“加速推動(dòng)數(shù)字化、智能化技術(shù)與電力行業(yè)的深度融合,是清潔能源低碳轉(zhuǎn)型和能源電力高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。”在中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)主辦、廣聯(lián)達(dá)科技股份有限公司承辦的2025新型電力系統(tǒng)數(shù)智發(fā)展論壇上,中電聯(lián)黨委書記、常務(wù)副理事長楊昆的觀點(diǎn),道出了當(dāng)前能源行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心共識(shí)。這場以“數(shù)字電力·AI啟航”為主題的論壇于河北崇禮舉辦,與會(huì)專家普遍認(rèn)為,人工智能與數(shù)字技術(shù)正加速滲透電力系統(tǒng)全鏈條,成為驅(qū)動(dòng)新型電力系統(tǒng)建設(shè)的關(guān)鍵力量,推動(dòng)能源行業(yè)邁向數(shù)字化、智能化新階段。
當(dāng)前,全球正進(jìn)入數(shù)字生產(chǎn)快速崛起的新階段,數(shù)字化、智能化深刻重塑科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展格局。作為新型能源體系建設(shè)的關(guān)鍵抓手,新型電力系統(tǒng)的構(gòu)建離不開技術(shù)創(chuàng)新的支撐,而人工智能與數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用,正為這一體系注入前所未有的發(fā)展動(dòng)能。從新能源功率預(yù)測到電網(wǎng)智能調(diào)度,從數(shù)字孿生運(yùn)維到電碳精準(zhǔn)監(jiān)測,數(shù)智技術(shù)已在電力行業(yè)多點(diǎn)突破,形成規(guī)模化應(yīng)用態(tài)勢。
數(shù)智賦能成效凸顯 電力系統(tǒng)邁入“可觀可測可控可調(diào)”新階段
近年來,電力行業(yè)積極推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與人工智能的全鏈條滲透,一系列標(biāo)志性成果落地見效,推動(dòng)新型電力系統(tǒng)建設(shè)提速。在電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域,多個(gè)行業(yè)級(jí)新能源調(diào)度運(yùn)行管理平臺(tái)相繼建成,實(shí)現(xiàn)新能源運(yùn)行、監(jiān)測、分析的全流程覆蓋,將新能源日預(yù)測準(zhǔn)確率提升至80%以上,為新能源電力的高效消納提供了關(guān)鍵支撐。
更值得關(guān)注的是,我國已成功建成全球規(guī)模最大的新能源大電網(wǎng)運(yùn)行控制系統(tǒng),具備數(shù)億千瓦新能源功率的快速經(jīng)濟(jì)調(diào)配能力,破解了新能源電力“分散式生產(chǎn)、集中式消納”的核心難題。與此同時(shí),國內(nèi)多個(gè)億級(jí)多模態(tài)電力行業(yè)大模型陸續(xù)建成,憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與模式識(shí)別能力,為電力設(shè)備智能巡視、數(shù)字運(yùn)維等場景提供了有力技術(shù)支撐,大幅降低了人工運(yùn)維成本,提升了設(shè)備故障預(yù)警的精準(zhǔn)度。
數(shù)據(jù)要素的價(jià)值釋放成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵突破口。能源大數(shù)據(jù)貫穿能源生產(chǎn)、存儲(chǔ)、運(yùn)輸、消費(fèi)全過程,涵蓋電力、煤、石油、天然氣等品類數(shù)據(jù),以及工商、氣象、金融、碳排放等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),是數(shù)據(jù)要素市場的重要組成部分。國家電網(wǎng)有限公司信息通信中心(大數(shù)據(jù)中心)副主任楊維介紹,截至目前,國家電網(wǎng)已通過政府授權(quán)、企業(yè)合作等多種方式,累計(jì)接入57類、2177億條能源大數(shù)據(jù),并構(gòu)建“總部—省公司”兩級(jí)能源大數(shù)據(jù)中心。該中心不僅實(shí)現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)的匯聚融合,更面向政府和社會(huì)提供大數(shù)據(jù)分析服務(wù),其研發(fā)的電碳計(jì)算模型已支撐全國碳排放監(jiān)測分析服務(wù)平臺(tái)建成,為“雙碳”目標(biāo)落地提供了數(shù)據(jù)支撐。
