億可能源科技CEO王春光：我們打通電力需求側和供應側，創造低碳的未來

三百多年來，電力默默連接著世界，推著人們「不知不覺」走向了工業4.0時代。而電力的背後，能源也「悄然無息」，它牽一髮而動全身，影響著國家實業。

從美國麻省理工學院畢業的王春光女士，是新時代的創業者，她擁有超過十多年的能源管理經驗，見證了過去十幾年來世界範圍內的能源和電力改革，正在帶領創業團隊迎接新時代電力改革的新挑戰。

「過去十幾年，江浙滬地區總出現的拉閘限電現象，我們現在基本已經聽不到了。在國家政策支持下，我們的城市地區供電可靠率能夠達到99.5%以上，老百姓不愁沒電用，也不愁用電貴了。」王春光如是說。

過去電力供應側的主要資源是單一的煤電和火電，如今，水電、核電、光伏電等清潔能源的出現改變了供給側的電力格局;電網配電則呈現了「去中心化」的趨勢，需求側的工業和商業可以根據自身不同情況重組能源架構，因而推動售電的多元化。於是，如何幫助電力供應側和需求側開源節流、節能減碳、降本增效，成為新時代的挑戰。

「要做成這件事，我們必須理解政策、理解市場，用AI和大數據等技術建立靈活『大腦』，打通供給側與需求側，重新定義能源系統。」

王春光帶領的億可能源科技是微軟加速器·北京12期創新創業企業，它是一家對政策和市場有精準把握的科技公司，不僅致力於工業、商業等需求側，也直接服務於分散式能源和電網層面，實現雙方利益最大化。

打通需求側與供給側之道

1. 需求側

億可能源科技服務的需求側包括園區、商業樓宇和工業。園區的自備能源系統，比如冷熱電三聯供、光伏、儲能等，能夠通過調整能源配比、優化設備運行實現節能減碳，降本增效。商業樓宇能通過優化控制節省開支，提高利潤;而對於工業園區客戶，首要的剛需是求穩，也就是在優化能源配比的同時，每年365天保障機組穩定運行。

要滿足這些剛需，王春光總結了三點實踐：一是預測性維護，即預知設備故障，防患於未然;二是能效優化，節省能源開支，降低碳排;三是需量控制，防止客戶因電能需蓄超標而繳納罰金。通過綜合能源平台，億可能源科技能針對這三點提供切實可行的建議，幫助客戶提高利潤。

「比如說，一家工業園區有光伏、儲能和電網供電的組合，通過我們的負荷預測服務，客戶能夠知道如何調配這兩種資源效率最高、最清潔，比如用多次充放的儲能設施供十分之一的電，從光伏及電網供十分之九的電。」王春光舉例說。

通過綜合能源平台的數據和AI演算法，億可能源科技的「預測性維護方案」，能夠通過數據驅動和機理模型預知每個單位機組的使用情況，做到真正意義上的防患於未然;而傳統的解法是「預防性維護」，只是定期維修機組，當機器出現偶然性障礙時，客戶只能事後補救。

2. 供應側

億可能源科技服務的供給側主要是電廠和售電公司。

傳統情況下，電廠和售電公司報價比市場價低更容易獲客，但這樣一來，供給側報價越來越少，行業的利潤率也越來越低。通過綜合能源管理，億可能源科技能幫助電廠和售電公司為客戶在維護、能耗等方面節省大量開支(往往可達上千萬)，這樣一來，客戶既能購買到合適的電，又能得到可靠的增值服務，獲得真金白銀的價值。綜合能源管理能從實處幫助行業健康發展。

從技術層面上看，億可能源科技還能通過多種模型為供應側進行能源規劃，用AI和大數據進行負荷預測、優化排期等。

「我們公司是一家科技公司，市場和銷售很大程度上依靠全球頂尖的合作夥伴和渠道商加持，所以我們可以將核心精力都放在技術上。」王春光介紹說。

三大技術法寶：AI演算法、非入侵式方案、大數據分析

1. AI演算法

「AI現在很火，我們與各行各業一樣，使用AI的初衷不是蹭熱度，而是解決實際問題。」

王春光和團隊在實踐過程中發現，許多行業論文中的演算法模型理論上可行，實際上卻不可行，原因是無法支持應用場景。比方說，某一演算法能對一家廠子的螺旋機組進行預測維護，但卻對另一家廠子的同一套螺旋機組失去效用，這是因為這樣的演算法不能夠復用，沒有經歷不同場景的自學習過程。

「傳統意義的智能製造，已經不能支撐我們充分理解新時期的能源設備了，比如充電樁，它不僅是一個能充電、能反充的固定儲能裝備，還是互聯的、必須能實時控制的裝備，這對AI演算法模型搭建的要求很高。」

自創業伊始，王春光與團隊非常注重技術上的積累，一定要深刻理解AI演算法模型的應用、一定要弄清大數據分析及其創造的價值，因為這將決定著他們能深刻理解行業，成果越來越有成效。

在演算法模型方面，億可能源科技每個月都會更新演算法;此外，非常注重演算法的雲端一體化。邊緣計算能夠滿足企業對高響應速度和數據安全性的需求，比如，某個空壓機旋轉出現危險特徵曲線時，企業將數據上傳至雲端計算需要較長時間，而通過邊緣計算系統就能夠快速報警、響應。

