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“比特管理瓦特”:智能低耗的能源互联网技术

一、能源互联网应用领域


能源互联网借鉴信息互联网自底向上的理念,将感知、通信、大数据、计算、人工智能等信息技术不断融入能源生产、传输到消费的全过程,通过构建“能源网+信息云”,实现“比特管理瓦特”。能源互联网将有助于实现能源需求和供给的匹配,增加分布式可再生能源的灵活接入和就地消纳,最终优化能源生产端和消费端的运作效率。

1)“双碳”目标:能源互联网正越来越多地应用于各种领域,如建筑能源管理系统、电动汽车等,以工业互联网思维推动各领域能源结构优化和节能降碳。

2)数字化发展:能源互联网可以打破传统电网的自然垄断,衍生出诸多商业模式,通过综合利用电网状态、新能源发电、用户需求等数据促进各类数据资源整合和共享,发挥能源大数据在生产和城市治理中的服务支撑作用。


二、研发项目


总体目标:聚焦新能源在工业生产制造的高效增产和节能降碳需求,研究低耗精准感知、边缘智能计算、能源大数据安全共享、生产环节能源使用优化等科学问题,建设产、供、用良性发展的能源互联网系统(图1),突破传统计划生产,助力节能降碳。



图1“比特管理瓦特”的能源互联网系统


图2 基于端边云的智能制造、节能诊断研究思路


1.降本提质的新能源生产过程全要素监管

在工业生产制造过程中,生产流程繁杂、采集和监控变量数以万计,针对新能源生产降本提质的应用需求,基于端边云的全维感知、智能计算、分布协同的研究思路(图2)探索利用全面感知、云边协同以及智能组态,构建生产流程监控管理平台,摆脱对领域经验的过度依赖,实现智能化、标准化、协同化的管控平台,助力能源生产的数智赋能、绿色低碳。

研究指标:保证实时采集与监控,变量数超过30000个,刷新时间小于100ms,完成新能源生产过程的感知、运行决策、建模仿真等,提升新能源产品质量。

2.可复制可推广的节能诊断与改造

针对节能诊断标准不统一,节能服务改造效率低、投入成本高、服务功能不完善等痛点问题,探索具有共建共享特性的节能诊断平台,基于生产流程全要素建模(图2),分析各设备用能现状,研究数据知识融合驱动的用能数字模型,加强中小企业节能诊断以及跟踪服务,持续提升企业能效水平。

研究指标:开发1套领先的园区级节能诊断平台,链接各方资源,提供节能诊断跟踪服务,总结形成1套可复制可推广的节能诊断平台模板。


三、研究基础


1.研究团队及实验平台中国科学技术大学下一代移动计算创新实验室团队主要从事物联网理论与系统研究,在智能物联网、端边云协同计算、数据与人工智能安全等方面有着多年研究经验,取得突出科研成果。已搭建软件定义的智能安全物联网平台,支持多协议接入,可视化编排,智能化处理,自动化部署。开发智能安全边缘计算平台,具有容器化、跨平台、可扩展、智能在线调度和资源管理等功能特性。

2.相关科研项目及主要成果团队承接了国家科技重大专项、中科院先导计划、国家自然科学基金重点等30余项。在工业互联网方面,设计整流以及储能装置以存储多源获能能量(图3);针对传统设备,实现数字化升级和低成本自动化改造(图4);实现数据驱动智能空间和能源管理(图5)。




项目负责人简介:李向阳

教授 博导


中国科学技术大学计算机科学技术学院教授,中国科大讲席教授,新创讲席教授。现任信息与智能学部执行部长,计算机科学与技术学院执行院长,中科院光电无线通信实验室主任,中国科大-蔚来联合实验室负责人,中国科大-阿里联合实验室负责人,ACM中国理事会指导主席,曾经担任ACM中国联合主席。获ACM Fellow、IEEE Fellow、和ACM杰出科学家称号;国家特聘专家,基金委杰青,团队入选首批全国高校黄大年团队。

李向阳教授长期从事智能物联网、安全隐私、数据共享等方面的研究,发表论文400余篇,谷歌学术引用近3万次,先后主持了国家重点研发计划,基金委人工智能应急项目等20余项。相关技术已在智能穿戴、智能监测、智能换电、智能驾驶等场景和华米、华为、蔚来等公司实现技术应用验证,将积极推动能源互联网建设。