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9月7日から10日まで、テーマは「グリーンな未来の変革と発展」2024年世界エネルギー変革会議開催。

「デイリー経済ニュース」の記者は、エネルギー分野、特に電力分野におけるデジタル変革が、グリーン、低炭素、高炭素を実現するためのビッグデータ技術の利用が注目の話題の一つになっていることに気づいた。 -品質の開発は広く注目を集めています。イベントブースで記者らは、電力部門に力を与えるビッグデータも多くの企業の焦点となっていることに注目した。

デジタル化により配電リンクはどのように強化されるのでしょうか?新エネルギーを中心とした新しい電力システムは電力規制にどのような課題をもたらすのでしょうか?デジタル技術はどのように電力供給の精度と効率を向上させるのでしょうか?こうした話題を受けて、『デイリー経済ニュース』（以下、nbd）の記者らが取材した。guo mengjie 氏、北京清大学 keyue 副学長兼理事会書記独占インタビューを実施した。

昼の吸収、夕方のピーク時の供給確保、運転調整が難しい電力システムの矛盾が顕著になっている。

後日：国家発展改革委員会と国家エネルギー局は「電力網のピークカットエネルギー貯蔵およびインテリジェントな配電機能の構築強化に関する指導意見」を発表した。インテリジェントな派遣能力の構築を促進する必要があるとの指摘があった。インテリジェント電力配電システムではビッグデータや人工知能技術がどのように活用されているのでしょうか？スケジューリングの精度と効率はどのように向上するのでしょうか?

guo mengjie: ビッグデータと人工知能テクノロジーは現在非常に人気のある 2 つのテクノロジーであり、多くのシナリオやビジネスに適用されています。

ビッグデータ技術の主な目的は、大規模、高次元、複雑かつ急速に変化するデータを管理、処理、分析することであり、電力システムによって生成されるデータはまさにこの特性に適合します。

具体的にはデータの収集と保存に反映されます。電力システムの運用中には、電圧、電流、電力、周波数などのリアルタイムの運用データや、機器のステータスや保護信号などの非電気データを含む大量のデータが生成されます。これらのデータは、時間の粒度が細かく、リアルタイムであり、大量であるという特徴があります。ビッグ データ テクノロジは、これらの大量のデータを効率的に収集して保存し、その後の分析と処理の基礎を提供します。

データ分析プロセスでは、収集されたデータの詳細な分析とマイニングを通じて、データ内のパターンと相関関係を発見し、電力システムの運用と保守のための意思決定のサポートを提供できます。同時に、機器の状態をリアルタイムで監視し、早期に警告することができ、潜在的な障害を適時に発見し、障害の拡大や事故を防ぐための措置を講じることができます。

さらに、電力システムからさまざまな種類のデータをリアルタイムで収集した後、ビッグデータ技術により電力システム動作のリアルタイムデータを監視して、データの正確性と適時性を確保し、フォローアップの基礎を提供できます。人工知能、最適化意思決定、その他のテクノロジーに基づいて作業を行い、適切な基盤を築き、関連ビジネスの精度と効率を向上させます。

人工知能テクノロジーは、時系列予測、分類意思決定、マルチモーダル大規模モデルなど、より幅広い用途に使用できます。電力システムでは、時系列予測が最も広く使用されており、大規模なモデルや意思決定の最適化テクノロジーも多くのシナリオで登場しています。

具体的には、タイミング予測とは、新エネルギーの電力予測と負荷予測である。この 2 つは、電力システムの配電と運用の基本的な作業の最優先事項です。すべての意思決定の最適化と電力網の安定した運用には、この 2 つを正確に予測する必要があります。人工知能テクノロジーは、履歴データや、天候、季節、消費者の電力消費習慣などのその他の関連要因に基づいて時系列予測モデルを確立し、将来の電力と負荷の変化を高精度に予測できます。

現在、誰もが注目している大規模モデルや意思決定最適化技術に関しては、電力システムにおけるさまざまなシナリオのビジネスルールや目標が完全に一致しておらず、モデルも異なるため、従来の物理モデリングのみで実現可能です。多くの人的資源と物的資源を消費しますが、生成的な大規模モデルを使用することで効率的な予測と意思決定が可能になります。ビジネス担当者は、大規模な ai モデルを受け取った後、言語記述を通じて入力を完了でき、予測と意思決定のための数学的モデルを自動的に確立します。これにより、モデル構築の難易度が効果的に軽減され、「一般化された」ソリューションの包括的な推進が実現します。 。

