综合能源系统关键技术与典型案例　 何泽家，李德智主编

1、大数据技术

1.1、大数据技术概述

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》提出了大数据的4V特征，如图3-26所示。一是数据体量巨大。百度资料表明，其首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。而到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频和地理位置信息等其他类型，个性化数据占绝大多数。三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，有用的数据可能仅为一两秒。

相对于大数据的技术定义，电力大数据则是一个更为广义的概念，并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才是电力大数据。作为重要的信息基础设施，电力大数据的变化态势从某种程度上决定了整个国民经济的发展走向。如果将电力数据单独割裂来看，则电力数据的价值无从体现。传统的BI（BusinessInteligene,商业智能）分析关注单个领域或主题的数据，这造成了各类数据之间强烈的断层。而大数据分析则是一种总体视角的改变，是一种综合关联性分析，发现数据的有关性。

从来源上看，电力大数据可分为内部数据与外部数据。内部数据主要来自电网企业内部积累的数据，这些数据贯穿于发电、输电、变电、配电、用电、调度等电力生产管理和运营服务的各个环节，涉及调度运行数据、用户用电数据、设备检测和监测数据、故障抢修数据、企业管理数据、客户服务数据、电力市场数据等。外部数据主要来自社会与公共服务部门，特别是互联网大数据，涉及电网服务、应急处置、危机公关等方面，数据体量巨大、异构杂乱、价值密度较低，但是通过对其中蕴含的关系及规律进行挖掘和分析，可以发掘出对支撑电网企业经营管理、服务运营甚至供给侧改革具有重要作用的信息。此外，还可以融合多源电力数据形成多视角的关联分析，或者将电力数据与其他数据集(如经济、气象、环境、舆情等数据)相结合进行多领域交叉融合分析，从而创造出新的价值。

1.2、大数据技术在综合能源系统中的应用

综合能源系统是能源生产、配送、消费系统和信息通信系统融合的复杂系统，大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据可视化等技术与人工智能、机器学习技术相结合，将在综合能源系统中发挥重要的作用。通过大数据技术监测综合能源系统区域内燃气、电、冷、热、水等能源子系统生产情况、运行情况，以及区域公共楼宇、企业等多元用户用能情况，以完善的、权威的指标体系来支撑，从经济、高效、安全、绿色、智慧、互动等多维度对区域能源进行分析，通过协同可调控资源，实现分布式光伏的消纳、峰谷电价的充分利用、降低负荷峰值和不同能源类型的耦合互补与最优流动，确保多能流系统安全、高效运行，帮助综合能源运营商实现最佳经济效益，为海量终端用户提供“虚拟能量管理中心”，提升运行水平和竞争力，为决策者提供科学化、可视化、智能化、互动化的综合性产能结构决策支持。

下面介绍大数据在综合能源系统的应用。

1.多数源融合
综合能源系统在能源管理上需将分散自治和综合协调的模式相结合，为此需要对大量判实、可靠的信息进行及时处理，缺乏全面的信息资源将会选成决策的能差、夹误以及管理效率的低下。具体地，在综合能源系统中，不仅包含了区域内有关能源、能量平衡的数据，还包含了大量有关分布式能源/微网、多种形式能量转换和存储的数据。建立起多种能源一体化数据融合系统，利用大数据技术进行分析并支持决策，有利于保证能源的智能、安全生产与配送。

例如，天津市北辰国家产城融合示范区建立的多源大数据中心(见图3-27)，向下依托采集数据源获取真实的数据，通过数据挖掘、分析和多元信息融合进行知识提取和信息融合；向上为业务应用提供可靠的可用信息，同时为上层应用开发提供统一的接口和开发环境。具体而言，主要从4个不同的层面为上层应用提供支持：

1. 为城市综合能源服务管理平台提供数据、模型和实例支持。
2. 为能源生产、传输、消费等全过程提供数据存储、分析、挖掘和管理支持。
3. 为能源生产与消费提供分布式电源联合消纳、柔性负荷响应等决策支持。
4. 为能源传输提供优化运行和风险决策支持。

2.数据处理技术
综合能源生产、输送和消费瞬间完成，必须依靠高效的信息处理能力，满足实时的能量供需平衡。计算分析中不仅包含了负荷预测、能量平衡等内容，还要考虑各种灵活能源的安排顺序、分析方式是否满足调峰调频的能力，最终还需要经过安全稳定校验，并实现可视化展示，需要极强的信息流处理能力。在运行过程中，需要依靠高效的信息处理能力预测和监视消费者的需求变化、极端不稳定的能量生产供应变化，同时还要协调下级能量管理系统完成能源的分流与整合等。

3.数据驱动的分析
综合能源系统比智能电网更具复杂性和开放性，且受到更多外来因素的影响，一些关联关系难以用物理模型进行描述，大数据分析更多地采用了数据驱动的分析方法，可作为物理模型分析方法的补充。数据驱动分析模型是指应用统计学理论，从痛维的视角直接提取多元多维数据中的固有相关性，分析数据之间蕴藏的规律。为包含间题式能源电力系统运行方式的安全校验和评估，数据驱动的分析方法具有以下优势。

• (1)直接通过分析数据的相关性而非建立物理模型来描述态势，避免了由于电网拓扑结构复杂化、元件多样化、可再生能源和柔性负荷的可调性和不确定性带来的难以建模或模型不准确问题，减少了硬件资源需求，提高了分析的精确性。
• (2)通过数据间高维的相关性而非因果关系来描述问题，对事件间的相关性做出定量的界定，可直接锁定故障或事件的源头，避免由于系统不确定性、偶然性及多重复杂递推关系等带来的因果关系难以描述的问题。
• (3)大数据的分析方法如随机矩阵方法，可以将影响因素、状态量、历史数据和实时数据综合在一起分析，且可以在算法层面上与并行计算或分布式计算直接结合，解决“维数灾难”问题，减少计算资源。

