城市能源系统数字化转型的本质就是利用数字化技术来打通城市能源链“源-网-荷-储”各个环节，包括多种能源形式的打通、多种能源主体的打通以及多种能源业务的打通，从而支撑基于系统性、整体性、协同性的思想，实现城市能源系统更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全。支撑城市能源数字化转型的关键技术可以分为三类：支撑多能协同的数字能源装备技术；支撑信息物理融合的数字基础共性技术；支撑创新模式能源运营与公平高效能源机制的数字集成应用技术；在能源互联网的背景下，支撑信息物理融合的数字基础共性技术将成为能源大象转身起舞的重要助力，具体包括：
泛在低耗精确传感技术
数字化转型下的城市能源系统具备“分布式、联起来、开放性”的特征，涵盖大规模分布式能量的收集与存储，实现能量的双向流动。
为了实现该目标，就必须利用物联网传感器技术，实现信息的快速、广泛、准确采集，通过信息交互，实现不同区域、不同类型的能源生产与消费者能量双向流动与优化控制。
城市能源数字化下的传感器信号采集远比目前丰富，需要对城市的基础设施、环境、分布式能源设备等方面信息进行识别、采集、监控。例如：通过广泛使用的智能插座，实时获取终端用户电能质量监测数据；通过成本低廉、可靠性高的电压、电流传感器，获取用户负荷数据和系统内实时频率、潮流等；通过光照、风速等传感器，预测分布式能源出力信息等等。将传感器连接成网络并进行数据的收集与处理已成为各个工业领域产业升级的重要方向，也成为物联网、工业互联网、能源互联网等概念的主要标志之一。
微型传感器件
在城市能源数字化中，传感器网络是人们观察各种能源从“发”到“用”全过程的“眼睛”。从火电厂的发电机到居民区的变压器，从风力发电机的叶片到太阳能光伏板，低成本、高质量的传感器能够收集海量的数据，并为城市数字化能源系统内的相关机构提供可用的信息，如在电厂安全运行监控和故障预警方面，通过使用温度、电压、电流、烟感、水浸等传感器的应用，电厂维护人员可以对电厂内的发电设备进行运行状态的监控，对设备的监控数据进行故障分析预警等操作，降低电厂内部及发电设备的安全风险，并减少人力维护成本。经过进一步的分析与处理，传感器网络所提供的信息能够在如下的几个方面产生巨大的价值：①提高城市能源系统中设备的运行效率、可靠性与预期寿命；②提高包含电力网络在内的多能源系统的稳定性与可靠性；③提高城市能源系统各个环节预测与调度等工作的灵活性和有效性；④完善城市能源系统事故前预警机制及事故后快速反应与恢复机制；⑤有效地减少城市能源系统各环节中的人力成本。数字化的城市能源系统有可能成为智能终端传感器和传感网络使用的最大用户。海量信息采集技术为城市能源数字化下更多类型、更广分布范围、更大数量规模的分布式电源和负荷的计量、监测提供基础支撑。
清华大学研制了基于磁纳米技术的微型磁场/电流传感器件和基于集成光学的电场/电压传感器件（上图），覆盖从直流到GHz级的稳态、暂态信号测量。开发了基于微型传感器件的宽频测量系统，已在广东、四川电网投入运行。
高速无阻多元通信技术
在城市能源数字化转型下,城市需要连接的智能设备的种类和数量将会达到海量级别，随之产生的海量信息是否能够准确及时的传递给控制中心，将影响转型的成败。
利用可靠、廉价的通信方式实现采集数据的上传，对城市能源数字化转型能否经济可靠地推进有重要意义。
借助电力线作为传输媒介、利用电力线通信方式支持信息的高速、双向传输，可有效节省布线资源，使电网集控制终端、数据通信、能量传输于一身。随着近期技术的发展，电力线通信系统物理层的数据传输率已超过了200Mbps。当工作带宽进一步提高且充分考虑利用电力线三相之间形成的多输入多输出构架后，系统物理层有望达到Gbps的量级。电力线通信应用范围可扩展到包括Internet接入、家庭联网、家庭智能控制、新能源监控及电力安全生产等众多领域。依托能源网络实现信息传输的电力线通信技术，将在能源互联多种能源与信息的有机融合发挥至关重要的作用。
全域多维数字孪生技术
数字孪生被定义为以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。数字孪生有助于优化业务绩效，能够对真实世界实现基于跨一系列维度的、大规模的、实时的测量。
