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下一场能源转型的入口:能源物联网正在加速落地

图片来自https://news.sohu.com/a/740790141_121712846

发布于2025-07-07

传统能源体系正在悄然瓦解。

过去百余年,我们依赖的是线性、封闭的能源模式——集中发电、大规模输送、单向供电。每次按下电灯开关,背后运转的是一套高度集中的能源机器。然而,这种模式正面临挑战:可再生能源接入不稳定,能源浪费严重等问题日益凸显。

如今,以能源物联网为核心的新变革正在兴起。正如互联网重塑信息流通,能源物联网正在重构能源的生产、传输、消费与管理方式。能源不再专属于大型电厂,而是成为社会每个节点——家庭、企业、电动车等——都能感知、控制、交易和优化的资源网络。

本次我们采访了四川元碳绿能科技有限公司董事长陈星涵。他曾在南方电网、通威股份等能源龙头企业深耕十余年,作为双碳领域专家,他分享了对能源物联网的理解、发展现状、关键技术及未来机遇的深刻见解。

能源物联网:从概念到现实

如果说传统能源系统是单行道”——电力从发电厂单向流向用户,那么能源物联网就是智慧高速网”——能源可以双向流动,每个节点都能感知、决策、交易。陈星涵表示,过去的能源体系存在着单向传输、供需分离、管理分散等问题,而能源物联网的目标是想要将过去单纯的“能源供应”转向“能源服务”,把普通用户从“消费者”变成“产销者”。这种转变,不只是技术的升级,更是传统能源系统的范式革新。

与传统能源系统相比,能源物联网有三大核心特征:

  • 数据的可视化。能源系统状态实时在线,告别了看不见、管不到的盲区。

  • 用户参与性。用户从被动的电力消费者转变为可以发电、储电、卖电的能量节点。

  • 系统优化能力。依托算法、平台和模型,实现多能协同、局部自治和整体效率最大化。

能源物联网发展规模与现状

双碳目标与能源数字化转型的推动下,能源物联网正逐步从概念走向规模化实践。根据Grandviewresearch的数据显示,全球能源物联网的市场规模估计为252.3亿美元,预计在2024-2030年间保持高达13%的复合年增长率,到2023年有望突破630亿美元。

各国能源物联网的发展都已进入到加速阶段。欧洲率先通过能源转型政策推动智能电网、分布式能源和用户侧调度系统的融合应用。美国则在可再生能源并网、电动汽车与电网互动等方面取得了丰富的实践经验。中国自2019年国家电网提出泛在电力物联网战略以来,能源物联网加速普及,逐步从电网企业内部建设延伸至用户侧、园区、城市级平台等更广阔的应用场景,多个城市已建立能源物联网示范项目,涵盖智能电网、分布式能源管理、楼宇能效控制、电动汽车充电调度等多个方向。

图:https://business.sohu.com/a/790140665_121375386

能源物联网的技术底座

能源物联网并不是某一项技术的简单堆叠,而是一个融合了能源工程、信息通信、人工智能和系统控制等多学科的复杂系统。能源物联网的构成主要可分为感知层、网络层、平台层几个关键技术层级。

感知层:能源数字化的起点

感知层是能源物联网的神经末梢,负责对各类能源设备、系统运行状态、环境参数等信息进行实时采集与监控,承担着能源系统中各种数据的采集任务。智能传感器用于采集温度、电压、电流、负荷等关键参数,智能电表、水表、气表等计量终端实现用能数据的精准计量与远程读取。感知层能够实时采集关键参数,覆盖从发电设备到用户终端的全链条,使能源流动具备了可视化基础,也为后续的智能控制与数据分析打下基础。

网络层:能源信息的高速通道

网络层承担着连接感知层与平台层的任务,确保海量设备与系统之间的数据可以稳定、安全地传输。实践表明,能源物联网需要通信网络能够实时传输大量的控制和监测数据,任何通信延迟或中断都可能导致电网运行异常。5GNB-IoTLoRa等无线通信与光纤、PLC电力线通信等有线通信技术,能够实现能源系统内部与外部之间的数据传输。此外,边缘计算节点也在网络层中扮演越来越关键的角色,它们能够在本地快速处理数据,避免对于中心化云端的依赖,提高系统的实时性与稳定性。

平台层:能源数据的大脑中枢

平台层是能源物联网的大脑,负责数据处理、业务协调和决策执行。
它通过大数据平台、能量管理系统、分布式能源资源管理系统、虚拟电厂等组件,对感知层上传的数据进行汇总、分析、建模和优化。随着云计算和人工智能等技术的应用,平台层不仅能实现负荷预测和发电优化,还具备系统自适应调整和策略推送能力,是实现从可感知可决策的关键环节。。

能源物联网的应用落地

能源物联网作为一个横跨能源、电力、通信与信息技术的融合系统,其真正的生命力体现在多元化的实际应用场景中。陈星涵表示,从全球范围来看,随着感知、通信与平台技术的日益成熟,能源物联网正在逐步嵌入城市、产业园区、企业乃至家庭的日常运行之中。与此同时,一种新兴的能源商业模式——能源即服务Energy as a Service)也开始兴起,这种模式与传统的购买设备、自己管理能源使用的方式不同,更像是把能源管理外包为一种持续性服务,实现用能即服务,用户只需按使用或服务效果付费。

