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在尽责上，我们友先达电子勇于担当。勤奋的人也是勇于担当的人。我们不怕担风险、不怕担责任、不怕得罪人、不怕遭非议，以“建功必须有我”的精神勇挑重担，攻坚克难，创造一项又一项先进的产品。我们不能患得患失，不能担心丢饭碗、摘“乌纱帽”，不能背着“输不起”的思想包袱，不能被小富即安、小进则满的思想束缚，要抛弃出于个人利益而产生的各种顾虑，遇到问题不回避，遇到困难不躲避，遇到风险不逃避，以**创新者的姿态迎接挑战。物联网形势从全球角度来看，中国新一轮电网以及相关信息化投资，将进一步**全球。设备物联网平台

    泛在电力物联网在传感、采集、计量、通信方面，如果是为电网**，那将列入电网的管制成本，如果是为市场化业务所用，那这部分成本是要客户掏钱买单的，放个低轨道6G通信卫星，技术上可以实现，但是6G的成本有哪个消费者买单？他为什么价值去买单？如果泛在电力物联网的规划连这些都没想明白，就开始大规模投资，友先达认为是风险很高的行为。其次是实现方式。泛在电力物联网是综合能源服务的价值支撑。那么价值的实现过程也是泛在电力物联网的落地过程。友先达认为泛在电力物联网要在用电侧落地，至少要经过3轮以上的价值迭代，就像互联网走到现在，从技术上讲经过了拨号上网（163、169、ISDN、ADSL）、有线宽带上网（网线、光纤）、无线上网（Wifi、4G）。与技术对应的，有相应的内容服务方和业务模式，从**早的（拨号时代），到（有线时代），到移动互联网（无线时代）。客户价值和商业模式也在不断进化。 吉林物联网采集中端电表：功能单一，计量精度符合国家标准，只有一种通信方式，不支持多种协议通讯。

    应用层是泛在电力物联网**精彩之处。既面向公司内的业务，也面向公司外的应用，内外兼修，必将出现一系列之前想象不到的质量服务。根据《泛在电力物联网建设大纲》，对内，可以提升客户服务水平，提升企业经营绩效，提升电网安全经济运行水平，促进清洁能源消纳。对外，可以打造智慧能源综合服务平台，构建能源生态体系，培育发展新兴业务。比如，风电、光伏发电等清洁能源的消纳，在现有技术下是很大的难题，但如果物联网建设到新能源设备充分互联，达到“能说话、能沟通”的程度，那么说不定新能源平稳高额消纳就会简单多了。另外，对用户来说，可以更系统地获得自身用电细节，并出现用电优化服务商，让自己的用电更省，对企业来说可以节省大量电费支出。友先达提供与之匹配的水电表，欢迎咨询。

    信息互动阶段在泛在物联解决数字化，实现“数字孪生”的前提下，如何利用这些数字为管理价值服务，这就是信息互动需要解决的问题。简单来说就是信息化、互动化。在电网侧，通过多轮的信息化投资，目前基本上已经实现了管理信息化，比如生产、营销、调度、财务、安监的信息化水平都处于行业信息化的**水平。需要解决的是数据交互的问题，**典型的就是营销信息化和生产信息化，各自建立了完整的信息和数据系统，由于部门专业分割，导致两套大系统在“互动”这个点上衔接困难，*停留在有限的信息交互。所以这次泛在电力物联网把“数据统一、营配贯通、配抢指挥”作为一个重要的落地点，也是希望从根本上实现“OneData”、“OneID”、“OneService”的问题（这三个One是阿里数据中台的方法论之一）。 我们现在看到的国家电网公司泛在电力物联网发展纲要是一个很宏大的计划，涉及整个系统。

能效集中控制柜（控制屏）产品概述:

能效管理集中监测屏简称“监控屏”，是针对工业企业供电网络能效管理与安全运营集中监控的一种智能化管理装置，用于电气量的测量、能效计量和安全运营监控，主要用于高低压配电站，实现以变电站为单位的三级能安监控、以母线段为单位的二级能安监控，以支路为单位的一级能安监控，是实现供电网络能效与安全一体化、集中化、可视化管理的中间管理设备，在实现电网运营能效与安全***实时监控的基础上，为企业整体能效与安全管理系统提供***可靠的实时数据。

终端屏实现了变电站输变电设备数据采集、运行监视、智能告警、运行管理和辅助应用等功能。与集中控制屏共同构成企业配电站的智能监控与管理工作站。 物联网授权频谱的技术，就是蜂窝物联网，例如华为主推的以NB-IOT为**的技术。设备物联网平台

物联网非授权频谱的技术，这个以中兴主推的LoRa技术为**，它是自己有基站和有终端，不需要运营商的网络；设备物联网平台

      维度二：精细服务。围绕园区客户和终端客户的能源服务需求，形成精益生产（比如分布式发电、余热发电等）；精益调度（源网荷储一体化调度、多能联合调度等）；精细交易（针对不同负荷特征的客户形成策略性报价、精益的负荷预测、多维度的风险管控）；精益能效（根据行业-客户生产特性-订单等多种维度形成的能效服务）。高度个性化和精确化的匹配与服务解决方案交付是其特点。

维度三：数据技术。即从在线物联、统一数据管理与数据服务（图数模统一体）、数据统计性分析，到高级阶段的人工智能数据分析。

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