中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：當(dāng)前，人工智能（AI）已成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎，深刻改變著各行各業(yè)的運(yùn)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(jìn)化和行業(yè)數(shù)據(jù)的不斷積累，AI技術(shù)的應(yīng)用已深入到多個(gè)核心領(lǐng)域，全面推動(dòng)電力系統(tǒng)向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型。加快跨領(lǐng)域合作與創(chuàng)新，深入挖掘AI在電力系統(tǒng)發(fā)展進(jìn)程中運(yùn)用的各種潛在可能性，將為新型電力系統(tǒng)構(gòu)建提供寶貴的思路與啟迪。
一、AI將成為推動(dòng)新型電力系統(tǒng)構(gòu)建的關(guān)鍵支撐技術(shù)
AI技術(shù)的進(jìn)化歷程展示出巨大的潛力，針對(duì)新型電力系統(tǒng)構(gòu)建過程面臨的各種挑戰(zhàn)，以數(shù)字化技術(shù)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(jì)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(wù)。
1、AI迎來跨越式發(fā)展
當(dāng)前，AI技術(shù)發(fā)展已從科學(xué)家推動(dòng)轉(zhuǎn)為研發(fā)應(yīng)用推動(dòng)。尤其是預(yù)訓(xùn)練大模型持續(xù)取得突破，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，大模型可以在超高維度空間上對(duì)人類全部知識(shí)進(jìn)行高度壓縮，通過微調(diào)就可以完成多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景任務(wù)的泛化，推動(dòng)AI從感知向認(rèn)知、從分析判斷式向生成式、從專用向通用轉(zhuǎn)變，進(jìn)入快速發(fā)展的新階段。自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)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(xué)習(xí)，會(huì)思考。同時(shí)，多模態(tài)融合技術(shù)逐漸興起，將文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài)進(jìn)行融合處理。AI技術(shù)逐漸將物理世界與數(shù)字世界相結(jié)合，進(jìn)一步拓展了應(yīng)用場(chǎng)景和能力邊界，推動(dòng)各個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)步和發(fā)展，帶動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的躍升。
2、新能源占比提升使電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型面臨更高復(fù)雜性
新型電力系統(tǒng)是新型能源體系的重要組成和實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的關(guān)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(dòng)。中電聯(lián)數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，我國(guó)以風(fēng)電、太陽能發(fā)電為主的新能源發(fā)電裝機(jī)規(guī)模達(dá)到14.5億千瓦，首次超過火電裝機(jī)規(guī)模。2024年，風(fēng)電和太陽能發(fā)電合計(jì)新增裝機(jī)3.6億千瓦，占新增發(fā)電裝機(jī)總?cè)萘康谋戎剡_(dá)到82.6%。行業(yè)分析認(rèn)為，到2025年，我國(guó)新能源總裝機(jī)預(yù)計(jì)將達(dá)到15.3億千瓦，配網(wǎng)分布式新能源接入將達(dá)到3億千瓦，新能源汽車將達(dá)到5000萬輛。
隨著新能源占比的不斷提升，電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型面臨更高的復(fù)雜性。首先是變化多、預(yù)測(cè)難，即電力系統(tǒng)的負(fù)荷和發(fā)電方式日益多樣化，尤其是風(fēng)能、太陽能等可再生能源波動(dòng)性較大，導(dǎo)致電力供需變化頻繁且難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。其次是接入多、調(diào)控難，即屋頂光伏、小型風(fēng)電等分布式能源以及電動(dòng)汽車等新型負(fù)荷的接入，使得電力系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量大幅增加，調(diào)控難度加大。再次是互動(dòng)多、消納難，即電力系統(tǒng)與用戶之間的互動(dòng)需求增加，但可再生能源的間歇性和不穩(wěn)定性導(dǎo)致電力消納困難，容易出現(xiàn)棄風(fēng)、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(shè)備、輸電線路、配電網(wǎng)絡(luò)等，資產(chǎn)規(guī)模龐大，管理復(fù)雜，維護(hù)成本高。