2. 非侵入方案

「好的科技『潤物細無聲』。」王春光這樣形容道。

非侵入式方案，能夠在「不折騰」硬體的前提下保證機組正常運行，讓客戶基本不需要進行資本投入。在無需安裝外部設備的情況下僅需在本地伺服器上接入一個AI終端盒子，通過相應演算法，便可達到效果。系統首先將連接樓宇等主體的數據埠，獲取多維數據，然後將多維數據進行本地化清洗，利用神經網路等多種AI演算法進行差異化建模，匹配具體工況給出實時策略，最後與過去工況進行對比驗證。

億可能源科技已經為這項技術申請到了專利。

3. 大數據

高端製造業，因為缺乏實際可用的歷史數據，在訓練AI演算法時常常困難重重。

工業場景中不乏失效和垃圾數據，億可能源科技在創業初期下苦功對這類數據進行了屏蔽和清理，打好了數據基礎，還在實踐中不斷積累了真正高質量的數據，因而訓練出高可靠性、高精度的演算法模型。

多維數據不僅僅在維護能源本身有價值，還能夠外圍延展。用電場景能夠提取到大量的數據，包括感測器數據、系統設備數據、天氣數據、人流數據、商業數據等等，企業能夠把這些多維的數據都學習到，生成獨特的模型。

「數據能打開的腦洞非常多，比如，我們在為高檔商業中心服務時，為他們打造了CRM的熱力布點圖，管理人員能夠很方便地控制溫度和流向等等，保證樓內高度舒適，給客戶帶來更好的體驗。」

再比如，結合零售數據，億可能源科技能夠幫助客戶得出區域能源畫像，預算出整個區的GDP，工廠該交多少稅等等。億可能源科技的「AI終端盒子」產品配以SaaS軟體，就能夠很好地實現這項服務。

深刻理解了數據的價值後，億可能源科技已經幫助下遊行業打通資源，為智能樓宇、智慧城市和智能製造等場景領域帶來深刻洞察。

碩果累累

億可能源科技已經幫助洲際酒店、萬達廣場等商業地產客戶在未經任何硬體改造的情況下，實現了8-10%的能源節省;為廣州某地標建築帶來35%的人力成本的節省，15%的暖通空調能耗節省，合計近600萬人民幣。此外，億可合作過的海外客戶還包括迪拜電力、葡萄牙電力等。

目前，億可能源已經為全球客戶和夥伴一起減少碳排71347噸，節約能耗268849MWh，減少燃煤供電89877MWh，增加光伏發電113MV。2018年3月，億可能源科技作為作為亞洲的唯一入選公司榮登Free Electrons「全球能源初創公司三十強」榜單;4月，億可能源再次以總分第一名的成績入圍最終「十五強」，參與全球能源計劃，開啟與全球九大電力能源公司合作，根植中國，走向世界;近日，又先後獲得New Energy Leader(亞洲低碳論壇)和Global Cleantech 100等氣候與能源領域的權威獎項。

結緣微軟

2018年9月，億可能源科技成功入選被譽為「比哈佛還難進的」微軟加速器，成為微軟加速器·北京第12期校友企業，與各行業優秀初創企業相互學習、聯繫合作。

在微軟加速器期間，億可能源科技得到了全方位的支持，包括聯合銷售服務、多方位的資源對接。

如今，全球90%的財富500強企業以及微軟眾多的合作夥伴都在使用Azure智能雲，在微軟加速器，億可能源科技接受了Azure技術的全面培訓，以及高級服務的深度培訓，也將產品模塊順利遷移到了Azure雲上。

億可平台支持從數據採集、上傳、存儲、處理、計算和展示的完整流程。底層數據採集支持全能量(WAGES)計量，支持ODBC、 XML、OPC、 FTP、 CSV、 PQDIF及網頁服務，與SCADA、BAC、DCS、EPR無縫集成;對於工業應用場景，可快速通過模板添加或配置Modbus RTU/TCP通訊，接入第三方智能表計、感測器、PLC、RTU、配電設備等，實現對採集設備進行在線的配置和管理。數據存儲和處理階段，主要以時間序列和非關係性資料庫為主，支持高並發的數據採集和演算法調用請求;針對不同的業務需求，也可靈活調整和配置混合的資料庫部署方案。演算法服務依託於分散式任務調用框架，定時觸發計算任務和推送結果，並且可以根據業務規模可以實現快速擴展。平台展示按照功能模塊需求開發，做到了內容清晰和界面友好。

彩蛋：AI代替人?不必慌張，這是個循序漸進的過程

近些年，企業如何留住經驗豐富的地面人員，如何栽培初級工程師難度比較大，億可能源科技的解決方案，能夠為初級工程師提出KPI量化指標，幫助他們訓練能力，大大節省高級工程師的時間成本，讓他們有更多精力處理難度更高的工作。

億可能源科技認為，AI能夠逐漸幫助人做更多事情，這個過程是循序漸進的：先利用AI訓練初級工程師，再「解放」高級工程師，然後逐代過渡、發展。

想要了解更多億可能源科技的信息，找到內部人員答疑解惑，歡迎關注官網：

http://equotaenergy.com/

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