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中国能源行业AIoT市准入壁垒及关键成功因素
思瀚产业研究院 德風新征程    2025-11-20

中国能源行业AIoT市场概览

鉴于能源行业数字化水平高且传感器部署广泛,AIoT在该领域的应用已取得显著进展。能源行业AIoT解决方案的市场规模,由2020年的约人民币18亿元增长至2024年的约人民币37亿元,复合年增长率为19.7%;预计至2029年将达到约人民币77亿元,对应2024年至2029年的複合年增长率为15.7%。

复合年增长率降低反映了2024年后较高的基数,以及从试点转向规模化推广,採购和验证週期更长,同时边缘硬件及连通性的定价正常化。其亦表明产品组合转向软件及服务,其增长依赖于现有基数,而非新增的绿地项目。

在数据採集、实时监控及智能分析等方面的优势是此番增长的基础:藉助先进的IIoT技术,能源企业可实施状态监测、预测性维护及能效优化,从而改善营运并降低成本。此外,政府的扶持政策与新兴的行业标准为技术应用提供了坚实基础,共同推动了AIoT在能源领域的强劲扩张与广阔的增长前景。

增长动力

能源领域採用AIoT由安全关键、持续运行、成本波动背景下的脱碳迫切性以及老化资产及技能熟练劳动力短缺限制所推动。通过将推理推向边缘并跨站点管理数据及模型,AIoT强化系统可靠性及合规性,同时提升运营经济性。

• 安全关键型高可用性运营。发电、输电、配电及管道系统需要具备严密保护计划的确定性、低延迟控制。AIoT将推理置于边缘,实现实时闭环优化,从而减少非计划停机,稳定电网与管道运行,并延长资产使用寿命。

• 脱碳及成本压力。排放目标与波动的燃料价格要求对调度、热率、辅助负荷及技术损耗进行协同优化。AIoT支持对能源消耗及排放进行持续可追溯的监测,推动基于模型的优化及合规报告,并实现需求响应及市场参与。

• 老化基础设施及劳动力限制。遗留的数据採集与监视控制系统(SCADA)及分佈式控制系统(DCS),加上资深操作员队伍的日益缩减,推高运营风险。AIoT将专家逻辑编码为标准化操作流程,加速人员培训,并使旋转及其他关键设备实现基于状态的维护,以提升设可用性及维护效率。

新兴趋势

能源领域的AIoT部署集中于三大支柱:基于云端协同的边缘优先控制、贯穿规划至运营的端到端优化,以及分佈式能源资源(DER)在电网及市场层面的参与。实时推理及保护部署于边缘端以确保确定性与安全性,而云端则规管模型生命周期、基准测试及设备集群运营。安全可审计的数据流将预测及调度与合规及结算衔接。

• 基于云端协同为的边缘优先架构。实时推理与保护逻辑仍被使用在变电站、工厂及压缩机站,以满足确定性低延迟需求。云端集中处理模型训练、版本管理及基准测试,管理应用程序及策略部署,并协调全网设备运行及机器学习运营。

• 从规划到运营的综合优化。AIoT在通用数据及模型架构上整合预测分析、机组调度、电压及频率控制、电能质量管理、漏电检测及吞吐量优化。这种协同机制使诊断、预测与参数调优贯穿全流程,从而提升可靠性、效率及成本效益。

• 分佈式能源资源(DER)于电网及市场中的参与。AIoT使用认证的遥测及结算级数据,实现分佈式资源与需求响应的预测、聚合及安全调度。这支持其参与能源及辅助服务市场,同时确保持运行安全及合规。

准入壁垒及关键成功因素

能源行业的AIoT解决方案面临三大关键挑战:严格的合规及安全要求、深度的运营技术集成及互操作性需求,以及严苛的可靠性及生命周期预期。展现可审计合规性、与现有系统的原生互操作性,并通过全生命周期支持实现可重複投资回报的供应商,最有望实现规模化。

• 合规、安全及数据治理。行业特定的电网规范、安全及网络安全要求,以及数据主权及可审计性要求,构筑了高门槛的准入壁垒。领先供应商在运营技术(OT)及信息技术(IT)领域实施端到端身份管理、网络分段及持续监控,并通过可追溯的数据及模型版本维护文档化控制,以满足监管审计。这种可审计的状态建立运营商信任并缩短验证周期。

运营技术集成及互操作性。强制及技术上要求与能源管理系统、配电管理系统、监数据採集与监视控制系统及分佈式控制系统的深度互操作,精确时间同步,并支持国际电工委员会61850标准、国际电工委员会60870-5-104标准、分佈式网络协议3及Modbus协议。成功取决于满足确定性延迟、冗馀及离线容差的域级边缘平台,以及即用型适配器与规范的切换及变更管理能力。“首次适配”既有环境的供应商将更快实现规模化。

• 可靠性、生命周期及规模化投资回报率。公用事业及油气运营商要求长支持周期、冗馀设计及严格的服务水平,导致销售及验证时间延长。成功运营商将生命周期支持-备件、远程及现场运维及多站点合作伙伴生态-与可量化的系统平均停电持续时间指标、系统平均停电频率指标、热率、辅助负荷、技术损耗、洩漏率、可用性及维护关键绩效指标挂鈎。可复用的部署方案与结算级数据使投资回报率具备可验证性及可扩展性。

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