中國儲能網(wǎng)訊：在“雙碳”目標的引領與新型電力系統(tǒng)建設的強力驅(qū)動下，我國能源電力行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已實現(xiàn)從“方向探索”到“系統(tǒng)實踐”的歷史性跨越。然而，從技術落地到生態(tài)構建，其發(fā)展仍面臨數(shù)據(jù)、算法、算力、人才、標準等多重挑戰(zhàn)。
如何答好這道關乎安全、效率與綠色發(fā)展的能源“必答題”？記者在第四屆能源電力數(shù)字化交流會上了解到，業(yè)內(nèi)專家一致認為，單打獨斗無法破解深水區(qū)難題，需凝聚政、產(chǎn)、學、研、用各方力量，在數(shù)據(jù)、算力、算法、場景、標準、人才上形成合力，方可為能源產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展注入強勁而持久的數(shù)智動能。
數(shù)智融合升級加速
“我國之所以能建成全球供電能力最強、可靠性最高的電網(wǎng)，除了堅強的物理電網(wǎng)做基礎，數(shù)字化技術的保駕護航功不可沒。”中國能源研究會副理事長兼秘書長孫正運指出。
從智慧園區(qū)用能的精細化管理，到電力負荷的精準化預測，從智能調(diào)度對資源的高效配置，到智慧巡檢實現(xiàn)無人化全域覆蓋，數(shù)字化技術已深刻融入能源行業(yè)的每個環(huán)節(jié)。
這一進程不僅推動能源行業(yè)從依賴“人海戰(zhàn)術”向依托“數(shù)據(jù)智能”轉(zhuǎn)型，更實現(xiàn)了運營模式從被動響應、事后處置到主動預警、事前干預的根本性變革。
在發(fā)電側(cè)，以中國華電、三峽集團為代表的能源企業(yè)，已構建起從工程建設、智慧流域調(diào)度到設備智能運維的全生命周期數(shù)字化體系。
三峽集團副總工程師金和平介紹稱，三峽集團利用“數(shù)字大壩”與“智慧大壩”技術，實現(xiàn)了白鶴灘、烏東德水壩的毫米級監(jiān)測與無裂縫建造，其發(fā)布的“大禹”大模型，正深入水文預報、設備運維等核心場景。
“華電集團通過打造新能源智慧管控平臺，實現(xiàn)了對近700個場站、超8300萬千瓦裝機的集約化、少人化運維，風電、光伏設備可利用率顯著提升，并大幅節(jié)約了人力資源成本。”華電集團科技與數(shù)智化部總監(jiān)嚴新榮告訴記者。
在電網(wǎng)側(cè)，人工智能的應用從無人機巡檢、圖像識別缺陷等傳統(tǒng)的狀態(tài)感知向更復雜的分析決策演進。
記者了解到，南瑞集團通過構建“專業(yè)大模型+場景小模型”協(xié)同的智能體體系，實現(xiàn)從薄弱點診斷、故障精準定位到復電方案優(yōu)化的全流程智慧決策，用AI賦能配網(wǎng)可靠性管理
另外，AI在新能源功率預測這一關鍵痛點領域展現(xiàn)出了巨大潛力。華電電科院高級工程師張哲介紹，華電電科院通過多源氣象數(shù)據(jù)融合、AI降尺度處理及多模型動態(tài)選優(yōu)，將短期預測準確率提升至90%以上，有效支撐了電力市場交易與電網(wǎng)平衡。
發(fā)展“陣痛”亟需破局
在應用廣度與深度不斷拓展的同時，AI與能源電力深度融合仍面臨一系列結構性、基礎性挑戰(zhàn)，制約其邁向更高水平。
首要挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)基礎尚不牢固?！皵?shù)據(jù)的共享機制尚不健全，技術標準有待統(tǒng)一，模型的可解釋性不足與可靠性問題，仍是制約轉(zhuǎn)型推向縱深的關鍵瓶頸?！睂O正運說。
國網(wǎng)能源研究院能源數(shù)字經(jīng)濟研究所所長郭磊也指出，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設目標正從數(shù)據(jù)匯集向業(yè)務賦能延伸，但跨領域、跨主體的數(shù)據(jù)融合仍有待突破。
“數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊?！蹦先鹬悄芘潆娂夹g有限公司副總經(jīng)理杜紅衛(wèi)告訴記者，特別是反映設備異常、極端工況的高價值數(shù)據(jù)相對稀缺，且標注成本高昂。
