電力是社會經(jīng)濟發(fā)展的重要物質基礎。改革開放以來，我國電力行業(yè)快速發(fā)展，已成為全球最大的電力生產(chǎn)國、消費國，有力的支撐了社會經(jīng)濟的發(fā)展，但由此產(chǎn)生的碳排放和相關治理問題越來越受到重視。

　　在今年的政府工作報告中“做好碳達峰、碳中和工作”被列為2021年重點任務之一“。想要實現(xiàn)這個目標，首要任務是推動經(jīng)濟發(fā)展綠色低碳轉型。一方面，通過先進的節(jié)能技術降低能耗強度，以智慧用電平臺等輔助管理手段提高能源利用效率，實現(xiàn)節(jié)能減排。另一方面，還要在生產(chǎn)生活中保障電力安全，降低電力損耗，在確保安全的前提下積極有序推動“碳達峰、碳中和”工作。

　　**緊跟時代發(fā)展浪潮，以電力監(jiān)控運維、能效管理提升、電力安全管理為核心，通過電力數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，將先進的電流指紋技術融入到電力的各個環(huán)節(jié)，為發(fā)電企業(yè)、輸配電網(wǎng)、用電企業(yè)、家庭用戶提供全面感知、精準預警、精細能耗分析的全方位電力AI解決方案。

　　**電力AI解決方案，依托端云結合算法的物聯(lián)網(wǎng)終端設備和軟件系統(tǒng)，發(fā)揮電流指紋技術的優(yōu)勢，賦能各個電力節(jié)點，全面提升電力安全水平及能效管理水平。

　　配電站

　　社會的快速發(fā)展對于供配電的管理提出了新的要求，傳統(tǒng)的配電基礎設施已經(jīng)不能適應當前形勢。**智能輔助控制系統(tǒng)應用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的圖像識別、RFID等先進技術、提高配供電站智能化水平，減少巡檢人員工作強度，保證配電站運行維護的安全性和可靠性。

　　在現(xiàn)有的配電站里加裝智能輔控系統(tǒng)，有效整合電力系統(tǒng)的SCADA(數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制)系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)及設備狀態(tài)監(jiān)測管理系統(tǒng)，為更安全、更智能的電力供應提供保障。

　　配電側

　　隨著碳中和工作的持續(xù)推進，大量分布式光伏、風電接入配電網(wǎng)，包括智能樓宇、智能園區(qū)、智慧工廠、智慧城市都將會加大配電建設，提升硬件類配電設備的智能化水平，以解決風光電能源的消納問題。

　　**通過終端物聯(lián)網(wǎng)塑殼，能實時采集配電能耗數(shù)據(jù)，通過4G上傳到平臺，自動進行能耗分析，電能需量分析，并生成相應報表，為節(jié)能方案的制定提供數(shù)據(jù)基礎。

　　另外，在能效透明可視的基礎上，還可以起到能耗異常自動告警，降低設備電能損耗。通過大數(shù)據(jù)和AI技術的應用，對可輸出系統(tǒng)運行提供優(yōu)化建議，包括空調冷機動態(tài)調優(yōu)，光伏智能并網(wǎng)，基于用能預測的精準購電等，優(yōu)化多能源的綜合配置能力。

　　用電側

　　研究表明，工業(yè)能源消費占全國總終端能耗的65%，是最主要的能源消費和二氧化碳排放部門;建筑能耗占總終端能耗的約20%，且隨著建筑總量的增加和人民生活水平的提高，能耗水平正呈現(xiàn)增長態(tài)勢。在2030年達峰前，提高能源使用效率是主要的節(jié)能減排途徑之一。

　　**將電流指紋技術應用到用電安全及能耗分析領域，通過搭建智慧用電預警監(jiān)測系統(tǒng)，使電力數(shù)據(jù)可視化，用電管理智能化，從用電側的角度出發(fā)，實現(xiàn)智慧用電，提高電能使用效率。

　　利用用電終端產(chǎn)品(智能預警監(jiān)測主機、AI空開、智能電表)對電氣引發(fā)火災的主要因素進行不間斷的數(shù)據(jù)跟蹤與統(tǒng)計分析，實時發(fā)現(xiàn)電氣線路和用電設備存在的安全隱患，有效防止電氣火災的發(fā)生。

　　另外通過終端設備進行24小時不間斷的能耗監(jiān)測統(tǒng)計分析，為能效分析、電能質量治理、智能化精準運維提供準確的數(shù)據(jù)參考，有效避免了電能的浪費。

　　無論是用電側還是其它關鍵的電力節(jié)點，其穩(wěn)定運行都離不開優(yōu)質可靠的電力供給。在**看來要想實現(xiàn)更高的能效和更好的可持續(xù)性，必須依靠科技化的手段和工具。**以電流指紋技術為核心，打造智慧電力閉環(huán)，幫助每一個角色了解“碳達峰、碳中和”的意義，推動電力應用走向更高效、更安全、更加可持續(xù)發(fā)展的未來。