在城市能源数字化下，数字孪生构建的关键技术环节包括物理系统的量测感知、数字空间建模、仿真分析决策以及云计算环境。量测感知是对能源互联网物理实体分析控制的前提。为此，需要在物理系统中布置众多传感器，并且还需解决与数据量测、传输、处理、存储、搜索相关的一系列技术问题。在数字空间中如何进行建模取决于应用的需求，可以通过建立不同类型的数学模型反映物理实体不同时间尺度和空间尺度的特征，只要这些特征和物理实体当前状态相符即可。仿真分析决策环节首先对数字空间的能源互联网进行优化计算，然后通过仿真验证决策的合理性和有效性，再对数字能源互联网进行复杂不确定场景的沙盘推演，最终得到合理决策指令并下发至物理系统。云计算环境是连接物理系统和数字空间的桥梁，可以利用已经掌握的能源互联网物理规律和传感器量测数据，再借助大数据分析和高性能仿真技术，实现对能源互联网的数字建模和仿真模拟，计算结果可实时反馈至物理系统，传感器数据同样可实时传递给数字镜像以实现同步。
高效弹性数字平台技术
面向能源的云计算
在城市能源数字化转型的过程中，面临着城市能源数据计算复杂、设备监测困难、多种设备互联互通难实现等问题。借助云计算技术高灵活性、可扩展性和虚拟化的优势，城市可以通过建设虚拟平台，实现对设备终端的数据备份、迁移和扩展。云计算通过网络“云”将巨大的能源数据计算处理分解，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析，在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的城市能源数据的处理，从而高效的支撑城市能源的数字化转型。
在城市智能电网中，云计算使电气设备的实时状态得以传送与储存。云计算利用感知技术将电气设备的实时状态传送至管理中心，对实时数据进行预警分析评估及预测功能可以实现实时监测系统状态，从而实现智能电网安全平稳运行的目的。就建设城市电力市场而言，云计算将资源紧密耦合，不同市场主体形式参与电力市场，实现新供需形势下的能源资源精确匹配和优化配置。
能源大数据
大数据技术是一种用于快速计算和实时处理大规模、多维度数据的信息技术，包括数据采集和清洗、数据存储和分类、分布式并行处理、多级缓存和数据同步、计算机软硬件结合和网络等技术。大数据技术应用于处理海量、高增长率和多样化的数据，以提供更强的决策能力、流程执行能力和业务洞察力。大数据技术主要应用并服务于城市能源数字化的规划、运行、安全、交易、服务这五大方面。
在城市能源数字化规划方面，大数据技术可以提供更精确的决策边界、优化目标和求解算法。例如，在电动汽车充电桩和充电站的规划中，通过整合道路交通信息、配网运行信息、区域经济状况和群体行为习惯等数据，可以辅助充电站布点规划，缓解电动汽车充电资源紧张的问题，并为其提供参与源网侧互动的机会。在综合能源系统规划中，大数据可以全面反映地区能源系统的生产、输送和消费情况，识别能源供需链的薄弱环节，为区域能源网络规划和运行决策提供重要支持。
在城市能源数字化运行管理方面，大数据技术可以提供充足的经验支持和先进的控制方法。例如，利用海量历史数据精准地预测拥有高比例可再生能源的地区供给和用户侧需求的市场互动，准确把握能源输送网络的状态，为经济调度能源和合理分配资源提供保障。
大数据技术还可以增强城市能源数字化的安全性和可靠性，提高系统的灾害预警水平和事故应对能力。通过对能源系统的运行数据、历史故障数据和自然环境数据等进行关联分析，大数据技术能够评估灾害风险，实时扫描系统薄弱环节，提升系统的抗灾能力。
大数据技术还可以促进各类能源交易的开展，孵化新的能源商业业态，增强能源市场的活力和韧性。城市能源数字化的市场具有参与主体多元化、交易场景复杂化、交易地点在线化和交易标的多样化的特点。通过大数据技术对市场的历史交易情况进行分析，可以寻找市场规律，提高自身决策水平，促进市场发挥资源优化配置的作用。
大数据技术还能促进城市能源相关数据在政治、经济、社会等各个领域发挥价值，为能源行业之外的各类产业提供服务。例如，通过分析能源需求侧的数据，可以了解本地不同行业的能耗情况，分析产业的优势和劣势，制定合理的产业发展政策。
新能源充电安全监管大数据平台
目前，新能源充电安全接入数据覆盖新能源汽车、充电基础设施、动力电池等物联网数据类型，终端种类不一、通信协议各不相同导致的数据采集难、接入兼容性难度高，融合分析难度高。另外，现有新能源汽车数据大多为静态数据，在数据融合基础上，迫切需要发掘海量数据的价值。最后，车、桩、电池数据割裂，亟需构建标准、一致的全域数据中心，打通业务壁垒，消除数据孤岛。