除數(shù)據(jù)基礎與質(zhì)量層面的挑戰(zhàn)，在資源統(tǒng)籌與配置方面同樣存在短板。隨著千億參數(shù)級別的行業(yè)大模型陸續(xù)涌現(xiàn)，算力需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長?！氨M管各類企業(yè)已開展人工智能技術的開發(fā)與應用，但由于缺乏協(xié)同，造成了行業(yè)資源的冗余和系統(tǒng)的壁壘?！彪娏σ?guī)劃設計總院能源科技創(chuàng)新研究院院長助理李振杰說，從長遠來看，這種碎片化的發(fā)展模式將制約人工智能產(chǎn)業(yè)整體效能的提升，不利于其健康、可持續(xù)的發(fā)展。
技術落地與業(yè)務融合的深度同樣存在著不足。李振杰表示，不少AI應用仍處于“點狀分散”的示范階段，可復制、可推廣的成熟模式較少。在電網(wǎng)調(diào)度、安全控制等對可靠性與可解釋性要求極高的核心業(yè)務中，AI模型的“黑箱”特性使其難以承擔最終決策責任，更多扮演輔助角色。
數(shù)字化領域標準體系尚不健全。目前AI在能源領域的創(chuàng)新多呈“各自為政”之勢，導致技術路線分散、資源重復投入。中國電力企業(yè)聯(lián)合會副秘書長俞學豪指出，覆蓋技術研發(fā)、數(shù)據(jù)治理、應用評估、安全倫理的全鏈條標準體系尚未健全，影響了技術成果的規(guī)?；茝V與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的健康有序發(fā)展。
系統(tǒng)落地為徑生態(tài)動能成勢
面對現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，推動人工智能在能源電力領域?qū)崿F(xiàn)從“賦能”到“使能”、從“融合”到“重塑”的躍遷，需要系統(tǒng)性謀劃與全局性行動。未來發(fā)展的核心方向，在于以場景為牽引、以創(chuàng)新為動力、以生態(tài)為支撐、以安全為底線，構建貫穿“技術-數(shù)據(jù)-算力-應用-人才”的良性循環(huán)體系。
國家發(fā)展改革委、國家能源局出臺的《關于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》提出，到2027年推動5個以上專業(yè)大模型深度應用、挖掘10個以上重點示范項目、探索百個賦能場景的“五十百”目標，標志著“人工智能+”能源從概念走向規(guī)?；涞?。
對此，李振杰提出，需以試點示范激發(fā)創(chuàng)新活力，以場景為依托，圍繞八大重點場景挖掘高價值示范項目，技術上應聚焦攻關數(shù)據(jù)技術、算力技術和算法技術三大方向，包括隱私計算、可解釋性算法、輕量化推理、多智能體協(xié)同等。
另外，還需同步構建開放協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)與標準體系，以支撐技術落地與推廣。
俞學豪指出，要充分發(fā)揮標準引領和保障作用，加強標準宣貫和實施監(jiān)督，推動形成技術研發(fā)、標準制定、產(chǎn)業(yè)應用的良性循環(huán)，促進數(shù)字化技術在各企業(yè)、各環(huán)節(jié)規(guī)范應用。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅需要技術與模式的創(chuàng)新，更離不開人才的支撐。工信部發(fā)布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》顯示，節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)人才需求總量將達到120萬人，但實際缺口有103萬人，新能源領域人才缺口超過100萬，儲能行業(yè)人才缺口已經(jīng)超過10萬人。
加快培育既懂能源電力又精通數(shù)字技術的復合型人才刻不容緩。李振杰提出，應該通過校企合作、設立實訓基地、引進高端人才等方式彌補缺口。另外，在政策層面，也需進一步完善鼓勵創(chuàng)新、規(guī)范發(fā)展的制度環(huán)境，明確人工智能在能源領域應用的安全邊界、責任歸屬與倫理規(guī)范，建立適應新型電力系統(tǒng)發(fā)展的市場機制與監(jiān)管模式，為人工智能的深度應用提供穩(wěn)定預期。
