今天，我们或许可以说对自身所处的物理世界有了一定的了解，然而，我们的认识为我们的眼界所限，并没有跳出前人的框架，更多的时候，科学所依赖的是逐步的积累。
“李德毅”教授在《不确定性人工智能》一书中，尝试对云计算的本质加以阐释，根据他的理论，他建立了一种将自然语言采用数学模型“云计算发生器”加以描述，这种模型是基于物理学的“熵”理论以及“熵”的“熵”、即“超熵”理论，这种映射过程是可逆。基于这种映射过程，李教授表述了一种全新的认识论，以数学方式来扩展自然和人文知识，对自然环境和人文环境不确定性加以相对准确的描述。
李教授的立论主要是基于对于不确定性的描述，由于过去单一的统计学或者模糊学理论应对复杂的自然和人文环境实际上已经越来越显得左支右绌，而今天的计算能力提高，催生了一种更加准确，更加广泛应用的计算模型。但是“云计算”的内涵要超出这个范畴。
“风无常定，云无常形。”云的本质不仅仅是形态的多变，各个组成部分的厚重程度不同，而且从动态的角度上讲，云最大的特点是形态的多变，而每种形态本身可能是相对稳定的存在，但是这种稳定又时刻又有可能被打破。这种规律其实是自然世界无处不存在的客观规律。动态是无处不在的，但是动态中又包含着相对的恒定，用中国的阴阳学说，动态是“阳”，相对的稳定是“阴”，个体的不同特色是“阳”，可追寻的规律是“阴”，两者客观平衡，和谐统一，一而二，二而一，而最妙的是，阴阳是可以不断互相转化的，阴极就是转阳的一刻，阳极就是转阴的一刻，阴极和阳极都是不可持久的最不稳定的状态。
“熵”理论是热力学理论中对于系统平衡度的数学度量，平衡和稳定是两种不同的概念，稳定可能包含着多重的含义，稳定是某个相对静态点，但当干扰发生时，稳定状态有可能被打破，可能会趋向于不稳定，也可能继续回归稳定，或者达到随机稳定，而平衡仅仅是指可以抑制干扰量的稳定状态。从这个角度出发，“熵”理论更加关注的是系统混乱程度，或者从“负熵”的角度看，有序程度的描述，故而更加着重于对平衡态的物理学表述。
但是在——美国的一个小镇上有一篇期刊发表了吉布斯的一篇论文，其中提到了“化学势的概念。吉布斯算式的最大突破不仅仅是对“熵”和“自由能”之间的数理关系提出了直接的表述，更重要的是，这种表述使得“熵”的应用得以扩展到其他领域。针对任何一个混合的化学系统，我们都可以计算其“熵”值，也就是混乱度值。这种方法是计算“云滴”的“粒度”的主要理论依据。
从此，热力学意义上的“熵”理论应用突破了热力学的范畴，“熵”理论最大的贡献就在于对于系统混乱度的描述，从它的立论而言，认为系统的混乱度如果排除外部干扰，必然是逐步走向混乱度增加的方向，最终成为污染，从混乱走向有序的过程是不可自行逆转的，正如人会自己生病，但是如果不吃药，不治疗，人体免疫系统也不起作用，那么想要自动痊愈则是不可能的。
这种观点已经扩展到了社会学领域、信息学领域，但是是否具备普适性，比如在电系统领域中是否同样适用，还需要深入研究。
“云计算”的概念提出不仅仅是为了解决对于客观状态的准确描述，而且要对这种动态与稳定的转化过程作出描述，把握住这一变化过程中所隐含的客观规律。
可以说，“云计算”概念的提出切合了大变革的时代背景。
“云”之前的世界，是多样与统一综合的世界，笛卡尔的认识论，解决了认识静态世界的方法论，“云”之后的世界，将是一个动态与稳定中不断转化的世界，系统的实时状态可以通过实时的模型加以然而，令人难解的是，这一次应用科学走在了基础理论的前面。计算机技术的高速发展，以太网通讯能力的日益提高，使得网络计算成为可能，计算将不仅仅局限某一个中心，而将遍布于网络，从而使得速度呈几何级数得以提高。网络计算分布于各个不同角落，每个点都有各自不同的计算能力和范畴，形成了不同的“粒度”，从而整合而成为一个“云”网络，更加高速实时的计算能力，使得把握简单系统每个组成部分的细小的在每个时刻的状态变化成为可能。
从这个角度上来说，应用“云计算”把握系统的细节并非难事，只要应用科学足够发展就能实现，但是“云计算”这种崭新的工具对于系统细节的实时把握必然催生基础理论的进一步发展，既然我们已经能够把握住系统各个时刻的细节，那么我们是否可能从简单系统入手，把握系统从动态向相对稳定的变化规律?