腾讯云新能源充电安全监管大数据平台改变原有新能源汽车、充电基础设施服务、动力电池数据割裂的现状，服务地方安全监管机构，构建三网数据融合的大数据平台，构建立体、全生命周期的新能源设施大数据安全监管体系，推进充电基础设施、新能源汽车、动力电池数据的融合，基于物联网、大数据技术助力新能源充电相关安全监管机构提升监管与社会服务水平。
（1）新能源充电设施监管：基于新能源汽车运行数据、新能源汽车动力电池溯源数据，整合国内外行业/企业标准查询、政策和市场情况、电池生产、回收利用及产业链配套信息，提供数据分析和数据可视化，为相关负有安全监管责任的机构提供动力电池全生命周期管理、新能源车辆全生命周期管理与运行状态监控告警、充电基础设施运行状态监控与告警等大数据应用。
（2）新能源汽车安全监管：建立车辆发动机燃料、动力电池运行状态、车辆温度等运行状态数据的采集与全方位立体透视模型，对于新能源设施运行极值如：动力电池温度极值、车辆温度极值、动力电池电压极值等临界状态、车辆告警数据等进行安全监控告警，实时监测车辆的行驶状态和安全状态。车辆行驶或者充电过程中，监控平台通过统计分析在线车辆是否正常运行，通过平台掌握车辆的安全信息状态并及时预警。
（3）新能源资讯服务与政府决策指导：政府对新能源汽车企业和产品监控信息查询、企业信息查询、车辆信息查询，以及了解电动汽车产业国内外标准的窗口，为相关企业查询最新标准动态信息，通过多维度的数据感知、标准一致的数据管理及实时互动的数据呈现，为政府监管机构提供决策参考。
（4）面向企业、社会的运营服务平台：基于腾讯数据中台能力，构建三网融合的大数据平台，融合多系统数据，打破数据壁垒，为充电设施运营、车主服务等应用提供平台支撑。
自主学习人工智能技术
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。习总书记于2019年3月19日主持召开中央全面深化改革委员会第七次会议，通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。2021年3月发布的《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将着重构建开源算法平台，并在学习推理与决策、图像图形等重点领域进行创新。
随着人工智能技术的成熟发展和商业应用，城市能源数字化迎来了全新的智能解决方案。这些解决方案在城市能源系统的稳定性和高效运行方面发挥重要作用，并为城市能源电力相关业务的多元化发展和改进提供有效支持，提升电力系统的精益化和安全化运行水平。
智能电网作为城市能源数字化发展的必然趋势，其核心在于实现电网的智能化。在这一过程中，人工智能技术扮演着关键角色。通过利用人工智能技术，可以实现智能电网的自适应控制和状态自感知，从而提高电网运行的安全性、经济性和可持续性。此外，在电力设备智能制造领域，人工智能技术也被广泛应用。例如，在变压器、铁塔、线缆等电力设备的生产过程中，借助人工智能技术对生产人员行为、生产设备状态和生产质量进行监测，可以充分提升电力设备生产过程的智能化水平。
城市燃气负荷预测解决方案
燃气企业生产系统普遍存在多个系统独立建设、数据割裂的历史遗留问题，多个系统数据不一致，数据质量不高，对于大数据汇聚、分析带来巨大困难。市燃气负荷预测除了企业内生产系统以外，还需要气象、节假日事件等公网数据，对于需求企业来说，获取以上数据的成本比较高。通过报表方式进行预测，结果传递具有一定的延迟性，在发生突发事件时无法发挥真正作用；亟需结合用户用气特点及行业发展趋势提供用气需求侧的智能预测。腾讯云城市燃气负荷预测解决方案助力以用能为中心的燃气企业服务向需求侧管理转型，将预测方式从“依赖专家经验”向“科学预测”的升级转型，从而提升预测精度，实现采销一体化管理。
（1）用气负荷预测：基于历史供气数据，结合节假日、气象数据等信息，进行用户需求量预测，支持短期（如次日、小时级预测），中长期（月度、年度）负荷预测，用户需求预测、弹性分析和调节潜力分析。可对大用户分类预测，对大用户用气异常事件提前预测并发出预警。
（2）辅助城市燃气企业经济性采购：提供全国天然气市场的供需形势和价格研判，预判全年需求，辅助年度采购合同；基于历史数据，预测高峰期（冬季）月度需求，结合民生、供暖以及工商业等不同保障度水平的需求量，预测供气缺口，基于冬季保供计划，辅助调整经营策略。
（3）辅助运营安全：结合仿真平台进行管网监测，发现管网压力异常点，确保生产运营安全。