4.能源生产和消费预测
清洁能源、柔性负荷、电能产销一体化的介入，使能源生产和消费受到更多内外部因素的影响，如天气、气候不仅对能源需求产生影响，也影响清洁能源的可生产量；在实施电力改革、放开售电侧的电力市场机制下，能源生产与消费者对不同电价以及对需求响应的激励机制可能做出的反应，同样影响着能源的生产和需求啊；又如，电动汽车充、放电对能源生产和消费的影响受用户行为习惯以及V2G激励机制的影响。此外，在不同的价格机制下，能源的转化和存储也受到影响，在不同的能源价格配置下，用户可能选择不同的用能方式和能源转换方式。面对如此错综复杂的关系，在进行能源生产和消费预测时，大数据分析方法更为有效。利用大数据分析技术，可预测能源消费、管理能源用户、提高能源效率、降低能源成本等。而智能电能表的部署以及数值天气预报、GPS系统的建立，为建立更详细、精确的预测提供了可能。

以美国得克萨斯州奥斯丁市智慧城市综合能源系统项目为例，它以智能电网设备为基础，采集了包括智能家电、电动汽车、太阳能光伏等类型详细用电数据，以及燃气、供水数据，形成了一个能源大数据的综合服务平台，如图3-28所示。

该项目已在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的平台服务支撑作用。一是在消费者能源管理方面，为居民能源消费、住宅节能、交通出行等提供优化建议，促进节能环保。例如，环保住宅的能耗降低比例可达27%；对居民太阳能电池板安装朝向进行优化，可使发电量增加49%等。二是为企业提供电动汽车、智能家电等产品开发与技术测试服务。例如，将电力数据与汽车里程、分时电价、油价数据结合，可提供电动汽车性能分析、充电站布局优化，并根据用户习惯确定最佳充电时间等服务。

2、云计算技术

2.2、云计算技术概述

云计算(Cloud Computing)是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统对这些小程序进行处理和分析，得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并，因此，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
电力行业的应用特点十分符合云计算的服务与技术模式。云计算就是将原本分散的资源聚集起来，再以服务的形式提供给受众，实现集团化运作、集约化发展、精益化管理、标准化建设。采用云计算，不仅可以实现电力行业内数据的采集、共享与数据挖掘，提供商务智能，辅助决策分析，促进生产业务协调发展；还可以帮助电网公司将数据转换为服务，提升服务质量，实现信息神经网络融合。

云计算的可贵之处在于高灵活性、可扩展性和高性比等，与传统的网络应用模式相比，其具有如下优势与特点。

• (1)虚拟化技术。虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知，物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的，正是通过虚拟平台对相应终端操作完成数据备份、迁移和扩展等。
• (2)动态可扩展。云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次，达到对应用进行扩展的目的。
• (3)按需部署。计算机包含了许多应用、程序软件等，不同的应用对应的数据资源库不同，所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署，而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
• (4)灵活性高。目前市场上大多数IT资源、软/硬件都支持虚拟化，比如存储网络、操作系统和开发软/硬件等。虚拟化要素统一放在云系统资源虚拟池当中进行管理，可见云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还可以通过外设获得更高的计算性能。
• (5)可靠性高。即使服务器出现故障，也不会影响计算与应用的正常运行。如果单点服务器出现故障，可以通过虚拟化技术将分布在不同物理服务器上的应用进行恢复，或利用动态扩展功能部署新的服务器进行计算。
• (6)性价比高。将资源放在虚拟资源池中统一管理在一定程度上优化了物理资源，用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的PC组成云，一方面减少费用，另一方面计算性能也不逊于大型主机。
• (7)可扩展性。用户可以利用应用软件的快速部署条件更加简单快捷地将自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。例如，计算机云计算系统中出现设备的故障，对于用户来说，无论在计算机层面上，还是在具体运用上，均不会受到阻碍，可以利用计算机云计算具有的动态扩展功能来对其他服务器进行扩展，这样一来，就能够确保任务有序完成。在对虚拟化资源进行动态扩展的情况下，同时能够高效扩展应用，提高计算机云计算的操作水平。

2.2 云计算技术在综合能源系统的应用

云计算技术在综合能源系统中应用广泛。一方面，它可以与其他先进技术融合，实现各种电力设备的智能化。另一方面，由于计算性能出众，可以快速提升数据的采集效率。借助云计算技术，电网企业可按需使用不同的算法进行潮流计算，进而优化调度，及时发现特殊情况并排除安全隐患。此外，该技术还可与大数据等技术相结合，快速搭建电力电子仿真和各种电力系统模型来模拟各种事故，提高综合能源系统的安全性。

互联网企业出身的阿里云的综合能源服务强调“厚平台、微应用”，并以此为核心来打造自身的综合能源服务的商业生态应用。随着平台的不断完善，阿里云的综合能源服务逐渐突破原先能源交易、节电节能、需求响应、微网一体化的业务范围，并向数字化光伏电站、新能源电场、电动车分时租赁、电动车联网、精准能效管理等方向不断拓展。

以某智慧能源大数据云平台建设为例，应用云平台技术建设智慧能源运营服务平台，采用数据仓库技术实现与大数据平台数据交互。建立综合能源数据模型，搭建数据集成与分析平台，为智慧能源应用提供数据集成与融合服务和大数据分析计算环境。针对能源数据的实时连续性、数据处理要求高、短时爆发性强的特点，平台体系架构使用柔性多样化的数据集成技术和连续反应式的数据处理技术，支撑能源数据个体性的差异化处理：运用微服务、容器等弹性可扩展技术，建立云环境下微服务框架，支撑电网高级应用的快速开发和快速送代。在现有公共信息模型基础上，针对水、电、气、冷、热、风电、光伏、储能与充电桩等十多种形式的能源数据，进行综合能源数据模型扩展；通过对数据的解析，构建智慧能源上层应用的多源异构数据的融合模型，推动能源互联网综合能源数据模型标准的建立。同时，研究建立内外网平台数据安全防护策略，内网资源池、外网资源池隔离区共同为智慧能源应用提供运行环境，如图3-29所示。

