亿可能源科技CEO王春光：我们打通电力需求侧和供应侧，创造低碳的未来

　　三百多年来，电力默默连接着世界，推着人们“不知不觉”走向了工业4.0时代。而电力的背后，能源也“悄然无息”，它牵一发而动全身，影响着国家实业。

　　从美国麻省理工学院毕业的王春光女士，是新时代的创业者，她拥有超过十多年的能源管理经验，见证了过去十几年来世界范围内的能源和电力改革，正在带领创业团队迎接新时代电力改革的新挑战。

　　“过去十几年，江浙沪地区总出现的拉闸限电现象，我们现在基本已经听不到了。在国家政策支持下，我们的城市地区供电可靠率能够达到99.5%以上，老百姓不愁没电用，也不愁用电贵了。”王春光如是说。

　　过去电力供应侧的主要资源是单一的煤电和火电，如今，水电、核电、光伏电等清洁能源的出现改变了供给侧的电力格局;电网配电则呈现了“去中心化”的趋势，需求侧的工业和商业可以根据自身不同情况重组能源架构，因而推动售电的多元化。于是，如何帮助电力供应侧和需求侧开源节流、节能减碳、降本增效，成为新时代的挑战。

　　“要做成这件事，我们必须理解政策、理解市场，用AI和大数据等技术建立灵活‘大脑’，打通供给侧与需求侧，重新定义能源系统。”

　　王春光带领的亿可能源科技是微软加速器·北京12期创新创业企业，它是一家对政策和市场有精准把握的科技公司，不仅致力于工业、商业等需求侧，也直接服务于分布式能源和电网层面，实现双方利益最大化。

　　打通需求侧与供给侧之道

　　1. 需求侧

　　亿可能源科技服务的需求侧包括园区、商业楼宇和工业。园区的自备能源系统，比如冷热电三联供、光伏、储能等，能够通过调整能源配比、优化设备运行实现节能减碳，降本增效。商业楼宇能通过优化控制节省开支，提高利润;而对于工业园区客户，首要的刚需是求稳，也就是在优化能源配比的同时，每年365天保障机组稳定运行。

　　要满足这些刚需，王春光总结了三点实践：一是预测性维护，即预知设备故障，防患于未然;二是能效优化，节省能源开支，降低碳排;三是需量控制，防止客户因电能需蓄超标而缴纳罚金。通过综合能源平台，亿可能源科技能针对这三点提供切实可行的建议，帮助客户提高利润。

　　“比如说，一家工业园区有光伏、储能和电网供电的组合，通过我们的负荷预测服务，客户能够知道如何调配这两种资源效率最高、最清洁，比如用多次充放的储能设施供十分之一的电，从光伏及电网供十分之九的电。”王春光举例说。

　　通过综合能源平台的数据和AI算法，亿可能源科技的“预测性维护方案”，能够通过数据驱动和机理模型预知每个单位机组的使用情况，做到真正意义上的防患于未然;而传统的解法是“预防性维护”，只是定期维修机组，当机器出现偶然性障碍时，客户只能事后补救。

　　2. 供应侧

　　亿可能源科技服务的供给侧主要是电厂和售电公司。

　　传统情况下，电厂和售电公司报价比市场价低更容易获客，但这样一来，供给侧报价越来越少，行业的利润率也越来越低。通过综合能源管理，亿可能源科技能帮助电厂和售电公司为客户在维护、能耗等方面节省大量开支(往往可达上千万)，这样一来，客户既能购买到合适的电，又能得到可靠的增值服务，获得真金白银的价值。综合能源管理能从实处帮助行业健康发展。

　　从技术层面上看，亿可能源科技还能通过多种模型为供应侧进行能源规划，用AI和大数据进行负荷预测、优化排期等。

　　“我们公司是一家科技公司，市场和销售很大程度上依靠全球顶尖的合作伙伴和渠道商加持，所以我们可以将核心精力都放在技术上。”王春光介绍说。

　　三大技术法宝：AI算法、非入侵式方案、大数据分析

　　1. AI算法

　　“AI现在很火，我们与各行各业一样，使用AI的初衷不是蹭热度，而是解决实际问题。”

　　王春光和团队在实践过程中发现，许多行业论文中的算法模型理论上可行，实际上却不可行，原因是无法支持应用场景。比方说，某一算法能对一家厂子的螺旋机组进行预测维护，但却对另一家厂子的同一套螺旋机组失去效用，这是因为这样的算法不能够复用，没有经历不同场景的自学习过程。

　　“传统意义的智能制造，已经不能支撑我们充分理解新时期的能源设备了，比如充电桩，它不仅是一个能充电、能反充的固定储能装备，还是互联的、必须能实时控制的装备，这对AI算法模型搭建的要求很高。”

　　自创业伊始，王春光与团队非常注重技术上的积累，一定要深刻理解AI算法模型的应用、一定要弄清大数据分析及其创造的价值，因为这将决定着他们能深刻理解行业，成果越来越有成效。

