Проанализировав компании, которые предоставляют услуги аварийного восстановления для коммунальных предприятий с использованием больших данных, было выявлено несколько тенденций и бизнес-моделей. Компании варьируются от международных поставщиков технологий до стартапов. Сектор довольно динамичный, сталкивается с приобретениями, слияниями и партнерскими отношениями. Это происходит либо между поставщиками аварийного восстановления, поставщиком аварийного восстановления и производителем оборудования (в основном HVAC), либо между компанией аварийного восстановления и коммунальным предприятием. Последний пример — приобретение EnerNOC2 компанией Enel3 в начале этого года. Такой динамизм, особенно интерес коммунальных предприятий к интеллектуальному аварийному восстановлению, доказывает свою ценность. Представлен всесторонний обзор деловых отношений между поставщиками аварийного восстановления, конечными пользователями и коммунальными предприятиями.

Интеллектуальные системы управления энергопотреблением для промышленных и крупных коммерческих конечных пользователей

Термин «провайдер аварийного восстановления» относится к компаниям, которые используют аналитику больших данных для предоставления услуг аварийного восстановления коммунальным предприятиям путем продажи гарантированной мощности и дополнительных услуг «под ключ», внедрения DRMS или энергосберегающего SaaS, который соединяет конечных пользователей с коммунальными предприятиями. Чтобы лучше понять предмет, поставщики сгруппированы в две категории в зависимости от их клиентского сегмента (поставщики аварийного восстановления, ориентированные на промышленную и коммерческую деятельность, а также на бытовые / поведенческие поставщики). Эта категоризация необходима, поскольку не все поставщики аварийного восстановления обслуживают всех конечных потребителей электроэнергии.

Бизнес-модели всех поставщиков аварийного восстановления в определенной степени схожи. Они нацелены на максимально возможную скорость привлечения конечных пользователей, что приведет к снижению нагрузки на коммунальные услуги. Они позиционируются как посредник между коммунальными предприятиями и конечными пользователями, контролируя поток данных / информации и денежные потоки. Однако существуют фундаментальные различия в способах достижения этой цели, особенно в методах взаимодействия с клиентами. Более того, улучшающиеся возможности аналитики больших данных привлекают на рынок новых игроков с различными бизнес-моделями и ценностными предложениями. Первая группа, поставщики аварийного восстановления, ориентированные на промышленную и коммерческую деятельность, являются крупнейшей и наиболее зрелой группой, состоящей из некоторых компаний, возникших в начале 2000-х годов.

Внутри этой группы в основном существуют три различные бизнес-модели

Первая бизнес-модель предоставляет интеллектуальные системы управления энергопотреблением для промышленных и крупных коммерческих конечных пользователей с помощью программного обеспечения, которое оптимизирует энергопотребление их предприятий. Это программное обеспечение дает предприятиям возможность участвовать в программах аварийного восстановления, а провайдер продает установленную мощность и вспомогательные услуги коммунальным предприятиям в качестве решения «под ключ» без какого-либо дальнейшего вмешательства. Их потоки доходов — это абонентская плата за их интеллектуальную EMS и брокерские сборы, которые они согласовывают с коммунальным предприятием за снижение нагрузки.

Вторая бизнес-модель предоставляется DRMS-компаниями. Как упоминалось ранее, программное обеспечение обеспечивает возможность снижения нагрузки диспетчерского уровня за счет централизации всего портфеля аварийного восстановления, мониторинга в реальном времени, специализированных программ аварийного восстановления для конечных пользователей и более быстрой отчетности по M&V. Интеграция DRMS происходит на разных уровнях; в некоторых случаях это просто реализация программного обеспечения, либо как SaaS, либо на месте, в других — реализация как услуга «под ключ», включая весь жизненный цикл аварийного восстановления.

Например, Comverge взяла на себя ответственность за внедрение передовой концепции аварийного восстановления в Eskom, крупнейшем энергокомпании Южной Африки, обеспечивающем 95% территории страны. Они не только внедрили DRMS, но и определили ее границы с помощью имеющихся у них ноу-хау. Эти компании разрабатывают запатентованные алгоритмы, которые максимально используют ресурсы аварийного восстановления, не причиняя неудобства конечному пользователю. Их доходы напрямую связаны с коммунальными услугами, поскольку в их услугах нет конечных пользователей, как в предыдущей группе.

Потоки доходов — это либо продажа программного обеспечения, либо абонентская плата. Компании, производящие оборудование, такое как системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, также активно работают в этой области. DR — это очень выгодная бизнес-возможность для них, поскольку участие в аварийном восстановлении системы HVAC увеличивает ее ценностное предложение, и это работает в обоих направлениях. Поэтому многие компании предлагают интеллектуальную коммерческую / бытовую систему EMS, которая может быть встроена в DRMS коммунальных служб, чтобы увеличить количество участников аварийного восстановления и уровень вовлеченности клиентов. Однако модель не ограничивается производителями оборудования.

