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大數據和人工智能下,能源數據如何實現價值變現?

謝彥文2年前10瀏覽0評論

能源成本是商業(yè)地產成本的重要組成部分,伴隨能源成本產生的設施設備管理是商業(yè)物業(yè)重點運維部分。隨著物聯網、大數據和人工智能技術的發(fā)展,這些技術可有效賦能于商業(yè)地產的能源和設備管理工作,實現運行成本節(jié)約、人員管理提效和設備運行壽命延長等綜合效益。如何將數據價值進行變現呢?

舉個例子

廣東省電力現貨市場發(fā)展的如火如荼,2019年11月將進入正式運行。現貨市場中電力價格與負荷曲線息息相關,2020年進入電力市場的門檻將進一步降低,預計大部分的商業(yè)地產用戶將進入售電市場,商業(yè)地產該如何利用自身的負荷曲線特征爭取更多的價格優(yōu)惠呢?

電力現貨市場的特征是根據供需關系確定電力價格,售電公司從批發(fā)市場中批發(fā)電力,然后在零售市場中零售給用電客戶。商業(yè)地產作為用電客戶,將與售電公司簽署購電合同,采購電能。

與之前市場不同之處在于,在電力現貨市場中,零售電價的制定者是售電公司,會基于其采購成本確定銷售價格,再加上電網收取的輸配電價,最終成為商業(yè)地產用戶的購電價格。根據供需關系分析,白天用電多晚上用電少,對于白天用電量大的寫字樓與商場類商業(yè)地產用戶,售電公司的采購成本高,給予用戶的價格也會相應高一些。商業(yè)地產用戶中的中央空調在夏季都是用電大戶,基本會占到總電量的40-60%不等,而夏季炎熱時段又是負荷高峰時段,價格偏高,售電公司的購電成本也會相應增加,給予商業(yè)地產用戶的用電價格也會相應上升。

這些都是定性分析的結果,我們結合近期電力現貨市場出清價格和典型用戶的負荷曲線具體分析一下現貨市場后對商業(yè)用戶用電成本的影響。

分別是酒店、寫字樓和商場的各月的典型日逐時用電負荷曲線,可以看出不同用戶類型不同月份的典型日用電曲線。隨著各月天氣變化差別大,在天氣比較炎熱的夏季月份,用于空調系統(tǒng)的投用,白天時段的用電量明顯高于冬季和春秋季的月份。這樣的差異會導致售電公司購電成本有較大差異,因此售電公司和商業(yè)地產用戶談及零售定價時,如果定全年一口價,售電公司會重點參考開空調時段的負荷曲線進行定價,商業(yè)用戶應結合自己全年負荷變化的特性爭取更低的價格。

2019年5月15日交易中心已開始進行電力現貨的試結算,基于2019年5月15日交易中心給出的現貨節(jié)點價格(如下圖4所示)和5月份的商業(yè)用戶典型日用電曲線測算出廣州地區(qū)不同類型商業(yè)用戶的現貨電價與目錄電價比較(如圖5所示)可以看出,該月的用戶用電價格與目錄電價相比有明顯下降空間,降幅在0.15-0.18元/kWh,其中酒店降價空間最大。

導致價格下降的原因主要有兩個,一是目前處于試運行階段,所以大部分電廠是低價報出,導致市場成交價格偏低。隨著市場進入正式結算階段,電廠報價將更為理性,結算價格將趨于合理;二是由于目前夏季空調負荷曲線還未到高峰,白天價格上漲幅度還不夠大。隨著夏季空調用電高峰的出現,用電價格將根據供需關系進一步上揚。

基于以上分析可以看出,進入現貨市場后,不同類型的商業(yè)地產用戶都會有不同程度的價格下降,尤其是對于酒店類用戶,其負荷分布較為均衡,價格下降空間較大。寫字樓和商場類用戶由于其用電集中在價格較高的白天時段,價格下降空間較小。

由于不同季節(jié)空調使用情況的差異,商業(yè)用戶的典型日負荷曲線變化較大,建議商業(yè)用戶和售電公司談判購電合同時要充分考慮不同季節(jié)的負荷差異,爭取最大的價格優(yōu)惠。