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【视频】青域基金合伙人牟颖:能源大数据的投资机会

【数据猿导读】 在本次《G20能效引领计划下的能源大数据》活动中,青域基金合伙人牟颖就《能源大数据的投资机会》发表了精彩演讲,牟颖提到,未来互联网+能源+大数据,将呈现出一个全新的能源生态,终极目标是能够成为一个类自然的循环

【视频】青域基金合伙人牟颖:能源大数据的投资机会

10月18日,由数据猿联合中关村大数据联盟、青域基金、中国工业节能与清洁生产协会余热利用专业委员会、百分点集团共同主办的《G20能效引领计划下的能源大数据》活动在北京成功举办。

活动现场主持人:数据猿创始人牟蕾

与会分享嘉宾有:

中国大数据产业联盟常务秘书长 张涛

中国国电龙源电力集团(北京)风电工程技术有限公司运行数据分析及优化中心主管工程师 李韶武

能源基金会工业节能项目主任、中国工业节能与清洁生产协会余热利用专业委员会 指导委员会主任 何平

青域基金 合伙人 牟颖

百分点集团能源行业架构师 董继军

通用电气中国数字创新坊 能源行业战略活动总监 秦川

北京思诺环能科技有限公司 创始人 杨超

沈阳昊宸科技有限公司 总经理 王昱涵

云智环能科技(北京)有限公司 总经理 张隽永


— 视频版 —

— 文字版 —

以下内容为“青域基金合伙人牟颖”分享,并由数据猿编辑整理发布:

很高兴有这个机会和大家交流,关于能源大数据这样一个主题。

开始之前,花30秒钟,介绍一下青域基金是做什么的。我们是一支专注于生态环境领域股权投资的资产管理机构,我们团队在这个领域的投资,已经坚持了十多年。可以看到,青域基金投资的领域主要包含三个领域:一个是传统的环境保护,环境治理的领域;另外一块是清洁能源,包括传统的化石能源的清洁利用,以及可再生能源,还有一块是能效管理的领域。可以看到,我们的投资领域里面,跟能源相关的有大概三分二的比例。为什么能源占了这么大的比例?我们认为环境产业是生态技术的产业,它的目的就是实现类自然的循环。我们今天人类的无论生活、生产等等所有的活动,都跟能源的利用分不开,同时也对环境施加巨大的影响。如果说我们去追求一个类自然的循环,也一定要着眼于能源的利用。这也是我们今天站在这里,会探讨能源大数据专题的一个原因,想跟大家一起分享一下,站在一个投资机构的立场,我们是怎么来思考能源+大数据这样一个专题的。

首先是能源本身,我们现在传统的这些化石能源,它的生产是不可持续的,所以国家才会制定这样的政策,必须提高可再生能源的比例,然后我们看到了各种各样相关的规划,到2050年,我们的规划是可再生能源的发电占比达到80%。

我们观察到在中国的能源投资有一些非常奇特的地方,能效的利用数据不太理想,比如说GDP的单位能耗是世界平均水平的2倍以上,全国发电设备的平均利用小时数是3969小时,输电设备、配电设备的利用率都在50%以下,但同时我们又看到了,在过去两年仍然有大量的发电机组在上马。我们的经济发展,目前已经开始脱离了高速增长成为一个新常态,我们的能源需求,它的成长也在走下坡路,在这样一个背景下,如果再来看生态环境的需求以及能耗管理的需求,它和现在的能源系统是有很多背离的地方。

原因跟我们能源行业内向保守的特征分不开。我们最熟悉的电老虎,是完全计划经济的产物,投资是由国家决定的,要素价格的确定,也是脱离市场的,由政策来驱动的。另外一方面,我们的能源又是多头管理的体制,不同的能源品种是分散管理的,由不同的条块进行管理,电、热、冷、气都是相对封闭独立的系统,是相对隔离的。我们做火电决策的时候,是一个单独的决策系统,做风电决策的时候,可能也是一个单独的决策系统,是一个个相对孤岛型的数据支撑着能源系统建设的决策,这个使得我们整个能源系统,它是条块状的,在这样的形势下,对于大数据的应用,将会开拓一个非常广阔的空间和土壤。

在能效管理方面,我们过去的几十年,可能更多的着眼于用能大户---终端的工业用户,通过他们的工艺优化、技术改良实现使用环节的节能。未来15年,我们需要更多的考虑能源系统的整体优化,把割裂的能源系统连接起来,有非常多的潜力可以挖掘,这个是我们未来能效管理可以花大力气的部分。国家在政策层面,也出台了非常多政策。比如说国家创新驱动发展战略纲要里面,提到了能源规划。《关于互联网+行动的指导意见》、《关于推进互联网+智慧能源发展的指导意见》,都指向一个方向,就是新型的能源互联网。

在各种各样场合,大家都在讨论对能源互联网的理解,其中最重要的几个特征,首先是开放,这个对计划经济下面的能源体系是有一个非常大的突破。不仅仅是所有的设备、参与者、终端用户都要开放的参与,同时还会有开放的能源市场的交易平台,能源的创新创业的环境以及能源整个互联的一个新的生态。

