《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》点评：能源产业迎数智化发展机遇

行业事件: 2023年3月31日，国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，针对发电、电网、煤炭、油气、能源消费等各个环节提出数字化智能化转型升级发展的意见。 数字孪生驱动能源互联网 当前大量新能源并网、电动汽车、数据中心等新型负荷规模性增加带来源荷失配、系统波动、峰谷差增大等问题，进而会导致电网安全稳定运行。 数字孪生可以通过算法对源网荷储各元素进行感知、传输、计算，通过深度学习气象、功率数据预测新能源出力，通过研究用户用电行为及特征分布进行负荷预测，通过充电控制、协调区域储能电池可以为电网提供频率响应。 火电智能化需求提升 火电站既要满足电网快速调峰，又要满足经营压力，突发的快速启停对机组或有损伤。通过算法对未来时段发电计划和调峰需求进行预测，结合当前库存结构，对掺烧方案可以优化，实现燃料管理；建立设备故障预警模型和时间预测模型提高安全性；对机组负荷数据深度学习，实现锅炉、汽轮机、辅机系统得高效利用，提高机组安全调峰能力；通过大数据分析，建立发电成本计算模型，对各级市场电价进行预测，在电力市场获取超额收益。 三维模型、智能巡检提升电网安全 电网正逐步向高电压、大容量、跨区域、大电网方向发展，电网系统发、配、用电等数据呈现多来源、多模态、多频次、大容量特点，在节约人力成本、时间成本、降低危险性需要保证电力设备持续安全有效运行。三维模型融合电网数据后，实现场站的场景缩放漫游、显隐地下电缆与消防管道等功能，综合显示全景信息。基于上传的监测、监视类生产数据、可以形成辅助监控。摄像头或巡检机器人获得的实时视频跟踪、红外热成像信息、外观分析，进行在线检测。 微电网协调分布式电源促进消纳 微电网可以协调控制分布式电源，依托互联电力系统实现大范围能源优化配置，是新能源就地消纳和并网远送的主要模式。分布式电源（分布式风电、分布式光伏、微型燃气轮机）协调管理为微电网内外提供稳定可靠的电力；负荷聚合商通过有偿调节用能行为参与互动响应，充分调动可控负荷的积极性；储能通过充放电来补偿分布式发电出力波动性和不可控性。 投资建议 火电智能化建议关注科远智慧、国电南自、龙源技术等；新能源功率预测建议关注国能日新等；微电网/虚拟电厂建议关注安科瑞、恒实科技、积成电子、泽宇智能、东方电子等；电力智能运维/机器人建议关注智洋创新、苏文电能、亿嘉和、申昊科技等；电力数字化设计建造建议关注恒华科技、理工能科等；电力数字化智能化硬件层面建议关注国网信通、国电南瑞、威胜信息、东软载波、鼎信通讯、炬华科技、海兴电力等。储能与源网荷系统协同调控、诊断运维、发电功率预测等智能化、数字化建设有望强化，建议关注科华数据、科陆电子、南网科技。 风险提示：数据获取问题，技术研发不及预期，需求不及预期。 1数据要素推动源网荷储新发展 2023年3月31日，能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，文件指出以需求为引，针对电力、煤炭、油气等行业数字化智能化需求，数字赋能，形成能源智能调控体系，推动数字化智能化技术在煤炭和油气产供储销体系全链条和各环节的覆盖应用，推动数据资源作为新型生产要素在源网荷储充分流动提升各侧发展质量。 产业转型新方向：新能源发电、智能化电网、煤炭生产、油气开发、电能消费、平台层等。 新能源发电： 新能源和水能功率预测技术，分析有关气象要素、电源状态、电网运行、用户需求、储能配置等变量因素。 新能源基地智能化技术改造，提高弱送端系统调节支撑能力，提升分布式新能源智能化水平，促进新能源发电的可靠并网及有序消纳，保障新能源资源充分开发。 火电、水电等传统电源数字化设计建造和智能化升级，推进智能分散控制系统发展和应用，助力燃煤机组节能降碳改造、灵活性改造、供热改造“三改联动”，促进抽水蓄能和新型储能充分发挥灵活调节作用。 