基于数字化转型的新型电力系统构建

朱先清 雷晓萍 王忠花 秦浩 谢浩荣 史正良

摘  要：当前，以大数据、云计算、物联网、移动通信、人工智能、区块链（以下简称“大云物移智链”）为代表的新一轮科技革命和产业变革深入发展，正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。对于能源电力行业，数字技术与能源技术的融合应用，将不断推动能源电力低碳化发展、市场化变革、产业链升级、现代化监管，实现能源革命与数字革命的融合并进，正在并将持续改变传统能源格局，支撐新型电力系统构建，保障我国碳达峰、碳中和目标实现。

关键词：数字化转型;新型;电力系统

1双碳”目标的背景及我国能源结构分析

习近平总书记在第七十五届联合国大会讲话中宣布：中国将采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。中国的承诺鼓舞了世界，此后，有关“双碳”目标的战略部署步伐加快，今年3月，中央财经委员会第九次会议提出，要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，倡导简约适度、绿色低碳生活方式，构建以新能源为主体的新型电力系统。“双碳”目标提出后，社会各界积极采取行动，制定行动方案，综合采用减少碳排放、增加碳汇及负排放技术实现“双碳”目标。能源结构转型是实现“双碳”目标的主要途径。在能源生产侧，推动清洁能源替代化石能源（目前主要以电能形式利用）;在能源消费侧，推动电能替代以降低社会整体碳排放，因此，电力行业是实现“双碳”目标的主战场。按照多方预测，2060年我国一次能源消费总量约为46亿吨标煤，其中非化石能源占比将达到80%以上，风、光将成为主要能源，且主要转换成电能进行利用;终端能源消费方面，交通、建筑、工业等行业纷纷将电气化作为实现“双碳”目标的重要举措，2060年时电力占终端能源消费比例将达到79%～92%。据国网能源院预测，2060年我国全社会用电量约为15万亿千瓦时，电源总装机将达到80亿千瓦。其中，新能源（风光，不含生物质，下同）装机规模将达到50亿千瓦，占比超过60%，电量占比超过55%，逐渐成为电量供应主体;水电、核电、火电等同步发电机组装机占比约为23%，电量占比低于40%，仍有较大比重。为实现“双碳”目标，需要对能源结构进行清洁替代、电能替代两个转型，并构建以新能源为主体的新型电力系统。电力将变为基础能源，电网将成为能源供应、消费以及传输转换的关键环节。

2 数字化转型赋能构建新型电力系统

2.1 5G研究与应用。5G技术应用于新型电力系统中不仅可以提升大电网源网储互动能力，还能够提升用户供需互动能力和传感信息的采集能力。目前5G研究与应用如：5G+数电力线路在线检测、5G+配电网保护、5G+精准负荷控制、5G+短路电流计算分析、5G+智慧变电、5G+虚拟测量平台、5G+柔性负荷等。

2.2卫星数据体系建设应用。卫星数据体系广泛应用于卫星通讯、电力工程规划、电网设备的遥感、气象、设备和用户故障的定位、卫星体系等。

2.3 AI技术研究与应用。模型数据、市场数据、地理数据、量测数据、故障录波、气象数据等电网信号业务进行监视发生异常或故障时进行处置方案和辅助决策推送至电网调度知识库评价后，电网调度运行决策算法模型对异常或故障事件进行事件化生成后自动下达操作任务执行命令。AI技术研究与应用实现了电网操作过程全数字化，业务实时可见、流程实时监控、结果自动反馈，提高了现场作业的标准化水平，缩短了业务处理时长。

2.4全模态仿真协同平台建设应用。针对集中式新能源场站，提出了基于数据-物理融合的新能源机组精准建模。如：基于数据-物理融合的光伏电站精准建模。针对小容量分布式或新建光伏电站出力预测的问题，提出基于空间相关性的光伏主从预测技术;目前负荷模型仍采用简单模型或典型参数，仿真结论与实际运行情况存在出入，对电网仿真分析工作带来了不利影响。基于负荷精细化建模。随着能源互联网技术的不断深化，新型负荷元素接入电网，使得负荷侧呈现出电力电子化、随机性、智能化的新特点。为实现对电力用户负荷信息的在线量测，研发了负荷智能终端和智能平台。智能终端采集的数据用于负荷模型的在线修正。智能终端实时采集用户负荷电气信息，通过路由器和通讯基站将负荷信息上传至云平台，并进行数据处理及可视化展示。同时，智能终端还可接收和执行控制中心下发的负荷开断及功率调节等控制指令。