在能源電力工程領(lǐng)域,數(shù)智技術(shù)正破解行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)。廣聯(lián)達(dá)科技股份有限公司副總裁吉雅圖指出,面對(duì)“十五五”能源電力工程增量提速與電價(jià)市場化改革的雙重壓力,數(shù)智技術(shù)成為破解項(xiàng)目盈利難題的關(guān)鍵。廣聯(lián)達(dá)打造的新能源電站設(shè)計(jì)、建造、運(yùn)維一體化數(shù)智平臺(tái),通過“AI+氣象數(shù)據(jù)+電價(jià)預(yù)測”模式重構(gòu)投資收益模型,替代傳統(tǒng)“固定電價(jià)×發(fā)電量”的粗放測算,實(shí)現(xiàn)電價(jià)波動(dòng)下的精準(zhǔn)投資;“AI+數(shù)字孿生技術(shù)”則可實(shí)時(shí)匹配氣象數(shù)據(jù)、電價(jià)信息與客戶側(cè)需求,助力企業(yè)快速應(yīng)對(duì)市場變化,提升運(yùn)營效率。
深度解析:AI與數(shù)字技術(shù)融入電力系統(tǒng)的內(nèi)在原理
人工智能與數(shù)字技術(shù)之所以能成為新型電力系統(tǒng)建設(shè)的核心驅(qū)動(dòng)力,關(guān)鍵在于其通過數(shù)據(jù)賦能與算法優(yōu)化,破解了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)在新能源消納、調(diào)度優(yōu)化、運(yùn)維管理等領(lǐng)域的技術(shù)瓶頸。其內(nèi)在原理可概括為“數(shù)據(jù)匯聚—算法建模—智能決策—精準(zhǔn)執(zhí)行”的全鏈條協(xié)同,具體體現(xiàn)在四大核心環(huán)節(jié)。
原理一:多源數(shù)據(jù)融合與特征提取,筑牢數(shù)智化基礎(chǔ)
電力系統(tǒng)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,核心前提是實(shí)現(xiàn)全鏈條數(shù)據(jù)的“可觀可測”,而這一目標(biāo)依賴于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的突破。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散在發(fā)電、輸電、配電、用電等各個(gè)環(huán)節(jié),且存在格式不統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)不一致等問題,難以形成協(xié)同價(jià)值。
數(shù)字技術(shù)通過構(gòu)建統(tǒng)一的能源大數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)多品類數(shù)據(jù)的匯聚與標(biāo)準(zhǔn)化處理。以國家電網(wǎng)能源大數(shù)據(jù)中心為例,其接入的57類數(shù)據(jù)涵蓋物理世界的電力參數(shù)(電壓、電流、功率)、自然環(huán)境的氣象數(shù)據(jù)(風(fēng)速、光照、降水)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)的工商數(shù)據(jù)(企業(yè)產(chǎn)值、行業(yè)分類)以及政策層面的碳排放數(shù)據(jù)等。平臺(tái)通過數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、冗余去除等預(yù)處理技術(shù),將異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);再通過關(guān)聯(lián)分析、特征提取等技術(shù),挖掘不同數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),比如氣象數(shù)據(jù)與新能源發(fā)電量的相關(guān)性、企業(yè)用電數(shù)據(jù)與產(chǎn)值的匹配度等。
這一過程的核心原理在于通過數(shù)據(jù)建模,將物理電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)化為可量化、可分析的數(shù)字指標(biāo),為后續(xù)AI算法的應(yīng)用提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入。例如,在電碳計(jì)算模型中,技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過挖掘企業(yè)用電量與碳排放強(qiáng)度的關(guān)聯(lián)規(guī)律,建立“用電量—碳排放”映射模型,實(shí)現(xiàn)基于電力數(shù)據(jù)的碳排放精準(zhǔn)核算,這一原理也支撐了全國碳排放監(jiān)測分析服務(wù)平臺(tái)的建成。
原理二:AI時(shí)序建模與多模態(tài)融合,提升新能源預(yù)測精度
新能源電力(風(fēng)電、光伏)的間歇性、波動(dòng)性是制約其大規(guī)模消納的核心難題,而AI技術(shù)通過精準(zhǔn)預(yù)測模型,有效提升了新能源電力的可控性。當(dāng)前新能源日預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上,背后正是AI時(shí)序建模與多模態(tài)融合技術(shù)的支撐。
