什么是智慧能源解决方案？

微电网可视化完整复现的园区能量系统，实现分布式光伏发电系统、储能系统、太阳能+空气源热泵热水系统的综合管控。通过智慧能源管理系统，实现建筑能效管理、综合节能管理和“源网荷储”协同运行。

将 Web 智慧“双碳”微电网场景进行数字孪生，有效实现源网荷储一体化管控。整体场景采用轻量化重新建模的方式，设计师就有“设计”的发挥空间，展现更多美学创意。支持 360 度观察虚拟园区内源网荷储每个环节的动态数据，突出能量路由器、变压器、配电室等设备模型，提供图形化组态 SCADA 能力，以线条流动的方式表达光伏从光能转化为电能、再到设备供电、储能全流程。当日超标电量、累计用电量、光照时长、辐照度分别统计，利于整合分析。利用柱状图动态显示 24 小时内的交流源出力和指令，掌握每日数据变化，提高电力调控能力。

储能箱三维可视化设计上，可d出 2D 面板对当前容量、电池温度、SOH 电池健康状态、累计充电量、累计充电次数、火灾风险进行统计和故障预警，保证集装箱系统的安全。提供完备流水线作业工具链，从视图组件设计、图标设计、2D 图纸设计到 3D 场景设计皆有一站式的开发工具，设计师和程序员能实现协同作业开发，快速落地 2D、3D 可视化成果。

微电网作为一种靠近用户侧的微型综合能源系统，涵盖太阳能、风能等一次能源及电力二次能源，涉及电、热、气多种能源输配网络和负荷需求、储能、控制和保护设备及信息化平台，需以电能为核心，通过多能互联、信息能量耦合及市场经济引导，实现多能“供-需-储”协调优化和自平衡。

建筑能耗特别是大型公建的能耗在城市总能耗中占了较大比例，因此如何有效监控和分析建筑能耗，并对大型建筑进行智能化、节能化管理，减少日常运转的能源消耗，已成为各大企业的主要关注点。Hightopo轻量化的建筑全集成能源可视化管理系统，通过 2D、3D 等可视化的手段对建筑用能情况进行及时跟踪和有效管理，提升节能工作的管理水平，达到节约能源、供需互动的多种能源耦合目的，实现了对能源的集中监控、管理以及分散控制，包括配电照明、空调、供热、建筑物的供水和排水等。

核心系统通过后台数据接口，实现自动上下架设备，对供、排水系统中所有管线、设备与构筑物进行智能控制管理，并结合 2D 视图进行关键信息查看，全面掌握水务系统设备的运行情况，包括各楼层无线水表、LORA 开关、能效管理平台，保证供水系统安全高效运行。

二三维可视化引擎，对楼宇供电系统进行智能化改造，形成一个自我管理的体系，做到每一处细节均可实时交互与反馈。包含传感器、智能物联网 GPRS/4G/NB-LOT、大数据系统平台设备信息，实现甚至手机端都可随时随地查看的 2D 组态效果。通过搜集相关国家省、市用电限额标准，对全面数据进行汇总，对于超限电状态设备进行实时预警。

为绿色制造作出新贡献：太阳能作为可再生能源，具有消耗后可获得恢复补充、不产生或极少产生污染物的优点。通过智能化、可视化手段，进一步发挥能源优势，构建绿色制造体系，推动传统产业质量变革、效率变革、动力变革，为能源发展全局和绿色构造做出贡献。

全线节能：全集成能源管理系统可全面采集供电、照明、空调和供水等各专业的能耗数据，让能耗直观可视、清晰透明，也便于分类统计。使全运营管理人员对楼宇耗能情况掌握更加全面及时，确保系统可以运行在最佳节能状态，获得节能收益。

在新型电力系统下，电网运行逐渐呈现智能化、数字化的特点。发展“源网荷储一体化”运行急需“云大物移智链边”其中的云计算、大数据、电力物联网、边缘计算等技术手段，让电网系统配备拥有海量数据处理分析、高度智能化决策等能力的云端解决方案。从而实现各类能源资源整合、打通能源多环节间的壁垒，让“源网荷储”各要素真正做到友好协同。