世界期待着一种新的理论，能够对系统的稳定度加以描述，怎样的系统是相对稳定的，系统目前处于何种稳定度，下一时刻，它将会向何种状态变化?这种理论必然带来自然世界和人类社会的突飞猛进。
今天，可能有无数科学家正在研究这一课题。是否早已有人提出了具备可行性的理论，其实这个问题的答案并不重要。
既然应用科学已经走在了前面，何不就继续走下去，归纳的方法虽然对于充斥这各种纷繁复杂的系统的现代社会似乎已经力不从心，但是既然我们试图把握的仍然是一个普遍适用的理论，那么我们还是可以回到经典的归纳法，我们现在要做的就是对于各类系统的性能使用“云计算”工具做更准确的描述，然后再深入研究其中所隐藏的客观规律。
“智能电网”与“云计算”
在社会各个领域中正被广泛使用，“IBM”公司目前与各个领域的合作已经开始了这项伟大的工作。在电网领域，网络的结构状态和稳定性也许能够对于“云”理论的发展提供十分重要的，然而要实现这种合作，在现实中却遇到了一些阻碍。
技术阻碍
“电”系统与自然系统比较大的差别就在于其状态的改变及其迅速，电流的传播速度在理论上接近于光速，电分布的不同粒度，对于系统的参数产生的影响同样实时性也非常强，常规的负荷预测和稳定理论都是在一个割裂的时间段内对于状态的变化规律作出不准确的提前预判，而根本无法达到，实时的要求。“云计算”如果要想完善的应用于其中，又必须依赖于对于系统各个组成部分的状态进行准确采样，PMU的应用在很大程度上缓解了这一矛盾，但是，对于系统参数变化的跟踪还需要传感器技术的进一步发展。
政治阻碍
“云计算”目前在商业社会中的应用是打着“开放性”和“商业化”的旗号，这与电网的本身特点格格不入。电网的稳定与安全必然牵涉到国家的安全和稳定，因此总是带着浓重的政治色彩。
而目前我国在“云计算”的应用科学方面并不掌握关键技术，如果要应用“云计算”，就意味着要牵涉到政治敏感性。这种顾虑使得我国智能电网的概念中基本对于“云计算”避而不谈。然而事实上，要谈“智能”，如何可以绕过“云理论”呢?那除非真的要等待那位“天才”的出现，来解决理论上的大飞越。遗憾的是，没有任何一个天才不是站在巨人的肩膀上，也没有任何一种可靠的理论不是建立在严谨的试验数据之上的。
真理，必须基于显而可见的事实，而不是高深晦涩的空谈。
“云计算”在“智能电网”的应用
撇开智能电网与云计算之间的固有隔阂不谈，云计算在电力系统中的应用必然是以“私有云”或者“专有云”的形式出现，可能会被称之为“电力云”。
调度系统
从电力系统各个环节的角度来观察，最具备研究条件的的是调度系统中的云应用。电力调度系统多年来已经建立了完善的拓扑结构，成熟的计算模型，云理论的出现是对运算模式的升级和更新，虽然没有提出“电力云”的说法，但是在诸多智能电网的调研和实际操作中，“云”模式越来越被广泛采用。
过去的拓扑结构和计算模型已经不能适应新的环境，PMU的使用导致了数据的大量上送，高速的刷新率，使得系统的整体更加丰满，更加生动，人们自然而然的从关注“数据”到变为关注“图景”。如果运算和处理的能力足够，那么，获取一个动态的图景决不仅仅是一个梦想。
新技术带来了管理模式的变革，以前的中央集中式的单一计算过度依赖于中央处理的能力，而网络上的次级节点占用了过多的闲置资源，而不能实时的利用，计算必须被分布到网络中去，而这种分散决不仅仅是挪个地方，这需要的是计算策略的重建和再分配。
我们很欣喜的看到，很多地区正在尝试把调度原有的功能下放到厂站端，这并不是简单的把调度端的功能放到厂站去实现，而是改造厂站端过去单一的决策模式，变成将调度侧的需求作为策略的一个维度，进行综合性的判断，而将需要与调度之间交互的信息改为策略实施的反馈。这样的改变更接近于厂站端的实际情况，也更加准确和合理。对于调度端来说，负荷的减轻，以及策略的重建使得原有的综合型大模块可以轻易的分解成为各项针对的模块，甚至在不同的服务器上运行，通过网络交互，新的系统如同乐高的积木世界，可以轻易的根据用户的需求重新组合。
