2024-09-09
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9월 7일부터 10일까지 '녹색 미래의 전환과 발전'을 주제로2024 글로벌 에너지 전환 컨퍼런스 개최。
'매일경제뉴스' 기자는 에너지 분야, 특히 전력 분야의 디지털 전환이 녹색, 저탄소, 고효율 달성을 위한 빅데이터 기술의 활용이 뜨거운 논의 주제 중 하나가 되었다고 언급했습니다. -품질 개발이 널리 주목을 받았습니다. 행사 부스에서 기자들은 전력 부문에 힘을 실어주는 빅데이터가 많은 기업의 초점이 되고 있음을 목격했습니다.
디지털화는 배전 링크에 어떻게 힘을 실어주나요? 신에너지가 지배하는 새로운 전력 시스템은 전력 규제에 어떤 어려움을 가져오는가? 디지털 기술은 전력 공급의 정확성과 효율성을 어떻게 향상합니까? 이에 대해 '매일경제신문'(이하 nbd) 기자들은 이렇게 말했다.guo mengjie, 베이징 청대학교 부총장 겸 이사회 비서 keyue단독 인터뷰가 진행되었습니다.
다음 날:국가발전개혁위원회와 국가에너지국은 '전력망의 피크 저감 에너지 저장 및 지능형 급전 기능 구축 강화에 관한 지도 의견'을 발표했습니다.지능형 파견 역량 구축을 추진해야 한다는 지적이 나왔다. 지능형 전력배전시스템에는 빅데이터와 인공지능 기술이 어떻게 활용되나요? 일정의 정확성과 효율성을 어떻게 향상합니까?
guo mengjie: 빅 데이터와 인공 지능 기술은 현재 매우 인기 있는 두 가지 기술이며 많은 시나리오와 비즈니스에 적용되었습니다.
빅데이터 기술의 주요 목적은 대규모, 고차원, 복잡하고 급변하는 데이터를 관리, 처리, 분석하는 것이며, 전력계통에서 생성되는 데이터가 이러한 특성에 딱 들어맞는다.
특히 데이터 수집 및 저장에 반영됩니다. 전력 시스템이 작동하는 동안 전압, 전류, 전력, 주파수 등과 같은 실시간 작동 데이터는 물론 장비 상태, 보호 신호와 같은 비전기적 데이터를 포함하여 많은 양의 데이터가 생성됩니다. . 이러한 데이터는 미세한 시간 단위, 실시간 및 대량의 특성을 갖습니다. 빅데이터 기술은 이러한 대규모 데이터를 효율적으로 수집하고 저장하여 후속 분석 및 처리를 위한 기반을 제공할 수 있습니다.
데이터 분석 과정에서는 수집된 데이터에 대한 심층적인 분석과 마이닝을 통해 데이터의 패턴과 상관관계를 찾아 전력계통의 운영 및 유지관리에 대한 의사결정 지원을 제공합니다. 동시에 장비 상태에 대한 실시간 모니터링 및 조기 경고가 가능하며 잠재적인 결함을 적시에 발견하고 결함 확대 및 사고를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.
또한 빅데이터 기술은 전력계통의 다양한 데이터를 실시간으로 수집한 후, 전력계통 운영의 실시간 데이터를 모니터링하여 데이터의 정확성과 적시성을 확보하고 후속 조치를 위한 기반을 제공할 수 있습니다. 인공지능, 최적화 의사결정 등의 기술을 기반으로 업무를 수행하고 관련 사업의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.
인공지능 기술은 시계열 예측, 분류 의사결정, 다중 모드 대형 모델 등 다양한 용도로 사용됩니다. 전력계통에서는 시계열 예측이 가장 널리 사용되고 있으며, 대규모 모델과 의사결정 최적화 기술도 많은 시나리오에서 등장하고 있다.
구체적으로 시기예측은 신에너지 전력예측 및 부하예측이다. 이 두 가지는 전력계통의 급전과 운영의 기본업무에 있어 최우선순위입니다. 전력망의 모든 의사결정 최적화와 안정적인 운영을 위해서는 이 두 가지에 대한 정확한 예측이 필요합니다. 인공지능 기술은 과거 데이터와 날씨, 계절, 소비자 전력 소비 습관 등과 같은 기타 관련 요소를 기반으로 시계열 예측 모델을 구축하여 미래 전력 및 부하 변화에 대한 고정밀 예측을 달성할 수 있습니다.
현재 모두가 주목하고 있는 대규모 모델과 의사결정 최적화 기술의 측면에서, 전력 시스템의 다양한 시나리오의 비즈니스 규칙과 목표가 완전히 일관되지 않고 모델도 다르기 때문에 전통적인 물리적 모델링만이 가능합니다. 많은 인력과 물적 자원을 소비하며, 생성형 대형 모델을 사용하면 효율적인 예측과 의사결정이 가능합니다. 비즈니스 담당자는 언어 설명을 통해 입력을 완료할 수 있으며, 대규모 ai 모델을 수신한 후 자동으로 예측 및 의사 결정을 위한 수학적 모델을 구축하여 모델 구성의 어려움을 효과적으로 줄이고 "일반화된" 솔루션의 포괄적인 홍보를 달성할 수 있습니다. .
