2024版电力数字化2030.pdf

电力数字化 2030构建万物互联的智能世界电力数字化20302024 版实现碳达峰、碳中和是国家的战略目标。电力系统要为实现“双碳”目标承担自己的责任，建设以新能源为主体的新型电力系统是实现这一目标的重要途径。我国电力行业碳排放约占全国碳排放总量的 40%，要实现碳达峰、碳中和目标，电力行业任务重、责任大，承担着主力军作用。在确保电力系统安全平稳供应的同时实现深度减排，发展可再生能源是根本，提高能源效率是关键，电力系统的数字化是核心技术支撑。新型电力系统建设以“电力+算力”为核心途径和驱动力。电力方面，以新能源为主体将深刻改变传统电力系统的形态、特性和机理。源网荷储融合变换、协同发展，构成“大电网+主动配电网+微电网”的电网形态；算力方面，以数字数据为基础，构建强大的软件平台，以软件定义电力系统，将信息技术、计算技术、传感技术、控制理论、人工智能、互联网等与电力系统深度融合，实现电力系统的数字化、信息化、智能化，建成可见、可知、可控的透明化电力系统。在“双碳”目标和新型电力系统建设的背景下，终端电能消费大幅度提升，电能除了直接使用，还间接制造能源，实现广域电气化。广域电气化打破传统电网和产业边界，向各领域全面渗透，各行业与电力领域融合交互，由此形成的新型能源生态系统，具有灵活性、开放性、交互性、经济性、共享性等特性，实现电力系统的智能、安全、可靠、绿色、高效。电力数字化 2030报告描绘通过数字化技术与电力技术的深度融合构建起电力系统数字孪生蓝图；围绕源网荷储一体协同新形态下数字绿色电厂、电网数字巡检、多源自愈配网、多能协同互补、跨域电力调度、赋能绿色低碳六大核心业务场景进行了详细分析；从数字化边端、泛在通信网络、算力和存储、算法和应用四大数字化技术应用领域寻找技术支撑；提出绿色网络、安全可靠、泛在感知、实时网联、智能内生、服务开放的六大电力数字化技术特征；并建议通过构建基于云边协同的技术架构，打造开放、高效、智能的电力数字化新引擎，支撑并驱动电力系统升级转型，加速新能源消纳，推动“双碳”目标的实现。电力数字化 2030结合企业自身的技术优势、经验积累和对于电力系统的理解，对电力数字化 2030 的实现路径做了比较具体的规划，对数字化发展目标进行了量化预测，具有实用性和前瞻性，对能源电力行业发展和跨行业协同合作有很好的参考价值。中国工程院院士华南理工大学电力学院教授中国南方电网专家委员会主任委员从 1875 年世界上第一座火力发电厂建设完成，电力行业已经历了近 150 年的发展和沉淀，成为了能源行业的柱石。过去的 20 年中，世界能源行业和产业格局发生了剧烈且深刻的变化。世界各国纷纷为减少人类活动对气候变化影响而努力推动温室气体减排，石化能源行业受到自然资源储量限制而发展降速，新材料、工程和发电技术显著的进步帮助可再生能源发电大幅提高效率、降低成本，从而有可能成为电力供应的主力军，智能电网基础原理和电力系统技术的发展推动了电网运行和管理变得更加柔性、坚强和智能，电池技术和工业制造能力质的突破促进了电动交通工具的推广和应用。与此同时，数字孪生、云边一体化的物联网、人工智能、高带宽无线通讯等数字化相关技术在物联感知、数据采集、边缘计算以及智能分析等方面的巨大进步也对电力行业的发展和创新提供了有力保障。尽管如此，整个电力行业还是面临着诸多挑战，如何进一步提高可再生能源的电力生产和消纳，从而减少对于化石能源的依赖？如何在保证安全可靠前提下尽可能地响应更加多元化的用电需求？如何持续降低用电成本？等等。可以预见，未来 10 年，在能源技术和数字化技术高速发展的推动下，全球的电力行业将迎来一个发展和变革的高峰。从传统的“发输变配用调”产业链条贯通发展到现如今“源网荷储协同”产业场景融合，电力行业面临的挑战复杂度从二维级别升级到了三维甚至多维。以“云、大、物、智、移”为典型代表的数字化技术发展也出现了元宇宙、Web3.0、边端智能、6G、万兆无线通讯、量子计算、量子通讯等大量分支和升级。本次白皮书的编写，工作小组通过反复讨论和斟酌，确定以行业场景作为基本要素出发点，从多维度拆解和分析相关的问题和挑战，结合优秀的业务和技术实践，适度展望未来的发展需求，以期可以更清晰地把握根本原因，更准确地锁定关键技术，更有效地思考解决方案。安永（中国）企业咨询有限公司在中国乃至全球为电力行业客户提供多年的服务，深度参与并见证了全球电力行业几十年的发展和变革。