智能电网与虚拟电厂

在电力系统领域,能源物联网首先赋能的是智能电网的建设与升级。智能电网是能源物联网实现能量流与信息流高效互动的基础物理平台和关键应用领域,通过实时采集电网状态数据、分布式能源接入情况以及用户侧负荷变化,系统可以实现更精准的发电侧调度与供需平衡。例如,施耐德电气提供的微电网即服务解决方案,使客户无需承担任何初始投资,即可部署一套包含太阳能发电、储能系统、电力控制与管理平台的本地能源系统,实现灵活、高效和低碳的能源使用。

同时,越来越多的城市开始部署虚拟电厂系统。所谓虚拟电厂,是一种通过软件平台将如光伏、风电、储能、电动车等分散的能源资源进行智能聚合与调度,实现如同传统电厂一样集中供能和参与电力市场的系统。今年年初,中国首个百万千瓦级居民虚拟电厂在江苏正式启动建设,用大数据、物联网和人工智能等先进技术,将空调、热水器等分散的家用电器聚合在虚拟能量池中。在德国,领先的虚拟电厂运营商Next Kraftwerke,通过数字化平台将超过1.5万个分布式能源资源聚合并智能调度,实现了可再生能源高效接入与电力市场灵活参与。

图:https://zhuanlan.zhihu.com/p/675870379

产业园区与工业制造

陈星涵表示,目前能源物联网另一个应用重点在工业园区和产业集群中。工业园区作为能源消耗密集、用能结构复杂的典型场景,长期以来在能效管理、碳排控制、能源成本优化等方面面临巨大压力。传统的能源管理手段多依赖人工抄表、分散统计与滞后响应,而能源物联网则可以打通园区中能源系统各环节,实现全面感知、互联互通与协同控制。

目前广州开发区、张江高科园区、厦门工业园等已建成智能能源管理平台,能够对厂区内各类能耗设施进行统一监控、预测与控制。以厦门ABB工业中心园区为例,自2023年其智慧能源管理平台实施以来,园区实现了年度用电量下降5%,能源成本降低22%,投资收益率超8%。1

智慧建筑与社区

随着城市人口密度的持续上升与双碳目标的推进,建筑和社区作为城市能源消耗的主要单元,正面临能源效率、用户体验与可持续发展的多重挑战。在城市建筑与社区层面,能源物联网也在加速普及。

通过部署智能电表、边缘网关和楼宇能源管理系统,城市中的公共建筑、商业楼宇和住宅小区的能源使用变得更加透明,并可实现动态调控。例如,北京冬奥会张北-延庆能源物联网项目,成功融合了风能、光伏和储能等多种能源形式,实现了赛事场馆100%绿色能源供电和实时能耗监控。此外,一些地区也在积极探索基于能源物联网的零碳社区建设模式,通过将光伏发电与储能系统集成到建筑中,实现本地能源的自发自用与多户共享。

发展趋势与普及挑战

能源物联网作为推动能源系统数字化、智能化和低碳化的关键基础设施,正在从早期的试点与平台建设阶段,进入大规模部署与生态协同的深水区。

趋势与前景

陈星涵表示,能源物联网接下来也将迎来一些发展变革,包括设备连接规模大幅增长、AI驱动力更强、场景更加细分等。

首先,随着工业设备、家电、新能源设施、电动汽车和储能系统的智能化升级,能源物联网的设备连接数将爆发式增长,从百万级亿级迈进。制造商在设计阶段就会预留通信接口和标准协议,使设备天然融入物联网体系。

其次,随着AI算法、算力和感知精度的提升,能源物联网将深入各类垂直场景,实现智能化、闭环式控制。人工智能将被广泛用于能耗预测、负荷曲线优化、故障预警和碳排监测,使能源管理从响应式向预测型、自优化型转变,大幅提升能效与稳定性。

此外,5G/6G、边缘计算等技术将进一步突破时延、带宽和算力瓶颈,实现边采集、边分析、边控制, 能源物联网应用将从传统工业、园区、楼宇,向数据中心、交通、医院、社区等复杂场景扩展,对应的解决方案将更加精细化。

最后,陈星涵补充道,能源物联网并非取代传统能源企业,而是为其注入数字化能力,扩展从卖电到用能优化、碳管理等多维服务的新边界,帮助传统企业从能源提供者转型为综合能源服务商,实现价值链的延伸与升级。

面临的挑战

尽管能源物联网正逐步从概念验证阶段迈向实际部署,但要实现大规模普及,仍面临很大挑战。陈星涵指出,虽然能源物联网具备长期提升能效、降低碳排放的潜力,但其前期投入成本依然较高。尤其是在传感器部署、通信网络建设、边缘计算节点布局以及平台定制开发等方面,对于中小企业或园区而言,这些投入往往难以在短期内获得回报。因此,目前能源物联网的建设主要由政府部门和大型企业主导。

总体来看,要推动能源物联网实现真正的规模化发展,关键在于从单点技术部署转向系统性生态协同。能源物联网的未来,不仅是技术演进的结果,更是产业结构与行业逻辑的重塑过程。

参考文献

1.国家统计局:https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/zcgh/0409/20250409144413224612726_pc.html?utm_source=chatgpt.com