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能源与生爆发活密切相关，能源效劳就是为生爆发活提供须要的能源解决计划。综合能源效劳（integratedenergysystem或comprehensiveenergyservice）是相较于古板的能源效劳而言，能源互联网视域下的综合能源效劳则可广泛生爆发活的方方面面，从目今海内外综合能源效劳的生态来看，我国综合能源效劳的市场潜力在数万亿元以上。

一般来讲，综合能源效劳可分为围绕综合能源系统爆发的基本供能效劳与多元增值效劳。综合能源效劳也可区分为广义综合能源效劳和狭义综合能源效劳。通常涉及到能源多能互补综合能源系统“基本能源效劳”以及“多元增值效劳”其中任一环节的，都属于广义综合能源效劳的领域（comprehensiveenergyservice）。

因此，在综合能源效劳的一定生长趋势下，与能源投资、工程、效劳宁静台相关的企业都在向综合能源效劳转型。

目今，我国综合能源效劳还处于初级阶段，多元主体相助与竞争的态势明显。一方面，在综合能源效劳领域，古板物理机制的能源解决计划正在与数字驱动的能源解决计划展开融合，形式多样化的能源信息物理融合系统正在逐步形成；另一方面，一种面向多竞争主体的综合能源效劳共商、共建、共治、共赢的工业生态正在不绝迭代，形形色色、包括万象的综合能源解决计划及内容提供商正在孵化和角逐。

总体上来看，相关于古板节能效劳，现阶段综合能源系统既有新的工具的爆发，以及相应技术路径及商业模式的探索，也有基于大数据技术对古板能源效劳的升级革新。综合能源效劳的业态林林总总，仍有太多综合能源效劳公司分不清、看不明综合能源效劳的新技术与新模式，在打造适合自身特色的综合能源效劳要害技术中迷茫。

因此，总结凝练综合能源效劳目今新技术、新模式的新特征，辨识目今综合能源效劳要害技术及业态，有助于厘清综合能源效劳的内涵外延，有助于科学面对目今综合能源效劳的挑战，这正是本文的出发点。

目今综合能源效劳新技术、新模式的新特征

能源系统的基本目标就是无限迫近“满足支付能力”、“维持宁静可靠”、“抵达低碳清洁”的能源三角目标。能源互联网的生长，深化了本阶段我国能源供应与消费的“能源三角目标”，我国的能源转型也泛起出电气化、绿色化、共享化、高效化、差别化、产消化以及数字化的明显特征。

综合能源效劳是能源互联网生长趋势下的产品，是能源互联网的重要业态组成。相较于古板的节能效劳或能效效劳，目今电动汽车的规模化应用、漫衍式能源的各处开花、新能源微电网的建设、众多产消者的泛起、储能技术生长、以热泵技术为代表的P2X技术的普及应用，以及云大物移智链等互联网相关技术和思维的公共化生长，给目今能源互联网生态下，我国综合能源效劳泛起以下新特征，如表1所示。

包括了从简单到综合、从重资到轻资、从无序到有序、从局部到全局、从单向到双向、从高位到低位、从单次到梯次、从枯燥到多种、从实体到虚拟、从粗放到精细、从垄断到泛在等等。

综合能源效劳——立异创业的沃土

总的来看，我国能源互联网相关技术及工业目前还处于初级阶段，作为能源互联网的重要业态，综合能源效劳的生长也是一个需要不绝迭代的历程，离不开自上而下的顶层计划与自下而上的工业探索的相互碰撞。目今，综合能源效劳百花竟放、百家争鸣的竞争情况的营造，正是要快速引发多行业、全链条的融合以及综合能源的迭代生长。

目今综合能源效劳生态圈开放共享，可是综合能源效劳也是一个竞争猛烈的战场。因此，需要从颐魅者具有敏锐的综合能源效劳的嗅觉、深入现场与用户打成一片的决心和执行力，更需要在综合能源效劳要害技术以及商业模式上的全面掌握与定制化设计。目今综合能源系统将经过市场之手和技术竞争的优胜劣汰，逐渐走向更成熟的综合能源效劳高级阶段。

实际上，能源行业的具有较高的门槛，基于综合能源系统多专业交叉的综合能源效劳一定难度更大，碰面临诸多挑战。好比，多能互补集成优化综合能源系统理论上具有很好的热经济性，但其顶层设计或系统优化实际上是很庞大的、门槛也较高的，需要在负荷预测、界限条件、政策解读以及多专业协调都比较恰当的基础上，离不开智能算法、数据挖掘等技术对庞大非线性问题的求解。

并且如果没有对用户现场特征、系统各设备单位能量转换特性以及运行约束的充分掌握，所得系统架构及配置的最优理论战略保存许多的不确定性，要么导致理论战略难以与工程实际配合，进而设备利用率低以及经济性差；要么因为数据感知和调控的缺陷，工程落地后综合能源系统管控平台不可实现预期功效，造成各设备或能源子系统孤岛式运行，发挥不了多元互动的全局优化潜力。

因此，综合能源系统的设计不是一蹴而就的，需要综合能源系统顶层设计与工程设计的多轮迭代。

再好比，综合能源效劳的一个趋势就是借助信息流革新能量流，是基于能源大数据技术的。除了海量历史数据的支撑外，大数据最明显的特征就是需要面向用户的个性化设计，并不可想虽然的照搬一些工程设计或者经验范式，直接给用户上能源管控平台，并没有搞清楚平台的管控落地各末端设备的调控约束条件以及数据感知质量的问题，导致不可治理和控制的综合能源效劳失效的结局，更不要说能源增值效劳了。

因此，需要在做好用户画像的基础上，综合运用物理驱动专业技术团队和数据驱动的大数据学习技术，才华为用户做好一个及格的定制化综合能源效劳，不然会导致综合能源效劳解决计划全链条的失灵。