從技術(shù)原理來看,新能源功率預(yù)測本質(zhì)是對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推演,當(dāng)前主要采用兩種AI建模范式。第一種是“大模型主導(dǎo)的預(yù)測新范式”,依托時(shí)間序列基座大模型(TSFM)和基于大語言模型的時(shí)序建模(LBM4TS),如TimeGPT-1、Chronos等模型,通過零樣本或少樣本學(xué)習(xí)方式,直接對(duì)風(fēng)電、光伏出力進(jìn)行日前預(yù)測,無需大量歷史數(shù)據(jù)微調(diào)。其核心優(yōu)勢在于泛化能力強(qiáng),可快速適配不同地域、不同類型的新能源電站,未來有望實(shí)現(xiàn)“開箱即用”的智能預(yù)測服務(wù)。
第二種是“融合大模型思想的混合建??蚣?rdquo;,通過跨模態(tài)注意力機(jī)制或?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)技術(shù),將衛(wèi)星云圖、文本氣象描述、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)、地理信息等異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射至隱空間,實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的特征對(duì)齊與融合。這種方式可有效彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)的局限性,比如通過融合衛(wèi)星云圖的空間特征與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的時(shí)間特征,提升極端天氣下的預(yù)測精度;同時(shí),利用可控?cái)U(kuò)散模型結(jié)合提示工程(如物理約束提示),可生成極端低風(fēng)、多日無光等稀缺場景的模擬數(shù)據(jù),解決小樣本建模難題。
AI模型通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律,精準(zhǔn)預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的新能源發(fā)電量,為電網(wǎng)調(diào)度提供提前量,從而提升新能源電力的消納效率。
原理三:智能調(diào)度算法與實(shí)時(shí)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)高效運(yùn)行
電網(wǎng)調(diào)度是電力系統(tǒng)的“大腦”,負(fù)責(zé)統(tǒng)籌各類電源的出力分配、電力潮流的優(yōu)化調(diào)控,確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。AI與數(shù)字技術(shù)通過構(gòu)建智能調(diào)度系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度的全流程優(yōu)化,這也是全球規(guī)模最大的新能源大電網(wǎng)運(yùn)行控制系統(tǒng)的核心技術(shù)邏輯。
傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度多依賴人工經(jīng)驗(yàn)與固定規(guī)則,難以應(yīng)對(duì)高比例新能源接入后的復(fù)雜運(yùn)行場景。智能調(diào)度系統(tǒng)通過AI算法,實(shí)現(xiàn)調(diào)度策略的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。其核心原理是將電網(wǎng)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題,以“新能源消納最大化、調(diào)度成本最小化、電網(wǎng)損耗最低化”為目標(biāo),構(gòu)建優(yōu)化模型;再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遺傳算法等智能算法,在海量的調(diào)度方案中尋找最優(yōu)解。
在實(shí)時(shí)調(diào)度過程中,系統(tǒng)通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建電網(wǎng)的虛擬鏡像,將實(shí)時(shí)采集的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)(如各節(jié)點(diǎn)電壓、線路潮流、設(shè)備狀態(tài))映射至虛擬模型中;AI算法基于虛擬模型進(jìn)行仿真推演,模擬不同調(diào)度策略下的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài),提前識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)(如過載、電壓越限等);最后根據(jù)仿真結(jié)果輸出最優(yōu)調(diào)度指令,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下發(fā)至各類電源、儲(chǔ)能設(shè)備與電網(wǎng)節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)調(diào)控。
這種“物理電網(wǎng)—虛擬鏡像—智能決策—物理執(zhí)行”的閉環(huán)邏輯,使電網(wǎng)具備了“可預(yù)測、可調(diào)控”的能力,支撐數(shù)億千瓦新能源功率的快速經(jīng)濟(jì)調(diào)配。
