2017年，中国科学院牵头发起了一场“农村能源革命”。位于黄河流域的农业大县——兰考，率先开展试点。这里传统能源匮乏，但拥有得天独厚的风、光、热自然条件，为新能源应用和发展提供了基础。
但新能源“靠天吃饭”出力的随机性，负荷需求峰谷的不确定性，叠加时间维度的不匹配等等，要实现新能源稳定安全的大规模消纳，利用新能源进行大规模的城镇发电供给，在世界上都是难题。传统电网对新能源发电的调节能力不足，大量的风能和光能被弃用。
为了最大限度地让新能源参与到电力的调节，达到兰考县域新能源的自给自足，2020年，兰考县供电公司、国网河南电力联合华为云打造“可监测、可预测、可调控”的能源互联网平台，借助云计算、IoT、大数据等先进技术，为世界探索出一条高效可行的绿色新能源云上发展之路。
能源互联网首先要做的就是把电网路径上的“源（发电端）、网（电网）、荷（负荷）、储（储能）”设备实现互联，在这个环节最具挑战的就是如何连接和有效使用分布式新能源发电设备数据。
与传统集中的火力发电相比，风车电厂、光伏场站和屋顶光伏这些分布式设备来源分散，每一个太阳能或者风力电场都涉及成千数百个太阳能板以及风车终端，甚至需要“以屋顶为单位”各自为战，这对数据汇集提出了不小的要求。
其次，面对波动性强的新能源终端，要想做出最实时、最精准的预测，数据采集的时延要达到苛刻的毫秒级。
在数据接入与采集层面，国网河南电力采用华为云Stack提供的数据中台、物联网等能力建设了新一代数字化系统，华为云Stack云边协同能力支持数据的分钟级采集，实现感知层、平台层、应用层的数据共享，平均时延小于100ms。
在使用数据湖方案协助电力负荷预测模型层面，传统电力负荷模型，发电和用电数据小时级批量入湖，TB级数据全量加工和天级流程化分析，导致预测模型颗粒度大（通常1~2 小时），清洁能源发电量预测不准确，从而需要更多火电出力。华为云Stack智能数据湖可以做到电力负荷数据秒级入湖，MB数据增量更新计算，秒级实时分析，建立更精细的负荷预测模型（分钟级），从而精确预测清洁能源发电量，控制火电出力。
国网河南电力基于华为云Stack提供的智能数据湖方案协助构建源网荷储协同控制平台，支撑新能源电力调度优化策略，精确预测清洁能源发电量，新能源出力短期预测准确率达到96.5%，遥遥超出国际同类标准。
国网河南电力数字化工作部建设应用处处长、高级工程师邢子涯介绍：“随着兰考能源互联网的落成，全县可再生能源发电量占全社会用电量比重从21%提高到97.7%，突破性实现5*24小时不间断新能源供电，达到新能源‘自给自足’要求。”
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