我们清楚地看到，数字化技术的应用已经成为全球电力行业发展的关键成功要素之一。数字化技术自身的发展也越来越快，领域细分也越来越多。电力行业相关企业如何“在正确的时间，选择正确的技术”变得更加重要也更加困难。希望电力数字化 2030可以在这方面做到抛砖引玉，带来价值的启发，帮助相关企业抓住未来 10 年电力行业的发展机遇，获得更大的成功！大中华区咨询服务主管合伙人安永（中国）企业咨询有限公司当今世界，绿色发展已经成为一个重要趋势，中国、欧盟、北美纷纷发布了通过低碳化、电气化、网络化、智能化全面进行能源结构变革，推进碳达峰、碳中和进程的战略举措。落实绿色发展目标，能源是主战场，电力是主力军，电力数字化是关键!全球重要电力市场提出构建“SmartGrid”、“IntelliGrid”的发展目标，国内领先的电力企业也提出构建“数字电网”的愿景，这些新型电网均具备可靠、灵活和经济的电力和信息流传送，安全稳定的网络通信和系统控制，全面的信息集成和数字化监控，自由的电力交易和分布式电源接入，电网与用户之间双向互动等特点。电力数字化转型发展的最终目的是确保电力系统高效稳定运转，提升能源效率，推动“双碳”目标的实现。通过全面连通物理世界与数字空间，将电力系统中的设备信息、生产过程等转化为数字表达，打造电力系统在虚拟空间中的“数字镜像”。完成物理世界与数字空间从虚实映射到深度交互的演进，进而实现整个电力系统的数字孪生。通过电力数字孪生除了可以实现电网的安全、智能之外，还可以依托大范围互联和调度，实现针对风、光等具备间歇随机、海量离散、波动不可控的清洁能源的高效开发和利用。要实现电力数字孪生的宏伟蓝图，需要将电力电子技术和数字技术进行深度融合。通过数字技术助力低碳发展，需要构建更加开放、更加高效、更加智能的数字平台；需要推进通信、控制等电力行业标准化的建设，推进电力系统设备联接互通，并将智能注入行业。围绕“发-输-变-配-用”等电力系统全环节，持续创新连接、计算、智能等 ICT 价值，推进构建现代设备资产全寿命管理体系，降低电力资产的运行风险、延长使用寿命、提高设备安全性和运营效率；推进构建现代客户全方位用能服务体系，为用户推荐最优的用能方案，最大化能源利用效率，减少能源浪费、建设高效型社会；推进构建新一代调度控制支撑体系，提高电力系统灵活性和稳定性，实现“源网荷储”协调互动、提高整体能源使用效率；推进构建新型电力交易体系，还原电力的商品属性，让绿电交易成为“双碳”的重要抓手，持续推进能源清洁消纳。数字技术的持续创新，将推动行业可持续发展。基于未来 10 年 ICT 技术和全球电力企业的数字化发展趋势的综合研判，我们乐观地预测 2030 年行业领先的数字化电力企业终端网联化率将超过 95%，云化渗透率超过 75%，边缘智能的采用率将超过 75%，电力通信可靠性达到 7 个 9；电力数字化将具备绿色网络、安全可靠、泛在感知、实时网联、智能内生和服务开放的关键技术特征。通过数字化技术的深度采用，将打破传统电力系统“源随荷动”的强计划属性，未来电力供需将变得越来越灵活和弹性。电力数字化的未来既充满想象空间也面临各种挑战，需要发电商、电网运营商等传统电力企业、电动汽车等新业态、科技企业、园区运营商、平台服务商等跨界参与者的共同努力和参与才能够实现“源网荷储”端到端的成功转型。让我们携起手来，勇于探索、持续创新，共筑电力数字化 2030！华为常务董事ICT 基础设施业务管理委员会主任第一章、电力数字化背景及目标（一）电力数字化发展背景（二）电力数字化核心目标第二章、电力数字化场景描绘（一）电力数字化蓝图构想（二）电力数字化典型场景分析场景一：数字绿色电厂全周期数字孪生远程智能集控数字绿色电厂中，电力数字化技术应用小结场景二：电网数字巡检智能巡线智能变电站电网数字巡检中，电力数字化技术应用小结场景三：多源自愈配网多源配网运营自愈配网调控多源自愈配网中，电力数字化技术应用小结场景四：多能协同互补智慧园区智慧楼宇多能协同互补中，电力数字化技术应用小结0303050708020710131619前言目 录场景五：跨域电力调度智能电网调度虚拟电厂跨域电力调度中，电力数字化技术应用小结场景六：赋能绿色低碳碳交易碳普惠赋能绿色低碳中，电力数字化技术应用小结电力数字化技术在六大核心业务场景中的应用总结第三章、电力数字化技术特征（一）关键技术特征内核层特征一：绿色网络特征二：安全可靠驱动层特征三：泛在感知特征四：实时网联特征五：智能内生使能层特征六：服务开放（二）目标技术架构（三）数字化创新体系2225282828313740424345电力数字化发展倡议参考资料2电力数字化 2030当今世界，绿色低碳发展已经成为一个重要趋势，许多国家把发展绿色低碳产业作为推动经济结构调整的重要举措，全球正在加快绿色低碳基础设施布局。