早上和某朋友讨论虚拟电厂，围绕了三个问题：
1、在虚拟电厂里，计量和控制是什么关系？
2、在负荷端是不是装块表，加个控制器，就可以参与虚拟电厂了？
3、发达国家开展虚拟电厂，除了成熟电力市场，还有什么优势？
对第1、2两个问题，我画了一张图：
虚拟电厂的第一层次：可观
计量，解决的是虚拟电厂的可观测问题，它包含三方面的内容：
1、观测对象：通过对涉及到虚拟电厂的相关设备，包括：负荷设备、线路设备、变电设备、开关设备、保护设备、光伏和储能设备。这里不仅仅是负荷设备，因为虚拟电厂涉及到用户关口负荷曲线的量化和调整。用户关口的净功率曲线，不仅仅是负荷的叠加，还涉及到用户配电系统的其他要素，比如光伏和储能就会影响负荷曲线，所以是一个“系统”的观测，而不是单纯的负荷表计的数据采集。这里既有计量（遥测），也有自动化（遥信）。
2、观测周期：对于负荷侧的相关设备观测，目前虚拟电厂主要以调峰服务为主要目标，基本上达到分钟级即可，还需要以年为周期的长期数据积累，所以保证运行期数据的完整性、可靠性是非常关键的。对开关类数据需要做到秒级采集。
3、观测手段：通过测量、变送、采集、传输等工作，实现负荷侧的可观测，也就是分钟级的持续通信。
虚拟电厂的第二层次：可管
可观测是虚拟电厂的第一步，第二步是要解决负荷侧设备的可管理问题。
这恰恰是目前国内虚拟电厂的薄弱环节——观测容易，管理困难。
这个困难背后反映的是负荷侧的能源管理水平低下，同时也制约了能源数字化的发展。
在中国，负荷侧大量的数字化系统，并不是“给人用的”，而是“给人看”的。
一方面是中国绝大多数电力用户的能源管理意识，和管理水平不够，导致对管理软件和功能的需求严重不足；
另一方面，中国过去20年的高速发展，能源数字化是以“项目验收”为主要目标，数字化系统的开发者并不太考虑验收完以后谁来用、怎么用的问题，所以很多系统是空转的。
所以虚拟电厂的第二层次是解决负荷侧的管理问题，也就是“人和能源的关系”。
既然是管理，首先是有管理条线，比如围绕资产的条线（设备资产管理）、围绕能量的条线（能源管理或者调度管理）、围绕交易的条线（交易管理）等，每个条线都有自己的管理目标、管理体系、管理指标、管理流程和管理价值。
能源数字化需要支撑上述管理能力的构建，并且解决管理价值的发现和实现的过程。
需要建立与管理模型相适配的数据模型，便于多业务应用和后续的分析需求实现。
目前大多数的能源数字化无法回答管理价值是什么的问题——因为它们从设计开始就是为了某个项目验收，它们的成本也是作为项目投资成本的一部分而涵盖的，一旦项目验收了，它们的任务也就完成了。
为什么德国的虚拟电厂可以如火如荼，因为德国企业的能源数字化是融合到企业的日常管理中的，数字化是为能源管理服务的。
比如虚拟电厂的一个基本场景：负荷的可调节能力的管理。
看上去只是查看下现场某个负荷，它是不是可以关闭，或者它可调节的功率范围是多少到多少。
但这并不是一个简单的参数搜集的问题，而是和能源运行管理，企业生产经营管理密切相关：
一盏灯是不是可以关闭，是需要看现场实际的运行需求的，甚至一盏灯是不是可以关闭，需要与企业精细的计算“损失-回报”。
比如某个商场，工作日下午没什么人，一个公共区域的照明灯是可以关闭的；但如果是节假日的活动高峰，为了运营品质它就不可能被关闭。
做虚拟电厂的企业能提供这么精细的，贴近企业生产现场的服务吗，至少目前我看到的虚拟电厂企业热衷于技术落地和理念的先进，在看不见且耗时费力的这些苦活累活服务方面，并不屑于去做。
这种服务背后需要建立能源管理一整套的体制机制，都是需要与企业共同完成的。
这才是负荷侧可调节潜力的挖掘和管理，要解决可管理的问题。
数字化只是可管理手段的一部分，并不是全部，还需要能源运行的管理咨询、管理体系设计、管理实施、管理能力共享、管理改善等一系列企业管理服务。
虚拟电厂的第三层次：可析
解决了设备的物联，和人的管理，积累了足够的数据，虚拟电厂进入到分析阶段，比如建立分析模型、构建分析算法。
分析包括三种不同的方向：
1、针对某一类设备，比如光伏、储能、电气设备等的分析算法和模型。
2、针对某一特定的场景或者参数，比如功率、电压、电流、频率、可靠性的分析。
3、针对整个用户配电网络（微电网）的多场景分析与管理，比如潮流分析、运行状态管理、功率预测等。
这里的分析，既可以是基于规则、经验模型的分析，也可以在积累足够多的数据以后，通过AI去识别复杂的关联。
分析的深度和广度，取决于可观和可管的水平，比如微电网的运行和分析，其实在管理层级上，需要建立能量管理的体系，离开了管理的需求，分析模型没有来源，也没有去处。
这也是目前国内微电网技术应用的尴尬：谁来用微网控制系统或者微网管理系统？
对电网来说，电网控制系统和管理系统，是给电网专业的管理部门使用的，因为电网企业管理电网是专业的。
而在用户配电系统中，大多数没有专业的电力自动化和电力调度部门，对能量的最优负责，自然谈不上需求和使用。甚至大多数电力用户连能源消耗的数字化都不关心。
与其研发高大上的虚拟电厂或者微电网控制系统，需要先培养起用户的专业管理意识和管理水平，还是管理不足的问题。
虚拟电厂的第四层次：可控
控制的前提是分析，能分析出控制策略和控制的目标参数。
控制的结果是产生实际的价值，无奈论是虚拟电厂的交易，还是怎么和用户分成，本质还要回到可管理层面。
控制不能脱离前面的层级存在。
前几年，电网企业信心满满，以“负荷控制终端”或者“需求响应系统”的名义，在用户负荷设备上安装了很多控制器，然后接入“虚拟电厂平台”，对外宣布具备了多少多少MW的控制能力。
实际上这些设备的利用率，用户的响应度都很低，因为它不是个单纯技术问题，而是一个管理价值的闭环问题。
至于怎么控，有多少技术含量，那也是和管理有关的，曾经我问过某个参与虚拟电厂交易，并且聚集了一定能力的负荷集成商（也是一个商业物业集团的运营中心），你们一般怎么参与日前的需求响应，建立这种控制能力的？
能源运营中心主任喝了口水，露出朴实无华的笑容说：
给空调操作工打电话，要降低多少负荷，又给客户合适的温度，他们心里有数。
然后他又补充了一句：
需求响应的补贴拿到以后，给他们发点奖金就积极了。
总结一下
目前制约虚拟电厂发展的，除了电力市场机制不够成熟，更重要的是负荷侧的数字化水平较低，其背后是企业电力能源的运营服务水平普遍较低，在可管理层面上并未促进数字化落地。
所以需要从政策、技术、第三方服务等多个方面，推动企业能源管理，尤其是能源运营管理的专业化和数字化，才能真正推动虚拟电厂在负荷侧的落地。
未有天才以前，需先有天才的土壤。
一起努力！
