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何继江:大数据怎样促进绿色资产开发

日期:2018-05-30    来源:能见App

国际太阳能光伏网

2018
05/30
09:45
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关键词: 光伏电站 光伏发电 分布式光伏项目 太阳能

   5月29日,第十二届(2018)国际太阳能光伏与智慧能源(上海)论坛在沪隆重召开。以下为能见App现场报道。
 
  在全球绿色能源与光伏金融峰会上,清华大学互联网创新研究院何继江博士为我们做了大数据怎样促进绿色资产开发为主题的演讲。
 
  以下为发言实录:
 
  何继江:大家好,我是何继江,刚才主持一个小的研讨,现在介绍一下我最近一些研究的进展情况。能源互联网的大数据如何能够帮助推进我们绿色资产的开发。
 
  这是2016年国家能源局发改委发布的互联网+智慧能源发展的指导意见中的一段话,我本人参与了这个文件的起草。其中第一句话说,鼓励能源企业建设面向风电、光伏等能源大数据运营平台,提供专业化服务。探索建立基于能源大数据技术,精确需求导向的能源规划新模式,推动多能协同的综合规划模式。如果这些都能实现,那么对于我们光伏项目,风电项目的开发,将会是极大的帮助。
 
  未来的城市里,至少要有这几个要素,分布式光伏将要全覆盖,就是适合装的地方要尽量都装上。电动汽车及充放电设施全覆盖,供热要采取清洁供热,还有需求侧需要提供大量的灵活性的资源。这些资源在一个能量的交易平台上进行交易,这是我们未来的智慧城市的一个基本的要素。
 
  我们来看一下德国的情况,德国的一个重要的数据是去年,可再生能源在电力系统当中的比重达到了36.2%,中国还有很大的距离。所以从物理特性来讲,我们的电网消纳更多的光伏、风电等,不是技术问题。
 
  左下角的图是2018年4月上半月德国可再生能源的比重,红色是用电负荷,下面是可再生能源。我们看到,中午12点的时候有很多情况风电、光伏占到一半甚至更多的水平。1月1号这一天,因为是放假,所以负荷很低,在德国,中午12点的时候,整个负荷里面绝大部分是由风电、光伏提供的。4月7号这一天出现过负电价,在中午12点的时候,价格不但很低,而且变成了负的。
 
  这是我们未来将要面对的电力系统,我们来看,中国将要装多少光伏?其中我们曾经做过一个小的测算,在北京能不能先装个10GW的光伏呢?因为我们治理雾霾需要很多很多的清洁能源。
 
  怎么找到这些资源?这是我们跟一个合作伙伴,东润环能,用卫星扫描了北京顺义区的屋顶,扫出来的数据。包括一个村庄,包括所有五百平米以上的屋顶。得到的结论是,在顺义区,公共建筑的屋顶上有170多万平米,总的资源量是100多MW。工商业屋顶有500万千瓦,5个G。也就是合在一起,我们判断在顺义的屋顶上,大概能装到6、7GW的光伏,发电量达到70亿度以上。这个资源量是非常丰富的。
 
  我们得到的测算数据是屋顶面积占到建设用地的面积达到25%,如果把农村居民点建设用地扣除掉,这个比重高达46%。
 
  我们用类似的方法分析其他的分布式资源,测算了全国建筑的南立面农村屋顶和村级电站,还有铁路,因为铁路有很多变电站,很容易消纳光伏。另外公路也可能成为分布式光伏的接入。还有大棚和鱼塘,我们测算发现,全国这几个领域的光伏,如果用土地资源来考虑,能达到八千多GW。如果在这里面开发40%,那全国的这些类别的分布式光伏的装机量,资源量也可以达到3000多GW。
 
  我们细化的来看,国外是用什么方法来开发的。这是德国的一个小城市,奥斯纳布吕克,是用飞机在城市屋顶进行扫描,对七万多座建筑进行了扫描,扫描了69000座,发现27500座适合装光伏,把适合的屋顶全部装上光伏,发电量可以达到2.49亿,而该城市全部的居民用电量在2015年才2.32亿。
 
  我们开发一个城市的光伏资源,我们认为有三个大数据是非常非常重要的。第一个是当地的光照资源,这件事情是比较容易获得的。第二是屋顶资源,刚才已经分析了。第三个是配电网的消纳能力,左边这个图是夏威夷的一个数据,后面我们会仔细讲到。
 
  我们接着来看,在欧洲除了刚才说的德国之外,丹麦也用同样的方法开发光伏的地图。比如在丹麦的萨姆索岛上,所有的屋顶都进行了仔细的测量,分解出了发电在90千瓦以上的、120千瓦以上的,还有30到60、60到90,分了五个等级。然后把数据排列出来,只是装单位面积上发电更多的屋顶,排一个顺序就得到这样的,这个地区能够开发多少的光伏量。
 
