智慧電網提升使用效率(車品覺)

By on August 29, 2017

本文作者車品覺,為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁,為《信報》撰寫專欄全民大數據

智慧電網能提升能源使用效率。(圖片:SolarCity Facebook)

智慧電網能提升能源使用效率。(圖片:SolarCity Facebook)

最近有資料指出,2016年英國電力結構中可再生能源發電(風能和太陽能)的容量達到了歷史新高。據我在國內接觸到的風力發電項目所知,可再生能源發電能否實現規模化,主要是能否克服「望天打卦」因素,因為天氣和季節性變化對電力供應造成的波動頗大。雖然電力聯網是解決發電缺口的辦法之一,但對於持續時間較長的發電缺口,又該如何應對呢?現在有一種創新的方法,就是利用非常大的電池去儲存由可再生能源產生的電力,並在有需要時釋放到聯網中。可惜電池技術的成本頗高,儲電設施的建設也需要數額不菲的前期投資才可實現。

在英國,有一個被稱為需求方回應(Demand-side Response)的方案。該方案對那些能夠在短時間內減少電力使用的消費者給予獎勵,消費者包括企業,也有使用家居電力的平民百姓。同時也可以鼓勵擁有蓄電設備的客戶來幫助平抑電力需求的激增。舉例說,如果你的房屋配備了太陽能電池板和相應的電池儲能單元,通過把電池接入電網,你就有可能獲得收費優惠。以上兩種方案已經在英國部分地區實施,如果未來我們能夠在較大的規模上施行這類方案,對於電力的使用效率應該會有大幅提升。

大數據AI助篩選客戶

但問題來了,當客戶數量達到一定規模,這些計劃就會變得更加複雜。首先是良莠不齊的客戶如何篩選?然後是對於不同設備和容量的客戶應該開出什麼條件?要解決這些問題,我們需要了解客戶設備的可用性能,以及需要為此付出什麼代價、可以得到什麼回報。這樣既是為了最大程度地減少電網中斷,也是為了激勵客戶參與進來,兩者必須兼顧。

面對這些挑戰,大數據提供了答案。例如在挑選最佳參與者的時候,電網運營商可以通過個體參與者的用電及放電數據,運用機器學習技術對設備和電池儲能單元的貢獻做出最佳回應。

我說了半天,當然不僅僅是為了介紹智慧電網,而是覺得這種結合了眾籌和共用的模式,其實在很多地方都可以應用,而大數據和人工智能都在當中擔任了重要的協調作用。

(編者按:車品覺最新著作《覺悟.大數據》現已發售)

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