中國儲能網(wǎng)訊：當前，人工智能（AI）已成為經(jīng)濟增長的新引擎，深刻改變著各行各業(yè)的運作方式。在能源電力行業(yè)，隨著通用算力的飛速發(fā)展、算法模型的不斷進化和行業(yè)數(shù)據(jù)的不斷積累，AI技術的應用已深入到多個核心領域，全面推動電力系統(tǒng)向數(shù)字化、智能化方向轉型。加快跨領域合作與創(chuàng)新，深入挖掘AI在電力系統(tǒng)發(fā)展進程中運用的各種潛在可能性，將為新型電力系統(tǒng)構建提供寶貴的思路與啟迪。
一、AI將成為推動新型電力系統(tǒng)構建的關鍵支撐技術
AI技術的進化歷程展示出巨大的潛力，針對新型電力系統(tǒng)構建過程面臨的各種挑戰(zhàn)，以數(shù)字化技術反哺電力行業(yè)，為新型電力系統(tǒng)賦能，使之兼顧安全和經(jīng)濟性，既能充分利用快速發(fā)展的新能源，又能保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定，是電力行業(yè)數(shù)智化發(fā)展的重要任務。
1、AI迎來跨越式發(fā)展
當前，AI技術發(fā)展已從科學家推動轉為研發(fā)應用推動。尤其是預訓練大模型持續(xù)取得突破，通過對海量數(shù)據(jù)的預訓練，大模型可以在超高維度空間上對人類全部知識進行高度壓縮，通過微調就可以完成多個應用場景任務的泛化，推動AI從感知向認知、從分析判斷式向生成式、從專用向通用轉變，進入快速發(fā)展的新階段。自然語言處理、計算機視覺、機器學習等領域不斷涌現(xiàn)新成果。大模型的性能和效率不斷提升，已經(jīng)逐步具備泛化的智慧，能學習，會思考。同時，多模態(tài)融合技術逐漸興起，將文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài)進行融合處理。AI技術逐漸將物理世界與數(shù)字世界相結合，進一步拓展了應用場景和能力邊界，推動各個領域的進步和發(fā)展，帶動新質生產(chǎn)力的躍升。
2、新能源占比提升使電力系統(tǒng)轉型面臨更高復雜性
新型電力系統(tǒng)是新型能源體系的重要組成和實現(xiàn)“雙碳”目標的關鍵載體，其核心特征包括清潔低碳、安全可控、靈活高效、智能友好以及開放互動。中電聯(lián)數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，我國以風電、太陽能發(fā)電為主的新能源發(fā)電裝機規(guī)模達到14.5億千瓦，首次超過火電裝機規(guī)模。2024年，風電和太陽能發(fā)電合計新增裝機3.6億千瓦，占新增發(fā)電裝機總容量的比重達到82.6%。行業(yè)分析認為，到2025年，我國新能源總裝機預計將達到15.3億千瓦，配網(wǎng)分布式新能源接入將達到3億千瓦，新能源汽車將達到5000萬輛。
隨著新能源占比的不斷提升，電力系統(tǒng)轉型面臨更高的復雜性。首先是變化多、預測難，即電力系統(tǒng)的負荷和發(fā)電方式日益多樣化，尤其是風能、太陽能等可再生能源波動性較大，導致電力供需變化頻繁且難以準確預測。其次是接入多、調控難，即屋頂光伏、小型風電等分布式能源以及電動汽車等新型負荷的接入，使得電力系統(tǒng)的節(jié)點數(shù)量大幅增加，調控難度加大。再次是互動多、消納難，即電力系統(tǒng)與用戶之間的互動需求增加，但可再生能源的間歇性和不穩(wěn)定性導致電力消納困難，容易出現(xiàn)棄風、棄光現(xiàn)象。最后是資產(chǎn)多、管控難，即電力系統(tǒng)包括發(fā)電設備、輸電線路、配電網(wǎng)絡等，資產(chǎn)規(guī)模龐大，管理復雜，維護成本高。