中国于 2020 年 9 月提出力争于 2030 年前二氧化碳排放达到峰值，并努力争取 2060 年前实现碳中和的“3060”双碳目标，开启了“双碳”目标引领下的绿色低碳高质量发展新征程。北美大力推动 5550 亿美元的清洁能源计划，在基础设施、清洁能源等重点领域加大投资，并重点补贴电动车的购买者和安装屋顶太阳能的家庭。欧盟计划 2021 年至 2030 年间，每年新增 3500 亿欧元投资，推进电动汽车、公共交通运输等实现减排目标。其中，德国将放弃化石燃料的目标提前至 2035 年，拟加速风能、太阳能等可再生能源基础设施建设，实现 100%可再生能源供给。落实绿色低碳发展目标，能源是主战场，电力是主力军。通过不断提高终端电气化率，能有效降 前言低全社会对传统化石能源的依赖，提升高品位电力能源的渗透。其中，以光伏和风电为代表的新能源将扮演举足轻重的作用。随着新能源发电装机的持续提升，高比例可再生能源为电力系统叠加高比例电力电子设备的同时，也催生出诸多“新”特性电网侧，能源资源配置将呈现高弹性；负荷侧，电气化能源消费因双向多源而呈现高互动；交易侧，本地低碳能源供应将促使能源消费呈现低成本；运营侧，各类能源系统将依托数字孪生实现高融合。面向 2030，电力数字化技术的不断发展和深度应用，将成为推动电力系统升级的关键成功因素，帮助电力系统更好适应并应对“四高一低”变化趋势。未来，在电力数字化新型数字引擎的驱动下，电力系统将变得更安全、更绿色、更高效、更友好，让电能更好地服务千行百业、进入千家万户。3电力数字化 2030第一章、电力数字化背景及目标（一）电力数字化发展背景电力行业正在经历深度转型。未来，电力系统将呈现两大重要变化，为电力数字化技术的发展和应用明确了基本方向：1、能源结构绿色化从电力供给侧看，根据 IRENA 统计，2023 年全球可再生能源新增装机 38.65 亿千瓦，占全球发电新增装机的 43%，同比增长达到史无前例的 14.0%。预计到 2030 年，世界能源系统将发生重大变化，可再生能源在全球电力结构中的份额将接近 50%。2023 年，我国能源安全稳定供应能力稳步增强，能源绿色低碳转型步伐加快。可再生能源总装机年内连续突破 13 亿、14 亿大关，达到 14.5 亿千瓦，占全国发电总装机超过 50%（提前 6 年达成目标）；可再生能源发电量 3 万亿千瓦时，约占全社会用电量的三分之一，成为保障电力供应的新力量。预计到2030 年，中国清洁能源装机将达到 25.7 亿千瓦，占比超过 70%。清洁能源发电量预计将达到 5.8 万亿千瓦时，占总发电量的 52.5%。新能源建设过程中，出现风、光资源富余程度与经济发达程度也存在区域错配。以中国为例，重点建设的新能源基地大多分布于西部地区、北部地区等人口密度与用电负荷相对较低的区域，而对能源的需求主要来自东部和南部人口稠密区域。因此，电能的异地消纳对电网远距离传输和消纳能力、储能设备配套建设及灵活运营等方面提出新的要求。此外，欧盟各国区域面积小，可以就近利用既有资源，因此在靠近用户侧涌现出大量分布式光伏与分散式风电设备，这些在配网负荷系统中出现的电源对配电网络的稳定运行带来新的挑战。4电力数字化 20302.电网调控柔性化从电网侧看，随着新能源的快速发展，波动性不稳定性的发电量也将不断增加，对电网功率控制、电压调节及通信方式等提出了更高更复杂的新需求，传统电网主要面临横向平衡稳定和纵向运行管控两大挑战。近年来，分布式光伏大量接入配电网，其中 98%以上接入 400 伏，使得配电网由无源网变为具有大量分布式电源点的有源网，造成其与本地负荷的需求在时间上难以同步，净负荷曲线易出现“鸭型曲线”现象，电力系统发用电平衡、实时调度等不确定性增多，导致“源随荷动”关系转换为“源网荷储互动”、输电网与传统配电网间潮流频繁转向与大幅波动等现象，严重影响到电力系统安全运行。因此，解决新型电力系统的关键挑战在配电网。3.供电模式互动化 从电力消费侧看，近年来，我国电力负荷“冬夏”双高峰特征日益明显，夏季降温及冬季取暖负荷占比越来越大。