인공 지능 기술의 지속적인 개선과 전력 시스템의 대중화 및 적용을 통해 사람들의 부하 및 전력 예측을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 보다 정확한 데이터 경계를 공식화하고 급전 계획의 공급 및 수요 균형을 달성하며 안정적인 운영을 효과적으로 보장할 수 있습니다. 시스템 간 및 지역 간 데이터 공유 및 협력 파견을 달성하고, 전력 자원의 구성 및 활용을 최적화하며, 전체 전력 시스템의 운영 효율성을 향상시킵니다. 앞으로 대형 모델은 전력계통의 비즈니스 프로세스를 단순화하고 산업 전체에 큰 편의를 제공할 것입니다.
nbd: 새로운 전력 시스템의 구축으로 인해 전력 파견에 대한 새로운 요구 사항이 제시되었습니다. 이로 인해 현재 파견 작업에 어떤 문제가 발생합니까? 새로운 상황에서 전력 파견을 위해서는 어떤 기술이 필요합니까?
궈멍지에: 우리나라의 새로운 전력 시스템 건설이 가속화되고 있으며, ac 및 dc 하이브리드와 주요 마이크로그리드가 공존하는 새로운 전력망 건설이 전면적으로 추진되고 있습니다. 그러나 동시에 전원 공급 장치 구조, 전력망 형태 및 부하 특성은 모두 광범위하고 심오한 변화를 겪고 있으며 전력망 송전 및 운영은 새로운 상황과 도전에 직면해 있습니다.
한편으로, 전원 공급 장치는 강한 무작위 특성을 가지고 있습니다. 새로운 에너지 설치 용량이 급속히 증가함에 따라 시간과 공간 차원에서 새로운 에너지 출력의 무작위성, 간헐적 및 변동 특성이 더욱 두드러지고 "조용하고 바람이 없는", "밤에 빛이 없는" 특성과 겹쳐서 취약해졌습니다. 비, 눈, 동결 등의 특성으로 인해 전력망 운영 규제가 큰 어려움에 직면해 있습니다. 동시에 관성이 부족하고 독립적인 전압 레퍼런스가 없는 신에너지 발전 장치는 명백히 낮은 내성과 취약한 지원을 보여 전력망 자체의 안전 및 작동 제어에 어려움을 초래합니다.
반면, 주선망과 배전선망의 관리 및 제어를 조율하는 것은 어렵다. 전력계통은 점차 '재생에너지 비중이 높다', 전력전자기기 비중이 높다는 '더블하이' 방향으로 발전하고 있으며, 계통특성도 크게 변화하고 있다. ac, dc, 소스 및 그리드 부하가 서로 결합되어 기존 전원 공급 장치의 규모가 줄어들고 그리드의 주파수 및 전압 지원 용량이 약해지고 그리드 오류의 형태가 더욱 복잡해지고 안정성 제어가 더욱 어려워집니다. .
분산형 태양광발전, 에너지 저장 및 능동 배전망의 발전이 가속화되고 있으며, 주망과의 심층 협력 운영 모델을 개선해야 하며, 지역 및 현급 전력망 파견 사업에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 관리의 어려움도 커졌습니다. 새로운 에너지원의 출력 변동으로 인해 전력망의 전력 흐름에 일중 "조수" 변동이 발생했으며, 이는 정오 전력 소비의 어려움, 저녁 피크 시간 동안 공급 유지의 어려움, 전력 시스템 간의 모순으로 이어졌습니다. 운영 조정은 점점 더 두드러지고 점차 표준이 되고 있습니다.
이러한 상황을 고려하여, 새로운 상황에서는 전력망의 안전하고 안정적인 운영을 보장하기 위한 급전 부서로서 보다 정확한 소스 및 부하 예측 기술이 필요하다고 믿습니다. 동시에 사람들은 그리드 파견 균형에서 새로운 에너지원으로 인한 변동을 완화하기 위해 인공 지능과 같은 차세대 정보 기술을 기반으로 하는 소스-그리드-부하-저장 협업 최적화 기술에 점점 더 의존하고 있습니다.
가상 발전소의 새로운 비즈니스 형식과 모델, 집합 규제 마이닝 및 유연한 상호 작용 기술을 기반으로 사용자 부하, 전원 공급 장치, 에너지 저장 등 유연한 자원을 최대한 활용하고 촉진하여 규제에 참여할 수 있습니다. 전력망의 안전하고 안정적인 운영을 유지하기 위해 협력하여 전력망을 파견하는 부서와 적극적으로 상호 작용하도록 안내합니다.
nbd: 미래에는 재생에너지가 대규모로 전력망에 연결될 것입니다. 지능형 배전 기술이 전력 공급과 수요의 정확한 일치를 달성하는 데 어떻게 도움이 될까요? 기존 배전 기술과의 차이점은 무엇입니까?
guo mengjie: 전력망의 보안은 단지 '발전'이 아닌 '발전, 송전, 배전, 전력 소비'의 모든 측면을 조화롭게 운영하는 데 달려 있습니다. 신재생 에너지의 대규모 통합, 특히 풍력과 태양광 발전의 무작위성과 변동성으로 인해 풍력 발전으로 쉽게 이어질 수 있는 전력 시스템의 피크 저감, 주파수 변조 및 백업 용량을 정확하게 계산하기가 어렵습니다. 전력망의 보안과 안정성에 문제를 야기하는 가벼운 축소 및 부하 차단 등의 문제가 있습니다.