　　在算法模型方面，亿可能源科技每个月都会更新算法;此外，非常注重算法的云端一体化。边缘计算能够满足企业对高响应速度和数据安全性的需求，比如，某个空压机旋转出现危险特征曲线时，企业将数据上传至云端计算需要较长时间，而通过边缘计算系统就能够快速报警、响应。

　　2. 非侵入方案

　　“好的科技‘润物细无声’。”王春光这样形容道。

　　非侵入式方案，能够在“不折腾”硬件的前提下保证机组正常运行，让客户基本不需要进行资本投入。在无需安装外部设备的情况下仅需在本地服务器上接入一个AI终端盒子，通过相应算法，便可达到效果。系统首先将连接楼宇等主体的数据端口，获取多维数据，然后将多维数据进行本地化清洗，利用神经网络等多种AI算法进行差异化建模，匹配具体工况给出实时策略，最后与过去工况进行对比验证。

　　亿可能源科技已经为这项技术申请到了专利。

　　3. 大数据

　　高端制造业，因为缺乏实际可用的历史数据，在训练AI算法时常常困难重重。

　　工业场景中不乏失效和垃圾数据，亿可能源科技在创业初期下苦功对这类数据进行了屏蔽和清理，打好了数据基础，还在实践中不断积累了真正高质量的数据，因而训练出高可靠性、高精度的算法模型。

　　多维数据不仅仅在维护能源本身有价值，还能够外围延展。用电场景能够提取到大量的数据，包括传感器数据、系统设备数据、天气数据、人流数据、商业数据等等，企业能够把这些多维的数据都学习到，生成独特的模型。

　　“数据能打开的脑洞非常多，比如，我们在为高档商业中心服务时，为他们打造了CRM的热力布点图，管理人员能够很方便地控制温度和流向等等，保证楼内高度舒适，给客户带来更好的体验。”

　　再比如，结合零售数据，亿可能源科技能够帮助客户得出区域能源画像，预算出整个区的GDP，工厂该交多少税等等。亿可能源科技的“AI终端盒子”产品配以SaaS软件，就能够很好地实现这项服务。

　　深刻理解了数据的价值后，亿可能源科技已经帮助下游行业打通资源，为智能楼宇、智慧城市和智能制造等场景领域带来深刻洞察。

　　硕果累累

　　亿可能源科技已经帮助洲际酒店、万达广场等商业地产客户在未经任何硬件改造的情况下，实现了8-10%的能源节省;为广州某地标建筑带来35%的人力成本的节省，15%的暖通空调能耗节省，合计近600万人民币。此外，亿可合作过的海外客户还包括迪拜电力、葡萄牙电力等。

　　目前，亿可能源已经为全球客户和伙伴一起减少碳排71347吨，节约能耗268849MWh，减少燃煤供电89877MWh，增加光伏发电113MV。2018年3月，亿可能源科技作为作为亚洲的唯一入选公司荣登Free Electrons“全球能源初创公司三十强”榜单;4月，亿可能源再次以总分第一名的成绩入围最终“十五强”，参与全球能源计划，开启与全球九大电力能源公司合作，根植中国，走向世界;近日，又先后获得New Energy Leader(亚洲低碳论坛)和Global Cleantech 100等气候与能源领域的权威奖项。

　　结缘微软

　　2018年9月，亿可能源科技成功入选被誉为“比哈佛还难进的”微软加速器，成为微软加速器·北京第12期校友企业，与各行业优秀初创企业相互学习、联系合作。

　　在微软加速器期间，亿可能源科技得到了全方位的支持，包括联合销售服务、多方位的资源对接。

　　如今，全球90%的财富500强企业以及微软众多的合作伙伴都在使用Azure智能云，在微软加速器，亿可能源科技接受了Azure技术的全面培训，以及高级服务的深度培训，也将产品模块顺利迁移到了Azure云上。

　　亿可平台支持从数据采集、上传、存储、处理、计算和展示的完整流程。底层数据采集支持全能量(WAGES)计量，支持ODBC、 XML、OPC、 FTP、 CSV、 PQDIF及网页服务，与SCADA、BAC、DCS、EPR无缝集成;对于工业应用场景，可快速通过模板添加或配置Modbus RTU/TCP通讯，接入第三方智能表计、传感器、PLC、RTU、配电设备等，实现对采集设备进行在线的配置和管理。数据存储和处理阶段，主要以时间序列和非关系性数据库为主，支持高并发的数据采集和算法调用请求;针对不同的业务需求，也可灵活调整和配置混合的数据库部署方案。算法服务依托于分布式任务调用框架，定时触发计算任务和推送结果，并且可以根据业务规模可以实现快速扩展。平台展示按照功能模块需求开发，做到了内容清晰和界面友好。

　　彩蛋：AI代替人?不必慌张，这是个循序渐进的过程

　　近些年，企业如何留住经验丰富的地面人员，如何栽培初级工程师难度比较大，亿可能源科技的解决方案，能够为初级工程师提出KPI量化指标，帮助他们训练能力，大大节省高级工程师的时间成本，让他们有更多精力处理难度更高的工作。

　　亿可能源科技认为，AI能够逐渐帮助人做更多事情，这个过程是循序渐进的：先利用AI训练初级工程师，再“解放”高级工程师，然后逐代过渡、发展。

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