数字技术深度应用于核电设计、制造、建设、运维等各领域各环节，打造全面感知、智慧运行的智能核电厂，全面提升核安全、网络安全和数据安全等保障水平。 智能化电网： 人工智能及数字孪生在电网智能辅助决策和调控方面的应用，提升电力系统多能互补联合调度智能化水平，推进基于数据驱动的电网暂态稳定智能评估与预警，提高电网仿真分析能力，支撑电网安全稳定运行。 变电站和换流站智能运检、输电线路智能巡检、配电智能运维体系建设，发展电网灾害智能感知体系，提高供电可靠性和对偏远地区恶劣环境的适应性。 新能源微网和高可靠性数字配电系统发展，提升用户侧分布式电源与新型储能资源智能高效配置与运行优化控制水平。 负荷预测精度和新型电力负荷智能管理水平，推动负荷侧资源分层分级分类聚合及协同优化管理，加快推动负荷侧资源参与系统调节。 发展电碳计量与核算监测体系，推动电力市场和碳市场数据交互耦合，支撑能源行业碳足迹监测与分析。 电能消费： 持续挖掘需求侧响应潜力，聚焦传统高载能工业负荷、工商业可中断负荷、电动汽车充电网络、智能楼宇等典型可调节负荷，探索峰谷分时电价、高可靠性电价、可中断负荷电价等价格激励方式，推动柔性负荷智能管理、虚拟电厂优化运营、分层分区精准匹配需求响应资源等，提升绿色用能多渠道智能互动水平。推动普及用能自主调优、多能协同调度等智能化用能服务，引导用户实施技术节能、管理节能策略，大力促进智能化用能服务模式创新，拓展面向终端用户的能源托管、碳排放计量、绿电交易等多样化增值服务。 数字平台层： 提高储能与供能、用能系统协同调控及诊断运维智能化水平，加快推动全国新型储能大数据平台建设，健全完善各省（区）信息采集报送途径和机制。 提升氢能基础设施智能调控和安全预警水平，探索氢能跨能源网络协同优化潜力，推动氢电融合发展。 推进综合能源服务与新型智慧城市、智慧园区、智能楼宇等用能场景深度耦合，利用数字技术提升综合能源服务绿色低碳效益。 推动新能源汽车融入新型电力系统，提高有序充放电智能化水平，鼓励车网互动、光储充放等新模式新业态发展。 探索能源新型基础设施共建共享，在确保安全、符合规范、责任明确的前提下，提高基础资源综合利用效率，降低建设和运营成本。 推进能源行业大数据监测预警和综合服务平台体系建设，支撑行业发展动态监测和需求布局分析研判，服务数字治理。 2数字孪生驱动能源互联网发展 面临问题：当前大量新能源并网、电动汽车、数据中心等新型负荷规模性增加带来源荷失配、系统波动、峰谷差增大等问题，进而会导致电网安全稳定运行。 源：风电、光伏电源具有间歇性、波动性、不确定性，同时用电端负荷增加，新能源供需波动和用电需求不配性进一步加剧，给电网调峰带来压力。 网：高比例新能源和高比例电子设备（充电桩、数据中心）的接入，使电源对电力系统的平衡支撑能力不足，电力系统特性由强转动惯量向弱转动惯量转变、频率调节及供电可靠性问题凸显。 荷：电能占终端能源消费比重快速提升，温升型、冲击型负荷规模不断增长、负荷峰谷差逐年加大，同时用户侧分布式电源装机规模增大、发用电一体“产销者”大量出现，源荷互动和需求响应作用更加明显，电力负荷特征复杂。 储：抽蓄等建设周期较长，电化学储能面临安全性和经济性问题，储能对电力系统平衡稳定支撑作用有限。 图表1：数字孪生驱动能源互联网模型 数字孪生可以通过AI算法对源网荷储各元素进行全面感知、传输、计算、动作执行等全过程进行超前处理，满足电网稳定控制需要的全局性、提前性并且对动态用电负荷超实际情况进行预测。同时可以利用电网广域失控信息，为电网控制提供更强的适配能力、实时更新能力及控制追踪能力，协调空间、时间及目标要素，实现多角度的电网综合协调控制。 新能源出力预测：可以通过集成学习、深度学习对气象及功率数据进行高效处理、特征提取及相关模型构建，端到端获取功率预测结果，提升多云、雾霾天气下的光伏功率预报精度。 