穩定的電能供給是現代工業的基石。我國工業的快速發展給電力企業的供電能力提出了一次又一次的挑戰。應對這些挑戰最直接的方法是增建發電廠來提高發電能力。改革開放以來，我國的發電廠一度如雨后春筍般出現，但是隨著時間的推移和經驗的積累，我們認識到電廠會給環境帶來一定影響。我國的一些小型火電廠良莠不齊，未達處理標準的排污讓附近居民苦不堪言，燃煤電廠產生的粉塵則是霧霾問題的罪魁禍首。在我國經濟由高耗能、高排放、低效率的粗放發展方式向低耗能、低排放、高效率的綠色和諧發展方式轉變的趨勢下，電力企業應當嚴格地管理發電過程，關閉低效率高污染的電廠，建設規范高效的電廠并利用水力、風能、太陽能等清潔能源。然而，這些發電側的優化將是一個長期的過程，如何在短期內緩解供電壓力并滿足工業生產的需求呢?電力企業將目光投向了對用電側的管理。

用電側管理，在電力術語中稱為需求側管理(Demand Side Management, DSM)，是通過管理用電方式來減少電力需求達到電力使用效率最大化的管理活動。這樣形容比較抽象，但DSM對于我們其實不陌生——實行已久的峰谷電價和分時電價就是DSM的例子。供電局通過提高用電高峰時段的電價促使我們將一些用電活動安排到低谷時段，這樣便可減少峰值用電量，減輕發電壓力。同樣的思想在對工業用電的管理中也大量使用，稱為“錯峰”，但工業用電的錯峰和生活用電錯峰不同，僅僅使用峰谷電價等市場調節“軟”手段在工業用電中是不夠的，因為工業生產的用電量極大，一旦錯峰不成功，會出現巨大的電力缺口，所以供電局需要為其供電范圍內的工廠制訂錯峰計劃，將工廠的生產安排在不同時間段，降低峰值需求。制訂錯峰計劃并不簡單，不同類型的工廠用電方式截然不同，而同一家工廠在不同時期的用電方式也不一樣，要使錯峰計劃合乎工廠的生產規律，就不能“一刀切”地制定計劃。而且工廠用電設備繁多、各個環節相互依賴，不合理的安排會對生產過程產生牽一發而動全身的影響。那么，供電局該如何制訂合理的錯峰計劃，在保障工業生產的前提下降低電力需求峰值呢?空談無用，我們看看這兩年在需求側管理頗有成果的佛山電力是怎么做的。

佛山市是傳統制造業名城，擁有幾千家工廠，無一不是能耗大戶，給佛山的供電能力帶來了極大的挑戰。工業用電錯峰在佛山實行已久，但是隨著佛山制造業的發展，原有的錯峰機制已經無法彌補電力缺口，還給工業生產帶來了巨大的壓力。電力缺口和土地、環境一道成為了制約佛山制造業進一步發展的瓶頸。2012年，佛山成為全國首批四個之一，也是南方電網首個電力需求側管理綜合試點城市。 在這次試點中，佛山電力建立了電子需求側管理平臺(以下簡稱DSM平臺)，由佛山電力提供電力專業知識，廣東卓維網絡提供信息技術。DSM平臺上線的首要任務便是改善錯峰機制、彌補電力缺口，同時使錯峰計劃更符合工廠的生產規律。然而，在第一步——制訂錯峰計劃時，佛山電力就遭了當頭一棒——佛山的制造業涵蓋陶瓷業、紡織業、有色金屬業、電器制造業、裝備制造業等多種類型的產業，它們各有各的用電方式和周期，要讓一套錯峰計劃適應所有的工業用戶太難了!佛山電力的技術專家沒有就此退縮，他們想到了近年來快速發展的大數據技術——既然電商們可以利用大數據技術細分人群，為差異化極大的消費者提供精準的個性化推薦服務，為什么不利用同樣的技術為工業用戶制訂“個性化”的錯峰計劃呢?按照這個思路，佛山電力在DSM平臺上建立了一個用戶信息庫，其中包含了各工業用戶的行業、變壓器、用能設備(電動機、通風機、電鍋爐、照明設備等)等信息。利用這個信息庫，佛山電力可以將工業用戶進行粗略的劃分，但這離準確描述用戶的用電行為還很遠。對電商來說，個性化推薦的核心是通過對購買和瀏覽記錄數據的挖掘，找出數據中的規律和關聯。對電力企業，這個思路依然適用，制訂個性化錯峰計劃的核心應當是用電過程中產生的量測數據的挖掘。