人工知能技術の継続的な改善とその普及と電力システムへの応用により、負荷と電力の予測を支援するだけでなく、より正確なデータ境界を策定し、配電計画の需要と供給のバランスを達成し、安定した運用を効果的に確保することができます。電力網の機能を強化するだけでなく、システム間および地域間でのデータ共有と協調的な配電を実現し、電力リソースの構成と利用を最適化し、電力システム全体の運用効率を向上させます。将来的には、大型モデルは電力システムのビジネスプロセスを簡素化し、業界全体に大きな利便性をもたらします。

nbd: 新しい電力システムの構築により、電力供給に対する新たな要件が提示されていますが、これは現在の電力供給業務にどのような課題をもたらしますか?新たな状況下での電力供給に必要な技術とは何か？

郭夢傑：我が国の新電力システムの構築は加速しており、交流・直流ハイブリッドと主要なマイクログリッドが共存する新しい電力網の構築が本格的に推進されており、新エネルギー源は急速な発展を維持し、高水準の消費を実現している。しかし同時に、電力供給構造、送電網の形態、負荷特性はすべて広範囲かつ深刻な変化を遂げており、送電網の配電と運用は新たな状況と新たな課題に直面しています。

一方で、電源はランダム性が強いです。新エネルギー設備容量の急速な増加に伴い、時間的および空間的次元における新エネルギー出力のランダム性、断続的、変動特性がより顕著になり、「静かで風がない」、「夜間は光がない」、「脆弱」という特性に重ね合わされています。雨、雪、凍結の影響で、電力網の運用規制は大きな課題に直面しています。同時に、慣性や独立した電圧基準を持たない新エネルギー発電デバイスは、明らかな低い耐性と弱いサポートを示しており、電力網自体の安全性と動作制御にも課題をもたらしています。

一方で、幹線網と配電網の管理・制御の連携が難しい。電力システムは「再生可能エネルギーの比率の高さ」と「パワエレ機器の比率の高さ」という「ダブルハイ」の方向に向けて徐々に発展しており、システム特性は大きく変化しています。 ac、dc、電源および系統負荷が相互に結合され、従来の電力供給規模が縮小し、系統の周波数および電圧対応能力が弱まり、系統事故の形態がより複雑になり、安定性制御がより困難になる。

分散型太陽光発電、エネルギー貯蔵、アクティブ配電ネットワークの開発が加速しており、主要ネットワークと綿密に調整された運用モデルを改善する必要があり、地方レベルおよび郡レベルの電力網の派遣事業の需要が大幅に増加しています。そして経営の難易度も上がっています。新しいエネルギー源の出力の変動は、電力網の電力潮流の日中の「潮汐」変動につながり、正午の電力消費の困難、夕方のピーク時の供給維持の困難などの電力システム間の矛盾を引き起こしています。運用調整はますます顕著になり、徐々に標準になりつつあります。

このような状況を踏まえ、新たな状況下においては、電力網の安全・安定運用を確保するための派遣部門として、より正確な電源・負荷予測技術が必要であると考えております。同時に、新しいエネルギー源によって引き起こされる送電バランスの変動を平滑化するために、人工知能などの新世代情報技術に基づく電源、送電網、負荷、貯蔵の協調最適化技術への依存がますます高まっています。

バーチャルパワープラントの新たなビジネスフォーマットやモデル、アグリゲーション規制マイニングや柔軟なインタラクション技術に基づいて、ユーザー負荷、電力供給、エネルギー貯蔵などの柔軟なリソースを最大限に活用し、規制に参加することを促進します。電力網の安全で安定した運用を維持するために、市場価格メカニズムを通じて配電部門と積極的に対話するよう指導します。

電力と炭素の相乗効果を実現するには、国家レベルでの市場メカニズムの設計を改善する必要がある

nbd: 将来的には、再生可能エネルギーが大規模に電力網に接続されるようになります。インテリジェントな配電技術は、電力の需要と供給の正確なマッチングをどのように実現するのでしょうか?従来の配電技術との違いは何ですか?

