双碳背景下，能源转型的趋势已定。能源转型包括了供应侧、消费侧、传输侧，包括电力市场、碳市场，整个过程中，数字化都会扮演一个非常重要的角色。

　　根据中金评估报告，“AI+碳中和”十个领域或将在国内新增近2万亿产业空间。作为顺应新时代发展趋势的确定性机会，不少企业纷纷开始了布局，提供能源资产数据采集、运营策略优化调整等服务。

　　近日，钛媒体App获悉，AI能源管理企业极熵科技获近亿元B轮融资。本轮近亿元融资来自无锡国资委旗下投资平台新尚资本，将用于进一步的市场拓展及产品开发。

　　在极熵科技创始人及CEO孙东来看来，“产业领域的数据不是天然存在的，绝大部分数据在产生的同时可能就已经消亡了。它们不会被记录，也不会被存储，（人们）更不会基于这些记录和存储数据去做优化和创新。这是一个巨大的蓝海，应该去寻找产业领域的数据价值，从这种纷繁混沌的产业数据价值里面去挖掘出价值，然后构建核心壁垒。”

　　本轮的投资方新尚资本总经理茹华杰表示，“在国家双碳目标的背景下，新能源基础设施和资产快速增长的趋势将长期保持，从而也会对能源资产精细化管理提出更高的要求，极熵科技在新能源资产管理领域的核心优势及先进经验，能够在未来能源资产的整合中发挥至关重要的作用。”

　　量多且杂，能源数据价值如何从“模糊”到“可量化”？

　　随着互联网、AI等新技术的发展、应用和普及，数据进入到一个爆炸性增长的时代，工业领域数据也不断发生规模化增长。

　　不过，拥有大数据不是目的，发掘其价值才是关键。比如可以通过分析用户使用数据改进产品，通过分析现场测量数据提高工件加工水平，通过工况数据进行产品健康管理等。

　　但是，一个不能忽视的现状是：在许多工厂、园区，设备侧的数据收集非常薄弱、分散，更不用谈后续的分析及决策了。

　　通过自研传感器、边缘计算设备以及云端解决方案，极熵科技搭建起了“硬件+软件”的产品形态，并以此构建了一整套解决方案。

　　位于江苏省无锡市的红豆工业城内有超过100家工业企业，拥有自有火电厂、光储新能源、蒸汽管网以及能源供给系统。然而这座每年耗电近三亿度的园区面临一系列能源管理问题：能源使用效率如何提升？数十位能源运维人员如何管理？百兆瓦的光储系统如何运维？以及最终如何实现绿色低碳园区整体用能转型？

　　针对红豆工业城面临的难题，极熵科技通过两期服务方案，成功帮助它实现了“两步走”的能源管理升级：

　　首先，通过极熵科技制定的一期服务方案，红豆工业城完成了对既有能源系统的梳理和初步的数字化，如传感器规划、网关安装及数据采集系统建设等。 

　　其后，针对工业城新建的光伏储能来自不同供应商的情况，极熵科技通过二期服务方案对其系统做了重构和对接，把各个供应商的系统连接到统一的管理平台上，实现对园区能源系统的智能化改造，并通过调度优化策略和反向控制来实现光伏发电系统运维及发电效率提升、储能优化调度增收等效果。 

　　一系列改造之后，红豆工业城能源运维团队成本降低了60%，收费结算准确率提升至100%，代理购售电及绿电交易快速推进。其中，从供能侧来看，容量成本降低35%、储能收益增长40%；从用能侧来看，园区能源自产自销规模提升了12%。这意味着基于能源数字化应用及智能化策略，每年能够带来数百万元确定性年化收益，并且未来收益还将随着光储投资规模增长而持续提升。

　　极熵科技整合分布式电源、储能装置、相关负荷和监控能力，以微网控制器为核心的微网综合调控平台

　　“针对不同的应用场景，客户对能源管理的需求会有一定变化，”孙东来介绍称，“然而其中不变的是在每一个应用问题的解决都需要对能源领域有深入理解和实践，以及真正可用、有效的能源管理产品。”

　　目前，极熵科技的服务已覆盖全国近半数省市，服务了1023家产业园区及工业企业客户，连接了2284万KVA的用电容量，相当于一个三峡大坝的装机容量。

　　能源系统封闭保守，如何保证“可靠性”？

　　现在“AI+双碳”最主要在两端：一端是能源消费端，包括许多高能耗、高排放的制造型企业。另一端则是能源的生产端，也就是能源供应商。

　　能源系统封闭保守，介入门槛高。对于相对传统的能源企业或是新进入市场的能源持有方来说，智能化转型是一个阻力比较大的选择，其中有任何的误差、或沟通不畅，都很容易引起能源企业内部对于智能解决方案的抗拒。

　　面对复杂的能源领域智能化难题，极熵科技通过三层自研技术投入来做到“最大程度的可靠性”。 

　　第一层是核心模型。此前，极熵科技在IEEE PHM 算法大赛连续两年获得全球前三，核心人工智能算法涉及工业能源调度、工业预测性维护等领域，并已完成能源调度智能算法的产品化。 

　　第二层是数据处理、云端压缩和AI驱动的策略算法技术：即通过在传统意义上的工业互联网数据采集分析架构上增加处理能力和模块，保证数据的高有效性和高时效性；同时，面对数量庞大的工业数据，云端的数据压缩、大规模的算法生成拟合等技术也构成了极熵科技的技术护城河。 

　　第三层则是大量的全覆盖应用。目前，极熵科技已经积累了许多原子化的应用，在企业能源、动力行业做了很多小场景闭环，比如企业的用电管理、压缩空气、工业气体、储能、光伏的管理等。经过打磨，极熵科技已能够向企业提供从数据上行到控制成本下行的价值。

　　根据孙东来的介绍，目前极熵科技的服务主要通过软硬件结合的方式对外输出，未来，极熵科技还将目光瞄准了SaaS化能源运营服务：面向能源规划、建设、运营的持续管理和服务。 

　　极熵科技创始人及CEO孙东来

　　过去，对于资产持有者来说，建设时的能源资产难以控制，只能在运营时尽量去做更优化的策略调整和运营、协同。 

　　在极熵科技的规划中，未来他们可以通过数字化的能力去甄别优质能源资产，包括复杂的规划设计、投资阶段的测算、建设阶段的质量控制等，从而将能源资产管理延伸至设备及工程。

　　“比如光伏组件的覆膜材质、层数不同，其入射角损失也不同，供应链质量管理做的不好，可能就带来接近1%的损失。又比如光伏组件的功率偏差度与逆变器的MPPT能力匹配的不好，实际使用中的效率就会低于规划设计值，并且随着使用年限增长，这种损失会不断扩大。”孙东来解释称。

　　而通过把AI及物联网技术前置于工程阶段，他们能够实现在设计规划阶段高精度、高匹配度的估算和测算，建设完成后的系统数据化验证，以及未来持续性的“数据体检”，保证能源资产在整个运营周期内的高效健康运转。

　　谈及未来，孙东来深信在未来10年内，能源资产管理领域一定能跑出一个真正的巨头企业，来完成产业上下游的生态拓展与构建。