새로운 전력 시스템과 전력 시장 배경에서는 기존 발전소가 발전 장치의 유연한 운영, 지능형 거래, 초저배출 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.
지능형 전력판매기술은 발전 및 전력판매(거래) 과정에 지능형 기술수단을 적용하는 기술이다. 지능형 배전은 디지털 신호를 캐리어로 사용하여 전자 정보, 지능형 제어, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 기술, 경제, 운영 연구 등을 전력 생산 및 운영에 통합하여 지능형 발전 운영 및 거래 결정 수준을 종합적으로 향상시킵니다. 만들기.
특히, 부하 예측 및 전력 예측에 차세대 인공지능(ai) 기술과 빅데이터 기술을 적용하면 신에너지 발전 및 부하 예측의 정확성을 더욱 향상시키고, 전력망 수급 균형을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 전력망의 안정적인 운영을 촉진합니다.
또한, 전력 판매 및 전력 마케팅을 위한 지능형 기술은 다양한 전력 수요를 진정으로 충족할 수 있는 더 많은 마케팅 모델을 구축하고, "공급원, 그리드, 부하 및 저장"의 조화로운 개발을 동원하여 전력 시스템의 지속 가능하고 안정적인 개발을 촉진할 수 있습니다.
nbd: 전기-탄소 시너지는 에너지 분야에서도 논의된 주제입니다. 두 시장 간의 효과적인 연결을 어떻게 촉진하고 전기-탄소 시너지의 "라스트 마일"을 열 수 있다고 생각하십니까? 전기-탄소 시너지 효과로 전기 비용을 줄일 수 있나요?
guo mengjie: 우리나라의 전력 시장과 탄소 시장은 최근 몇 년 동안 크게 발전했습니다. 일부 시범 지역에서는 초기에 친환경 전력과 탄소 배출 사이의 효과적인 전환 메커니즘이 확립되었습니다. 녹색 전력을 구매함으로써 기업은 에너지 수요를 충족할 수 있을 뿐만 아니라 탄소 배출 지표의 일부를 효과적으로 상쇄할 수 있습니다. 그러나 동기화와 상호 운용성이 여전히 부족하기 때문에 탄소 시장과 녹색 전력 시장 간의 시너지 관계를 정확하게 설명할 수 있는 사용자는 거의 없습니다.
우리는 우선 전력시장과 탄소시장이 시장 설계와 시장 메커니즘 구축 측면에서 협력적으로 발전해야 한다고 믿습니다. 국가 차원에서는 전력 시장과 탄소 시장 통합을 위한 전반적인 목표와 개발 아이디어를 조정 및 공식화하고, 시장 메커니즘 설계를 개선하며, 전력 시장과 탄소 시장이 목표, 업무, 건설 시기 측면에서 일관성을 유지하도록 보장해야 합니다. . 동시에, 정책 갈등과 인센티브 중복을 방지하기 위한 정책 조정을 강화하여 시장 통합을 위한 견고한 정책 기반을 제공해야 합니다.
둘째, 시장정보 교환은 통합을 이루는 열쇠이다. 시장의 투명성을 더욱 향상하고, 시장 정보 교환 채널의 차단을 해제하며, 전력과 탄소 시장 간의 공공 데이터 정보 공유를 강화하고, 전력 시장과 탄소 시장에서 환경권 데이터의 상호 연결 및 통합 인증을 실현하고, 데이터 정보를 강화합니다. 신용 정보 및 규제 정보. 상호 신뢰와 공유는 시장 주체가 환경적 권리와 이익을 고려할 때 더 나은 독립적인 결정과 판단을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
전기-탄소 시너지가 전기 비용을 절감할 수 있는지 여부에 대해서는 단기적으로는 직접적이고 중요한 효과가 없을 수 있습니다. 결국 추가적인 환경 권리에 대한 요구는 녹색 전기 거래이든 탄소이든 구매자에게 추가 비용을 초래하게 됩니다. 거래.
그러나 장기적으로는 재생에너지 기술이 계속해서 성숙해지고 비용이 더욱 감소함에 따라 전력시장에서 녹색전력이 차지하는 비중은 점차 높아질 것입니다. 동시에, 탄소시장의 효과적인 운영은 고탄소 배출단위의 발전비용을 증가시켜 전기가격 구조의 저탄소 구조로의 전환을 촉진할 것이다. 이러한 변화는 또한 사용자가 재생 가능 에너지 사용을 늘리도록 장려할 것입니다. 따라서 장기적으로 전력-탄소 시너지는 에너지 구조의 전환을 촉진하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사용자의 전기 비용도 절감할 수 있다.
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