郭夢傑氏：送電網の安全性は、「発電」だけではなく、「発電、送電、配電、電力消費」のあらゆる側面が連携して運用されることにかかっています。再生可能エネルギー、特に風力発電と太陽光発電のランダム性と変動性が大規模に統合されると、電力システムのピークカット、周波数変調、バックアップ容量を正確に計算することが困難になり、風力発電が容易に発生する可能性があります。軽度の電力削減や負荷制限などの問題が、電力網の安全性と安定性に課題をもたらしています。

新しい電力システムと電力市場の背景の下で、従来の発電所が発電ユニットの柔軟な運用、インテリジェントな取引、超低排出ガスの要件を満たすことは困難です。

インテリジェント電力販売技術は、発電と電力販売（取引）のプロセスにインテリジェントな技術的手段を適用します。インテリジェント配電は、デジタル信号をキャリアとして使用し、電子情報、インテリジェント制御、クラウドコンピューティング、ビッグデータ技術、経済学、オペレーションリサーチなどを電力生産と運用に統合し、インテリジェントな発電運用と取引決定のレベルを包括的に向上させます。作ること。

特に、新世代の人工知能（ai）技術とビッグデータ技術を負荷予測と電力予測に適用することで、新エネルギー発電と負荷予測の精度がさらに向上し、電力網の需給バランスの改善に役立ちます。電力網の安定運用を促進します。

さらに、電力販売と電力マーケティングのためのインテリジェントテクノロジーは、多様化する電力ニーズに真に対応するためのより多くのマーケティングモデルを構築し、「電源、送電網、負荷、貯蔵」の調整された開発を動員し、それによって電力システムの持続的かつ安定した開発を促進することができます。

nbd: 電力と炭素の相乗効果は、エネルギー分野でも議論されているテーマです。どうすれば 2 つの市場間の効果的な接続を促進し、電力と炭素の相乗効果の「ラストマイル」を開拓できると思いますか?電気と炭素の相乗効果で電気料金を削減できるでしょうか?

郭夢傑: 私の国の電力市場と炭素市場は近年大きく発展しました。一部の試験地域では、グリーン電力と炭素排出量との間の効果的な変換メカニズムが最初に確立されました。グリーン電力を購入することで、企業はエネルギー需要を満たすだけでなく、炭素排出指標の一部を効果的に相殺することもできます。しかし、同期性と相互運用性がまだ不足しているため、炭素市場とグリーン電力市場の相乗関係を正確に説明できるユーザーはほとんどいません。

まずは、電力市場と炭素市場が市場設計や市場メカニズムの構築において連携して進めていく必要があると考えております。国家レベルは、電力市場と炭素市場の統合に向けた全体的な目標と開発アイデアを調整して策定し、市場メカニズムの設計を改善し、電力市場と炭素市場が目標、課題、建設時期の点で一貫性を維持できるようにする。 。同時に、市場統合のための強固な政策基盤を提供するために、政策の矛盾やインセンティブの重複を回避するために政策調整を強化する必要がある。

第二に、市場情報の交換が統合を達成するための鍵となります。市場の透明性をさらに向上させ、市場情報交換チャネルのブロックを解除し、電力市場と炭素市場の間の公的データ情報の共有を強化し、電力市場と炭素市場における環境権利データの相互接続と統一認証を実現し、データ情報を強化する。信用情報と規制情報を相互に信頼し共有することは、市場主体が環境に関する権利と利益を考慮する際に、より適切な独立した決定と判断を下すのに役立ちます。

電力と炭素の相乗効果が電気料金を削減できるかどうかについては、結局のところ、追加の環境権の要求は、グリーン電力取引であろうと炭素取引であろうと、買い手に追加コストをもたらすことになるため、短期的には直接的かつ重大な効果をもたらさない可能性がある。トレーディング。

しかし、長期的には、再生可能エネルギー技術が成熟し続け、コストがさらに低下するにつれて、電力市場におけるグリーン電力のシェアは徐々に増加するでしょう。同時に、炭素市場の効果的な運用により、高炭素排出単位の発電コストが上昇し、電力料金構造の低炭素化が促進されます。この変化は、ユーザーが再生可能エネルギーの使用を増やす動機にもなります。したがって、長期的には、電気と炭素の相乗効果は、エネルギー構造の変革を促進するだけでなく、ユーザーの電気コストも削減します。

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