“北塘古鎮充電站選址合理性為0，不推薦在此處建設新能源汽車充電站。力高陽光海岸充電站選址合理性較低，僅為30%，建議在西北方向500米處建設新能源汽車充電站。”8月11日，天津濱海供電公司工作人員利用充電設施選址優化數據分析產品給新建充電樁選址，優化充電樁布局。
隨著“新基建”深入推進，濱海供電公司通過挖掘電力大數據價值，推動充電樁規劃及建設更加“精耕細作”。
布局不合理成充電樁之痛
為加快推動美麗濱海建設，濱海新區發改委自2016年開始全面推進全區充電基礎設施建設。濱海供電公司主動對接濱海新區發改委，做好相關服務。今年4月，天津市政府與國家電網有限公司簽署《推進新型基礎設施建設 打造能源革命先鋒城市戰略合作框架協議》。濱海供電公司克服疫情影響，迅速推動充電設施建設再度“起航”，在“新基建”中展現新作為。截至目前，濱海新區累計建成104座公共充電站、1014臺充電樁，分布于塘沽、漢沽、大港的城市核心區、商圈、工業園區以及主干道路。
“近幾年充電設施數量持續增長，，但我們通過數據分析發現，國內服務器，設施布局不合理的情況仍然存在，導致出現客戶充電難和充電樁沒有被充分利用的矛盾。”濱海供電公司數據中心主任秦麗杰說，通過分析各充電站2019年充電數據發現，有61個站的全年總充電量不足1萬千瓦時，不及排在前十位充電站全年平均充電量的十分之一。
問題到底出在哪里?
“充電站選址是個非常復雜的問題，需要因地制宜，統籌考慮土地集約化原則及周邊的供電、交通、消防等公用設施條件，并結合地區建設規劃和路網規劃才能確定擬建設的充電站位置。”濱海供電公司營銷部副主任蘇國勇坦言，此前都是依靠人工選址，缺乏數據分析作為支撐，主觀性強，不能確保選址的合理性、科學性。
“‘新基建’賦予充電樁‘新’的含義，要更數據化、更智能化。”采用智能手段破解充電樁選址難題，成為秦麗杰和同事們的攻堅方向。
智能手段離不開數據積累，而這正是濱海供電公司的優勢。近年來，該公司充分利用能源領域大數據資源，以及云計算、物聯網、移動互聯等先進技術，全面建設了面向政府、企業、客戶的城市數據應用創新平臺，為政策制定、城市規劃、行業布局等提供決策支持。
“我們已經積累了大量的電力大數據，而且這些數據在生態智慧城市建設中已顯示出價值。”秦麗杰說，堅持需求導向，充分利用好這些數據，就能很好地解決充電樁在哪建、如何建的問題。
方向明確了，但操作起來并不簡單。到底選取哪些數據，怎樣分析才能更精確有效?
“一開始我們分析了電力、居民等信息，沒有效果。后來又想到分析車輛交通信息，但是幾乎拿不到數據。”充電設施選址優化數據分析產品項目研發團隊核心成員馬劍介紹，在同事們開展了多次“頭腦風暴”后，大家最終想到了利用外網公開地理信息接口和數據，并將地理信息數據和現有的電力大數據開展融合分析的方式。
問題迎刃而解。
“我們又積極協調國網天津市電力公司互聯網部和國網電動汽車服務有限公司，從他們那里獲取基礎數據。他們‘送菜’，我們‘做飯’。”馬劍說，在產品開發階段，團隊成員一步步測試每種算法，并持續調整優化模型和代碼。
“這個大數據產品一直是探索性質的，沒有多少經驗可以借鑒，時間緊、難度大。”說起項目研發過程中的種種困難，馬劍感慨良多。后來，團隊成員終于探索出了效果相對更好的模型結構。
大數據地圖實現優中選優
經過幾個月的調研、分析、建模，7月14日，這款充電設施選址優化數據分析產品在濱海供電公司城市數據應用創新平臺試點投入使用，并成功指導了9個新能源汽車充電站的規劃選址。
“我們以濱海新區充電站的分布及年度充電量為數據基礎，綜合周邊公共設施種類及位置、周邊社區位置及其用能總量開展大數據分析，建立了充電樁建設合理性評價分析模型，為充電站(樁)選址提供了科學依據。”秦麗杰說，工作人員只需要在產品中輸入擬建設的充電樁經緯度，即可自動分析判斷該位置選址的合理性，并給出優化選址建議，在優化充電樁布局、節省充電樁建設成本、提升充電站利用率的同時，也可為新能源汽車車主充電帶來便利。