3、數(shù)智化是推動(dòng)新型電力系統(tǒng)構(gòu)建的重要力量
從AI技術(shù)的行業(yè)落地經(jīng)驗(yàn)來看，電力行業(yè)的數(shù)智化發(fā)展可以分為三個(gè)階段。第一個(gè)階段是數(shù)字化監(jiān)控，這個(gè)階段主要是基于泛在感知和高速通信，對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)感知和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)全面可觀、實(shí)時(shí)可測(cè)，更加形象的比喻就是比特感知瓦特。第二個(gè)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(duì)電力系統(tǒng)未來的可能的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)可測(cè)、高度可控，也就是“比特”管理“瓦特”。第三個(gè)階段是數(shù)字化自治，通過更加高階AI技術(shù)的引入和應(yīng)用，形成自適應(yīng)、自進(jìn)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(dá)決策性指令或提出預(yù)見性改造方案，實(shí)現(xiàn)用“比特”增值“瓦特”的終極目標(biāo)。
面對(duì)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(jī)理方面做出調(diào)整。在電力方面，推進(jìn)“源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)”的融合變換、協(xié)同發(fā)展，構(gòu)成“大電網(wǎng)+主動(dòng)配電網(wǎng)+微電網(wǎng)”的電網(wǎng)形態(tài)；在算力方面，以數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建強(qiáng)大的軟件平臺(tái)，并最終實(shí)現(xiàn)軟件定義的電力系統(tǒng)。通過將信息技術(shù)、計(jì)算技術(shù)、傳感技術(shù)、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(shí)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(duì)數(shù)字技術(shù)的訴求分析，AI無疑是下一階段發(fā)展的關(guān)鍵支撐技術(shù)，基于AI大模型場(chǎng)景的探索將助力電力應(yīng)用的創(chuàng)新，主要包括電力資產(chǎn)管理和智能化運(yùn)維、新能源的發(fā)電功率預(yù)測(cè)、新興負(fù)荷的感知和預(yù)測(cè)、大電網(wǎng)安全穩(wěn)定調(diào)度等場(chǎng)景。
二、華為數(shù)字解決方案助力構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的實(shí)踐
華為持續(xù)加大AI領(lǐng)域研發(fā)投入，從AI底層算法、開發(fā)框架到關(guān)鍵芯片等核心領(lǐng)域進(jìn)行全面布局和深入研究，同時(shí)華為也注重技術(shù)在電力行業(yè)的加速運(yùn)用和落地，通過場(chǎng)景應(yīng)用的錘煉不斷提升技術(shù)的實(shí)力和可靠性。
1、發(fā)電領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景
在發(fā)電領(lǐng)域，華為聯(lián)合中國(guó)華電集團(tuán)、玖天氣象，推出了基于AI大模型技術(shù)的新能源氣象功率預(yù)測(cè)解決方案，并在華電江蘇公司風(fēng)光試點(diǎn)場(chǎng)站落地驗(yàn)證。通過AI大模型技術(shù)，在試點(diǎn)場(chǎng)站超短期15分鐘預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)97.24%，4小時(shí)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)91.72%，中短期24小時(shí)內(nèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度整體達(dá)到90%以上，預(yù)測(cè)效率大幅領(lǐng)先于傳統(tǒng)的超算功率預(yù)測(cè)模式，從而極大提升了風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維效率，保障了系統(tǒng)穩(wěn)定。同時(shí)，根據(jù)試點(diǎn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)測(cè)算，通過對(duì)新能源功率預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)“智算”，華電江蘇試點(diǎn)場(chǎng)站2024年上半年考核費(fèi)用分別減少27%和15%左右，有效降低電站運(yùn)營(yíng)成本。
