电力需求侧响应技术及AEMS大数据技术在首都机场地区应用的分析 ...(3)

行为模式是人们有动机、有目标、有特点的日常活动结构、内容以及有规律的行为系列。行为模式的改变并非易事。但经过积极有效的合理调控依然可以达到理想的效果。例如吸烟者行为模式的改变，有关社会行为学的研究认为改变吸烟者的行为模式是一项很难的课题，而2015年6月1日实施的《北京市控制吸烟条例》的引导下和各级单位监督管理下，公共场所、工作场所以及公共交通工具内效果显著。吸烟者的行为模式得到了很好的改变。同理，“电力需求侧响应” 可针对用户给电动汽车充电的应用目的和节约用车充电费用的动机，结合首都机场地区峰谷电价以经济和激励措施引导充电用户形成新的用电行为模式，使用户自动自发得选择最佳充电位置和充电时间段。

4.2 电力需求侧相应+AEMS大数据

为了提升民航机场能源管理水平、带动行业进步，首都机场节能公司自主成功开发出一套民航机场特征突出、高度契合民航机场需求的机场能源管理系统AEMS，为机场管理人员和运行人员提供一套高度自动化、智能化的管理工具和系统解决方案。实现了基于大数据和人工智能的系统架构设计。可同时计算2万个采集点，数据采集频率可以达到秒级，系统计算性能比传统方式提升了45%。

图4 AEMS大数据云服务系统架构图

利用AEMS大数据和人工智能功能对电价和电网的需求进行分析，引导电动汽车进行充电，从而实现电动汽车与电网之间的反馈和互动。大数据分析将首都机场地区的峰谷电价时段、用电价格波动信息、充电桩使用率等情况以及相对应的三座变电站的用电负荷情况进行实时统计分析，得出最优化的用电调度措施，向电动汽车车主即时推送最新充电桩位置信息、电价信息。引导电动车车主选择最佳位置的充电桩，在最佳时间段进行充电。大数据分析可以有效调配并释放出电能空间，经过大数据汇总，科学的削峰填谷方式，还为次日的用能提供充分的保证。综合实现信息推送、用电数据推送、充电引导、网上预约、信息公布、数据分析等功能，充分利用已有电力设施容量，引导用户调整用电行为习惯。

综上所述，通过AEMS大数据分析及信息推送技术，不仅可以解决当前供电容量不足的问题，而且避免了电力基础设施建设的盲目性，避免了大投入、大建设。保障了首都机场地区供电的安全，又将电力调配进行了优化，同时节约了用户的用电消耗，节约了电动汽车的充电成本。另外，从“新基建”高度，将机场能源管理系统AEMS与机场地区供电系统基础设施相融合，深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，创新基础设施应用，建立机场地区的新的智慧能源基础设施。

5.华北空管局充电桩项目试点

目前节能公司正在实施民航华北空管局充电桩项目，该项目共计充电设施26台，装机总功率870kW，充电车位52个。计划以该项目为试点将本文提出的电力需求侧响应技术及AEMS技术进行应用，结合机场地区的用电政策预期将取得良好的效果。

项目建成后，电动汽车用户在手机端安装AEMS大数据分析软件终端，将实时收到AEMS推送的引导电动汽车进行充电的信息。向电动汽车车主即时推送最新充电桩位置信息、电价信息等，从而引导电动车车主选择最佳位置的充电桩，在最佳时间段进行充电。

例如空管局用户可以根据自身需要根据AEMS推送的信息，选择安装在不同位置的52个充电车位进行充电，民航华北空管局终端管制中心、民航华北空管局航管楼、民航华北空管局生产运行中心、民航华北空管局北京区域管制中心、民航华北空管局局办公楼、大兴国际机场空管办公区。

另外由于该区域的供电由西110kV变电站提供，若某一时间段该区域用电负荷增大，而东110kV变电站处的用电负荷减少，则将推送位于东110kV变电站区域的充电桩供用户选择，用电负荷低的供电区域充电价格给以优惠，也可选择预约在夜间用电低谷时间段进行充电，从而错开用电高峰，降低充电成本，最终养成长期的用电习惯。如此将引导用户选择相应的充电桩进行充电。在不增加供电基础设施的情况下，满足了用户的用电需求，也保障了供电系统的安全性和稳定性。

结语：

电力需求侧响应技术以及AEMS大数据分析技术，以国家发改委在新型基础设施建设中的“新基建”理念为指导,探索融合基础设施，深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而融合基础设施，促进智慧能源基础设施的建设。将使能源优化利用的新理念深入人心，建立新的供配电机制模式，改变用户的用电行为习惯，同时推进电表分项计量、峰谷平电费收取模式、改变单一二部制电价等措施，将用电用户在价格或激励措施影响下改变的用电模式培养成一种长态行为。将提高首都机场地区用能的稳定性、可靠性、即时性、高效性等。另外结合“油改电”设备改造、新能源设备、分布式发电供能等各种新技术必将为打赢蓝天保卫战发挥巨大的作用。

作者单位：北京首都机场节能技术服务有限公司

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（编辑：ASP站长网）