综合能源智慧管理体系也可基于云平台搭建，一种完全基于云平台搭建的综合能源智慧管理体系如图3-30所示。区域的核心为综合能源智慧管理平台，类似于传统的调控机构，其主要职责是确保区域能源网络的安全、稳定、可靠运行，确保与主网网架的稳定连接，不解列，不孤网运行，并在此基础上开展区域范围内的综合能源业务。不同于传统的调控机构，其主要生产、管理部门依托技术、业务的特性进行精简规定，遵循一体化平台、数据共享、流程高效、业务灵活的设计思路，底层构架为两套独立的云平台，分别服务于安全等级要求不同的核心业务和非核心业务。

在本体系中，依托云平台的业务内容划分如下：将控制区业务、非控制区业务、大数据业务部署在私有云平台之上，将生产管理类业务和对外开放的公共业务部署在公有云平台之上。由于目前在业内，云平台并不存在一个统一的标准构架和建设模式，因此云平台的详细硬件结构将根据云平台服务供应商而定。

此外，在用电信息采集系统中，云计算技术也具有分布式计算、虚拟化、冗余热备份、高容错机制等特点。通过服务器搭建云计算环境，并进行并行分析实验。仿真结果表明，基于云计算的用电信息采集系统有效提升了海量数据检索、分析、计算性能。未来，云计算技术在用电信息采集系统中的应用也存在不少技术难点。数据模型存在差异，日益复杂的用电业务需求，数据之间关联性的解耦，是制约云技术在用电信息采集系统中推广与发展的几个因素。同时，不同系统之间的接口问题、云计算系统与传统用电信息采集系统过渡都是未来亟须解决的技术问题。

3物联网技术

3.1、物联网技术概述

物联网技术(Internet of Things， IoT)起源于传媒领域，是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。

简而言之，物联网是物与物、人与物之间的信息传递与控制。在物联网应用中有以下关键技术。

• (1)传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术，绝大部分计算机处理的都是数字信号，自从有计算机以来，就需要传感器把模拟信号转换成数字信号，计算机才能处理。
• (2)RFID技术：RFID标签也是一种传感器技术，RFID技术是将无线射频技术和嵌入式技术融合为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理方面有着广阔的应用前景。
• (3)嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官；网络就是神经系统，用来传递信息；嵌入式系统则是人的大脑，接收到信息后进行分类处理。
• (4)智能技术：是为了有效地达到某种预期的目的，利用知识所采用的各种方法和手段。通过在物体中植入智能系统，可以使物体具备一定的智能性，能够主动或被动地实现与用户的沟通，也是物联网的关键技术之一。
• (5)纳米技术：研究结构尺寸在0.1～100 nm范围内材料的性质和应用，主要包括纳米体系物理学、纳米化学、纳米材料学、纳米生物学、纳米电子学、纳米加工学、纳米力学等。

3.2、物联网技术在综合能源系统中的应用

物联网是指为了完成识别、监管等功能，使各种物体基于商定的协议，借助于一些传感设备和网络相连接并进行信息融通。在综合能源系统中，由于物联网技术的应用，使得设备、人员和网络之间的连接更加紧密，从而提升了整个综合能源系统的智能化水平和对信息的感知能力。该技术在综合能源系统中应用广泛，可以与现代通信系统融合实现智能化的配电网和变电站的动态在线监测等功能。

电力物联网是一种智慧服务系统，通过移动互联、人工智能等现代信息技术，实现综合能源系统各环节的智能交互，具有状态感知、高效便捷的特征。电力物联网通过“大云物移智”和边缘计算、区块链等先进技术，将所有与电网相关的人、事和设备连接起来，实现对内“数据一个源、电网一张图、业务一条线”，推动数据共享融通、业务全面贯通，同时，对外广泛连接多样服务，延伸业务范围，拓展服务对象，创新商业模式，积极培育和发展新兴业态。

电力物联网将综合能源系统实体与互联网通信技术结合在一起，可实现多种能源系统在物理、时空、商业3个不同维度的有机融合。电力物联网主要具备以下4个特征，分别为：全息感知、泛在连接、开放共享、融合创新。全息感知是指对物品信息进行识别，动态获取用户的信息；泛在连接将综合能源系统中所有设备、用户的信息和数据进行连接；开放共享指在统一平台上利用智能技术对数据进行共享和管理，提高数据质量，挖掘有效信息；融合创新实现了综合能源系统安全稳定运行，并且促进了电力改革。

1.基于电力物联网的社区综合能源系统
基于电力物联网的社区综合能源系统是未来社区的组成单元之一，其聚焦人本化、生态化、数字化三维价值坐标，以满足人们对美好生活向往为目标，结合前沿的物联网技术，实现绿色低碳、智能便捷的社区建设。以某电力物联网社区能源系统为例，主要由4部分功能组成：智能表箱系统、屋顶光伏系统、智能充电桩系统、智能配电运检系统。同时，各个用能设备互联互通，通过“网上国网”App实现数据的汇总，如图3-31所示。

社区内光伏就地消纳功率与接入的变配电设备损耗相近，可基于设备损耗对分布式能源实现就地消纳，从而实现无损社区建设，集供、储、用电为一体。智能表箱系统安装智能防火装置，实时监测表计线缆与表箱空间温度，温度超过阙值时系统自动推送报警。当温度激增导致火情瞬时突发时，装置能自动启动灭火程序进行灭火，防止火势扩大，从而保障社区用电安全。社区光伏发电站站房内设置有光伏发电管理系统及储能设备。智能充电桩系统包括若干个充电桩和充电桩管理系统，充电桩的电力电路与社区公共电站内的功率控制设备连通，充电桩管理系统分别与车联网平台、电网公司信息系统通信连接。电网公司信息系统可为电动汽车主提供汽车充电线上服务，助力构建未来交通出行圈。智能配电运检系统用于实现社区用户的多元化电力综合服务，以及监控社区电力系统各个设备和负载情况，预测设备故障的可能性，将高危设备预警发送给运检人员。用户通过手机App可实现通电、交费、办电、能源服务等业务“一网通办”。

2.基于物联网的能耗在线监测平台
一种基于物联网的能耗在线监测平台总体方案架构如图3-32所示，该方案从采集层、网络层、数据层、应用层等层面，对实现能耗监测的技术和方案进行分析。