统计数据显示，2023 年全国有 10 余个省级电网夏季“降温负荷”（因气温上升使得空调等新增用电量）占最高用电负荷比重超过40%，“降温负荷”频次增加等因素使得用电负荷峰谷差加大、间歇性增加，大幅提高了配电网系统供需平衡难度，电力系统灵活性调节资源不足的问题将更加凸显，导致电力系统调峰压力进一步加大。此外，电动汽车保有量快速增长，2023 年我国电动汽车保有量超 2000 万辆，预计 2030 年电动汽车保有量将超过 1 亿辆，而全球电动汽车的数量将是现在的近 10 倍，充电产生的不确定性负荷可能使得电力系统调节压力增大，给配电网平稳运行带来新挑战。随着全社会对能源可持续发展认识的不断加深，电动汽车渗透率逐步提升，终端用户对可靠性更强、价格更透明的本地能源消纳的诉求愈发明显，这将催生出越来越多的配网级分布式能源加入电力系统运行，促使供电模式从“以大型发电厂为中心”向“以产消者为中心”转变。随着光伏、风能等分布式能源的大规模应用，传统的配电系统将从单向供电模式向源荷一体升级，供电模式也将从过去的“源随荷动，生产计划主导，进行单向逐级电力传输”，向“源荷互动，以消纳更多可再生能源为目标，根据供需变化进行双向灵活调配”发生转变。用户对能源消费的自主权更大、选择面更广，从被动用电到主动消费，将衍生出对用电需求的准确预测、电量资源的灵活调配、配网的韧性和平衡、海量端侧设备的统一物联与互动等方面的新需求。5电力数字化 2030（二）电力数字化核心目标 电力数字化转型和发展的最终目的，就是随着电力系统升级，消纳更多以风、光为代表的绿色低碳电力，促进源网荷储高效互动，确保电力系统高效稳定运转，提升能源效率，推动碳达峰、碳中和的实现。配电网作为电力系统的“最后一公里”，在新型电力系统建设中确实扮演着主战场的角色。配电网的发展和创新将是新型电力系统建设的核心内容。中国的配网投资占电网投资的比例超过 50%，欧洲配网投资超过投资的70%。配电网需要具备更强的承载力，适应大规模分布式新能源、电动汽车充电设施等新主体、新业态的接入需要，提升绿色电力消费比重。综合产业各方的观点，我们认为电力数字化建设有五大核心目标：1.支撑电力供应模式从传统的“源随荷动”到“源网荷储互动”随着大型新能源设施、分布式能源系统以及不同规模储能装置的大量应用。以中国为例，预计 2030年，用户将超过 6 亿，电动车超过 1 亿，充电桩超过5000 万，台区超过 1000 万，新型储能累计装机规模超过 300GW。在以难以预测的自然资源可用性为基础的电力生产和以用户实时需求为导向的电力消费间，不再是两条完全匹配的“源随荷动”曲线，容易形成电能的供需“剪刀差”错配；电力供应模式需要从传统的“源随荷动”到“源网荷储互动”。通过源网荷互动，实现供需平衡。AI 实现台区自治、地市平衡是关键举措。要综合使用气象、预测、潮流计算和求解器等多个大模型构建 4 级的 AI+调度系统，首先从下往上平衡，一台区一策略首先实现台区内供需平衡，然后在地市级、省级、网级向上逐级平衡。打造台区微电网智能中枢，对台区内能量流、信息流、资金流和控制流的统一调度管理实现用电安全经济，对台区内设备通过电鸿+HPLC+AI 推理实现端侧联动监控，实现网格化智能管理。2.实现新能源 100%并网与消纳截至 2023 年，我国分布式能源累计装机容量约为 3 亿千瓦，分布式渗透率快速提升，局部地区甚至将超过 50%，未来分布式清洁能源接入规模必将迎来快速发展。与传统能源相比，新能源发电具有随机性、波动性、间歇性和不可控等特点，配电网有源化特征愈发凸显，带来的双向潮流、电压越限、孤岛运行等问题更加突出，同时对极端天气的耐受能力较弱，导致电量生产、电力输出等面临不确定因素，造成电压、频率等出现波动，对电网的供电可靠性产生较大影响。低压配网成为分布式电源主要开网路径。除此之外，伴随着大规模新能源基地建设的推进，弃风、弃光以及新能源脱网等现象仍然频发，新能源发电并网成为推进落实电力行业绿色低碳的关键掣肘。因此，通过感知、预测、控制、调度等一系列电力数字化技术手段的应用，实现新能源 100%并网与消纳，消纳来自源端和荷端新能源发电量，抵消新能源并网对电网运行带来的波动，是电力行业积极落实“碳达峰”、“碳中和”的关键所在。3.实现资产安全与高效运营,设备由“计划修”走向“状态修”以我国为例，截至 2022 年底，我国两大电网公司的资产总额合计达到了 5.75 万亿元，比上一年增长了7.4%。