此外，華為還與岳能科技聯(lián)合打造了區(qū)域場(chǎng)站一體化集中管控平臺(tái)解決方案，可使新能源場(chǎng)站具備集中感知、遠(yuǎn)程控制、區(qū)域運(yùn)維、高效調(diào)度等功能，幫助新能源場(chǎng)站實(shí)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(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)、升級(jí)、到維護(hù)全流程可靠，并已在廣東某風(fēng)力發(fā)電有限公司落地應(yīng)用。實(shí)踐中已完成超15萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)采集，將生產(chǎn)遠(yuǎn)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(jìn)行了轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程視頻管理、區(qū)域遠(yuǎn)程集控和多場(chǎng)景融合網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，有效提升生產(chǎn)效率和安全管理水平。應(yīng)用過程中，該方案提供應(yīng)用使能套件BoostKit五大加速組件，讓新能源集中管控平臺(tái)上層軟件從“應(yīng)用遷移”走向“原生開發(fā)”，使未來新能源應(yīng)用開發(fā)效率提升50%。在集控中心場(chǎng)景，華為推出了星河AI高運(yùn)力智算網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)鏈路利用率最大化，同時(shí)通過網(wǎng)絡(luò)與計(jì)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(dòng)力；在安全場(chǎng)景，華為還推出星河AI電力網(wǎng)絡(luò)安全，云端安全大腦內(nèi)置8000+推理規(guī)則和25種檢測(cè)模型，自動(dòng)處置99%安全事件，邊側(cè)威脅檢出率達(dá)99.95%，端側(cè)實(shí)現(xiàn)勒索病毒精準(zhǔn)防護(hù)。
2、電網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景
在電網(wǎng)領(lǐng)域，2024年6月，華為參加國(guó)內(nèi)首次舉辦的覆蓋輸電、變電、配電、安全管理等生產(chǎn)領(lǐng)域的人工智能大賽。通過大賽加速推進(jìn)“A1+”應(yīng)用場(chǎng)景，發(fā)揮行業(yè)需求規(guī)模大、產(chǎn)業(yè)配套全、應(yīng)用場(chǎng)景多的優(yōu)勢(shì)，深化AI在生產(chǎn)運(yùn)行、客戶服務(wù)、新興業(yè)務(wù)等高價(jià)值場(chǎng)景?；跁N思（MindSpore）框架的算法榮獲比賽一等獎(jiǎng)。7月，華為助力南方電網(wǎng)公司構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)的智能科學(xué)計(jì)算體系，在電網(wǎng)調(diào)度場(chǎng)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(gè)自主創(chuàng)新電力大模型——“大瓦特”?！按笸咛亍被谌A為算力集群昇騰和訓(xùn)練框架昇思，集成了南網(wǎng)內(nèi)部知識(shí)庫，覆蓋輸電、變電、配電、調(diào)度、客服、黨建、安監(jiān)等十余個(gè)領(lǐng)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(tái)，也是行業(yè)內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)NLP（自然語言處理）/CV（計(jì)算機(jī)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(wù)形態(tài)提供了新的交互范式。尤其在輸變配電業(yè)務(wù)上，基于文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的向量化和人工標(biāo)注對(duì)齊技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用戶意圖識(shí)別、多輪對(duì)話、總結(jié)提煉等功能，極大擴(kuò)展了CV應(yīng)用場(chǎng)景，簡(jiǎn)化CV模型的應(yīng)用門檻。在巡檢領(lǐng)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(fù)荷預(yù)測(cè)方面，AI大模型可全面替代人力；在輸配電領(lǐng)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(shí)識(shí)別20類缺陷，識(shí)別效率是傳統(tǒng)AI算法的10倍；在電力調(diào)度領(lǐng)域，大模型能夠協(xié)助調(diào)度部門針對(duì)電網(wǎng)異常情況秒級(jí)自動(dòng)化生成處置預(yù)案，及時(shí)響應(yīng)15分鐘電力市場(chǎng)調(diào)節(jié)要求，使預(yù)案更安全、高效。當(dāng)前，隨著智能客服、輸變配、電力調(diào)度和安監(jiān)等垂直深度領(lǐng)域應(yīng)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(lǐng)域80余個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。
三、幾點(diǎn)思考
