電網領域（管道）在電網領域，泛在電力物聯網更多的是在信息互聯和數據智能層面的探索和突破；在局部環節，比如智能臺區及以下、配電自動化等，存在一定的物聯空白，可能根據管理需要，投資一部分的自動化和數字化設備。由于電網公司未來在這個領域的泛在智能電網建設，主要受成本壓力的限制較大，存在三個制約因素，一是電力市場開放以后，原有的售電客戶被售電公司拿走，售電量下降導致利潤下滑；二是降低工商業電價的政策壓力持續，還需要一部分讓利；三是第二輪輸配電成本定價監審工作開展，后續在管制業務成本費用方面受到更嚴格監管。所以個人認為電網領域的泛在電力物聯投資，將會更加精益化，投資較為謹慎，更加務實，需要有清晰的管理價值驅動落地。 以可再生能源為主要一次能源； 支持超大規模分布式發電系統與分布式儲能系統接入；海南物聯網開發經驗

    任何安全隱患。看似繁瑣的種種家居生活因為物聯網變得更加輕松、美好。物聯網公共安全近年來全球氣候異常情況頻發，災害的突發性和危害性進一步加大，互聯網可以實時監測環境的不安全性情況，提前預防、實時預警、及時采取應對措施，降低災害對人類生命財產的威脅。美國布法羅大學早就提出研究深海互聯網項目，通過特殊處理的感應裝置置于深海處，分析水下相關情況，海洋污染的防治、海底資源的探測、甚至對海嘯也可以提供更加可靠的預警。該項目在當地湖水中進行試驗，獲得成功，為進一步擴大使用范圍提供了基礎。利用物聯網技術可以智能感知大氣、土壤、森林、水資源等方面各指標數據，對于改善人類生活環境發揮巨大作用。物聯網挑戰編輯雖然物聯網近年來的發展已經漸成規模，各國都投入了巨大的人力、物力、財力來進行研究和開發。但是在技術、管理、成本、政策、安全等方面仍然存在許多需要攻克的難題,具體分析如下:物聯網技術標準的統一與協調目前，傳統互聯網的標準并不適合物聯網。物聯網感知層的數據多源異構，不同的設備有不同的接口，不同的技術標準；網絡層、應用層也由于使用的網絡類型不同、行業的應用方向不同而存在不同的網絡協議和體系結構。浙江物聯網智能充電線平臺深圳友先達提供多種電表產品，方案，設計供客戶選擇；

      物聯網建設原則1：集約建設，共建共享統籌公司內部建設成果，避免重復投資開發和試點示范，推動成果共享復用，發揮集約效應；各業務終端應充分考慮所有其他專業需求，配用電側采集裝置、通信資源、邊緣計算、數據資源跨專業復用，推動各專業共建共享；加強外部成熟技術合作，統籌內外部資源快速推進，確保高質量發展。原則4：經濟實用，聚焦價值。泛在電力物聯網建設的關鍵是應用，要充分考慮實用性、經濟性和基層應用的便捷性，在實用、實效上下功夫，實用才有實效，讓**人員更好用、更愿用，為基層班組減負；要聚焦價值作用發揮、**社會關切、客戶很好體驗、公司**業務和新興業務發展。

      維度二：精細服務。圍繞園區客戶和終端客戶的能源服務需求，形成精益生產（比如分布式發電、余熱發電等）；精益調度（源網荷儲一體化調度、多能聯合調度等）；精細交易（針對不同負荷特征的客戶形成策略性報價、精益的負荷預測、多維度的風險管控）；精益能效（根據行業-客戶生產特性-訂單等多種維度形成的能效服務）。高度個性化和精確化的匹配與服務解決方案交付是其特點。

維度三：數據技術。即從在線物聯、統一數據管理與數據服務（圖數模統一體）、數據統計性分析，到高級階段的人工智能數據分析。

泛在電力物理網也要實現信息和數據的“泛在”。

    在提升客戶服務水平方面，要達到一網通辦的效果。而且提升電網安全經濟運行水平，對用戶是個特別好的事兒。提高電表數據共享即時性，讓停電故障更準確預測，一旦出現故障也能大幅縮短停電時間。在5G的毫秒級延遲助力下，可能重要負荷將在幾毫秒內恢復送電。這**的為客戶提升了便利。實現統一物聯管理，建成統一標準、統一模型的數據中臺，實現對電網業務與新興業務的較全支撐。實現全業務在線協同和全流程貫通，電網安全經濟運行水平、公司經營績效和服務質量達到國際**； 管理人員對監控設備進行分閘、復位、消音、自檢和遠程設置參數等操作，方便管理，同時提高工作效率。北京物聯網智能路燈平臺

泛在電力物聯網，側重用戶側或者說能源的需求側，指利用“大云物移智”；海南物聯網開發經驗

    物聯網定義物聯網是一個由汽車、機器、家用電器等實物組成的網絡，這些實物利用傳感器和API實現互聯，并通過互聯網交換數據。物聯網的基礎是什么？物聯網需要依靠大量技術，比如將設備連接到互聯網的應用編程接口(API)。其他關鍵技術還包括大數據管理工具、預測分析、人工智能和機器學習、云以及射頻識別(RFID)。物聯網平臺和架構基于云的物聯網平臺和架構能將現實世界與虛擬世界連接起來。借助這些平臺和架構，企業能夠管理物聯網設備的連接性和安全性，同時收集設備數據，將設備連接至后端系統，確保物聯網的互操作性，并構建和運行物聯網應用。充分利用物聯網數據的增長趨勢智能設備會產生大量物聯網數據，企業需要實時分析和利用這些數據。這時，預測分析和大數據分析就派上了用場。此外，企業還能利用機器學習技術，為數據添加情境，并在無人工干預的情況下觸發行動。工業物聯網和機器對機器技術在制造業中，物聯網搖身一變，成為工業物聯網(IIoT)，也被稱為工業互聯網或工業。利用機器對機器(M2M)技術，工業物聯網可以支持企業執行從遠程監控和遙測到預測性維護的所有任務。物聯網的優勢創造新的業務模式。 海南物聯網開發經驗

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