而在 2023 年，全国主要电力企业合计完成投资达到了 15502 亿元，同比增长 24.7%，其中电网工程建设完成投资 5277 亿元，同比增长 5.4%。这表明我国电网资产规模持续增长，投资也在不断加大，以支持电力系统的发展和升级。可以预期到 2030 年我国电网资产规模将持续扩大，以适应和支撑新型电力系统的发展需求。随着电力系统转型发展，新的新能源电厂、分布式电源及电子设备会逐步融入并替代老旧设备。但在转型过程中，作为传统重资产行业，存量电力资产仍然发挥着重要作用。发电侧，传统能源仍然承担着保6电力数字化 2030底电源的职能，一些大容量、高效率、低排放的火电机组，在一定时间内仍然是发电主力，同时火电机组未来也承担着调峰调频、平抑新能源出力波动的重要职责；输配电侧，由交、直流特高压大量电网基础设施构成的电力传输网络，仍是跨域；及城市电力传输的根本保障。增量资产方面，抽水蓄能电站、压缩空气和电化学储能将是实现“源网荷储”一体化协调互动的核心与关键，未来势必会有大量的储能设备投入建设运营。配电网作为电力系统的重要组成部分，也将在新型电力系统建设中发挥关键作用。根据国家发展改革委和国家能源局的指导意见，到 2030 年，配电网将基本完成柔性化、智能化、数字化转型，有效促进分布式智能电网与大电网融合发展。因此，以安全为核心，电力数字化的首要目标就是用最低的成本提升资产利用效率、降低电力资产的运行风险、延长使用寿命、提高安全性和运营效率，确保电力去碳化转型的平稳过渡与供电安全可靠。通过数字化手段支撑设备运维管理模式的转型，实现从被动抢修到主动运维，对设备进行全生命周期管理，及时感知设备状态，维修模式由“计划修”向“状态修”转变。4、实现绿电交易全链 100%可见、可追溯2021 年至 2023 年，全国绿电交易成交电量分别为 87 亿、181 亿、697 亿千瓦时，年均增长达到283%，这表明绿电交易在推动清洁低碳转型和促进绿色电力消费方面发挥着越来越重要的作用。目前，绿电市场化交易已经形成，但存在交易主体多元、认证流程复杂，存在成本高、难追溯、易篡改等潜在风险；呼唤区块链技术加持绿电交易。区块链技术具有可追溯、防篡改、公开透明等技术特性，生成符合交易、审查规范的区块链绿色电力消费唯一证明，让绿电交易全链溯源可查、可信、可验。预计到 2030 年绿电交易全链 100%可见、可追溯。通过电力数字化技术的应用，让用电企业自愿为绿电支付溢价，激发各类市场主体主动参与绿电交易的热情，是让绿电交易成为“双碳”重要抓手的关键措施。5、推动虚拟电厂等新业态创新发展供电方式的多样化以及各类用户不断变化的用电方式和日益多元的用电需求，产生了一些新的应用场景和业务，如虚拟电厂、电动汽车有序充电，用户需求侧响应等。虚拟电厂在中国得到了政策支持和响应，正在快速发展。以深圳虚拟电厂为例，截至 2024 年 7 月，深圳虚拟电厂管理平台接入的运营商已超过 50 家，资源规模超过 275 万千瓦，最大调节能力超过 60万千瓦，2025 年将达到 100 万千瓦级，支撑年度最大负荷 5%左右的稳定调节。上海、天津、浙江都提出 2025 年需求侧尖峰负荷响应能力不低于 5%。预估 2030 年，中国虚拟电厂调节电量占全社会用电量的比例预计将达 5%，市场空间 2000 亿元。虚拟电厂通过智能优化策略，将分布式发电（如风电、光伏）、分布式储能设施、可控负荷等不同类型分布式资源进行整合协同，开展优化运行控制和市场交易。这种整合使得出力时段较好但自用比例不高的风电、光伏等资源能够通过虚拟电厂整合储能或可控负荷，实现就地消纳，从而提高可再生能源的利用效率。随着电力数字化技术的不断深入应用，推动电力新场景、新业态的加速发展，提高了电力系统的智能化水平，降低了端到端能源使用成本，实现了能源的高效利用和低碳排放。总的来说，电力数字化目标将聚焦解决能源“安全、绿色和高效”不可能三角、构建新型电力系统的有效手段之一。7电力数字化 2030第二章、电力数字化场景描绘（一）电力数字化蓝图构想在去中心化、终端电气化的行业背景和发展趋势推动下，电力系统“源网荷储”的互动会逐步加速、加深，打破传统价值链的边界，打破传统电力系统“源随荷动”的强计划属性，电力供需将变得越来越灵活、随机。围绕电力数字化总体发展目标，未来在数字化边端（边端采集与控制）、泛在通信网络（地面通信与卫星通信）、算力和存储（云平台、云边端协同、空间计算与区块链）、算法和应用（人工智能、图计算与高级分析等）等新一代数字化使能技术的大力发展和广泛应用下，将全面联通物理世界与数字空间，通过将电力系统中的设备信息、生产过程等转化为数字表达，打造电力系统在虚拟空间中的“数字镜像”。