原理四:數(shù)字孿生與AI視覺識(shí)別,賦能全生命周期運(yùn)維
電力系統(tǒng)設(shè)備數(shù)量龐大、分布廣泛,傳統(tǒng)人工運(yùn)維模式效率低、成本高,且難以實(shí)現(xiàn)故障的提前預(yù)警。AI與數(shù)字技術(shù)通過數(shù)字孿生、視覺識(shí)別等技術(shù),構(gòu)建全生命周期智能運(yùn)維體系,大幅提升運(yùn)維效率與可靠性。
數(shù)字孿生技術(shù)的核心原理是通過三維建模、傳感器實(shí)時(shí)感知與數(shù)據(jù)同步技術(shù),在虛擬空間構(gòu)建與物理設(shè)備完全一致的數(shù)字模型。例如,在新能源電站運(yùn)維中,數(shù)字孿生模型可精準(zhǔn)復(fù)刻光伏板、風(fēng)機(jī)、逆變器等所有設(shè)備的結(jié)構(gòu)與運(yùn)行狀態(tài),傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備的溫度、振動(dòng)、絕緣等參數(shù),并同步至虛擬模型中。AI算法通過分析這些參數(shù)的變化趨勢,識(shí)別設(shè)備的異常狀態(tài),實(shí)現(xiàn)故障的提前預(yù)警。
在設(shè)備巡視環(huán)節(jié),億級(jí)多模態(tài)電力行業(yè)大模型發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過無人機(jī)搭載高清攝像頭與AI視覺識(shí)別算法,可實(shí)現(xiàn)對(duì)輸電線路、變電站設(shè)備的全自動(dòng)巡視。其中,連接系統(tǒng)是數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵谋U希簾o人機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)通過高帶寬、抗干擾的無線連接器實(shí)時(shí)回傳至后臺(tái),AI模型快速分析并標(biāo)記缺陷位置與類型,生成巡視報(bào)告;同時(shí),后臺(tái)的運(yùn)維指令也通過連接系統(tǒng)下發(fā)至現(xiàn)場運(yùn)維設(shè)備,替代傳統(tǒng)人工登塔、登桿巡視,不僅提升了巡視效率,更降低了運(yùn)維人員的安全風(fēng)險(xiǎn)。此外,在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測中,傳感器采集的溫度、振動(dòng)等數(shù)據(jù)通過線對(duì)板連接器傳輸至本地終端,再匯總至運(yùn)維平臺(tái),為故障預(yù)警提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支撐。
在能源電力工程建設(shè)領(lǐng)域,數(shù)字孿生技術(shù)與AI的融合更實(shí)現(xiàn)了全流程優(yōu)化。廣聯(lián)達(dá)的數(shù)智平臺(tái)通過構(gòu)建電站的數(shù)字孿生模型,將設(shè)計(jì)圖紙、施工進(jìn)度、設(shè)備參數(shù)等數(shù)據(jù)融入模型;AI算法通過分析施工過程中的各類數(shù)據(jù),優(yōu)化施工方案,提升施工效率;在運(yùn)維階段,模型可實(shí)時(shí)匹配氣象數(shù)據(jù)、電價(jià)信息與客戶側(cè)需求,動(dòng)態(tài)優(yōu)化電站的運(yùn)行策略,實(shí)現(xiàn)收益最大化。
數(shù)智融合縱深推進(jìn) 開啟電力行業(yè)新變革
從行業(yè)發(fā)展來看,隨著工業(yè)和信息化部等部門對(duì)電力行業(yè)數(shù)智化標(biāo)準(zhǔn)的逐步完善,人工智能與數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用將更加規(guī)范有序。楊昆強(qiáng)調(diào),數(shù)字化、智能化是能源電力高質(zhì)量發(fā)展的必由之路,未來需進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新,加速技術(shù)成果轉(zhuǎn)化,讓數(shù)智技術(shù)更好地支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè),為清潔能源低碳轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大動(dòng)力。
可以預(yù)見,在AI與數(shù)字技術(shù)的持續(xù)驅(qū)動(dòng)下,新型電力系統(tǒng)將逐步實(shí)現(xiàn)“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”的全鏈條協(xié)同,推動(dòng)能源行業(yè)從“傳統(tǒng)調(diào)度驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)智驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型,為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)與能源安全提供堅(jiān)實(shí)保障。