新能源充电场站如何智慧运营 万帮数字能源潘伟分享实践案例

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12月6日,在钉钉主办的“数字动能——2023新能源行业钉峰会”上,万帮数字能源大数据中心负责人潘伟就《从基础运营到智慧运营,让数据更懂业务》进行了行业实践分享,从战略到实践拆解与深挖企业智能化转型的落地经验。

作为“亚洲数字能源独角兽”,万帮数字能源专注于新能源 汽车 充电设备研发制造,掌握智能控制、物联网、大功率定制等核心研发能力,为用户打造充电全生命周期智慧管理平台,旗下包括“星星充电”、“星星能源”两大核心品牌。在能源板块,万帮的充电场站结合分布式储能以及打造光储充放一体化微电网,已在全国多个城市开展核心的创新业务。

新能源充电场站如何智慧运营 万帮数字能源潘伟分享实践案例

当前,由于 投资 模型差异、电力市场演变、竞争态势变化等因素,充电场站的运营已经超出了靠人工和简单系统可以驾驭并提升的水平。充电+能源运营陆续从以基础充电运营为主的1.0阶段,经过多样化运营为主的2.0阶段,跃升至以智慧运营和综合能源相结合的3.0阶段。覆盖电站选址、安全高效运营、智慧运营、智能设备运维到综合能源管理五大层面,更多智能化AI、大数据以及高精尖算法技术逐步渗透整个充电链路。

智慧选址 钉钉智能工具降门槛

数字化是一个长期工程,万帮数字能源在集团战略上,首先明确了三大核心战略,即全球化、数字化和能源化。然而在数字化的过程中,往往存在云端的算法技术与实际落地应用时的矛盾,使得智能化推动比数字化更加艰难。

以充电站选址为例,充电桩选址系统作为一个非常复杂的智能化产品,一线的探勘人员需要大量培训和学习才能真正投入使用,导致充电桩实际选址工具使用门槛非常高;其次,在前期算法上,即使尽可能多纳入相关因素,仍然存在很多现实世界的点滴无法被模型囊括。

为了解决这一难题,万帮数字能源通过钉钉,实现了移动端访问智能选址工具,便捷地进行场地实勘与数据采集。通过流程简易化与钉钉智能填表,一线人员能够快速录入所有对电站起到影响因素的数据,系统会识别最佳位置,优选设备配套,一键就可由AI自动生成“建站可行性项目书”。

潘伟表示,这一流程的优化,对于日常的业务工作有大幅提升,也使得整个智慧选址系统在投建业务部门被更广泛地接受和使用。截至目前,移动端智慧选址工具月活用户超400人,累计帮助实勘地址超2900个。

智慧定价,钉钉线上线下双联动

电价市场中,不同时间段对应不同价格,并且往往依靠人工更改。是否存在一套成熟的体系化科学算法来自动计算电价?潘伟在会上分享了另一个有趣的实践案例,即是利用大数据算法辅助经营智慧定价。

在推动算法智慧定价初期,数字化团队遇到了不少困难,由于算法工程用到大量的机器学习、深度学习的能力,难以用直白且易于大众理解的语言解释所推荐价格的合理性,业务通常对算法推荐的价格有所疑惑,难以推进实际应用。

为了破局这一难题,万帮数字能源通过构建特征工程、刻画价格响应曲线,为每一个场站推荐最优价格策略。应用智慧定价后,每次价格调整,包括后续一段时间内场站电量、用户数量变化等信息,都会通过钉钉传达到相关人员,即使微小的可能性带来的价格过高,也会通过钉钉实现自动预警,及时监控异常。

整个智慧定价的操作以及后续的效果监控,可以通过钉钉实时监控和把控,大大增加业务人员的心理安全感,从而提高实际应用率。潘伟提到,现在全国有1300座星星充电自建自营场站,在定价上完全以大数据算法实现自动驾驶。实现场站收益提升5%;赋能场站1000余座,实现增量服务费收益超100万。

智能管理与设备运维 钉钉一站式平台提质增效

除充电桩选址与智能定价外,场站的应用管理与设备运维也尤为重要。潘伟提到,万帮数字能源认为做数字化、智能化不单只是做技术、软件,还需要在硬件支持和生态建设上发力。

例如,在站点的管理中,存在诸如油车占位的痛点,以往单纯依靠线下人工现场秩序维护,耗时费力。现如今,通过单个摄像头即可低成本覆盖5至6个车位,以“千里眼”加上其他辅助设备,基于监控图像数据进行算法识别分析,如果发现相应占位情况,就通过钉钉及时通知,帮助场站经营者实时掌握场站动态,大大提升充电场站的有效利用率。

在设备运维方面,以往长期存在一种被动的运维方式。潘伟解释道,这种被动运维是由客户自主反馈设备的相关故障,再经由客服转接运维去做修复。这在方式,从发现问题到处理链路较长,维护不及时,客户满意度难以提升。

现如今,借助OMC平台智能化推进,万帮数字能源实现对设备“两高两低”运行指标监控,通过主动的指标数据分析,发现设备的深层次问题和隐患,已经实现了70%的主动运维。通过设备预警模型,运维工程师只需定期检测运维系统,实现由“被动报修”到“主动监控”的跨越和转变,提供高可靠的设备运维服务。

基于数字化实践过程的经验与思考,潘伟认为,大数据与人工智能技术,是推动数字化水平升级的有力武器。其中,钉钉给万帮提供了一个非常灵活的、发散的一个大数据的试错和尝试的环境,是非常有启发的。

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