更重要的一个特点,大家对于互联网的商业模式都有普遍的接触,其中最重要的核心理念是以用户为中心。以前说电老虎是以电为核心,以计划为核心,未来期望看到的新的能源生态,将是围绕我们的客户价值,这个是能源互联网当中非常核心的两个突破。

在这样一个背景下,我们可以看到,未来我们期望的能源互联网,它可能至少是包含三个层次,一个是传统的能源层,实现物理层面的系统连接;下面是市场层,实现能源的交易和流通,以及在这个过程中的一些金融化的运作,这也是一个层面,这是面向用户的接口。更重要的是我们的数据层,是我们的信息层,使得用户、设备、各种各样参与者,可以在其中真正连通起来。

能源互联网的一个关键字就是“联”字,到底联什么?我们的理解是两个层面:

一个是物理互联。物理互联层面是把现在割裂的能源系统连通起来,并且使这些能源能够互补,能够实现系统优化。一个企业可能为他的用电非常发愁,同时电厂发电小时数又不足,就是因为用户的用能特征和能源供应不匹配,这时候如果能够使用多种能源系统进行个性化的配置,就能够更好的去符合用户的需求,所以说我们首先第一步要做的是在能源层面所有能源系统的互联和互补。还有我们现在面临的,上马了大量可再生能源,这些可再生能源消纳的问题、能量传输转化效率等等,这是我们在能源物理层面互联要解决的问题。

信息技术和互联网技术在能源这样一个具体的行业应用和融合,更重要的是信息的互联、数据的互联。信息互联和数据互联,可以帮助管理能源的绩效,能源的绩效围绕着能源的交易、能源的运营,意味着同样的发电量,能够产生的绩效到最优,包括能源交易的价值最大化,整个过程成本最优化,环境效益最大化。所以我们会关注用户的需求是什么,用户对于电价的敏感性,以及对于电价采购的策略,就会有售电公司,会有虚拟电厂,会有跟需求侧管理相关的一系列商业模式出来。随着能源交易市场的开放,我们也会相信,在这个当中,面向能源绩效的数据的价值会逐步凸显出来。

另外一个方向,今天我们有一个非常好的案例在现场,龙源电力,他们关注的是资产绩效。我花了这么多的钱投资下去,建立的电厂,这么多的资产,是不是能够基于全生命周期的效益产生最优化?这是在能源互联网里面,大数据应用应该关注的两个核心方向。

能源大数据。我们的理解就是通过数据对能源价值的再发现和实现,成为驱动创新的一个主动力。能源大数据应用的基础跟所有的行业+大数据是类似的,首先是能源数据的采集、存储和汇集,对海量数据进行分析和可视化,这里面强调的大数据,首先以大为前提,像龙源介绍的,不光是风机的运行数据,还要结合风资源的数据、气象的数据,可能还有很多以人为核心的知识库的积累等等,都是我们数据采集的对象。通过对这些数据的汇集和分析之后,我们来发现这些数据所能提供出来的,关于我们资产的,关于我们客户价值的发现,在再发现过程中,我们可以找到新的商业模式、新的创新的方向。

我们也思考过能源大数据,可能的主要商业方向来自于哪里?我觉得首先要结合国家在积极推进的电改,电改意味着政府的界面后移,尤其是电使用的环节,做了政府界面的后移,这当中将会有一个改革红利释放的过程。这个过程将回归到互联生态中关注以用户价值为核心的基点,我们可以立足于洞悉用户的真实需求,对用户进行更准确的细分,以这样的基础,去推出更加新颖的能源服务产品,更及时精准的动态定位的产品,去满足用户的个性化需求,这就是我们能源+大数据,未来创新的一个主要的方向,我觉得也是现阶段,可以着眼去思考的一些方向。

我们也根据目前看到的现象跟环境,大数据嫁接到能源行业以后可能的商业方向还可以从数据和他的连接层次的角度来进行一些分析。通常大数据嫁接到一个行业里,最初步的应用是首先把数据源和中心先连接起来,会出现像数据托管、数据交易等商业形式,尤其对于相对小一点的业主,自己去建一个数据中心,不具备规模的经济性,这个时候,通过数据托管的业务,可以实现规模效益,降低成本。龙源介绍的,我们计算一个分析模型需要23个小时,这种能耗以及资源消耗的投资也是非常巨大的。当集中起来进行数据托管的时候,就具备一定的经济性优势。还有封装风资源的数据、气象的数据、设备运行数据等等进行数据产品交易,还有围绕行业里面会用到的评估模型及报告等数据产品来进行交易,也可以促进数据的上下游,整个横向多种产业的整合。这是我们说的,当数据和中心连接的时候,它可能会出现的商业机会。

