IDC于近日发布了《中国新型电力系统市场分析，2024》（Doc#CHC50975624，2024年6月）报告，此报告旨在分析中国电力行业发展阶段、国家政策导向、数字化发展现状与典型案例与技术未来发展等内容。

我国仍处于新型工业化转型升级的关键时期，对能源的需求特别是对电力的需求还有较大的增长空间。目前我国电力行业存在的问题有：

区域电力发展不平衡不充分的问题突出

  • 四川、云南等西南省份水力资源丰富（水电占比极高），电力可以自给，并同时承担电力外送的任务；

  • 山西、内蒙古等中西部省份，煤炭资源丰富（火电占据主导地位），且近几年风电发展迅速，拥有外送能力；

  • 东部沿海地区经济发达、电力需求量较大，各省份拥有一定的发电能力（山东的火电、广东的核电与气电、江苏和浙江的复合多元能源发电），但电力自给率较低，需要依赖外省电力输入。

电力需求随季节波动性大

  • 夏季高温期间，空调等制冷设备的广泛使用会导致用电高峰，形成夏季电力供应紧张的局面；

  • 冬季极寒情况，北方地区的供暖需求也会大幅增加电力消耗。

新能源消纳问题突出

  • 风电、光伏发电装机容量迅速增长，但具有间歇性和随机性，风力大小和日照强度的变化直接影响发电量，这与电力系统需要稳定供电的要求存在矛盾，增加了电力供需平衡的难度；

  • 在某些时段可再生能源发电量过剩，但电网吸纳和调节能力有限，导致“弃风”、“弃光”现象时有发生。

新型电力系统的实施会在多元电力体系构建、多形态电网协同、主网协同、配电网融合、负荷特性柔性互动、多类型储能方面带来变化。其相应的关键性技术包括：光转化效率提升技术、新能源构网主动支撑技术、柔性直流技术、微电网技术、储能技术、IT数字化技术。随着新型电力系统建设加快，传统机理建模与运筹优化求解方法逐渐难以应对新型电力系统面临的机理复杂、开放不确定、优化求解难等挑战，人工智能技术具有一定的优势，可形成互补解决方案。优势包括，通过数据驱动来建立模型，融合知识图谱和博弈优化来支持实时决策，同时应用目前GenAI技术的自学习自适应能力，形成推演能力，支持电网调度、功率预测等主要场景。

但目前AI/ML技术的落地和规模化复制仍然面临一些难题：

  • 基础设施有待完善：AI应用需要一些前提，如大量的数据正样本及负样本、大算力、分布式通讯协议等，基础设施的逐步完善和升级是AI为行业赋能的基础。

  • 数据管理和隐私安全保护有待加强：电力系统目前是人类工业历史上发明的最复杂的系统，会产生大量的数据，包括电力负荷数据、设备状态数据、能源市场数据。对这些数据的存储、处理和分析为电力系统决策提供支持。在应用场景方面，包括负荷管理和预测、设备状态监测和维护、能源市场分析等。目前在电力系统中，尤其是配网侧，还存在着信息数据感知力不足的问题。目前中低压配网透明率在30-50%左右，传统态势计算与潮流计算难以做到可观可测。另一方面，AI应用对网络安全是一把双刃剑，增多的数据节点和复杂系统会增加网络攻击的概率。

  • 可靠性有待提升：安全和可靠性是电力行业的重中之重，相比其他行业来说，电力关系到国计民生的保供问题，容错率几乎为0，AI带来的黑盒模型问题和不可解释性，使得电站及电网各重要节点无法做到真正的无人化。

基于调研与研究，IDC给技术买家的建议：

  • 推动基础设施和平台建设：构建新型电力系统，涉及领域多、覆盖度广、时间跨度长，且重点领域多，如电力物联网、新能源、电动汽车、CCUS，需要提升基础设施、建立大数据及算力平台支持上层SaaS应用。在此方面，技术买家可选择在能源领域有长期产品/解决方案规划、信誉良好的技术供应商成为合作伙伴。

  • 增强产业联盟：不仅指电力产业链的各子行业，如发输配售各端侧的联盟，也指政策鼓励的建设现代能源体系中所涉及的各能源行业，如石油天然气、煤炭、供热、氢能等，形成气电协同、热电协同等模式。国家电网公司曾发起了新型电力系统创新联盟，联合五大六小两网公司增强产业互信、互联、互助，推动多要素聚合。

  • 数字化优先：在数字化领域，主要分为数字服务和数据增值服务，数字服务包含数字基础设施和技术服务，市场空间相对较大。数据增值服务的市场空间相对较小，但未来增长空间较大，电力大数据可反映经济社会各环节的状态，在社会治理、孵化新兴产业方面有无可替代的价值。技术买家在此方面可选择产品性能稳定度高的通用型技术供应商。

IDC中国能源行业研究经理周启珊表示，想要实现现代化能源体系，离不开新型电力系统的建设，在此过程中，不断有新政策出台强调并辅助新型电力系统与ICT技术及电力行业智慧化场景结合。随着五大六小两网各电力公司对数字化投资逐年增多，可以预测到新型电力系统建设将与ICT技术的深化应用更紧密地结合。不仅仅在中国，智能电网、AMI、态势感知等领域在全球电力行业里也是最终用户投入的重点领域。

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