2.5芯片化多物理量融合集成的精准感知技术。近年来传感器的集成水平明显加速，通过通讯与存储技术的综合运用，有效控制感知成本，同时也使传感器的可靠性得到全面的提升，未来必将在数字电网中发挥更大的作用。非接触式测量技术能够使设备与感知解耦，避免两者对彼此造成影响，为建设数字电网提供极大便利，因此是存量输变电设备数字化建设的重要发展方向。通过多特征参量微弱信号的高灵敏感知机理及多参量融合感知技术，包括电、磁、光、机械、声、热、微量气体等特征参量微弱信号的新型材料与传感机理，实现多特征参量信号的融合感知。另外，微电子机械系统（micro electro mechanical system，MEMS）传感技术也在广泛推进。如利用MEMS电场传感技术进行电压测量，具有成本低，不存在角差、也不需要额外布线的优点。MEMS磁场传感器灵敏度高、测量范围宽、易集成、低成本、能够测量直流和交流电流。MEMS微音传感器可用于油中溶解的特征气体浓度检测，气体被一定波长的光激发迁跃，并产生压力波，声压信号由MEMS传感器进行检测，根据输出的光声信号的幅度计算出气体的浓度。输变电数字化转型涉及海量设备，对定制芯片存在着大量的需求，近年来涌现出很多专用的芯片，如图像、红外热像、局放、声音以及温度的系统级传感芯片，具有深度学习功能的AI芯片，通信安全加密芯片等。传感器的发展方向就是向芯片化过渡。随着各类常规智能传感器的模拟电路、数字电路、边缘计算算法的规模化应用，为提高传感器可靠性、降低成本，就逐步将智能感知终端缩小到芯片级，使其在输变电设备生产过程中能被更加便捷地预置，且支持带电拆卸和更换。使用搭载电力定制化芯片（power specific integrated circuit，PSIC）的智能巡检无人机、巡检机器人、视频摄像头、红外热像仪或智能感知终端等进行巡检或监测，可实现跨模态数据融合的输变电设备巡检或监测，代替工作人员高效完成巡检工作。多物理量微型传感器件与电力定制化传感芯片的融合，将是未来的研究热点，涉及到微型传感器件设计和芯片环境的多物理场分析等多方面内容。

2.6 多源时空数据耦合的缺陷智能识别技术

输变电设备状态信息数据的来源广泛，可针对产生的各种结构化、非结构化数据，根据样本规模提出自适应深度学习的缺陷识别算法。目前输变电设备的故障和异常状态的样本不够丰富，且已经发生的历史故障数据大部分并未安装在线监测系统，导致大量珍贵数据的缺失。为解决由于样本数量过少引起的算法模型准确率低的问题，一方面需要加强输变电设备状态监测系统的覆盖力度;另一方面，通过扩展数据样本的方法来扩充故障样本。如以基于策略梯度和GAN的故障案例生成方法具有收敛性好、能有效解决高维或者复杂空间问题的优势，适用于处理分布多样和变化较大的离散数据。

当输变电设备的多源时空数据有效采集后，即可开展缺陷智能识别技术。如学者提出了一种变压器绕组形变状态综合监测方法，建立振动和电抗信息综合监测模型诊断绕组松散状态和形变故障。如学者提出了基于多状态量特征及变化规律的高压电缆状态综合评价方法，建立了含局部放电谱图、接地电流变化曲线、温升变化曲线的图谱库，总结了不同缺陷下各状态量的特征及变化规律。

目前，高校团队一般是在实验室设计小尺寸模型，制作若干人工缺陷进行试验分析，利用各类传感器感知多维时空数据，提出该条件下多维信息融合方法，分析状态参量与缺陷类型、部件、严重程度和发展趋势的关联关系。但是，输变电设备内部数据获取方式有限，对缺陷發展过程中的时空演变规律无法有效辨识。随着输变电设备的传感器物联网大力建设，缺陷监测数据将逐渐丰富，多源时空数据耦合的缺陷智能识别研究将迎来新一轮热潮。

3结语

推进能源电力数字化和智能化转型升级，能够支撑“四个革命、一个合作”能源安全新战略深入实施，是完整准确全面贯彻新发展理念新发展理念的迫切选择。同时，能源电力数字化和智能化转型升级也能够有力促进能源生产、传输、存储、交易、消费全链条的能源电力数据连接，推动供需对接、要素重组、融通创新，提升产业协调、精益管理、智慧服务能力，为我国能源电力行业转型发展提供前所未有的发展机遇。

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朱先清，男，1996年11月生，助理工程师，计算机科学与技术专业，从事电力信息系统检修维护工作。