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    1. 電線電纜行業如何適應能源互聯網

       電線電纜行業如何適應能源互聯網

       
       
          2月3日,由國家電網出資、注冊資本為1億元的全球能源互聯網集團有限公司(下稱“全球能源互聯網集團”)已獲得北京市工商行政管理局批準。國家電網成立全球能源互聯網集團,折射出全球能源互聯市場蘊藏的巨大商機。
          能源互聯網已經不僅僅是一些概念,也不是一種想象,已經成為一種現實。據悉,國家電網董事長劉振亞將親自“披掛上陣”,擔任全球能源互聯網集團法人代表。全國企業信用信息公示系統顯示,全球能源互聯網集團的經營范圍是全球能源互聯網戰略規劃、跨國電網互聯互通項目開發、投融資和資產運營管理。
          在劉振亞看來,構建全球能源互聯網的一個大背景就是世界能源發展正面臨資源緊張、環境污染和氣候變化三大難題,而解決問題的根本出路是實施“兩個替代”,即在能源開發方面以清潔能源替代化石能源,在能源消費方面以電能替代煤和油,從而在根本上解決化石能源污染和溫室氣體排放的問題。據估算,全球能源互聯網初步建成時,累計投資將超過50萬億美元(折合人民幣約為300多萬億),將形成若干個萬億級的投資板塊。
          正如劉振亞所言,全球能源互聯網是實現“兩個替代”和世界能源可持續發展的必由之路,實質就是“特高壓電網+智能電網+清潔能源”。全球能源互聯網就意味著要跨國、跨洲,但受電網輸電能力等因素限制,電力主要以國內和區域內平衡為主,跨國、跨洲電力貿易規模較小,按熱值當量計算,僅為全球化石能源貿易量的1.3%。目前,石油仍是全球貿易量最大的能源品種,但通過構建全球能源互聯網則有望扭轉這樣一個局面。
          未來有11個跨國電網互聯項目,根據不完全統計,所需投資超過100億歐元。近日,匯豐銀行董事總經理、項目及出口融資全球主管、基礎設施融資全球聯席主管大衛•加德納透露了歐洲電網的整合計劃。北美輸電行業需要大量的資本投資,正如摩根士丹利董事總經理、全球電力及公共事業組總經理安東尼•伊安諾分析,到2020年中期,美國大概需要500億美元區域性輸電計劃投資。除了歐洲、北美以外,就連拉美這樣的發展中國家也存在著電網整合需求。據桑坦德銀行拉美地區電力和公共事業主管卡羅麗娜•費雷拉介紹,因為時差效應,整合拉美南北電網的潛力也很大。
          業內人士分析,初步預估,到2050年全球能源互聯網初步建成時,累計投資將超過50萬億美元,形成若干個萬億級的投資板塊,催生眾多新興產業,為全球投資者帶來豐厚的投資回報。
          電線電纜在我國制造業中有著舉足輕重的作用,目前年均產值已超過1.2萬億元。但同我國制造業一樣,電線電纜行業也存在著大而不強、產品同質化、產能過剩、惡性競爭等問題。在我國經濟進入新常態下,在兩化融合加速、工業4.0、互聯網+背景下,電線電纜行業必須抓住機遇,加快強筋健骨,加快轉型升級;ヂ摼W正在從消費品工業向裝備制造和能源、新材料等工業領域滲透,全面推動著傳統工業生產方式的轉變。電線電纜行業要緊緊抓住這個機遇,加快轉型升級,提升中國制造的世界水平。
          電線電纜行業目前要面對的重大課題是加快探索轉型發展的新思路、新方向。其中的一條發展之路是,通過互聯網+戰略實現效率提升,向智能制造轉型;ヂ摼W思維為各行各業提供了新的發展途徑,電線電纜行業同樣也不例外。作為傳輸能源動力的血管和神經,電線電纜在能源互聯網中的作用不同不可小覷。能源互聯網對于電線電纜行業來說是挑戰,更是機遇。電線電纜行業如果想抓住這一機遇,就首先要弄清楚能源互聯網的各種特征。
          將互聯網與風能、太陽能等可再生能源結合,便捷地實現能源共享,這就是能源互聯網。比如在北半球處于黑夜時,其富余的能源可以通過互聯網轉移到處于白晝的南半球。從發展趨勢來看,能源互聯網的誕生會使得能源的價格變得愈加低廉。能源行業未來非常重要的一項趨勢是能源的本地化生產?稍偕茉吹某杀緯絹碓降,一方面可再生能源的成本以倍數的速度降低,另一方面是化石能源的成本越來越往上漲。
          從現在到未來幾十年里,能源互聯網就是趨勢,能源信息化非常關鍵。智能化設備,使得動態響應需求的變化成為可能,家里的洗衣機、電冰箱可以隨著電力需求的變化而變化。未來智能化的用電設備、智能化的發電設備和智能化的儲能設備,通過信息化的手段,這三者之間進行機器和機器的溝通,供需之間的平衡將會更加有效。物聯是能源互聯網的基礎,能源互聯網用先進的傳感器、控制和軟件應用程序,將能源生產端、能源傳輸端、能源消費端的數以億計的設備、機器、系統連接起來,形成了能源互聯網的“物聯基礎”。大數據分析、機器學習和預測是能源互聯網實現生命體特征的重要技術支撐:能源互聯網通過整合運行數據、天氣數據、氣象數據、電網數據、電力市場數據等,進行大數據分析、負荷預測、發電預測、機器學習,打通并優化能源生產和能源消費端的運作效率,需求和供應將可以進行隨時的動態調整。智能發電、用電、儲電設備,最終都將接入網絡,借助信息流,形成自我對話。
       
       
       

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