(1)采集层
采集层与物理层直接通信，主要基于部署在企业端的用能单位能耗采集端设备实现对能源消耗数据的采集，以及对能源计量器具的识别和动态管理。目前，能耗数据的采集主要基于三种方式实现：一是通过传感器、数据采集器等设备实现现场级数据采集，支持多种不同协议的能源计量传感器，可同时对电表、水表、燃气表等多种智能仪表进行数据采集；二是通过与PLC、DCS、OPC服务器等管理系统对接实现控制级数据采集；三是部分无法通过在线采集方式获取的能耗数据，通过手工填报方式采集。为减小平台端数据处理的压力，采集的数据经拆分、清洗，将来自不同仪表、不同传输协议的数据转换成平台可以识别的标准协议数据，经过解析和校验，进行归化处理，传输至平台端。

(2)网络层
网络层主要包括互联网、企业有线或无线网络、端系统存储数据库等。采集层采集能源消耗数据后，在网络层进行初步解析、校验和存储，并随时准备上传数据层。网络层作为采集层和数据层的中间层，起到承上启下的作用。

(3)数据层
数据层主要实现对采集上传数据的进一步处理、存储等操作。依据各行业数据采集指南中数据验证要求，采集数据时对接入数据进行验证，判断其数据是否合法、信息是否匹配、是否有丢包漏包、目的地址是否正确等。数据层数据是对企业能源结构、能耗水平、能耗趋势等信息从多个维度进行汇总分析以及可视化展示的基础。

(4)应用层
应用层主要负责将数据层汇总分析的数据按照平台用户类型应用到实际生活中。针对不同的用户提供相应的信息技术服务。例如，面向节能监管部门，提供相关数据报表，实时监测企业能耗情况，进一步细化和落实节能任务，逐步形成系统化、信息化的能源消耗监管体系：面向用能企业，提供更节能化的生产方案，为企业提高能源利用效率、降低生产成本、减少能源浪费提供支撑：面向社会大众，及时提供较新的节能信息，推广节能技术产品，提高全社会节能环保意识。

以上基于物联网的能耗在线监测平台总体方案目前已在山东省淄博市某化工企业进行了实际应用。

4 移动互联网技术

4.1、移动互联网技术概述

移动互联网是PC互联网发展的产物，将移动通信和互联网二者结合起来，是互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术相结合的总称。移动互联网是移动和互联网融合的产物，继承了移动随时、随地、随身，以及互联网开放、分享、互动的优势，是一个全国性的，以宽带IP为技术核心的，可同时提供话音、传真、数据、图像、多媒体等高品质电信服务的新一代开放的电信基础网络，由运营商提供无线接入，互联网企业提供各种成熟的应用。

目前，移动互联网比较有代表性的就是5G技术。5G是第五代移动通信技术的简称，作为最新一代蜂窝移动通信技术，是继4G、3G和2G系统之后的延伸。相对于4G，5G将以一种全新的网络架构，提供10Gbps以上的带宽、毫秒级时延，以及超高密度连接，实现网络性能新的跃升。国际电信联盟(ITU)定义了5G三大场景：增强移动带宽、超高可靠低时延通信、大规模机器类通信。相对应ITU的三大场景，我国IMT2020峰会提出了连续广域覆盖、热点高容量、低时延高可靠和低功耗大连接四大场景。5G应用场景如图3-33所示。

4.2、移动互联网技术在综合能源系统中的应用

聚焦到综合能源领域，5G技术为综合能源系统通信网“最后一千米”无线接入通信覆盖提供了一种更优的解决方案。智能分布式配电自动化、高级计量、分布式能源接入等业务未来可借力5G技术取得更大技术突破。5G网络可发挥其超高带宽、超低时延、超大规模连接的优势，承载垂直行业更多样化的业务需求，尤其是网络切片的应用，将改变传统业务运营方式和作业模式，为电力行业用户打造定制化的“行业专网”服务。相比于以往的移动通信技术，可以更好地满足电网业务的安全性、可靠性和灵活性的需求，实现差异化服务保障，进一步提升电网企业对自身业务的自主可控能力。

1.用电负荷需求侧响应
在综合能源系统中，用电负荷需求侧响应主要是引导非生产性空调负荷、工业负荷等柔性负荷主动参与需求侧响应，实现对用电负荷的精准负荷控制，解决电网故障初期频率快速跌落、主干通道潮流越限、省际联络线功率超用、电网旋转备用不足等问题。未来快速负荷控制系统将达到毫秒级时延标准。传统需求侧响应对负荷的控制指令在终端与主站之间交互，终端横向之间无数据交互。对负荷的控制，通常只能切除整条配电线路。以直流双极闭锁故障为例，若采用传统方式，以110kV负荷线路为对象，集中切除负荷，将达到一定的电力事故等级，会造成较大的社会影响。

未来用电负荷需求侧响应将是用户、售电商、增量配电运营商、储能及微网运营商等多方参与的，基于强大的5G通信网络，通过灵活多样的市场化需来侧响应交易模式，实现对客户负荷进行更精细化控制，控制对象可精准到企业内部的可中断负荷，如工厂内部非连续生产的电源、电动汽车充电桩等，如图3-34所示。在负荷过载时，可切断非重要负荷，将尽量减少经济损失，降低社会影响。

2.分布式能源调控
分布式能源包括太阳能利用、风能利用、燃料电池，以及燃气、冷/热、电三联供等多种形式。其一般分散布置在用户/负荷现场或邻近地点，一般接入35kV及以下电压等级配用电网，实现发电供能，如图3-35所示。分布式发电具有位置灵活、分散的特点，极好地适应了分散电力需求和资源分布，延缓了输配电网升级换代所需的巨额投资；与大电网互为备用，也使供电可靠性得以改善。分布式能源调控系统具备数据采集处理、有功功率调节、电压无功功率控制、孤岛检测、调度与协调控制等功能，主要由分布式电源监控主站、分布式电源监控子站、分布式电源监控终端和通信系统等部分组成。