《“十四五”现代能源体系规划》提出，创新电网结构形态和运行模式，加快构建现代能源体系。加快配电网改造升级，推动智能配电网建设，提高配电网接纳新能源和多元化负荷的承载力和灵活性。积极发展以消纳新能源为主的智能微电网，实现与大电网兼容互补。

边缘计算即在设备端附近产生的计算。

边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。

通俗地说：边缘计算本质上是一种服务，就类似于云计算、大数据服务，但这种服务非常靠近用户；为什么要这么近？目的是为了让用户感觉到刷什么内容都特别快。

物联网应用

全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。

事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。

根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。

根据咨询公司STL Partners的研究发现，边缘计算能够在许多场景大展身手，这里选择了以下9个重要的应用场景：
1、自主汽车
卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。在这里，一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶，节省了燃料成本，减少了拥堵。有了边缘计算，除了前面的卡车，所有卡车都将不再需要司机，因为卡车将能够以超低延迟相互通信。
2、油气行业资产的远程监控
石油和天然气的失败可能是灾难性的。因此，他们的资产需要仔细监控。
然而，石油和天然气工厂往往位于偏远地区。边缘计算使得实时分析与处理更接近资产，这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。
3、智能电网
边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术，有助于企业更好地管理其能源消耗。
连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。有了实时可见性，企业和能源公司就可以达成新的交易，例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。这可以增加企业对绿色能源，如风能的消耗。
4、预测性维护
制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。
边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况，并实时执行分析。
5、住院病人监护
医疗保健包含几个优势机会。目前，监测设备，如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等，要么未连接，要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。这给医疗保健提供者带来了安全问题。
医院网站上的边缘可以在本地处理数据，以保护数据隐私。边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。
6、云游戏
云游戏是一种新型的游戏，它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上，这种游戏高度依赖于延迟。
云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器，以减少延迟，提供完全响应和沉浸式游戏体验。
7、内容交付
通过在边缘缓存内容，如音乐、视频流、网页等，可以极大地改善内容传播。延迟可以显著降低。内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN，从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。
8、交通管理
边缘计算可以使城市交通管理更加有效。这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率，管理额外车道的开启和关闭，以及未来管理自动驾驶汽车流量。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了回程和往返时间，并在边缘处理敏感信息。例如，亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。
有了边缘计算，就不需要将大量的流量数据传输到集中式云，从而降低了带宽和延迟的成本。
9、智能家居
智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。通常，这些数据被发送到一个中央远程服务器，在那里进行处理和存储。然而，这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。
通过边缘计算，使处理和存储距离智能家居更近，减少了往返时间，并在边缘处理敏感信息。
这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。以谐云边缘计算应用实例来说，通信领域，谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台，助力其轻松应对流量洪峰；交通领域，联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”，是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构，可实现百万级车联网大规模接入；为某跨海大桥打造了一体化协同的产品，积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验，交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。
其中，某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台（通用/安全要求）”多项能力评估，获浙江CCF2021优秀产品奖，在业内拥有极佳口碑，并获得行业权威认可。
目前，谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景，为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将计算任务从数据中心迁移到靠近数据源的设备上。这种方法可以减少网络延迟、提高数据处理速度，并在一定程度上保护用户隐私。边缘计算可应用于许多领域，包括但不限于：

物联网（IoT）：边缘计算可用于实时处理智能家居、工业自动化、智能交通等领域的大量数据，从而提高响应速度和减少数据传输成本。

无人驾驶：通过在车辆本地进行数据处理和决策，边缘计算可以提高自动驾驶汽车的反应速度，从而提高安全性。

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：边缘计算可以减少AR和VR设备在渲染图像和处理数据时的延迟，提高用户体验。

智能城市：边缘计算可以帮助处理城市基础设施中的大量数据，例如交通管理、能源管理和公共安全等。

医疗保健：通过实时分析患者数据，边缘计算可以帮助医生及时发现病情变化，提高诊断和治疗效果。

视频监控：边缘计算可在摄像头端实现实时视频分析，提高安全监控效率并保护用户隐私。

零售业：边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据，优化商店布局和库存管理。

能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。

农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。

这些只是边缘计算应用领域的一部分，随着技术的发展，边缘计算将在更多领域发挥作用。

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