Эти компании получают доход от продаж программного обеспечения либо энергосберегающих SaaS, либо целых DRMS помимо продаж оборудования. Вторая группа, провайдеры бытовых / поведенческих DR, — это новые игроки на рынке. Подавляющее большинство из них — это стартапы, основанные за последние 5 лет. Однако они быстро растут, получая большие инвестиции. Их ценностное предложение аналогично. Они обеспечивают платформу энергоэффективности для конечных пользователей в жилых домах, которая дает действенную информацию об их потреблении энергии и

Распределенные энергетические ресурсы

Распределенные энергоресурсы (РАЭ) — это исчерпывающее определение для всех ресурсов, подключенных к распределительной сети. Он включает в себя различные активы, которые можно разделить на четыре группы: распределенная генерация, распределенное хранение энергии, реагирование на спрос и микросети. Распределенная генерация (ДГ): Эта группа состоит из всех генерирующих активов, подключенных к распределительной сети:

Комбинированное производство тепла и электроэнергии (ТЭЦ): Основная цель когенерационной установки — доставка необходимого тепла для промышленных, коммерческих или жилых процессов и использования отработанное тепло для выработки электроэнергии.

Фотоэлектрическая солнечная и ветровая энергия: фотоэлектрические солнечные и ветровые электростанции меньшего размера включены в портфели DER. Они также обеспечивают возможность быстрого сокращения нагрузки, хотя она пока недоступна, поскольку приоритетным является производство возобновляемых источников энергии, что приводит к максимальной эксплуатации этих источников.

Прогнозирование, еще одно приложение для анализа больших данных, которое обсуждалось в предыдущих разделах, повышает надежность этих источников в управлении гибкостью. Распределенное хранение энергии: существуют различные технологии хранения энергии в различных масштабах, такие как гидроаккумулятор, сжатый воздух, хранение энергии, маховики и хранение энергии для газа. Однако бытовые аккумуляторы, аккумуляторы C&I и электромобилей (EV) исследуются с учетом того факта, что аналитика больших данных предлагает решения именно для этих типов хранилищ.

Бытовые аккумуляторы и аккумуляторы, находящиеся в собственности C&I. Распространение аккумуляторов среди домашних пользователей и конечных пользователей C&I увеличивается по мере снижения затрат на оборудование. Более того, такие компании, как Stem и Sonnen, являются первопроходцами в концепции интеллектуальной батареи, которая подключается к солнечной фотоэлектрической системе и способна соответствующим образом оптимизировать ее использование.

Батареи электромобилей могут использоваться в 2 различных режимах работы: от сети к транспортному средству, который работает как программа аварийного восстановления. Время зарядки электромобиля можно оптимизировать в соответствии с требованиями электросети к сокращению нагрузки. Второй режим работы — от транспортного средства к сети, в котором батареи электромобилей используются в качестве МЭД.

Источники нагрузки ответа на запрос: как упоминалось в предыдущем разделе, сокращение нагрузки в результате программ аварийного восстановления может функционировать как актив DER, если они относятся к уровню диспетчеризации. Жилые и коммерческие помещения — это, в основном, системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC). Другая потенциальная нагрузка — это приложения умного дома, такие как стиральные машины, сушильные барабаны, посудомоечные машины, холодильники и т. д.

Промышленная нагрузка складывается из энергоемких отраслей, таких как автомобилестроение, горнодобывающая промышленность, очистка сточных вод и т. д. Их энергоемкие компоненты, такие как насосы, чиллеры. и воздуходувки составляют их портфолио.

Микросеть — это локальная энергосистема с функцией управления. Он может отключаться от традиционной сети и продолжать работать благодаря включенным активам РЭД. В идеале микросеть может использоваться в качестве актива DER. Развертывание DER быстро увеличивается. Вновь добавленная мощность РГ превысит недавно добавленную мощность централизованной генерации к 2018 году с прогнозом более 300 ГВт к 2026 году. Стоимость аккумуляторов постепенно снижается, что приводит к дальнейшему проникновению на рынок. Более того, внедрение электромобилей демонстрирует восходящую тенденцию, которая, согласно различным сценариям, к 2030 году достигнет от 100 до 140 миллионов автомобилей во всем мире.

В заключение, энергосистемы с тяжелым распределением энергии неизбежны, и все участники сектора, особенно коммунальные предприятия, должны адаптироваться к этим изменениям. С точки зрения больших данных, увеличение числа DER означает большее количество точек данных с большой сложностью, что приводит к созданию ценности. В основном есть две тенденции, связанные с приложениями больших данных в среде DER. _ Первая группа приложений ориентирована на конечных пользователей. Компании, работающие в этом направлении, 56 разрабатывают новые технологии, оптимизирующие активы РЭД для конечных пользователей. Они нацелены на снижение затрат на электроэнергию для бытовых или нежилых конечных пользователей за счет интеллектуального использования активов DER. Типичными примерами являются «умные» батареи и концепция «солнечная энергия плюс накопитель». _ Вторая группа приложений ориентирована на полезность. Исчерпывающий обзор среды, насыщенной DER, в которой можно отслеживать и контролировать каждый отдельный ресурс DER, создает впечатляющую ценность, особенно для коммунальных предприятий.