再进一个层次是数据和价值连接,就是对能源价值的重新再发现。通过数据发现隐藏的一些相关性,比如最早接触大数据的时候,我们都会举沃尔玛啤酒和尿布关系的例子,这就是一个数据关系的挖掘。刚才龙源也有介绍到,他们的风机损坏的时候,可能有26个参数跟它相关,这种相关性会从海量数据中涌现出来,还有发现沉淀数据价值的应用。在这个层次上,我们的创业团队比第一个层面上会有更多机会,因为在第一个层面上,在大数据行业里面,已经有一些相对成熟的团队,他们将业务范围延伸到能源行业并没有太多困难。但是在第二个层面,数据和价值的连接需要对于行业的深刻理解,需要像类似于龙源这样的产业里的人,才能准确描述出他的需求是什么,才知道数据真正的价值是什么?如果说能够嫁接一个有产业背景的团队和掌握了大数据技术的团队,充分融合,应该会在数据和价值连接的层面上开拓出更好的商业模式。

第三个层次是要跟整个市场化的进程相结合的层面,回归到最本质的需求和供给的连接,数据成为连接整个网络各个节点的中介。这中间有各种各样的能源设备,有各种各样的能源系统,有各种各样的参与者、客户,有我们的需求方,有当中的专业服务商,当这些都连接起来的时候,怎么样去匹配它们的需求和供给?这个当中的创新空间将会非常大。这个层面也许相对来说会远一些,更多的要依赖于能源系统开放的进程。

在这边,我想给大家稍微介绍一下,在最近两年,我们曾经看到过的一些在能源大数据领域涌现的商业实践。

第一个案例,最典型的就是前面龙源的案例,在光伏行业也有类似的应用。

第二个案列是为金融机构提供资产运行和价值的评估报告,为资产证券化提供依据。在光伏行业有一个叫绿能宝的产品,就是一个非常典型的产品,它为金融机构向分布式光伏业主方投放资金融通提供评估和决策依据。

第三个案例,我们曾经看过一个企业,做用户端变电站的运行维护,也做第三方的电力运维托管服务,在这当中,积累了大量的客户用能设备的运行数据,他在这个当中去发现用户在用电和运行当中降低成本和改善能耗的潜力。这家创业公司,业务范围也包括用户端变电站的规划和设计,用户端变电站规划和设计的时候,通常会放比较大的余量,实际需要5万千瓦的,可能规划的时候,为了避免承担责任,会放大到乘2,但是实际上完全用不到这个。用电的客户,在缴纳电费的时候,就会需要为规划的基础容量来缴纳一定的基础使用费。通过第三方运维的托管,他们精确的掌握了实际能耗数据以后,就可以反馈到规划设计的环节,使得他们能够更为精确的计算余量,使得用能单位,在基础用电费用上,就有非常大的节省,同时也使得他规划设计的业务有更好的市场竞争力,拿到更多的订单,因为他给出的方案用户的投资成本更低。

还有通过用户的用能特点监控,部署能源的采购策略。当我们用电市场开放,价格有更多调控机制的时候,就可以通过区别哪些是刚性的需求,哪些是可调整的,结合峰谷电价的变动情况,部署能源的采购策略。我们在国外也有看到很多这样的案例,它事实上本身并不是能源的生产商,但是它可以做成虚拟电厂的概念,通过封装客户、打包客户电量的需求,对电源进行采购,再批发给用电用户进行使用。

还有多能互补的综合能源服务,以能源和环境成本最小化为目标,实现能源精益管理。典型的如一个工业园区,他除了从电网接入电力,还可以自己建一些分布式的能源站,还可以把冷热等用能需求都统筹考虑,也可以投资一些储能单元,来为园区用户提供综合的能源服务,达到能源绩效的最优。

这都是我们在市场上目前已经看到的一些团队在做的商业实践,这些商业实践都跟大数据的应用是脱不开关系的。

回到我们投资机构怎么样来判断趋势以及我们可能的投资机会在哪里?还是要着眼于开始开放的市场,现阶段从售电开始。大数据的很多应用,也会跟我们的售电是紧密结合的。

从它的演进来说,大概分三个阶段:

第一个阶段是电改刚刚启动的阶段,更多的业务模式围绕售电公司和电力客户为对象,是多能协调、源网荷储的协调优化,在这个当中,我们把数据结合进去,看看能够提供一些什么样的服务性的产品。

再进一步,随着能源交易的不断市场化,这个时候更重要的是在开放的市场中怎么样做辅助决策、怎么样做集中定价,怎么样做需求侧的优化,这个也需要我们在大数据的基础之上进行设计。

更远的阶段,我们追求的终极目标是高效、可持续的能源生态。我们面向的对象会非常多,电厂、电网、售电公司、用户、金融机构,多领域中做协同的商业模式,会有更多的机会。

以上这些是我们的观察以及一些思考,需要不断地跟产业界的需求来做碰撞,跟大数据的行业专家来进行学习,寻找到这个产业中突破的机会。互联网+能源+大数据,未来一定能够给我们呈现出一个全新的能源生态,使得我们能够有一个更加自由的能源环境。这个能源环境,将是不断进化的,终极目标是能源循环回归类自然的循环。


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来源:数据猿

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