“人工智能在新型电力系统中有丰富的应用场景，特别是在发电调控和保持电网平衡稳定方面。要先从微网和园区配网挖掘协同性，从物理电网到数字孪生电网进行大量AI实验，找出经验以后再反过来应用到物理电网。随着算法创新和神经网络结构优化，未来会有越来越多的机器学习模型影响电力系统，缓解现在供应侧和需求侧不稳定的问题。”在近日举办的第8期“电力低碳保供研讨会”上，国网能源研究院原副院长胡兆光表示。
“我国是电热气综合的能源系统，需求侧面临着多能互补的优势发挥不充分、综合能源服务成本较高、能源小数据没有得到充分利用、需求侧能源设备利用率不高、新能源汽车接入电网的技术要求不完善、需求侧的协同调度理论及优化方法复杂化的问题。”华南理工大学电力学院教授朱继忠表示。
自然资源保护协会能源转型项目主任林明彻则认为，在当前新能源超预期发展和负荷多样化、尖峰化的背景下，传统“源随荷动”的电力系统运行方式面临着巨大的挑战，电力供需不平衡的弊端凸显。仅通过电源、电网优化很难适应电力供需形势的新变化。需要进一步从用户侧发力，通过充分调用需求侧资源来响应新能源发电和减少尖峰保供压力。同时，通过完善相关的产业政策、市场机制来提高用户参与的积极性。
厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强指出，面对新形势下电力需求侧管理的挑战，未来需要充分发挥人工智能的作用来分析电量趋势，从而有效制定宏观政策进行需求侧管理。“一方面，在大电网中应用人工智能技术对于促进可再生能源消纳至关重要，未来可以通过AI大模型对不稳定的风电光伏进行调度；另一方面，需要挖掘人工智能在预测短中期电力需求上的潜力。但是，人工智能的发展依赖于强大的算力和电力消耗，需要重点关注未来AI可能对电力系统造成的冲击。”
虚拟电厂、微电网及电动汽车等技术成解决方案。“虚拟电厂可通过数字技术优化电网调度，提升新能源利用率；微电网可以采用互补混合储能和滚动优化调度平抑源荷双侧功率波动，通过能源共享实现资源优化；电动汽车可以促进数字电网建设，打造智慧能源网，改变原有需求侧模式。这些创新技术将为实现双碳目标和构建高效综合能源系统提供重要支撑。”朱继忠进一步表示。
协鑫综合能源服务公司副总经理钱亚南也表示，虚拟电厂可引导负荷在新能源发电高峰时消纳电量；减少传统电力投资；保障电网系统稳定；提升用户侧资源价值，拓展用户侧应用；促进电力市场发展，带动商业投资。“目前全国虚拟电厂主要分为政府主导型、电网主导型和电力市场型，应用场景和收益模式也各有不同。”
“根据虚拟电厂的发展探索来看，合理的商业模式、如何改变用户固有用电习惯和观念，与分布式光伏、储能、充电站是否可以独立计量均十分重要。未来可通过有资源、有能力的单位先行先试，打造标杆；邀约负荷与实时负荷协同，良心发展；探索区域化模式，解决局部问题。”钱亚南认为。
值得注意的是，香港中文大学（深圳）理工学院教授赵俊华指出，在AI的智能化水平呈指数增长的背景下，智能化消费侧管理将在5到10年内取得重大突破，应用于需求响应、虚拟电厂等领域的技术将更加智能化，更好地应对供给侧变化。然而，人工智能的发展依赖于巨大的算力和电力消耗，这既是机遇也是挑战。“其中电耗问题，特别是实现电算协同，是推动大模型广泛应用的关键挑战。”
胡兆光预测，到2030年算力中心用电量将占全国用电量的4%左右，这一比例在局部地区可能会更高。“因此，考虑利用更多的绿电供应算力中心十分重要。人工智能技术在风电和光伏领域的应用可以进一步优化资源调控，调整峰谷电价差以平衡行业竞争力与电价影响。”
朱继忠认为，人工智能的快速发展是新型电力系统建设的重大机遇。AI在需求侧管理中，通过智能算法和数据分析可以优化能源使用、提高能效并促进用户的需求响应。同时，人工智能有助于降低峰值负荷，缓解电网压力，提升系统的灵活性和可靠性。“人工智能的应用还需要与电力基础设施建设相结合。数据中心面临较高的绿电目标，需要优化数据中心的能源管理，提升能效和利用率，推动绿色电力的生产与消纳。”
文 ｜ 中国能源报记者 林水静
【责任编辑：杨涵易 】