在风暴和冰雪天气下，当大电网遭到严重破坏时，分布式电源可自行形成孤岛或微网，向医院、交通枢纽和广播电视等重要用户提供应急供电。同时，分布式电源并网为配电网的安全稳定运行带来了新的技术问题和挑战。分布式电源接入配电网后，网络结构将从原来的单电源辐射状网络变为双电源甚至多电源网络，配网侧的潮流方式更加复杂。用户既是用电方，又是发电方，电流呈现双向流动、实时动态变化。因此，未来需增加配电网的可靠性、灵活性及效率，对分布式能源调控系统提出了更高的要求，需要基于大带宽(带宽综合在2Mbps以上)、低时延(采集类小于3s，控制类小于1s)、高可靠性(采集类要求99.9%，控制信息要求99.999%)、强隔离(同时有安全I/I/III区的业务。安全I区包括分布式电源SCADA监控信号和配网继电保护信号，是生产控制信号；安全Ⅱ区包括电源站计量业务、保护信息管理与故障录播业务；安全I区包括电源站运行管理业务、发电负荷预测、视频监控业务)的5G通信网络来实现。

3.高级计量
在综合能源系统中，高级计量将以智能电表为基础，开展用电信息深度采集，满足智能用电和个性化客户服务需求。对于工商业用户，主要通过企业用能服务系统建设，采集客户数据并智能分析，为企业能效管理服务提供支撑。对于家庭用户，重点通过居民侧“互联网+”家庭能源管理系统，实现关键用电信息、电价信息与居民共享，促进优化用电。当前主要通过低压集抄方式进行计量采集。目前多以配变台区为基本单元进行集中抄表，集中器通过运营商无线公网回传至电力计量主站系统。目前一般以天、小时为频次采集用户基本用电数据，数据以上行为主，单集中器带宽为10kbps级，月流量3MB～5MB。

2019年12月，中国移动联合合作伙伴推出了业内首款5G集中器和电表通信模块，如图3-36所示。推出的5G通信模块分别适用于三相电表和Ⅰ型集中器，符合国家电网和南方电网的企业通信规约标准。该5G通信模块支持灵活插拔，可直接替换现网中使用的2G/3G/4G通信模块，实现5G网络承载电力计量业务。
未来将在现有远程抄表、负荷监测、线损分析、电能质量监测、停电时间统计、需求侧管理等基础上，扩展更多新的应用需求，例如支持阶梯电价等多种电价政策、用户双向互动营销模式、多元互动的增值服务、分布式电源监测及计量等。尤其是双向互动，通过推广部署家庭能源管理系统，通过智能交互终端，辅助用户实现对家用电器的控制，包括家电用电信息采集、与电网互动、家电控制、故障反馈、家电联动、负荷敏感程度分类等。同时，给用户提供实时电价和用电信息，并通过App的方式，实现对用户室内用电装置的负荷控制，达到需求侧管理的目的。以上功能都要依靠强大的5G通信网络来实现，如图3-37所示。

5人工智能技术

5.1、人工智能技术概述

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能技术的相关基础算法、视频图像识别、智能语音等核心领域技术已较为成熟，在工业制造及民用等领域已实用化。在电子、汽车等行业，特斯拉等公司通过应用图像识别和智能操作技术已实现无人化智能生产，大幅提升了生产质量和效率：在互联网、金融等行业，淘宝、抖音基于千人千面的智能服务及营销，创造了巨大的商业价值；在公安、交通、应急等公共服务领域，人脸识别、行为分析等应用为提升民众的安全感、幸福感提供了强有力的技术支撑。

5.2、人工智能技术在综合能源系统中的应用

1.在能源预测中的应用
综合能源系统不仅以电能为研究对象，还涵盖了更广泛的热、冷、气、油等多种能源形式，既有传统褐色能源(煤、石油)，也有绿色可再生能源(风、光、潮汐能)。如何更好地掌控这些物理属性迥异、影响因素众多的能源，是综合能源系统需要研究的重要课题。利用人工智能技术在回归方面的优势，在源端，开展多种形式能源发电功率预测研究；在荷端，开展能源负荷预测研究，将更好地支撑综合能源系统的规划、运行和服务，如图3-38所示。

2.在用电行为分析中的应用
人工智能中机器学习良好的聚类、分类和辨识能力可以进行用能行为分析、异常用能检测及非侵入式负荷监测等，进而为综合能源系统合理定价和改善能源结构等提供理论支持，更好地支撑能源供给与用户间的双向灵活互动，如图3-39所示。以智能电表计量功率、电压、电流等数据为基础，采用人工智能聚类和数据挖掘方法，可识别不同用户群体的用电行为特征，实现科学认知、细分客户，进而提供个性化营销和服务。异常用电行为检测是用电营销稽核和效能监察的重要内容之一，将影响到电力系统的稳定运行，以及电力市场价格和政策制定，因此被学术界和产业界广泛关注。已有研究发现，用电行为在纵向时间和横向空间上表现出聚类特性，即同类用户具有相似的用电模式，而同一用户的历史数据具有自我相似性。基于此，可采用流式密度聚类算法对大规模用电数据流进行快速异常检测。

3.电力系统稳定控制及评估的应用
电力系统的稳定控制主要考虑系统在受到扰动后能否正常运行。输配电网的开发以及电力市场的参与程度提升都增加了电力系统稳定控制的不确定因素和难度。传统的控制方法多是从电网物理特性出发分析。但物理建模需要依据不同拓扑结构、运行方式和故障类型来完成，电网结构的变化和新型电力设备装置的适应性不强，难以满足电网发展需求；因此可以尝试采用数据驱动方法替换过程仿真，借助强化学习的自主决策能力，充分挖掘系统环境信息，直接得到稳定控制策略。同时，注意强化学习在信息感知和获取方面的能力较弱，可在前期分析电网环境信息时，先借助深度学习在特征提取方面的优势，提取电网运行特征，进而提供高价值密度信息作为强化学习的输入数据，以提高决策的正确性和控制效率。如图3-40所示，有文献将深度卷积神经网络和强化学习方法用于电网切机控制，实现电网运行信息到切机控制策略的直接映射。

