中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：“AI（人工智能）需要電力，電力也需要AI，兩者是閉環(huán)的反饋系統(tǒng)?！眹?guó)家電網(wǎng)能源研究院原副院長(zhǎng)胡兆光在近期舉辦的“電力低碳保供研討會(huì)”上指出，AI作為新質(zhì)生產(chǎn)力，將重塑新型電力系統(tǒng)。電力系統(tǒng)源源不斷的數(shù)據(jù)流、內(nèi)在反饋特性與AI的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、速度優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，有望催生創(chuàng)新的電力領(lǐng)域AGI（通用人工智能）。
廈門大學(xué)中國(guó)能源政策研究院院長(zhǎng)林伯強(qiáng)的觀點(diǎn)與此不謀而合。他表示，業(yè)內(nèi)常說(shuō)“AI的盡頭是能源、是電力”，而他認(rèn)為“能源、電力的盡頭也有可能是AI”。在他看來(lái)，AI與電力的關(guān)系并非單向依賴，AI的迅猛發(fā)展離不開(kāi)能源電力的堅(jiān)實(shí)支撐，而AI也能反哺能源電力行業(yè)，尤其是在低碳保供環(huán)節(jié)提供關(guān)鍵助力，形成可持續(xù)發(fā)展的共生關(guān)系。
當(dāng)前電力系統(tǒng)面臨新能源適配、供需平衡、負(fù)荷沖擊與調(diào)度效率等多重困境，AI正是破解這些難題的關(guān)鍵工具。
“要形成自下而上的安全穩(wěn)定調(diào)控體系，利用智能體將風(fēng)光的不確定性平抑在低壓層面，緩解電源側(cè)調(diào)控能力不足的問(wèn)題?！焙坠獗硎?，風(fēng)光等新能源涌入配網(wǎng)是大勢(shì)所趨，智能體在協(xié)調(diào)優(yōu)化電網(wǎng)的運(yùn)行上有很大的潛力。以零碳園區(qū)為例，可以通過(guò)智能體調(diào)動(dòng)配網(wǎng)、微網(wǎng)和園區(qū)中的儲(chǔ)能、充電樁等資源，實(shí)現(xiàn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)調(diào)互動(dòng)，將新能源發(fā)電的隨機(jī)、間歇、波動(dòng)和不確定性平抑在園區(qū)和微網(wǎng)中，避免配網(wǎng)受到大的干擾，并提高消納水平。
“新增負(fù)荷蘊(yùn)含巨大調(diào)節(jié)空間和潛力，”針對(duì)短時(shí)用電荒與新型負(fù)荷激增的挑戰(zhàn)，北京理工大學(xué)管理學(xué)院教授王博指出，可通過(guò)技術(shù)手段將新增負(fù)荷從系統(tǒng)壓力轉(zhuǎn)化為可控資源。以新能源汽車為例，預(yù)計(jì)到2040年，國(guó)內(nèi)新能源汽車保有量將達(dá)到3億輛，車載儲(chǔ)能容量將超過(guò)200億kWh，相當(dāng)于中國(guó)每天消費(fèi)的總電量。若能借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)“交能融合”，交通部門將從純粹的能源消費(fèi)者，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殡娏ο到y(tǒng)的“靈活性調(diào)節(jié)資源”。
在具體落地路徑上，她建議構(gòu)建“全國(guó)一盤棋”的AI需求側(cè)響應(yīng)模型。通過(guò)總體規(guī)劃布局和系統(tǒng)運(yùn)行模擬，先評(píng)估該地區(qū)對(duì)于響應(yīng)能力的需求，然后考慮響應(yīng)設(shè)施如何部署，以及響應(yīng)時(shí)間和調(diào)用量如何調(diào)度等問(wèn)題。依托網(wǎng)格級(jí)別的需求響應(yīng)和時(shí)空預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)調(diào)度的實(shí)時(shí)優(yōu)化，并在此基礎(chǔ)上不斷迭代。