3、數(shù)智化是推動新型電力系統(tǒng)構建的重要力量
從AI技術的行業(yè)落地經(jīng)驗來看，電力行業(yè)的數(shù)智化發(fā)展可以分為三個階段。第一個階段是數(shù)字化監(jiān)控，這個階段主要是基于泛在感知和高速通信，對電力設備的運行狀態(tài)進行實時感知和動態(tài)監(jiān)測，實現(xiàn)全面可觀、實時可測，更加形象的比喻就是比特感知瓦特。第二個階段是智能化分析，這一階段主要是基于大數(shù)據(jù)和一些確定的規(guī)則模型，對電力系統(tǒng)未來的可能的變化進行預測和模擬，實現(xiàn)精準可測、高度可控，也就是“比特”管理“瓦特”。第三個階段是數(shù)字化自治，通過更加高階AI技術的引入和應用，形成自適應、自進化、自決策的模型能力，通過數(shù)字空間共享的智能成果，下達決策性指令或提出預見性改造方案，實現(xiàn)用“比特”增值“瓦特”的終極目標。
面對新能源占比逐漸提升帶來的深刻變革，電力系統(tǒng)需要在形態(tài)、特性和機理方面做出調整。在電力方面，推進“源、網(wǎng)、荷、儲”的融合變換、協(xié)同發(fā)展，構成“大電網(wǎng)+主動配電網(wǎng)+微電網(wǎng)”的電網(wǎng)形態(tài)；在算力方面，以數(shù)字數(shù)據(jù)為基礎，構建強大的軟件平臺，并最終實現(xiàn)軟件定義的電力系統(tǒng)。通過將信息技術、計算技術、傳感技術、控制理論、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等與電力系統(tǒng)深度融合，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的數(shù)字化、信息化、智能化，建成可見、可知、可信的透明化電力系統(tǒng)。
從新型電力系統(tǒng)對數(shù)字技術的訴求分析，AI無疑是下一階段發(fā)展的關鍵支撐技術，基于AI大模型場景的探索將助力電力應用的創(chuàng)新，主要包括電力資產(chǎn)管理和智能化運維、新能源的發(fā)電功率預測、新興負荷的感知和預測、大電網(wǎng)安全穩(wěn)定調度等場景。
二、華為數(shù)字解決方案助力構建新型電力系統(tǒng)的實踐
華為持續(xù)加大AI領域研發(fā)投入，從AI底層算法、開發(fā)框架到關鍵芯片等核心領域進行全面布局和深入研究，同時華為也注重技術在電力行業(yè)的加速運用和落地，通過場景應用的錘煉不斷提升技術的實力和可靠性。
1、發(fā)電領域應用場景
在發(fā)電領域，華為聯(lián)合中國華電集團、玖天氣象，推出了基于AI大模型技術的新能源氣象功率預測解決方案，并在華電江蘇公司風光試點場站落地驗證。通過AI大模型技術，在試點場站超短期15分鐘預測準確度達97.24%，4小時預測準確度達91.72%，中短期24小時內預測準確度整體達到90%以上，預測效率大幅領先于傳統(tǒng)的超算功率預測模式，從而極大提升了風電場運維效率，保障了系統(tǒng)穩(wěn)定。同時，根據(jù)試點驗證數(shù)據(jù)測算，通過對新能源功率預測實現(xiàn)“智算”，華電江蘇試點場站2024年上半年考核費用分別減少27%和15%左右，有效降低電站運營成本。