4.在电力及综合能源市场中的应用
人工智能方法利用历史电价、社会经济因素等信息，直接通过样本学习来模拟电价及其影响因素之间的关系，非线性拟合能力强，预测精度较高。目前在电价预测领域，为提高预测准确度，主要有以下几方面的改进工作。

• (1)采用相似搜索、模糊分类器和关联分析等数据挖掘技术辨识出历史数据中与日负荷、气象类型等具有高度相似性的数据序列，进而采用人工神经网络和支持向量机等预测方法得到预测日电价。
• (2)充分考虑影响电价的因素，考虑石油和天然气价格对电价的影响，采用支持向量机对电价进行预测。由于电能是二次能源，与一次能源也有着密切的联系，因此综合考虑燃料价格等因素可以更好地提升电价预测准确度。
• (3)采用堆叠降噪自编码机和随机邻居嵌入技术，进行在线小时前电价预测和日前小时电价预测，并通过改进预测模型结构和模型参量，提升电价预测精度。

5.在网络安全与防护中的应用
现代电力系统以及综合能源系统已不再是传统意义上的电力设备网络，而是演进成为信息与物理深度耦合的信息物理系统。系统的薄弱环节也不再局限于物理子系统，信息环节或将成为新的软肋。图3-41给出了针对电力系统发、输、配、用、变等各环节的攻击方法和攻击目标。

电力信息物理系统的网络安全与防护愈加重要。目前，部分研究将人工智能引入电力入侵检测过程中，应用条件高斯伯努利受限玻尔兹曼机模型提取虚假数据攻击行为的高维时空特征，或采用卷积神经网络从网络数据报文的时空依赖性中学习入侵攻击特征，进而实时检测虚假数据和恶意攻击报文。也有学者借助深度学习在降维方面的优势，先采用自动编码器对数据进行降维，然后再进行攻击特征提取。同时，多智能体技术也用于对电力系统的网络安全防护，例如采用多智能体技术提升保护单元的安全防护能力，以及针对可再生能源微网的安全性设计了多智能系统。

6、储能技术

6.1、储能技术概述

储能技术主要是指电能的储存。储存的能量可以用作应急能源，也可以用于在电网负荷低的时候储能，在电网高负荷的时候输出能量，用于削峰填谷，平抑电网波动。能量有多种形式，包括辐射能、化学能、重力势能、电势能、电力、潜热和动力。能量储存是指将难以储存的形式的能量转换成更便利或经济的可存储的形式。

按照储能原理，储能可分为机械类储能、电磁储能、热储能、化学类储能、电化学储能5种。

1.机械类储能
机械类储能的应用形式有抽水蓄能、压缩空气储能和飞轮储能。抽水蓄能是指在电力系统高峰负荷时，将上池水回流到下水池，推动水轮发电机发电；在低谷负荷时，将下池的水抽回上池蓄积起来进行储能。压缩空气储能，是指在电网负荷低谷期将电能用于压缩空气，在电网负荷高峰期释放压缩空气推动汽轮机发电的储能方式。飞轮储能，是指电能将一个放在真空外壳内的转子即一个大质量的由固体材料制成的圆柱体加速，从而将电能以动能形式储存起来。

2.电磁储能
电磁储能包括超导储能、超级电容器储能。超导储能是指能量以超导线圈中循环流动的直流电流方式储存在磁场中。超级电容器储能是指介于传统电容器和充电电池之间的一种新型储能装置，将一个放在真空外壳内的转子加速，从而将电能以动能形式储存起来。它既具有电容器快速充、放电的特性，同时又具有电池的储能特性。

3.热储能
在一个热储能系统中，热能被储存在隔热容器的媒质中，以后需要时可以被转化回电能，也可直接利用而不再转化回电能。

4.化学类储能
化学类储能主要是指利用氢或合成天然气作为二次能源的载体。利用负荷低谷期多余的电制氢，通过电解水，将水分解为氢气和氧气，从而获得氢。以后可直接用氢作为能量的载体，再将氢与二氧化碳反应成为合成天然气(甲烷)，以合成天然气作为另一种二次能量载体。

5.电化学类储能
电化学类储能是将能量储存在液态电解质中，主要包括各种二次电池、有铅酸电池、锂离子电池、钠硫电池和液流电池等，这些电池多数在技术上比较成熟，应用广泛。铅酸电池是将铅酸电池内的阳极及阴极浸到电解液(稀硫酸)中，两极间会产生2V的电势，需要时，形成通路。锂离子电池是一个锂离子浓差电池，正负电极由两种不同的锂离子嵌入化合物构成。充电时，Li 从正极脱嵌，经过电解质嵌入负极，此时负极处于富锂态，正极处于贫锂态；放电时则相反，Li 从负极脱嵌，经过电解质嵌入正极，正极处于富锂态，负极处于贫锂态。钠硫电池由熔融电极和固体电解质组成，负极的活性物质为熔融金属钠，正极的活性物质为液态硫和多硫化钠熔盐。液流电池是利用正负极电解液分开，各自循环的一种高性能蓄电池。

各种储能技术对比如表3-9所示。

6.2、储能技术在综合能源系统的应用

综合能源系统中涉及的储能类型主要包括储电、储气、储热以及蓄冷四大类。

1.储电技术
综合能源系统中使用的储电电池能够提升系统中的新能源消纳能力，避免弃风、弃光。储电电池类型主要有液流电池和燃料电池。液流电池适合应用于风电和光伏容量大、渗透率高的综合能源系统。液流电池储能能够有效地对微网内风能和太阳能输出功率进行调节，保证系统运行的稳定性，常用于边防海岛、无市电的通信基站等离网系统。燃料电池是一种将燃料、氧化剂中的化学能转化成电能的装置，其中，氢氧燃料电池适合用于风电容量大、渗透率高的综合能源系统。对无法消纳的风能资源，采用电转气技术，尤其是电转氢技术，产生的氢气通过氢氧燃料电池进行再存储和消纳。目前，中国氢燃料电池产品已通过商业化运营验证。

