数字技术推动发电行业绿色低碳转型

山东电力工程咨询院有限公司 尹书剑 段忠峰 张明阳

化石能源的消费是碳排放的主要来源。在全球碳排放构成中，电力及热力行业碳排放占比42%、交通碳排放占比25%、工业碳排放占比18%。我国能源消耗产生的碳排放约占全国碳排放总量的85%，电力行业占能源燃烧二氧化碳的44%，在各行业碳排放中占比最高，控制电力行业的碳排放是推进碳减排的重要途径[1]。

1 数字技术赋能绿色低碳发展

以新一代信息技术为核心的科技革命和产业变革在全球日益兴起，数字技术与各领域业务深度交互、融合，成为推动生产消费绿色化、实现高质量发展的重要路径。在“双碳”背景下，实现能源结构的绿色低碳转型，构建以新能源为主体的新型电力系统已成为行业发展方向。数字技术通过与发电行业的深度融合，将在促进新能源并网消纳、提升发电效率及安全可靠性、助力智慧能源系统构建、驱动新型技术创新发展等方面赋能发电行业绿色低碳发展。

1.1 促进新能源并网消纳

目前新能源已成为我国装机增长主力，风电、光伏具有波动性、间歇性的特点，转动惯量、抗扰动能力及电压调节能力低，大规模新能源接入将增加电力系统不确定性，对电力系统消纳能力提出挑战。数字技术的应用能增加以燃煤电厂为代表的灵活性电源的调峰深度和负荷响应速率，优化“风光水火储一体化”等多能互补能源基地联合调度，促进分布式能源系统中燃机、新能源、储能等能源的耦合度，充分发挥系统中灵活性电源的调节能力，能有效解决新能源并网消纳问题。同时，大数据、人工智能等数字技术可对天气、电力生产进行预测，为新能源机组组合和调度做好预案，提升能源系统整体效率，促进新能源消纳。

1.2 提升发电效率及安全可靠性

运行控制优化方面，数字技术能挖掘发电厂海量数据价值并加以利用，进而指导机组运行及控制。数字控制系统通过在多边界限制条件下的参数寻优、控制优化，提高控制精度，有效提高机组经济性和环保性的同时，避免人为失误。设备状态监测方面，采用先进数字技术开展发电设备状态在线监测和故障智能预警及诊断，能有效提高机组运行的安全可靠性。基于人工智能和图像识别等数字技术的智能机器人和无人机，已在火电、核电、新能源等领域得到应用，主要用于电厂设备状态监测、巡检、特种检修、险情治理及综合提效等方面，有效提高作业效率，增强设备的安全可靠性。

1.3 助力智慧能源系统构建

智慧能源系统是具有全面感知、全面互联、全面智能、全面共享等特征的新型智慧生态能源系统。发电侧作为电力系统重要环节，数字化转型是助力智慧能源系统实现横向多能互补、纵向“源网荷储”高效互动，促进能源供给和需求的有效匹配的关键驱动。在源侧，通过灵活发电资源与清洁能源间的协调互补，解决清洁能源发电随机性的问题，增强系统自主可调性。在源网协调方面，通过应用大数据、人工智能、物联网等技术优化电源、电网协同运行，解决新能源大规模并网及分布式电源接入电网的问题。在源荷互动方面，基于用能大数据挖掘建立市场机制充分调用社会调峰资源，将负荷的柔性变化作为平衡电源波动的重要手段。

1.4 驱动新型技术创新发展

数字技术融合“能源”与“数据”两大要素，有效驱动以虚拟电厂、区块链、智能微电网为代表的能源行业技术发展和商业模式创新。虚拟电厂通过先进的控制计量、通信等数字技术聚合分布式电源、储能系统、可控负荷等不同类型的分布式能源，在提高供电可靠性的同时，使更多要素参与电力市场和辅助服务市场运营。区块链技术可提供公开、可靠信任体系，电力市场参与主体可通过区块链智能合约参与市场交易，降低交易成本，同时区块链技术为创新绿色能源认证、绿色证书等新型商业模式的推广提供可能。基于数字技术的智能微电网可有效地实现配电系统功率的平衡与控制、能量优化、分布式能源装置故障检测与维护等功能，提高系统可靠性和弹性，增强能源综合利用效率。

2 数字化转型问题及挑战

“双碳”目标对发电行业数字化转型提出新的挑战。我国新能源开发消纳面临开发布局与消纳市场不匹配、发电特性与用电特性不匹配、电力系统调节能力建设相对滞后等矛盾，大规模、高比例新能源并网改变了电力系统运行机理，增加电力系统安全稳定运行风险。目前传统调度运行体系、电网信息化、智能化程度尚未适应新能源大规模接入、源网荷储双向互动以及灵活的电力市场环境，亟需应用数字技术实现多能协同供应和供需双侧的智能交互。同时新型电力系统建设需与其发展需求相适应的算力规模、专用算法，以满足新型电力系统的新能源预测/监控、电网规划、电力电量平衡、频率控制等应用需求[2]。