量測數據是工業用戶用電設備或設備群上安裝的各類電表記錄的數據。但是，電表僅記錄電壓、電流、電量等原始數據，對用電行為的描述并不直觀，而且單個表計只能記錄一家工廠部分設備的用電情況，那么為了對一家工廠乃至一個地區、一個行業的用電行為獲得更好的認識，DSM系統必須整合、分析原始數據，讓原始數據變得有意義，才能加以利用。怎樣才能讓數據變得有意義呢?根據電力原理和多年工作經驗，佛山電力總結出了一系列模型，將原始量測數據變為更具描述性的近二十個指標，包括單廠的月用電量、月平均負荷、月最大負荷出現時段、用能設備平均負荷、用能設備負荷占比、電能單耗等等。單企業指標和企業所在行業有直接關系，孤立地看單企業指標會導致描述偏差，所以佛山電力還需要計算各個行業中這些指標的均值、單企業和行業的對標(指標對比)以及在行業內的單企業指標排名。將原始量測數據變成指標需要一整套數據的處理：將數據從電表處采集、寫入存儲系統、從系統中讀取、進行計算以及展現計算結果。這些任務需要一個功能強大的數據庫，在這一步，佛山電力遇到了第二道障礙。佛山的制造業每天都要產生上億條各類用電數據，DSM平臺不僅需要對日積月累達到海量的歷史數據進行分析，還要能夠處理每天新增的數據。佛山電力原先為DSM選擇了老牌數據庫Oracle進行數據處理和指標生成，然而投產不久后，Oracle便顯示出了計算能力的不足，在計算指標時，往往耗時過長，降低了錯峰計劃生成的效率，為了解決這個問題，佛山電力選擇了為處理海量數據而生的大數據技術。

近年來，大數據技術得到了長足的發展。佛山電力選擇了上海星環科技開發的一站式大數據處理平臺Transwarp Data Hub下的實時數據庫Hyperbase做為DSM平臺全新的數據支撐系統。佛山電力為什么選擇星環科技的Hyperbase呢?首先，DSM平臺每天都要增加新的用電數據。而且為了更準確地評估用電行為，佛山電力可能會提高數據采集頻度(比如從每十五分鐘采集一次提高到每分鐘一次)，數據量會成倍增長。將來，佛山電力還考慮對居民用電數據進行分析，屆時，數據量會再一次爆發。所以，存儲系統適應數據量增長的能力是必須的。星環科技的Hyperbase是一個分布式的存儲系統，可以在經濟的商用服務器上搭建大規模存儲集群，并且通過向集群中添加服務器便可以增加存儲空間，有著極好的橫向擴展能力，這是DSM平臺需要的特性。第二，因為用電數據在源源不斷地產生，DSM平臺有大量的寫入任務，目前每天的寫入達到近一億條，將來只會更多。Hyperbase有極高的并發寫能力，可以批量寫入數據，適合DSM平臺的應用場景。第三，DSM系統需要大量讀取用電數據，包括一個、一批、一個地區或一個行業內的電表在一個、多個時間點或時間段的量測數據，這些數據將直接被用于計算用電行為描述的相關指標。Hyperbase有極高的并發讀能力，而且還配備了高效的二級索引，使得DSM平臺可以對任意鍵進行快速查詢，將直接提高指標計算的效率。在DSM平臺上部署Hyperbase后，實時的量測數據將從生產企業側通過RabbitMQ接入Hyperbase，Hyperbase中的數據再通過調用API進行計算、分析和展現，如下圖所示：

配備了這套數據處理系統的DSM平臺可以快速高效地從Hyperbase中獲取數據，生成錯峰計劃所需要的指標，例如一個表計在一段時間內記錄數據的極值、一批表計在某個時間段內記錄的所有數據、一批表計在多個不同時間段分別記錄的所有數據以及極值等等。

有了大數據的幫助，佛山電力得以準確地描述用電企業的屬性和用電行為，將工業用戶細分，最終制訂了一套詳細的錯峰計劃，規定了不同組別的用電企業在各個錯峰需求等級(由電力缺口決定)下的錯峰時間和用電頻率。而且這個錯峰計劃不會一成不變，企業會變，生產方式也會變，佛山電力會根據數據的變化不斷調整計劃，使其更好地配合企業生產。試點以來，新的錯峰機制已經幫助佛山降低、轉移了幾十萬千瓦的峰值負荷。用電數據分析價值的不僅在于生成和改進錯峰計劃，佛山電力還在用這些數據發現發現產能單耗低的企業并對其進行獎勵，發現產能單耗高的企業，幫助它們分析生產方式中的問題并為其提供節能診斷。類似的工作將為佛山帶來長遠的積極影響。據統計，在試點結束后，佛山市將每年節電量約13.5億千瓦時，相當于2012年佛山全社會用電量的2.7%;減少新建電廠投資約20億元;每年減少標煤消耗約56萬噸;每年減少二氧化碳排放約135萬噸;每年減少二氧化硫排放約290萬噸;每年減少氮氧化物排放約580萬噸;每年減少懸浮物顆粒約115萬噸。

傳統的粗放式生產讓我國經濟騰飛的同時留下了能源、環境方面的“后遺癥”。今天，為了治療這些頑疾，我們常常需要花費大量的金錢和人力。通過佛山的例子，我們看到用大數據的思想和技術來管理企業的用電方式，不需要巨額的投資，不需要浩大的工程，卻起到了四兩撥千斤的效果，這就是大數據的力量。這并不是說節能環保的投資沒有意義，而是說在節能環保和工業生產中充分地利用大數據，將大數據的精細化思維帶入每一個環節，可以起到事半功倍的效果，我們離青山綠水也就更近了一步。