2.储气技术
综合能源系统中的储气技术，主要指电转气(P2G)后的气体存储和利用，包括电转氢气和电转天然气。电转氢气适用于风电和光伏容量大、渗透率高的东部地区综合能源系统。电转氢气后可以存储，用于供给电动汽车的燃料电池。电转氢气新技术包括固体氧化物水电解制氢(SOEC)技术和液氨储氢等化学储氢技术。电转天然气适合用于风电容量大、渗透率高的综合能源系统。利用无法消纳的风能资源，结合电转天然气技术，可以通过天然气管道运输、存储，供给燃气轮机和居民燃气负荷。电转天然气技术的关键是氢气甲烷化，包括改进的SiO，载体型催化剂、稀土类金属氧化物催化剂助剂。

3.储热技术
储热技术尤其适用于北方集中供暖地区的综合能源系统。热电联产“以热定电”，调节能力有限，是我国“三北”地区弃风的主要原因。储热分为显热储热、潜热储热和化学储热。潜热储热中的相变储热蓄能密度高，应用范围广。化学储热技术复杂，目前尚在研究中。2017年，河南安阳市东彰武村引入“电锅炉+相变储能系统+空气源热泵机组”的供暖模式后，取暖问题得到改善。国网宁夏节能服务公司为银川市第四回民小学建设了采用电锅炉加相变材料储能技术的供热系统。

4.蓄冷技术
按照蓄冷方式划分，蓄冷技术分为显热蓄冷、潜热蓄冷和化学反应蓄冷。我国的蓄冷项目主要是采用冰蓄冷技术(潜热蓄冷)和水蓄冷(显热蓄冷)技术，且冰蓄冷系统数量最多。蓄冷系统在办公建筑、商业综合体、工厂、交通枢纽、数据机房中应用广泛。蓄冷系统主要适用于负荷比较集中或者负荷变化较大的场合(如体育馆、影剧院等)。该类储能适用于供冷用电量较高的综合能源系统。

以分布式综合能源微网(DIEM)为例，DIEM一般由电、热、冷、气等多种不同能源种类构成，且异质能源系统之间耦合关系严重。图3-42为DIEM多能源系统耦合示意图。可以看出，CCHP(冷热电联供系统)，燃料电池，气体压缩机，热泵，吸收式制冷机，电制冷机，电制氢，储冷、热、电等能源形式转化和存储设备，将电、热、冷、气各个能源系统高度关联耦合起来。多种能源系统间建立模型表达形式不尽相同，性能特点差别大，采用的运行控制方法也不同。由于电、热、冷、气多种能源系统间的转化和利用，DIEM 比传统能源系统结构、组成和关系更为复杂。由于组成主体众多，强耦合性在 DIEM中体现更加明显。传统单一种类能源系统的建模、运行优化方法不能直接采用。因此，在 DIEM 运行优化方面，要加深储能容量对其影响的研究，使整个能源微网能效最高，并最大化就地消纳光伏、风电等绿色可再生能源。

7 区块链技术

7.1 区块链技术概述

区块链来源于比特币，作为比特币的底层支撑技术，它于2010年左右开始兴起，并逐步演化成一种为各种复杂交易提供安全可靠交互保障的技术。它并不依赖任何中心机构的管理，而是以“区块”作为数据单元在网络中分布式记录与存储。区块链就是将这些区块有序地连接起来形成的一种链式数据结构，构成一种几乎不可能被更改的分布式数据库。区块由两部分组成；区块头和区块主体。区块头，链接上一级区块，并为区块链提供完整性；区块主体，记录网络中更新的数据信息。区块链的结构方式如图3-43所示。每个区块都会通过区块头信息链接上一级区块，从而形成链式结构。

区块链特殊的数据结构和运行方式，使区块链技术具有4个主要特点：去中心化；开放、共识；交易透明、匿名；不可篡改、可追溯。

• (1)去中心化：区块链是由众多节点构成的端到端网络，不存在中心化的设备和管理机构。区块链数据的验证、记账、存储、计费、维护和传输等过程均是基于分布式系统结构，节点之间数据交换通过数字签名技术进行验证，无须互相信任，只要按照系统既定的规则进行，节点之间不能也无法互相欺骗。采用纯数学方法而非中心机构来建立分布式节点间的信任关系，从而形成去中心化的可信任的分布式系统。
• (2)开放、共识：任何主体都可以参与到区块链网络，每台设备都能作为一个节点，每个节点都允许获得一份完整的数据库拷贝。节点间基于一套共识机制，通过竞争计算共同维护整个区块链，任一节点失效，其余节点仍能正常工作。
• (3)交易透明、双方匿名：区块链的运行规则是公开透明的，所有的数据信息也是公开的，因此每笔交易都对所有节点可见。由于节点与节点之间是信任的，因此节点之间无须公开身份，交易过程可匿名进行。除了账户隐私信息被加密，其他数据都是对所有人或者参与者公开的，可以通过公开接口查询数据记录，信息高度透明。
• (4)不可篡改、可追溯：区块链采用了链式结构和时间戳，所有数据都有先后顺序和时间标记，区块链采用共识机制来读写数据，系统管理员并不掌握数据的读写权，无法像对普通数据库那样随意插入或删除。单个甚至多个节点对数据库的修改无法影响其他节点的数据库，除非能保证整个网络中超过51%的节点同时修改.但这几乎不可能发生。区块链中的每笔交易都通过密码学方法与相邻两个区块串联，因此可以追溯到任何一笔交易。

区块链技术核心功能就是不依靠中心或者第三方机构，保障了数据的真实可信，打破了信任壁垒，极大降低了信任成本，促进其在多个领域高效开展应用。

7.2区块链技术在综合能源系统的应用

综合能源服务是一种新型的、可满足终端客户多元化能源生产与消费需求的能源服务方式，而区块链在智能合约、分布决策、协同自治、拓扑形态、交易监管等方面与综合能源服务的需求具有天然的匹配性，通过区块链技术可以保障综合能源服务信息的准确性、及时性，提高服务质量和服务效率。区块链技术在综合能源系统中的应用主要包括综合能源管理、网络安全防护和能源区块链等。区块链技术包括应用层、合约层、激励层、共识层、网络层和数据层6层模型，可以很好地融入综合能源服务中。