通過AI技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用和實(shí)踐可以看出，電力行業(yè)AI技術(shù)門檻較高，需要持續(xù)投入大量的科學(xué)研究，確保業(yè)務(wù)、資源、數(shù)據(jù)、技術(shù)層層打通，不斷迭代和優(yōu)化模型算法，隨著技術(shù)的突破，將對(duì)行業(yè)的發(fā)展帶來巨大的價(jià)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(chǎng)景深耕釋放價(jià)值，依托開放架構(gòu)打破技術(shù)壁壘，借助專班攻堅(jiān)加速落地，最終以人才儲(chǔ)備保障可持續(xù)創(chuàng)新。
一是強(qiáng)化戰(zhàn)略決心，錨定長(zhǎng)期目標(biāo)。數(shù)智化方向是行業(yè)發(fā)展的大勢(shì)所趨，要將AI技術(shù)納入能源轉(zhuǎn)型核心戰(zhàn)略，結(jié)合“雙碳”目標(biāo)與新型電力系統(tǒng)建設(shè)需求，制定分階段實(shí)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(chǔ)協(xié)同、清潔能源消納中的核心作用。同時(shí)，考慮到創(chuàng)新投入大，存在一定不確定性，涉及多業(yè)務(wù)、多技術(shù)領(lǐng)域的協(xié)同，因此可設(shè)立專項(xiàng)基金，支持基礎(chǔ)算法研究、算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并探索“政府引導(dǎo)+企業(yè)主體+社會(huì)資本”的多元投入模式。
二是優(yōu)化場(chǎng)景選擇，持續(xù)釋放價(jià)值。優(yōu)先突破核心場(chǎng)景，如利用AI預(yù)測(cè)新能源出力波動(dòng)，提升實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理能力，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化；基于聲紋識(shí)別、圖像分析技術(shù)進(jìn)行變壓器、輸電線路故障預(yù)警，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能運(yùn)維；構(gòu)建數(shù)字孿生平臺(tái)，使分布式光伏、儲(chǔ)能系統(tǒng)可觀可調(diào)可控，實(shí)現(xiàn)綠色能源管理等。拓展新興融合場(chǎng)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(dòng)港口電能替代等。
三是組織架構(gòu)先行，構(gòu)建開放協(xié)同技術(shù)生態(tài)。統(tǒng)一技術(shù)框架設(shè)計(jì)，如采用華為提出的“云邊協(xié)同、解耦開放”架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)、算力的標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)接，避免重復(fù)建設(shè)。建設(shè)電力行業(yè)AI基礎(chǔ)平臺(tái)，集成多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、知識(shí)圖譜構(gòu)建等能力，支撐智能應(yīng)用快速迭代。建設(shè)數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)《電力人工智能樣本增廣技術(shù)架構(gòu)要求》等標(biāo)準(zhǔn)落地，解決樣本質(zhì)量不足導(dǎo)致的模型泛化難題。
四是堅(jiān)持專班推進(jìn)，開展聯(lián)合研發(fā)。成立專班，形成企業(yè)級(jí)、領(lǐng)域級(jí)和項(xiàng)目級(jí)責(zé)任主體，組建“業(yè)務(wù)+技術(shù)+數(shù)據(jù)”復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，推進(jìn)跨領(lǐng)域?qū)０喔咝н\(yùn)作，重點(diǎn)攻關(guān)如多模態(tài)大模型在電力調(diào)度中的應(yīng)用等關(guān)鍵場(chǎng)景。設(shè)立創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，聯(lián)合高校、企業(yè)開展關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。建立“試點(diǎn)驗(yàn)證—規(guī)模推廣—反饋優(yōu)化”閉環(huán)機(jī)制，定期評(píng)估項(xiàng)目的投資回報(bào)率。
五是加強(qiáng)人才培養(yǎng)，打造“產(chǎn)學(xué)研用”一體化鏈條。推動(dòng)學(xué)科與產(chǎn)業(yè)深度融合，開設(shè)“智能發(fā)電”“能源大數(shù)據(jù)”等交叉學(xué)科，培養(yǎng)“AI+電力”復(fù)合型人才。聯(lián)合企業(yè)設(shè)立實(shí)訓(xùn)基地，開展AI在電力設(shè)備診斷、需求響應(yīng)等場(chǎng)景的實(shí)戰(zhàn)化培訓(xùn)，讓懂電的行家也能成為懂?dāng)?shù)字化和AI的專家。建立“揭榜掛帥”機(jī)制，吸引AI頂尖人才參與電力行業(yè)課題，進(jìn)一步讓數(shù)字化的核心能力在能源電力行業(yè)得以運(yùn)用。