数据壁垒尚未打破，限制数据价值的充分发挥。行业产业链上下游间（如发电企业与电网企业、设备制造企业）、同企业不同企业间（如发电集团之间）、同企业不同部门之间的数据共享能力还有待实现。部分企业内部生产实时数据与相关管理数据在存储、应用方面处于割裂状态，数据、业务、管理未真正实现互联互通。数据的关联方交叉复杂，数据权属不清晰，信息孤岛及数据割裂状态增加了数据共享及利用的难度，降低了可挖掘出的数据价值。如电厂设备缺陷、生命周期参数等数据与设备制造厂的设备材质、质检、流水线信息等数据是割裂的，导致电厂难以做好设备状态监测及寿命管理，制造厂也难以改进设备制造及性能。

尚未建立统一的数据标准，数据采集质量不足。数据是数字化转型的核心驱动要素，但是发电行业数据标准及采集工作仍有较大进步空间。数据质量及采集方式、范围缺乏统一标准，不同厂家不同设备的通信接口及数据类型各不相同，尤其是进口设备的数据接口和数据格式封闭性较强，增加了数据标准化的难度及成本。此外，部分电厂配置传感器数量不足、设备智能化程度不高，尚未实现实时数据的全量采集，数据的时效性、准确性、可信度不高[3]。部分企业由于相关信息系统应用时间晚，对相关数据记录管理不足，导致数据可用性不高，在进行故障诊断、检维修策略分析等需要知识库的环节要依靠外购的知识库，而各厂家也普遍将此类知识库作为核心资产，只能通过服务的模式或有限的进行输出。

缺少电厂数字化智能化行业技术标准。关于电厂数字化、智慧化、智能化的国家及行业标准尚未出台。国家能源局2016年发布《智能水电厂技术导则》，中国自动化学会发电自动化专业委员会2017年发布《智能电厂技术发展纲要》，中电联2018年发布《火力发电厂智能化技术导则》，但现有导则或纲要的权威性距离国家或行业标准仍有差距。行业对数字电厂、智能电厂、智慧电厂的名称及内涵仍有分歧，重复研究及投入依然存在。

电力系统安全面临挑战。随着海量异构设备接入，在给用户带来便利服务体验的同时也造成了网络边界模糊的问题。海量异构设备接入，在给用户带来便利服务体验的同时也造成了网络边界模糊的问题，，现有的安全防护体系尚无法完全应对当前逐步升级的攻击手段。越来越多的企业经营数据、用户核心数据经由网络进行交互传输，风险防控难度加大，电力系统愈发成为黑客们高价值的攻击目标，不仅会对能源电力企业自身的业务、信誉和经济利益造成严重损害，甚至可能影响能源供应，进而影响生产安全、社会安全、甚至国家安全。

缺少适应数字化转型的复合型人才。随着数字技术在发电行业的融合应用，单一型人才已不能满足数字化转型发展的需要，横跨多领域、学习能力更强、综合素质更高、既懂发电又懂数字化的复合型人才相对欠缺。部分企业对数字化部门的职能定位为信息系统的建设、维护和管理部门，管理团队的业务知识结构、组织能力、业务逻辑主要以企业现有的传统业务架构为主，缺乏足够的新模式和数字业务运营经验，难以实现新业务模式和商业模式的突破。同时尚未建立数字人才的培养和赋能体系，内部知识沉淀和共建共享不足，缺乏对全员数字素养提升和能力提升。

3 相关政策建议

创新合作机制，推进产学研用深度协作。组建“发电行业数字化创新联合体，采取产教融合模式，推进多学科交叉研究，实现产学研用联合创新，实现“卡脖子”技术研发突破。在发电行业开展数字化绿色化转型企业试点和场景示范工作，树立转型标杆，归纳总结领先发电企业的数字化转型成功经验、典型模式和实现路径，推动形成一批建设指南、标准或工作手册，推广标杆企业成功模式。

打破数据壁垒，构建数据共享开放平台。基于国家级能源工业互联网平台建设运营的成功经验，结合当前我国充分发挥数据价值、打破数据壁垒的发展需求，构建由主管部门牵头、多方参与联动的国家级发电行业数字化数据信息共享平台，推动发电行业数字化深度融合发展。

补齐短板漏项，统一数字发展标准体系。结合《国家标准化发展纲要》《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》的具体要求，由发电行业主管部门与标准化主管部门联合组织开展“十四五”发电行业数字化发展规划的编制工作。

筑牢安全基础，防范化解系统安全风险。由主管部门牵头成立发电行业数字化安全管理部门，构建发电行业数字化安全监督管理体系，在推进立法、制定政策、细则配合等不同维度推动发电行业数字化安全体系建设，筑牢行业安全基础。健全完善安全应急事件预警通报机制，提升发电行业数字化安全态势感知、威胁发现、应急指挥、协同处置和攻击溯源能力。

强化人才培养，组建梯级优质人才体系。组建发电行业数字化人才培养路径与实施方案研究团队，梳理我国发电行业数字化人才发展面临的困难挑战，对比国内外先进经验，推进发电行业数字化人才体系建设。推动高校学科设置改革，促进发电行业与数字化行业的人才培养融合发展，加强职业院校的发电行业数字化技术技能类人才培养，深化数字经济领域新工科、新文科建设。