此外，華為還與岳能科技聯(lián)合打造了區(qū)域場站一體化集中管控平臺解決方案，可使新能源場站具備集中感知、遠程控制、區(qū)域運維、高效調度等功能，幫助新能源場站實現(xiàn)智慧管理。該解決方案完全采用自主創(chuàng)新的硬件和軟件系統(tǒng)，系統(tǒng)從設計、研發(fā)、生產(chǎn)、升級、到維護全流程可靠，并已在廣東某風力發(fā)電有限公司落地應用。實踐中已完成超15萬個數(shù)據(jù)點采集，將生產(chǎn)遠程集中化、決策數(shù)據(jù)智能化的智慧型生產(chǎn)管理中心進行了轉型升級，實現(xiàn)了遠程視頻管理、區(qū)域遠程集控和多場景融合網(wǎng)絡的應用，有效提升生產(chǎn)效率和安全管理水平。應用過程中，該方案提供應用使能套件BoostKit五大加速組件，讓新能源集中管控平臺上層軟件從“應用遷移”走向“原生開發(fā)”，使未來新能源應用開發(fā)效率提升50%。在集控中心場景，華為推出了星河AI高運力智算網(wǎng)絡，實現(xiàn)鏈路利用率最大化，同時通過網(wǎng)絡與計算協(xié)同，提供統(tǒng)一的集控中心解決方案，為大基地智能化注入動力；在安全場景，華為還推出星河AI電力網(wǎng)絡安全，云端安全大腦內置8000+推理規(guī)則和25種檢測模型，自動處置99%安全事件，邊側威脅檢出率達99.95%，端側實現(xiàn)勒索病毒精準防護。
2、電網(wǎng)領域應用場景
在電網(wǎng)領域，2024年6月，華為參加國內首次舉辦的覆蓋輸電、變電、配電、安全管理等生產(chǎn)領域的人工智能大賽。通過大賽加速推進“A1+”應用場景，發(fā)揮行業(yè)需求規(guī)模大、產(chǎn)業(yè)配套全、應用場景多的優(yōu)勢，深化AI在生產(chǎn)運行、客戶服務、新興業(yè)務等高價值場景?；跁N思（MindSpore）框架的算法榮獲比賽一等獎。7月，華為助力南方電網(wǎng)公司構建AI驅動的智能科學計算體系，在電網(wǎng)調度場景打造“馭電”智能仿真大模型。9月，南方電網(wǎng)公司攜手華為發(fā)布了電力行業(yè)首個自主創(chuàng)新電力大模型——“大瓦特”。“大瓦特”基于華為算力集群昇騰和訓練框架昇思，集成了南網(wǎng)內部知識庫，覆蓋輸電、變電、配電、調度、客服、黨建、安監(jiān)等十余個領域，是專門為電力行業(yè)打造、具有電力系統(tǒng)思維能力的人工智能平臺，也是行業(yè)內首個實現(xiàn)NLP（自然語言處理）/CV（計算機視覺）的跨模態(tài)數(shù)據(jù)打通產(chǎn)品，為電網(wǎng)后續(xù)的業(yè)務形態(tài)提供了新的交互范式。尤其在輸變配電業(yè)務上，基于文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的向量化和人工標注對齊技術，實現(xiàn)用戶意圖識別、多輪對話、總結提煉等功能，極大擴展了CV應用場景，簡化CV模型的應用門檻。在巡檢領域，大模型可以替代80%的人工，智能客服方面也在80%左右；在電力系統(tǒng)負荷預測方面，AI大模型可全面替代人力；在輸配電領域，大模型已具備每分鐘處理100張問題圖片的能力，還能同時識別20類缺陷，識別效率是傳統(tǒng)AI算法的10倍；在電力調度領域，大模型能夠協(xié)助調度部門針對電網(wǎng)異常情況秒級自動化生成處置預案，及時響應15分鐘電力市場調節(jié)要求，使預案更安全、高效。當前，隨著智能客服、輸變配、電力調度和安監(jiān)等垂直深度領域應用，電力大模型已在廣東、廣西、云南、貴州、海南五省區(qū)的發(fā)、輸、變、配、用電各領域80余個場景實現(xiàn)應用。
三、幾點思考
