泛在電力物聯網的概念一經提出，便受到了業界的廣泛關注，尤其是信息及其相關產業。其實，泛在電力物聯網是泛在物聯在電力行業的具體應用，它涉及到發電、輸電、配電、用電等方面的技術問題和經濟問題，是電力設備、電力企業、電力用戶、科研機構等與電力系統相關的設備及人員之間的信息連接和交互。它將發電企業及其設備、電力用戶及設備、電網企業及設備、供應商及其設備、設計院、科研單位等人和物連接起來，產生數據共享，為發電、電網、用戶、設備供應商、科研、設計單位和政府提供服務；以電網為樞紐，發揮平臺和共享作用，為電力行業和更多市場主體發展創造機遇，提供價值服務。通過應用大數據、云計算、物聯網、移動互聯、人工智能、區塊鏈、邊緣計算等信息技術和智能技術，匯集各方面資源，為規劃建設、生產運行、經營管理、綜合服務、新業務新模式發展、企業生態環境構建等各方面，提供有效的信息和數據支撐。可見，建設泛在電力物聯網是社會和科技發展的必然要求。

泛在電力物聯網必須是應用驅動，根據應用需求，建立商業模式和價值回收路徑。泛在電力物聯網不僅是技術創新，更是管理創新。建設泛在電力物聯網可以全面感知源網荷儲設備運行狀態和環境信息，用市場辦法引導用戶參與電力系統調峰調頻，通過虛擬電廠和多能互補提高分布式新能源友好并網水平和電網可調容量占比，緩解棄風棄光，促進清潔能源消納。當前，常規發電廠、大型風電場、光電站等已經和電力系統連接，調度可以直接控制；泛在電力物聯網主要任務是連接負荷（尤其是可控負荷）和分散式發電。利用泛在電力物聯網，協同控制風電光電、可控負荷、分布式發電等，可以提高風電光電利用率，實現能源轉型目標。

能有效控制可控負荷

可控負荷是在供電部門要求下，按合同可以控制用電時間的特定用戶的負荷。電動汽車（EV）是一種非常特殊的負荷，因為電動汽車不僅可以作為負載，還可以作為發電機，對應充電（G2V）和放電（V2G）模式。2018年底，我國已有電動車達到200萬輛，預計2030年將達到8000萬輛。而海南省在規劃中提出“2030年起，全面禁止銷售燃油車”。大量的電動車接入電網，將對電網產生極大的沖擊。尤其是下班歸來的電動汽車集體充電帶來的負荷量更是非常巨大，而且電動汽車充電也如新能源發電一樣具有不確定性，無法精準地預測負荷。目前，家用充電樁的功率是7-10kW的，快充直流充電樁可以達到300kW，例如特斯拉的超快充。若1000萬輛車同時充電，其功率將達到1億kW，比江蘇省全省最大負荷還要高。對電動汽車充電和放電的優化控制是必須的，泛在電力物聯網技術是最優控制電動汽車充放電的有力支撐。

電動汽車充放電控制有三個適用條件。首先，電動汽車屬于可控負荷，對其充電進行控制可以達到在時間上移動負荷，調整負荷曲線和響應新能源發電的目的。對于允許充電控制的汽車，給予電價優惠；其次，使用上達不到最佳充放電周期的電動汽車或者長時間閑置不用時，也會減少電池的使用壽命，適當的V2G有助于維護電池的壽命，同時車主可以獲得收益，但是頻繁的V2G模式會降低電池壽命，技術和經濟上都是不可行的；最后，在緊急情況下，電動汽車可以作為分布式儲能，保證就近的一級負荷供電，車主可以獲得應急支援的高額補償。

對電動汽車進行聚類分析，分類適當使用，將給電力系統和車主帶來雙贏。汽車的無線通訊和網絡功能已經成熟并得到廣泛應用，基本具備控制條件。對電動汽車的充放電優化控制，需對用戶的行為模式進行分析，也需電動汽車和局域電網調度或智能發電廠的信息互通，這些都是泛在電力物聯網需要解決的問題。

促進實現分布式發電

隨著光伏和風電成本的降低，分散式發電逐步興起。分布式發電通常由電力用戶建設，接入配電網。配電網將由原來的無源網絡變成有源網絡，線路的潮流方向可能隨著電源出力發生變化，供電計劃方法也將發生變化，主動配電網及智能發電廠等需要依托泛在電力互聯網的相關技術來實現，合理優化的調配分布式能源和可控負荷。

用戶可以從消費者變成產消者，自己安裝分布式發電，例如屋頂光伏、自發自用、余電上網，參與到電力市場中來。

大量的分布式發電接入到配電網中，將給電網的安全穩定運行帶來更大的挑戰，市場模式也要作出相應的調整，以適應更多隨機分布式能源。智能發電廠是把一個區域內常規電廠與分散式發電集合成一個利益體，總體協調規劃的一種技術，將減少分布式發電給電網帶來的沖擊與調度困難問題。

綜合能源系統也是分布式發電的一種協調控制手段，把燃氣輪機、制冷制熱等發電及可控負荷結合在一起協調控制。綜合能源系統是指一定區域內利用先進的物理信息技術和創新管理模式，整合區域內煤炭、石油、天然氣、電能、熱能等多種能源，實現多種異質能源子系統之間的協調規劃，它可以有效地提升能源利用效率，促進能源可持續發展。而泛在電力物聯網的輔助，是該系統實現運行的必要條件。

可減少棄風棄光

《巴黎協定》簽署之后，我國向國際社會鄭重承諾：到2030年前后，單位GDP二氧化碳排放較2005年下降60%-65%，碳排放于2025年前后達峰并力爭盡早實現。為此，我國發布《能源生產和消費革命戰略(2016—2030)》，提高新能源占比，力爭非化石能源占比達到50%。

目前，風電和光電裝機容量分別占總裝機容量的10.6%和7.3%，發電量分別是3057kW·h和1182億kW·h，占總發電量的4.8%和1.8%。而我國棄風棄光現象頻發，2016年我國棄風率達到17%，棄光率達到了11%，2018年由于我國省間交易壁壘消融，棄風棄光都有所減少，分別為277億kW·h和54.9億kW·h，各占發電量的7%和3%，但當新能源占比達到一定的時候，棄風現象仍將存在。預計到2030年，風電和光電裝機分別達到4.78億kW和5.73億kW，分別占總裝機容量的17%和20%，發電量各占10% ，此時，新能源的裝機容量接近電力系統的平均負荷。除非大規模儲能技術及廢舊電池處理在經濟上與技術上有實質性的突破，否則，棄風和棄光將難以避免。

實現能源轉型目標，是泛在電力物聯網主要解決的一大問題。風電場、光電站、火電廠、水電廠和大型用戶等已經和調度連接，通過智能電網的優化協同運行技術，讓大規模能源間協調互補平抑隨機能源波動，改善電能質量。泛在電力物聯網連接用戶和分散發電，尤其是可控負荷用戶。把可控負荷和分布式發電有效控制起來，以實現源網荷協同，減少棄風棄光。當棄風棄光出現時，調動可控負荷吸納新能源，當新能源功率出現缺口時，緊急情況下可短時間暫停慢充電動汽車的充電，暫停一些可停機的可控負荷，同時調動參與V2G的電動汽車與分布式儲能向電網輸送電能。

泛在電力物聯網的初心是實現能源及社會的可持續發展。以需求為驅動，以技術為依托，培養可行性商業模式，泛在電力物聯網潛力巨大，未來可期。

??(作者供職于中國電力科學研究院有限公司)