负荷预测：利用算法准确获取用户用电行为特征及分布规律，进行用电预测，研究大型共享电动车运营商联合充电调度和订单调度，对供暖、通风、空调等电能耗设备的功率优化实现负荷侧管理。 储能管理：进行充电控制、分配电池能量存储系统容量，协调来自其他地区的分布式储能电池，增强储能充电状态控制，为电网提供频率响应。 3火电智能化需求提升 面临问题：火电站面临运行环境日趋复杂，既要满足电网快速调峰的要求，又要满足经营压力，突发的快速启停对机组或由损伤。。 常规火电通过数字化、智能化，主要应用于燃料管理、设备故障预警、锅炉燃烧控制、源网互动灵活控制、日常巡检、竞价策略等。 图表2：智能电站系统架构图 图表3：锅炉多燃烧优化控制原理 燃料管理：配煤掺烧的运行方式由于煤种不同、对磨煤机、送引风机、灰渣处理等辅助设备电耗产生影响。燃料管理系统智能可以根据对未来时段发电计划和调峰需求进行预测，结合当前库存结构，对掺烧方案进行优化，指导采购、运输、堆放管理。 （煤炭三维数字管理、视频监控、斗轮机自动定位控制、采制样自动化） 设备故障预警：火电机组参与调峰频率的提高以及煤种的经常变化，使得电站设备发生故障的几率增大，影响发电设备运行安全性。基于设备管理基础数据和历史运行数据，确定故障的主要征兆参数和阈值。基于典型的故障样本，采用机器学习与智能建模技术，建立设备故障预警模型和时间预测模型，实现对设备的故障准确预警和诊断。 锅炉燃烧控制：以机组性能试验、燃烧调整数据及历史运行数据为样本，使用检测技术及煤质在线软测量方法，建立锅炉效率、污染物排放、高温受热面金属壁温等预测模型。利用模糊计算方法对锅炉效率、NOx排放和壁温进行多目标协调优化，实现锅炉燃烧系统的风压、风量、氧量及减温水、喷氨量等参数的优化控制。 源网互动灵活控制：火电机组面临的调峰压力越来越大，锅炉燃烧和传热系统工艺特点决定了从给煤量变化到机组负荷相应变化需要3~5min滞后。在迟延期内，机组负荷的变化主要来源于自蓄能的改变。可以采用历史数据挖掘分析、机器学习等方法，对理论计算的蓄热模型进行完善和修正，结合现代控制技术以实现锅炉、汽轮机以及辅助系统的蓄能高效利用，提高机组安全调峰能力。 市场化竞价决策：火电厂作为市场主体之一的发电企业，可采用智能算法、数据处理和博弈技术相结合建立电力市场竞价上网决策支持系统。如用大数据分析方法建立发电成本计算模型，采用深度学习、灰色关联度分析、模糊计算等技术对各级市场电价进行预测，利用博弈论方法并结合风险规避等技术建立上网电力报价模型。 4三维模型、智能巡检提升电网安全 面临问题：电网正逐步向高电压、大容量、跨区域、大电网方向发展，在节约人力成本、时间成本、降低危险性同时，需要保证电力设备持续安全有效运行。电网系统发、配、用电等数据呈现多来源、多模态、多频次、大容量特点，需要解决开关、变压器、环网柜等多源数据融合，消除信息孤岛，为电力交易、调度决策、预测性维护赋能。 构建三维模型：三维模型融合电网数据后，形成了数字连胜电网的虚拟空间模型和正向数据纽带，实现场站的场景缩放漫游、显隐地下电缆与消防管道等功能，综合显示全景信息。 智能辅助监控：基于上传的监测、监视类生产数据、可以形成全景监测、视频监控、人员定位、智能安防、消防监控等。 图表4：电网全景信息展示 图表5：智能电网视频监控关联 智能巡检：根据设置的巡检任务点，自动推送每个巡视点的现实感知信息，包括摄像头或巡检机器人获得的实时视频跟踪、红外热成像信息、外观分析，在线检测设备的实施数据、异常设备信息等。 图表6：昆明供电局500kv变电站巡检机器人 图表7：变电站仿真架构模型 电力三维设计：输电网数字化规划与设计可以基于地理信息系统、三维空间技术而构建的智能规划与设计系统，系统以完整而精确的电网现状数据、三维地形地貌、二维地形信息为基础，充分整合现有各类规划设计资源，实现电网的智能规划、选线、杆塔优化排位、设计成果二三维一体化展现、杆塔组件自动匹配、材料统计、设计成果模拟校验以及变电站选址等，通过电网规划设计系统的设备选型功能，能够根据设计规范、地形及气象等因素准确计算出所需