通過AI技術在電力行業(yè)的應用和實踐可以看出，電力行業(yè)AI技術門檻較高，需要持續(xù)投入大量的科學研究，確保業(yè)務、資源、數(shù)據(jù)、技術層層打通，不斷迭代和優(yōu)化模型算法，隨著技術的突破，將對行業(yè)的發(fā)展帶來巨大的價值。為此，電力行業(yè)發(fā)展AI需要以戰(zhàn)略定力為牽引，通過場景深耕釋放價值，依托開放架構打破技術壁壘，借助專班攻堅加速落地，最終以人才儲備保障可持續(xù)創(chuàng)新。
一是強化戰(zhàn)略決心，錨定長期目標。數(shù)智化方向是行業(yè)發(fā)展的大勢所趨，要將AI技術納入能源轉型核心戰(zhàn)略，結合“雙碳”目標與新型電力系統(tǒng)建設需求，制定分階段實施路徑。如南方電網(wǎng)公司“兩化促兩型”戰(zhàn)略，明確AI在源網(wǎng)荷儲協(xié)同、清潔能源消納中的核心作用。同時，考慮到創(chuàng)新投入大，存在一定不確定性，涉及多業(yè)務、多技術領域的協(xié)同，因此可設立專項基金，支持基礎算法研究、算力基礎設施建設，并探索“政府引導+企業(yè)主體+社會資本”的多元投入模式。
二是優(yōu)化場景選擇，持續(xù)釋放價值。優(yōu)先突破核心場景，如利用AI預測新能源出力波動，提升實時動態(tài)管理能力，實現(xiàn)電網(wǎng)調度優(yōu)化；基于聲紋識別、圖像分析技術進行變壓器、輸電線路故障預警，實現(xiàn)設備智能運維；構建數(shù)字孿生平臺，使分布式光伏、儲能系統(tǒng)可觀可調可控，實現(xiàn)綠色能源管理等。拓展新興融合場景，如探索“AI+零碳園區(qū)”模式，通過智能微網(wǎng)優(yōu)化能源供需匹配；開發(fā)綠色岸電系統(tǒng)，推動港口電能替代等。
三是組織架構先行，構建開放協(xié)同技術生態(tài)。統(tǒng)一技術框架設計，如采用華為提出的“云邊協(xié)同、解耦開放”架構，實現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)、算力的標準化對接，避免重復建設。建設電力行業(yè)AI基礎平臺，集成多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、知識圖譜構建等能力，支撐智能應用快速迭代。建設數(shù)據(jù)與標準體系，推動《電力人工智能樣本增廣技術架構要求》等標準落地，解決樣本質量不足導致的模型泛化難題。
四是堅持專班推進，開展聯(lián)合研發(fā)。成立專班，形成企業(yè)級、領域級和項目級責任主體，組建“業(yè)務+技術+數(shù)據(jù)”復合型團隊，推進跨領域專班高效運作，重點攻關如多模態(tài)大模型在電力調度中的應用等關鍵場景。設立創(chuàng)新實驗室，聯(lián)合高校、企業(yè)開展關鍵技術研發(fā)。建立“試點驗證—規(guī)模推廣—反饋優(yōu)化”閉環(huán)機制，定期評估項目的投資回報率。
五是加強人才培養(yǎng)，打造“產(chǎn)學研用”一體化鏈條。推動學科與產(chǎn)業(yè)深度融合，開設“智能發(fā)電”“能源大數(shù)據(jù)”等交叉學科，培養(yǎng)“AI+電力”復合型人才。聯(lián)合企業(yè)設立實訓基地，開展AI在電力設備診斷、需求響應等場景的實戰(zhàn)化培訓，讓懂電的行家也能成為懂數(shù)字化和AI的專家。建立“揭榜掛帥”機制，吸引AI頂尖人才參與電力行業(yè)課題，進一步讓數(shù)字化的核心能力在能源電力行業(yè)得以運用。