同时，通过数字化监控、智能化分析、数智化自治等数字化能力的进阶式提升，完成物理世界与数字空间从虚实映射到深度交互的演进，进而实现整个电力系统的数字孪生。具体来看，电力数字孪生可以分为三种形态：1、数字化监控监控的目的是通过泛在感知、高速通信及平台存储，对电力设备资产的运行过程及运行状态全面、精准、实时地在数字空间中进行反映，并基于多维 数据对设备资产进行全生命周期的动态监控与诊断，从而实现对各类电力场景的“比特感知瓦特”，配电网承载力和灵活性的需求将显著增多，配电网数字化转型将全面推进，预计到 2030 年，实现设备数字化率超过 90%。感知网络的建立和机理模型的构建是实现电力系统高效 数字化监控的基础；同时，数据互通和泛在物联也需要数据加密技术的支持以确保信息安全。2、智能化分析智能化分析的目的是基于确定的运行模式和机理规则，对发电机组、输配电网、电力负荷等未来运行8电力数字化 2030变化进行分析预测与模拟反馈，为基于现有体系的运营优化和系统控制提供决策支持，从而实现对各类电力场景的“比特管理瓦特”，预计到 2030 年电力数字化业务上云将超过 90%。算力和算法是提高电力系统智能化分析准确性的核心技术，通过构建涵盖多领域多学科复杂数据模型以及数字空间的仿真模拟，可以帮助物理实体进行优化和决策，并形成有效闭环。3、数智化自治数智化自治是指基于跨系统、跨模块的海量数据交互，依托自适应、自进化的复杂算法模型，通过数字空间共享的智能成果，主动识别出当前物理世界运行模式的“瓶颈”，下达决策性指令或提出预见性改造方案，从而通过数字空间的“决策自治、成果反哺”，促进物理世界与数字空间的深度交互，实现“比特增值瓦特”，预计到 2030 年 AI 加持电力数字化比例将超过 80%。由于涉及到大量跨系统数据的交换与共享，因此除了高级分析等人工智能技术外，区块链及隐私计算等技术也是关键。图表 1 面向 2030，电力数字孪生蓝图构想（二）电力数字化典型场景分析 1、典型场景选择我们从价值属性和技术成熟度属性两大维度，对基于电力数字孪生下的众多电力数字化场景进行了拆解和评估，梳理出了三类场景定义：1）当前热点场景：这类场景市场规模增长较 快且已有相对成熟的数字化解决方案，可以视为相关企业电力数字化能力建设的“入门标准”；2）未来重点场景：这类场景普遍体现出了对供电可靠及“双碳”的显性价值，但大规模应用仍待关键能源技术与信息化技术的突破和支撑；3）其他场景：这类场景或者已是红海市场、或者商业价值尚不明朗，不纳入本白皮书研究范围。在此基础上，将热点场景和重点场景进一步总结归纳，最终形成面向 2030 电力数字化的六大核心业务场景：场景一：数字绿色电厂场景二：电网数字巡检场景三：多源自愈配网场景四：多能协同互补场景五：跨域电力调度场景六：赋能绿色低碳 3101814112341219151724513216789电力数字化 2030图表 2 电力数字化场景评估模型图表 3 电力行业发展转型关键挑战总结2、典型场景分析 安全、效率、绿色是面向 2030 电力行业转型发展的关键议题。当前，围绕电力系统升级建设，在供电安全可靠、关键设备延寿、厂网运行效率、新能源消纳与交易等方面还面临诸多挑战。2030电力关键场景对应行业转型的关键挑战安全效率绿色数字绿色电厂偶发厂区安防问题，造成人财损失各场站独立运营，业务管理不统一对天气变化响应不足，造成电量损失电网数字巡检对安全隐患感知不足，故障被动响应；人工巡检危险性高人工巡检效率低对运行故障定位响应不及时，影响新能源消纳多源自愈配网抵御极端情况能力弱，恢复供电慢故障定位慢、响应不及时新能源电力接入对配网运行扰动大多能协同互补储能作为核心技术，存在火灾爆炸事故隐患多种能源形式之间没有有效联动，能源梯级利用不足源荷储互动不足，碳排削减/抵消不到位跨域电力调度限电限产频发负荷侧参与需求侧响应积极性有限大电网对新能源电力消纳能力不足赋能绿色低碳信息安全问题、数据失真审核、认证环节多、周期长机制不健全，影响主体参与积极性在电力数字化总体发展目标下，我们将进一步探讨电力数字化在未来电力系统六大业务场景中的核心价值与关键技术应用支撑。