1.基于区块链的综合能源管理系统
基于区块链的综合能源管理系统框架将能源供应商、系统管理商、大型购能用户与负荷聚合商作为区块链网络中的不同对等方进行平等交互，具体结构如图3-44所示。其中，能源供应商为系统管理商和大型购能用户提供电、气等二次能源。系统管理商负责从能源供应商那里购买能源，投资并运营风电、光伏、热电联产、储能等设备，保证用户需求及其自身售能的收益。负荷聚合商将综合能源系统内中小型用户负荷需求聚合后参与综合能源管理系统运行，减少了能源市场的负担。具体框架与交互过程如下：系统管理商接收负荷聚合商整合的负荷需求后，与能源供应商协商购能，并优化自身设备出力，将能源传递给负荷聚合商完成交易；大型购能用户可直接向能源供应商发送请求完成交易。

区块链在该网络的应用，解决了用户与负荷聚合商、用户与用户、能源供应商与系统管理商等渠道的数据交换中的双向信任问题。在实际场景中，综合能源管理系统可能涉及需要保密的非公开信息，例如身份验证、资产查验、能源供需情况回报等，而区块链技术的数据透明性与身份脱敏性特质正好可以提供完整的公证验证与加密存储方案。区块链的共识机制有效地保证了交易的正确性与时效性，有利于准确及时地发放相关补贴；区块链的分布式数据库存储方式也大大节约了交易机构的服务器成本，同时保证了交易数据的透明与安全。

2.基于区块链的综合能源信息系统安全
随着物理信息系统的融合，能源系统信息安全与通信逐渐抛弃了传统的单点化、孤立式的结构，向着立体化、全局式的智能防护和分布式分层通信的体系发展。能源系统的网络攻击对象可以是发、输、配、用的任何一个环节的任何一个设备，而遭受的任何一个攻击都可能导致系统崩溃。其中常用的攻击方式是篡改采集数据、传输数据甚至控制指令。因此，可以采用区块链技术并结合边缘计算方案将原来集中存储、集中处理的架构进行优化，实现数据分布式存储与分布式共识决策方案，以期达成更高的信息安全性，其整体框架如图3-45所示。

能源信息系统安全是能源系统物理信息安全中的一个重要环节。由于区块链技术的采用，使得能源信息系统安全框架具有分布式、去中心化的特点。该特点用于解决传统能源信息物理系统中面临的部分安全问题，能够在一定程度上提高能源系统的抗攻击性、数据保密程度以及系统中数据的自我修复能力。通过采用PBFT共识算法与动态共识范围技术，可以在很大程度上提高物理系统的实时态势感知与快速决策能力。

3.能源区块链
区块链与能源互联网有着很好的契合度，可以构建实现能源流与信息流融合的能源区块链，通过能源区块链将大量由分布式能量采集装置，分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来，以电力系统为纽带，利用互联网思维和技术改造能源产业，从而构建横向多元互补、纵向“源-网-荷-储”协调、能源与信息高度融合的新型能源供用体系，构建基于信任的能源互联网生态系统，搭建扁平化的能源交易平台，实现能源交易和决算的智能化管控，如图3-46所示。

根据能源的属性和现实情况设计了能源主链和电、热、油气等多个侧链，可以不用打破现有的业务体系和格局。主链和侧链通过区块链多通道技术实现一定程度的隔离和分区，将共识服务和交易服务(总账)分开维护。这样做，在技术上可以提升安全性、性能和效率；在业务上进行了隔离，以简化业务，降低信任和共识的成本。各链可根据业务域或连接关系自由组成不同的业务链，经过区块链认证的智能表计等能量数据被区块链打上永久标记，并随能源流同步流动，流动和交易由区块链实现信息的可追溯和价值的交换。交易机构提供预测和交易服务，制定规则或建立共识机制，最终交易由供需双方按市场交易规则自动达成，通过智能合约分别对各参与方的贡献加以确认和决算。合约可以是购电智能合约、输电智能合约、零售智能合约、直接交易智能合约等。调度机构提供安全和辅助服务，并负责制定能源交换安全规则，调度协议和并网规则通过智能合约的形式达成共识、固化并自动执行；数据或信息通过交互产生价值，可以为信息网络服务提供商带来价值，从而提供更好的网络信息支撑；能源供应方(电厂、冷热厂站、储能站、风光等厂站)、能源网络服务方(电网公司、管网公司)、各能源服务节点根据所提供的服务按一定的规则或共识向能源消费者收取一定的服务费，费用的结算通过智能合约及时完成。用计量表为能源的节点记录信息，这些信息随能源的流动和交换可以通过区块链被记录下来，能源交换的价值根据信息流动的路径或服务通过共识或价值模型加以确认，通过智能合约进行及时结算。此方案中，区块链与能源互联网实现了很好的结合，可实现能源流、信息流、价值流的有效统一。

需要进一步指出的是，目前区块链技术仍处于开发和应用的早期阶段，在积极推动区块链技术应用的同时，也必须关注存在的问题和风险，主要包括核心技术自主可控、安全防护及法律风险等方面。在核心技术自主可控方面，目前国内大多数区块链平台是基于开源框架开发的，进行国密化改造只是过渡方案，真正实现自主开发任重道远。智能合约为各种区块链应用提供了便捷的解决方案，然而智能合约本身的安全尚无法保证，目前由智能合约漏洞导致的损失占区块链引发的总损失的绝大部分。在安全防护方面，目前区块链存在用户使用安全威胁、网络安全威胁、跨链安全威胁及隐私保护威胁等。然而，安全防护方案尚不够成熟，有大量的问题亟待深入研究。在法律风险方面，由于区块链在技术和行业应用方面都存在许多未知隐患，亟须制定相关的法规标准来规范区块链技术在各业务场景中的合法应用。