Приложения для работы с большими данными энергосистем

Распределенная система управления энергоресурсами (DERMS) — это программное решение, которое улучшает видимость ресурсов DER в режиме реального времени. Он тесно связан с DRMS с точки зрения функционирования. Основное отличие заключается в том, что DERMS имеет более высокий масштаб, поскольку он имеет дело с большим количеством подключенных активов. Поэтому многие поставщики DERMS включают функцию DRMS, встроенную в свои программные решения. Типичный жизненный цикл управления DER состоит из восьми шагов. Все начинается с регистрации активов через портал. После регистрации следует моделирование и соединение. Моделируется имитация воздействия каждого актива РЭД на распределительную сеть, и на этих этапах обеспечивается физическое соединение. Позже система оптимизирует распределение ресурсов при расчете кредитов и долгов конечного пользователя. Наконец, система рассчитывает выставление счетов для конечных пользователей и предоставляет аналитику эффективности активов, как упоминалось в предыдущей главе.

 Такая автоматизированная и оптимизированная система управления создает возможность: виртуальные электростанции. Виртуальная электростанция (VPP) — это система, которая включает интеллектуальную агрегацию и оптимизацию DER для создания диспетчерской мощности, сопоставимой с традиционной централизованной электростанцией. VPP, используя аналитику больших данных и интеллектуальную сеть, могут приспособиться к сложности DER, обеспечивая услуги регулирования, управление напряжением, быстрое восстановление, резерв на непредвиденные обстоятельства, управление пиковым спросом и интеграцию с возобновляемыми источниками.

Эта концепция является значительно новой на рынке. Однако различные преимущества VPP были доказаны в изученных тематических исследованиях. В основном это: Разнообразие портфеля: большое количество доступных DER из разных категорий и сегментов обеспечивает большой портфель активов. Более того, эти продукты обеспечивают постепенную корректировку с помощью расширенной аналитики (например, партнерство CPower-Stem), что позволяет отслеживать состояние рынка в реальном времени и мгновенно реагировать на них. Возможность мгновенного линейного изменения: возможность линейного изменения, описываемая как то, насколько быстро источник генерации может реагировать на спрос или предложение энергосистемы, важна для балансировки сети.

Современные решения на ископаемом топливе, такие как электростанции с комбинированным циклом, могут наращиваться примерно за 15 минут, в то время как VPP может реагировать в течение секунд. Кроме того, вспомогательные услуги могут быть предоставлены за 4 секунды, что обеспечивает огромную гибкость сети. Вариант 100% экологически чистого электричества: VPP позволяет операторам определять состав своего портфеля DER. Портфель, состоящий из возобновляемых ресурсов, может быть сертифицирован как 100% экологически чистая электроэнергия, что приведет к созданию ценности, такой как устранение воздействия на окружающую среду и удовлетворенность потребителей. Более того, такой портфель не привязан к предельным колебаниям затрат, связанных с расходами на топливо.

Облегчение беспокойства местного сообщества: одна из основных проблем, связанных с развитием объектов возобновляемой энергии, — это сопротивление со стороны местных сообществ (то есть не в моей проблеме на заднем дворе). Портфель VPP в основном состоит из уже существующих частных источников, поэтому они не встречают сопротивления общественности. Более низкая стоимость по сравнению с обычными электростанциями: структура SaaS услуги VPP приводит к гораздо более низкой стоимости по сравнению с обычными электростанциями. Внедрение VPP составляет 80 долларов США / МВт, в то время как угольная электростанция стоит 3 000 000 долларов США / МВт в США.

Приложения для больших данных энергосистем, ориентированные на конечных пользователей

Приложения для работы с большими данными, ориентированные на конечных пользователей, включают действия, которые отслеживают, оптимизируют и контролируют активы DER с целью снижения затрат на электроэнергию. Ресурсы DER, подходящие для этих приложений, — это интеллектуальные батареи и решения для совместной оптимизации солнечной энергии и накопителей. Между системами управления энергопотреблением и этими приложениями существует сильное сходство. Оба они нацелены на предоставление решений конечным пользователям, пока они используются, в качестве инструмента для повышения вовлеченности клиентов в коммунальные службы.

Основное отличие состоит в том, что когда EMS оптимизирует активы с помощью функции включения / выключения, приложения, ориентированные на конечного пользователя, оптимизируют аккумуляторы путем зарядки / разрядки. Это позволяет конечным пользователям избегать потребления электроэнергии при высоких ценах на электроэнергию и, следовательно, приводит к экономии. Более того, платформа, предназначенная для конечных пользователей, помогает им отслеживать получаемую экономию в режиме реального времени. Эти аккумуляторные системы уже используются компаниями-первопроходцами. 10% компаний из списка Fortune 500 уже внедрили системы хранения данных, а еще 30% активно их рассматривают. Концепция интеллектуальной батареи также способствует внедрению солнечных фотоэлектрических систем, поскольку она снижает неопределенность солнечных систем. В заключение, аналитика больших данных, при использовании для аккумуляторов, может снизить затраты на электроэнергию для конечных пользователей и повысить скорость внедрения DER. Анализ компаний и их тематические исследования показывают, что использование активов DER для управления гибкостью является наиболее активной областью применения больших данных.