立毗邻,可实现电力从电网流向车辆,也能够让车主反向向电网运送汽车中的能源。云云一来,已往仅仅是用电单元的电动车,就成为了一个柔性复合单元——发电量高时,它是一个储能消纳单元,而当电网缺电时,车就成了可供挪用的备用能源。

这样解决了飞速增进的电动车保有量对电力系统的袭击,是对新能源车价值的进一步开发,也提高了可再生能源的行使率,可谓双赢。

用软件解题碳中和

中国的碳达峰和碳中和时间表宣布后,除了体贴碳中和看法股,企业、都会到小我私人,都要最先做一道碳中和的“数学题”。

作为一家新能源领域的公司,远景也设立了明确的碳中和目的:在今年4月22日“天下地球日”,远景宣布要在2022年实现运营碳中和,在2028年实现全供应链碳中和。[5]

同样在地球日当天,远景宣布了一个基于EnOS的碳治理应用,并取名“方舟”,它可以为企业快速完成耗能装备的碳排采集和盘算,实现实时精准的碳排放量统计。

差异于物理上可视(煤炭、油气等)或者手艺上容易监测(电力)的能源治理,从碳排放到碳中和盘算耐久以来都是一片手艺空缺。

除了盘算碳排放,远景方舟还能帮企业“找绿电”——企业可以选择漫衍式光伏发电、风电项目投资、绿电采购等解决方案,直通生意市场采购碳汇、CCER等,并依赖区块链手艺查看每个绿证/碳证的“宿世今生”,确保数据的可靠性。

简朴地说,远景不仅要自己实现碳中和、提供软硬件推动能源行业碳中和,还要辅助其它公司走向碳中和。

在ESG(Environment、Social Responsibility、Corporate Governance;环境、社会和公司治理)主要性日益提升,甚至沪深生意所已着手设计时间表,要求企业尽快在财报中递交ESG内容的当下,高透明度的碳治理需求无疑异常真实,且是一个伟大的潜在市场。

转头看看,电动方程式赛车设立的初衷是希望借助赛车这项运动,加速推动全球汽车产业走向清洁能源,它代表着未来汽车工业的生长偏向。但试想若是没有从电力的源头上加速让风电光伏替换煤炭,那么越多的电动汽车或许将带来更多排放——碳中和背负着构建人类运气配合体的使命,也将是一个庞大的系统工程。

要赢得同天气转变的竞赛,需要更多像远景这样的先锋。

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