对供电安全/碳中和有显著推动作用增长空间有限/规模效应不明显未体现出明显的商业价值，市场仍在观望尚无有效解决方案/应用条件不完备有试点/示范项目，但应用范围有限技术成熟，已大规模应用价值属性成熟度属性电力数字化典型场景未来重点当前热点本报告不涵盖151417137123196818102423211121612092254新能源电厂选址电厂仿真建模施工现场管理发电量预测机组运营优化远程智能集控发电设备运维智能安防管理电网设备选址及线路设计智能巡线智能电网调度智能变电站预测性维护多源配网运营韧性配网调控分布式设备选址虚拟电厂智慧园区智慧楼宇智慧家庭电转气/氢储能车联网（V2G）绿色电能认证及交易碳普惠12345678910111213141516171819202122232410电力数字化 2030场景一：数字绿色电厂在环境可持续、能源安全等因素影响和推动下，电力系统核心向新能源和分布式转移，大型风电场与光伏电站将承担着提高电力系统绿色电量渗透水平的核心作用。大规模新能源场站具有“看天吃饭”、地理位置偏远、分布分散等特性，上网电量也依赖大电网对新能源电量的消纳能力，为提高有效发电量、延长设备使用寿命、及时响应配合大电网进行出力调节等，在设备巡检、电厂运维、远程控制等方面都存在智能化管理需求。在未来新能源电厂管理中，电力数字化技术将应用于贯穿电厂全生命周期的数字孪生、基于跨域物联的远程集控等场景，实现电厂智能化管理水平跃升。全周期数字孪生新能源电厂全生命周期数字孪生将涵盖规划建设、计划生产和运营维护三个环节。在规划建设阶段，通过建设现场的数字孪生，有效推动工程落地；在计划生产阶段，通过生产过程的数字孪生，合理优化生产策略；在运营维护阶段，通过对生产设备的数字孪生，及时改善设备状态；全周期中，通过对生产环境的数字孪生，大力保障资产与人身安全。在基于数字孪生的新能源电厂管理中，边端数据采集（包括传统生产信息监测管理系统与多样化的传感设备）已具备一定基础，如何有效利用积累下来的海量数据、充分挖掘数据资产价值，是新能源发电商提升效率的关键。其中，空间计算与机器学习将发挥重要作用。关键技术应用 1：空间计算与 3D 建模助力场景仿真，提升效率1）全周期 BIM 支持：在规划建设期，根据设备参数、现场图像与周边环境等数据，通过空间计算与 3D 建模仿真还原施工现场情况，对工程全过程进行基于 BIM 模型的动态监测管理，对与规划偏离情况、项目建设风险或安全隐患进行预警和分析，确保工程进度与质量。与此同时，BIM 模型不仅能在基建阶段指导施工建设，通过电子化移交的方式，还能为场站生产运营、持续升级改造、设备变更退役等各环节提供可视化的管理支撑，有效解决跨领域、跨专业的数据烟囱与协同难题。值得注意的是，电子化移交不仅能提升电厂管理效率，在电网建设运营等场景下同样能发挥重要作用。2）三维动态安防管理：三维立体展示厂区全景，通过电子围栏，对员工位置与高度等信息进行监控，自动触发安全预警；同时，基于对重点区域与危险源的实时监控结果，准确识别安全隐患、及时告警，并在紧急情况发生时，自动规划最优撤离路径，最小化安全事故发生概率，保证人员安全、资产安全。3）沉浸式技能培训与远程巡检：借助 XR 终端全息模拟设备故障场景，为员工提供高质量的沉浸式检维修培训，有效提升员工专业能力，提高设备维修效率；同时，借助可穿戴设备，可以实现便捷的远程专家巡检，与设备监测相结合，能进一步提高设备巡检的准确性。关键技术应用 2：机器学习有效支撑电厂决策，优化经营1）更精准的发电量预测：与传统能源出力稳定不同，新能源“看天吃饭”的特性大大提高了新能源发电计划制定的难度，基于历史发电水平的生产计划容易与实际情况出现较大偏离。机器学习为新能源电厂运营商提供了有效解决方案。基于历史天气情况、新能源设备历史出力水平等海量数据进行学习建模，结合气象预测以及边端采集11电力数字化 2030远程智能集控大型电力企业运营将面临一些新的挑战，一方面由于新能源电厂位置偏远、分散，场站与设备巡检成本高昂，不同电厂管理也相对独立，造成统一性和协同性不足；另一方面对跨界电厂投资者来说，自建新能源电厂也缺乏有效的运营管理手段。通过云边协同技术架构的搭建和应用，打造支持远程智能集控的新能源电厂运营平台，可实现跨地域的机组设备管理，并有效降低新能源电厂运营成本、提高运营效率，从而解决上述挑战。关键技术应用：云边协同，发挥三要素价值到的设备实际运行参数等多维变量，对新能源设备未来出力功率及发电量进行更准确的长短期预测，一来可以为新能源发电计划的制定或调整提供决策支持；二来可以基于预测结果优化新能源设备运营策略；同时，与配套储能设备相结合，还能根据发电量预测结果与电力市场价格变化，灵活调整储能充放电策略，提高经济回报。