（4）计划填报辅助与数据接入：支持调度人员在系统填报大用户的计划用量、未来的用户发展量等计划数据。计划值与用户发展量等计划数据参与负荷预测。
分布自治边缘计算技术
在城市能源数字化转型的进程中，城市配电网络呈现分布式、智能化、全互联的特征，使得算力需要分布式部署。而边缘计算可以在离数据来源和用户或设备更近的节点处理、执行计算，且拥有更大的可扩展性、更高的数据安全和主权及更多的数据处理和更低的响应延迟，因此，边缘计算在城市能源数字化转型中应用越来越广泛。
基于边缘计算的电网保护类业务
能源安全是国家的重中之重，而电网的安全和坚强是首先要保障的，大量控制保护技术的应用都为此目的服务。尤其随着我国电网逐渐从建设周期向维护周期转向，电网的安全运行面临很大的在智能配电自动化下，泛在电力物联网则采用点对点连接模式，结合子站/主站模式，主站下沉，实现就近控制，时延可以降低到毫秒级。这一模式变化必然使得计算资源下沉部署，驱动边缘计算得到应用。
基于边缘计算的巡检及运维类业务
能源场站多位于城市偏僻无人的地方，如光伏电站、风电场等以及大量的变电站等。不管是从提高生产和管理效率的角度，还是从电网安全的角度，都需要实现无人化的运维，要求在发电场、变电站部署算力，提升及时性和减少网络的依赖性。同时，电力设备的预测性维护，由于其数据的短期有效性，需要将计算能力部署在边缘，并集成AI能力，降低电网的故障概率。这些业务如果采用传统中心式部署的话，存在传输数据量大、时延长等缺点，通过部署边缘计算，降低了通信的时延，可以实现大部分巡维操作的本地处理，减少了大量数据传输的同时也减少了数据安全风险。
可信区块隐私计算技术
区块链技术是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。具有去中心或弱中心化、不可篡改、全程留痕、可追溯、集体维护、公开透明等特点，基于区块链能够解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。近日国家能源局发布的指导意见指出，将充分发挥现代科技手段在事中事后监管中的作用，依托互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能、区块链等新技术推动监管创新，而隐私计算在这其中可以起到核心基础关键作用。隐私计算技术使得区块链落地成为可能。单独的区块链的功能从技术角度局限在存证或溯源，但是完成具体业务不仅需要链上存储，还需要“计算”，链上计算或连下计算。因此，隐私计算和区块链的结合将会形成互补优势，更好的支持业务场景的落地，提升应用效果。
随着城市能源数字化转型发展，海量分布式电源、市场化交易等新型能源业务涉及更多能源形式、更广泛参与主体和更多元互动模式，这些维度的升级对能源系统内共识和信任建立、价值的转移提出很大挑战。区块链技术核心功能就是不依靠中心或者第三方机构，保障数据的真实可信，打破信任壁垒，极大降低了业务开展需要支付的信任成本，促进业务的高效开展。因此，区块链的优势特性将在能源电力领域发挥巨大的应用价值。如图23所示，区块链技术在城市能源数字化下的应用可以从功能维度、对象维度和属性维度等3个方面进行归纳和分析。在功能维度主要包括计量认证、市场交易、组织协同、能源金融四个方面；对象维度则可以分为源、网、荷、储等多个能源生产、传输、存储、消费环节；属性维度主要包括能源数字化转型中的能量流、信息流和价值流。区块链的应用可以有效的匹配城市能源政策发布、能源监管协同、能源容量分配、跨区电网稳定、电力供应安全、并网协议认定等各类能源管理场景，同时还将打破能源管理部门、能源监管机构、输配电运营商、电力供应网络之间的信息孤岛，使之形成自治、自洽的能源联盟平台。
区块链技术在城市能源数字化转型中的应用
区块链技术将极大改变能源系统生产和交易模式，能源交易主体可以点对点实现能源产品生产和交易、能源基础设施共享，并保证用户进行电力市场交易时的交易信息公开透明、数据安全存储，并且区块链可以将用户与电力市场之间达成的协议自动生成智能和与，达成长期的市场化交易；能源区块链还可实现数字化精准管理，未来将延伸到分布式交易微电网、能源金融、碳证交易和绿证核发、电动汽车等能源互联场景，区块链的去中心化、智能合约等特征正在被应用到城市能源价值链的多个环节。
作者：
高 峰 清华大学能源互联网创新研究院副院长
李瑞龙 腾讯研究院智慧产业研究中心副主任