  这是阿姆斯特丹的光伏地图,把每个建筑的平米上,能够发86到108、56到86的,全部做了细化分析,国内目前没有见到这样的数据。
 
  这是夏威夷岛对于配电网能够消纳分布式光伏发电的能力,细化到每个街道,这是毛依岛的消纳能力。点开可以对每个街道的消化能力进行评估,在国内供电局说这是保密的数据,拿不到。夏威夷就没有保密的问题,说明还是数据管理水平不行,夏威夷怎么就不怕?就你们怕?
 
  我们把这三个资源匹配在一起,我们还希望下一步进行绿色能源的交易。能够交易,这是北京的输配电价,我们发现110千伏以下的过网费也就8分多钱。这是北京发电的图,早晨的8点之前是低谷电价,9点到12点是高峰电价,所以算下来,在北京的光伏对应的时段的价格,明显要比光伏的成本要高,高了还不少。
 
  我们通过一个客户的10千伏的馈线,可以了解负荷,我们把这些数据调出来,可以得到110千伏所能够消纳的光伏。
 
  这是全国的过网费的数据,天津最低广州最高。我们注意到配电网内的电价可以高于光伏的成本,我们下一步的努力方向就是不再要补贴,我们在全国建设一批无补贴、自由售电的示范区。开发光伏的企业做三件事,第一是找到负荷,第二分析配网的消纳能力,第三确认光伏能够在那里装,是用屋顶的方法、廊道的方法还是地面电站的方法装。另外我们和负荷,也就是客户,协商好电价,未来的电价可能不完全是固定电价了。
 
  我们把这几个因素组织在一起,光伏电源、多能互补的电源、售电公司、增量配网组合在一起,就可以鼓励在增量配网里面优先建设可以消纳可再生能源的配电网。
 
  这是未来的智慧能源系统,我们未来的能源都是用的可再生能源,来满足我们的交通、电、冷热的需求,电力系统需要的灵活性通过供热来提供,通过智慧的充电系统来提供,还有一部分通过电制燃料的方法提供,最终实现不用化石能源。
 
  一个城市所开发的资源不仅仅是光伏,还需要其他很多的开发。我们来看几个国际的案例,比如说这是阿姆斯特丹的能效标签地图,分析一个个建筑的能效水平,从而决定这些建筑下一步怎么样进行可再生能源的开发或者建筑的改造。
 
  这是用红外的方法来探测到阿姆斯特丹建筑的热能损失,最红的楼宇就是保温性能最差的楼宇,然后我们去找它谈,说你的建筑需要改造,你需要提高可再生能源的比重。
 
  这是阿姆斯特丹发电设施的地图,过去都是大的发电厂,现在变成一个个点状的分布式的电源。
 
  我们通过能源地图就可以筛选到绿色资产的开发机会,比如在阿姆斯特丹还可以调出房屋的年龄图,还可以调出废热的地图,比如哪个超市在撒热,哪个地方的数据中心在散热。我们把光伏的潜力和热能损失组合在一起,通过这个数据就可以筛选出来,绿色资产在这个城市里面用什么方法去开发、有多少资源开发。现在我们在做国际的比较研究,我们认为中国有很多的城市要建高比例的新能源示范城市,这件事情可能非常重要。
 
  如果有城市愿意积极做这件事,我们愿意提供很多的配合。
 
  这里我们通过能源大数据,就能够不光是开发了绿色的资产,而且可以用于社会治理。比如说,每个光伏的资产、每一栋房屋,与用户的身份证绑定之后就构成能源的物联网,这样的能源物联网还可以带来新的商业模式。比如说我们的电动汽车和我们的这样一个能源物联网的与客户的大数据联系在一起之后,我们的商业模式不仅仅是去充电挣钱,也不只是光伏发电挣钱,而是可以进入到电动汽车的租赁、试驾、购车,而能源大数据的信息,未来进入了我们的信用系统,就可以进入到金融领域,从事贷款、理财相关的服务。能源大数据就给我们带来了巨大的延伸空间,价值的创造空间。
 
  这是刚才说的国家能源局文件当中提到的,要创新能源大数据的业务服务体系,希望互联网企业和能源企业合作挖掘能源大数据的商业价值,也就是不仅仅是卖店。还要鼓励开展面向终端客户的用能大数据信息服务,对用能行为进行实时感知和动态分析,实现远程友好互动的智能用能控制。这些未来都需要我们共同去探索和创造。
 
  谢谢大家。
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