2）更高效的自主运营控制：基于边端设备对风机尾流、光伏板积尘等情况的动态监测结果，结合气候变化以及短时发电量预测情况，根据机器学习得出的算法模型及数字空间模拟结果，对光伏板倾角、风图表 4 新能源电厂全生命周期数字孪生运行模式规划建设计划生产运营维护按系统建议实施改造，大幅缩短建设与验证 周期设备高效维护，降低成本按电子图纸开展工程施工，按期按质按预算完成建设仿仿真真建建模模与与施施工工管管理理通过3D建模全面识别施工风险，实时监控现场施工进度及安全设设备备改改造造仿仿真真模模拟拟基于系统仿真，模拟设备改造提升效果，提出改造建议发发电电量量预预测测根据光照强度、风速大小，进行未来发电量预测机机组组运运营营优优化化根据出力预测与上网计划匹配，优化光伏板倾角/风机启停安排设设备备故故障障检检测测告告警警动态监测设备运行状态，生成错峰维修计划，故障自动报警检检维维修修培培训训借助XR，开展沉浸式检维修培训厂厂区区安安防防管管理理根据报警位置及图像信息，人工应急处置，快速解决安全隐患发电运营根据系统指令自动控制设备调整或人工操作，优化运营三维全局展示视频监控信息；危险源探测报警1）泛在物联、数据融通：泛在物联是实现云 边协同的第一步。当前，许多设备厂商都已在电力设备或组件中嵌入了各类传感器，但不同厂商所采用的技术路线不同，导致标准不统一、数据不互通。因此，需要搭建企业级物联云平台，统一不同设备所采集的数据标准与通信标准，打通不同电厂设备间的数据壁垒，实现数据的全面接入、开放共享与统筹管理。同时，大量跨域数据的处理和分析也有赖于更加可靠的低时延网络通信技术的支持。2）边缘算力提升：边缘算力提升是实现云边协同的第二步。通过各类传感器采集到的海量实时数据机扇叶速度与角度、风机启停与出力情况等生成针对单个设备的自动控制指令，实现新能源场站的最优运营策略。3）更及时的设备缺陷预警：对发电设备运行参数进行监测，基于对设备历史缺陷及检维修记录的学习模型，对当前及即将发生的设备缺陷进行评估并及时预警，合理安排错峰检维修，减少非计划停机。依托空间计算与机器学习的电厂数字孪生，能够帮助新能源发电商实现贯穿电厂全生命周期的虚实交互与闭环管理，基于数字空间对当前的反映以及对未来的预测，为物理世界采取相应措施提供决策支持与指引，最终提高电厂运营效率。12电力数字化 2030最佳实践：对近 1100 台风机设备与超 15 万块光伏板的实时监测与控制中国某平台服务商依托设备物联及云边协同解决方案，以“边缘计算、预警预测、领域协同、开源架构”为技术特征，帮助客户企业通过终端设备实现风电、光伏场站的集中监控和无人值守，自动识别并预测设备的异常运行状态，基于健康度管理状态对场站设备开展维护，从而降低近 20%的运营成本、提升 10%发电量。组件级传感：通过安装智能麦克风于风机塔筒门框侧，监听扫风声音，预警叶片缺陷；对传动链关键部件、变桨偏航控制等各类组件的全方位感知，让设备运营变得实时可视，化更换为检修。云边协同：采用最新边缘计算技术，通过设备直连、场站端数据预处理等手段，在边缘层完成大量数据处理，提升效率、降低云端负荷，实现考核级的数上云存储与计算会对云端资源造成挤压，影响数据处理的时效性，而一旦网络出现故障，整个场站的运行也将受到影响。通过边缘智能终端的部署，将云端的算力资源向边缘侧进行灵活分配，实现分布式计算，既提高了本地数据处理的时效性与响应速度，又有效避免了因数据传输带来的安全隐患，实现“即时交互”与“稳定安全”。3）核心算法前移：核心算法前移是实现云边协同的第三步。基于边缘数据处理，如何快速准确识别设备故障状态或对设备运行进行及时控制调整，都需要算法模型的支撑。依托云端汇集的全局设备数据资源进行建模与机器学习，形成具有全局认知的算法模型，并将其部署到边缘智能终端上，让边缘设备装上“大脑”，实现“逻辑集中、物理分散”，通过智能前移完成对边缘数据的精准分析与高效处理。通过云边协同的模式，可以实现各电厂间的数据融通，支撑模型搭建，并通过边缘智能终端的部署，提高边缘侧数据分析与响应能力，让新能源企业及电厂运营商能够通过移动终端实现跨域的远程操控和统筹管理，帮助新能源电厂运营从“局部改善”走向“全局提升”。据准确；云端通过数据标准化集成，对各项运行指标进行动态监测和控制，同时可对各电厂表现进行直观对标，便