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    当综合能源服务的客户价值和市场现状处于（甚至还没到）的时代，在技术上就已经分析规划到5G/6G，这里面只能说对业务价值和商业模式的理解不够吧。友先达认为泛在电力物联网在用电侧有很长的路要走，不是技术的原因，而是在市场现实方面，随着市场的发展，技术也会呈现出完全不同的形态，可能和我们当下规划的完全不一样（当年计算机处于ENIAC的时代，美国人认为未来只需要几十台大型计算机就足够全人类使用了）。因此，泛在电力物联网在综合能源服务领域，应该是商业模式和业务模式的探索落地，先于技术规划和技术建设。从当下用户真正需要的综合能源服务开始做起（园区综合能源服务，严格意义上不是真正的用户需要的综合能源服务），什么样的业务模式需要什么样的数据，配合什么样的采集通信，以什么样的成本去建设，成本如何在到后面轮的迭代中就回收。这才是真正具有互联网思维的“精益创业”。作为卖点还想说的是，资本市场如何解读泛在电力物联网，友先达认为短线看消息想象，中线看产品和营收，长线看企业价值。过渡解读，容易限于短线作为卖点，和真正的价值投资也距离较远。 泛在电力物联网，侧重用户侧或者说能源的需求侧，指利用“大云物移智”；湖北物联网猫砂盘后台

    网络智能阶段网络智能阶段，就是阿里曾鸣老师提的“网络协作、数据智能”的生态阶段了。在电网侧，由于自然垄断环节的相对封闭性，在这个环节主要往数据智能方向走，比如人工智能的分析，无人机机器人的应用，**终降低人工成本，减少错误决策损失。在综合能源服务侧则机会较多，一方面是电网企业未来战略可能定位于生态平台的构建，依靠现有巨大的一些客户、电力流和信息流，吸引更多的第三方合作；另一方面随着现货市场的建立完善，未来基于现货价格和增量配网、局域电网乃至微电网，可以构建更多的玩法，比如虚拟电厂参与现货和辅助服务交易。因此可以形成网络化的生态体系，以价格信号和服务需求串联起点、线、面，**终形成网络生态体。个人认为这也是国网泛在物联网的**终战略目标，也是国网转型的关键所在。 湖北物联网猫砂盘后台目前泛在电力物联网在欧美国家并未普及。我们国家目前已经投入运营。

电力物联网是指围绕电力系统的各个环节（发电、输电、变电和配电），利用现代传感器技术、先进通信技术等实现电力系统的各个环节的状态感知和信息快速处理。电力物联网的感知层的技术点就是传感器技术。

目前电网中有哪些常见的依赖传感器技术的应用？

变电站内设备：GIS局放在线检测装置，采用了特高频传感器技术，特高频传感器可以探测到GIS内局部放电时产生的特高频电磁波，只有GIS特高频传感器起作用才会给运行检修人员提供GIS时候存在放电危险。

基于完全自主国产底层的FISCO BCOS开源社区的区块链2.0，用户和售电公司智能合约，监管机构授权能源交易售电系统

系统特点：

1， FISCO BCOS“仲裁链”基于区块链多中心化、防篡改、可信任特征，利用分布式数据存储、加密算法等技术对交易数据共识签名后上链，实时保全的数据通过智能合约形成证据链，满足证据真实性、合法性、关联性的要求，实现证据及审判的标准化。

在安全性上，通过节点准入控制、密钥管理、权限控制，在应用、存储、网络、主机层实现安全保障。在可用性方面，FISCO BCOS 设计为7×24小时运行，达到金融级高可用性。在监管支持方面，可支持监管和审计机构作为观察节点加入，获取实时数据进行监管审计。 在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施，社会现代化治理、产业数字化转型和民生消费升级基础更加稳固。

电表:智能电表与采集器；输变设备状态在线监测；数字化变电站；电网广域监测系统wams；配电自动化与故障检测装置；物联网中的信息互动：能源大数据模型与信息模型；部门管理流程化/流程信息化；统一大数据服务；营配调用服售贯通一体化；基于数据分析的决策；网络智能：业务点-线-面的网络化协作；大量的M2M机器智能网络；基于大数据的人工智能；构建网络化的生态体系；电表的应用：业务信息化系统/调度自动化；运营监测/辅助决策系统；营配贯通与配网抢修指挥平台；综合能源服务平台；电力市场交易平台；**电表：功能复杂，计量精度优于国家标准，多种通信方式可供选择，多种通信协议支持；天津物联网水表平台

其实电网本身就是一个泛在网，“泛在”体现在电能，家家户户都要用电，已经遍布全社会各个角落。湖北物联网猫砂盘后台

      维度二：精细服务。围绕园区客户和终端客户的能源服务需求，形成精益生产（比如分布式发电、余热发电等）；精益调度（源网荷储一体化调度、多能联合调度等）；精细交易（针对不同负荷特征的客户形成策略性报价、精益的负荷预测、多维度的风险管控）；精益能效（根据行业-客户生产特性-订单等多种维度形成的能效服务）。高度个性化和精确化的匹配与服务解决方案交付是其特点。

维度三：数据技术。即从在线物联、统一数据管理与数据服务（图数模统一体）、数据统计性分析，到高级阶段的人工智能数据分析。

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