用电系统
最具发展前景的是用电系统
用电系统是联络电网和终端客户得直接桥梁，因此，用电系统的发展在技术上受计算机和以太网技术的影响最为直接。
单纯就电力市场而言，其付费模式必然首当其中，最早会采用“云计算”的商用模式，这种即用即付费的模式已经成为了一种潮流。而对于用电管理系统，针对不同的电力负荷实时调整电价，从而提供更加合理的计费标准，这在国外将会获得快速的应用，而在国内，由于普通民众的使用习惯不同，也许会遭遇一些阻力。
电动汽车的广泛使用以及它们对电网的冲击也许会推动用电系统向更加实时，更加柔性的方向发展，建立用电系统的“云”模式也将是不可阻挠的。
而智能小区或者微电网的研究，将会提供十分宝贵的试验数据。任何一个完整而稳定的系统比如一个独立的生态系统，虽然从整体上看，系统的总体性能变化缓慢，遗传占了主体，变异只是小概率事件，然而从部分看，每个部分都是在不断的动态变化中，整体的变异是由部分的变化细节所决定的，云理论恰恰提供了对部分的细微变化的准确描述。如果采用过去的理论模型，关注部分的细节，而不能实时的研究变化，那么这种小型系统将很难获得动态的平衡，我不知道这种研究会不会走进死胡同里去。新的体系，必将是建立在“云”模式基础之上的。
发电系统
发电系统的改造在国内和国外呈现冰火两重天，国外似乎已经克服了难以掌控的风电负荷对于电网的冲击，根据相关文献，德国的风电在陆地上已经建无可建，政府不得不去海上寻找可以建风电站的地方，至于丹麦，50%以上的负荷是由风电提供的。
虽然有科学家提出相关的质疑，但是没有确凿的证据表明如今的气候异常与风电或者太阳能发电有关。大气系统是一个完整的整体，决不是某一个国家或者地区的科研机构可以完整研究的，这可能也解释了为什么国外的学者更加关注的概念是“智能地球”而不是“智能电网”。
我并不能证明国外的电力系统采用了“云”模式来解决变化迅速的负荷问题，但是，“云”模式至少可以提供一种解决问题的方案吧。
变电系统
发展最艰难的将是变电领域。
最近二十年内，国内的变电领域发生了巨大的变化，这二十年内国家究竟在变电领域投入了多少资金用于自动化的改造，这项数据恐怕很难准确的考究，但是从国内诞生的一批自动化设备生产商就可以判断国家投入的价值。也许在一次设备的制造能力上，中国还有很长的路要走，但是在自动化设备领域，中国的生产商已经形成了自己的风格。
然而，如火如荼的自动化改造，在最近的几年内遭遇到了两难的抉择。全面的自动化改造形成了中国特色的保护和测控装置，这是为了适应中国式的电力系统运行和管理模式，这种设备具有优良的人机界面，灵活的设置能力，这些特色都是国外设备所不具有的或者不擅长的。
然而也带来了另一个问题，设备生产标准混乱，设备鱼龙混杂，种类繁多，相互之间的兼容性差，通讯方式通讯规约纷繁复杂，维护和升级成本昂贵。IEC61850系列标准的推行，在某种程度上实际上是在为将电力系统中的设备虚拟化，并且根据功能再构造铺平道路。但是这项标准所鼓吹的“同一个世界，同一个标准”竟然很快的被中国的学者所青睐。这实在是很难理解的一件事情。难道，它所带来的变革不是彻底的改头换面吗?难道它仅仅是一种对通讯协议的升级和统一?
毫无疑问，要推倒现在这些目前看来还没有落后的自动化设备是需要极大的魄力的，但是如果保留这样的设备，那么它弱小的运算能力显然也是与目前变电站网络强大的数据传输能力不相配的。对于目前已经运行的变电站来说，在目前看来，最好的方案似乎只有先进行网络和模式的改造，等到若干年后再进行设备的升级。
“云”模式所需要的运行数据，只能在相对较小的系统中获取，比如，建设“智能变电站”。而要达成这一点，同样也非易事，这需要中国的设备生产商眼睛不能仅仅盯着碗里的蛋糕，而要看的长远一点，研究更灵活，运算能力更强大的智能设备。
结语
变革已经来临，它已经深刻的深入到我们的生活之中。不知不觉中，我们已身在“云”中。“智能电网”，可在“云”中？