中國(guó)建筑科學(xué)研究院熱泵與蓄能研究中心主任李驥聚焦建筑能源轉(zhuǎn)型領(lǐng)域。建筑運(yùn)行相關(guān)碳排放占全社會(huì)總排放的22%，其用能負(fù)荷大、時(shí)空波動(dòng)性的特點(diǎn)，再疊加可再生能源出力的隨機(jī)性，加劇電力負(fù)荷曲線的峰谷差和爬坡率，不利于能源系統(tǒng)的供需平衡。對(duì)此，他提出以“電”為核心，構(gòu)建“光儲(chǔ)泵充柔”新型建筑能源系統(tǒng)。該系統(tǒng)以AI技術(shù)為核心支撐，通過(guò)光伏建筑一體化、多元儲(chǔ)能、熱泵高效供暖/供冷以及建筑柔性用能等技術(shù)手段，推動(dòng)建筑用能方式與模式全面向智能化和協(xié)同化的方向演變。
另外，胡兆光還強(qiáng)調(diào)了AI在電價(jià)機(jī)制優(yōu)化與調(diào)度預(yù)測(cè)中的價(jià)值。他建議，借助AI分析區(qū)域負(fù)荷特性，針對(duì)省內(nèi)不同地區(qū)，根據(jù)自身特性，通過(guò)價(jià)格機(jī)制調(diào)整低谷時(shí)段，引導(dǎo)用戶錯(cuò)峰用電。同時(shí)，他提出“精確到分鐘級(jí)”的預(yù)測(cè)目標(biāo)。當(dāng)前，半小時(shí)至1小時(shí)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)已成為現(xiàn)實(shí)。從理論上講，前一分鐘預(yù)測(cè)下一分鐘的超短時(shí)預(yù)測(cè)也具備技術(shù)可行性。若能實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，將大幅提升調(diào)度精度，為電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行筑牢防線。
在肯定AI技術(shù)價(jià)值的同時(shí)，一個(gè)核心悖論日益凸顯：AI在賦能電力系統(tǒng)的同時(shí)，其自身也正成為巨大的能耗源。據(jù)國(guó)際能源署今年初發(fā)布的《能源與人工智能》報(bào)告顯示，在AI應(yīng)用的大力助推下，過(guò)去5年，全球數(shù)據(jù)中心占全球電力消耗量的比例以每年12%遞增。按照現(xiàn)有速度，到2030年，全球數(shù)據(jù)中心的電力需求將增加一倍以上，達(dá)到每年約9450億千瓦時(shí)。
國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)同樣值得警惕。據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，2024中國(guó)算力中心用電量已達(dá)約1600億千瓦時(shí)，預(yù)計(jì)2030年將增長(zhǎng)至4800千瓦時(shí)。我國(guó)已明確提出到2030年，我國(guó)新增能源需求將主要依靠清潔能源滿足，這一數(shù)字對(duì)國(guó)家清潔能源的供應(yīng)能力提出了嚴(yán)峻考驗(yàn)。
林伯強(qiáng)特別強(qiáng)調(diào)，必須審慎平衡AI帶來(lái)的短期集中用電沖擊與能源轉(zhuǎn)型的長(zhǎng)期性之間的矛盾。在AI技術(shù)的快速發(fā)展與能源體系轉(zhuǎn)型之間找到平衡點(diǎn)，否則可能適得其反。
盡管挑戰(zhàn)存在，但AI與電力的閉環(huán)互動(dòng)仍在不斷深化。AI不僅能在能源網(wǎng)絡(luò)調(diào)度、負(fù)荷預(yù)測(cè)和設(shè)備運(yùn)維等關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，更在推動(dòng)新能源高效接入和提升能源系統(tǒng)韌性方面展現(xiàn)出極大的潛力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析與智能控制等技術(shù)手段，AI正加速構(gòu)建更加高效、綠色和智能的新型能源體系。
