AI+電力場(chǎng)景逐步明晰

• 柯壯賓 2023年6月26日 來(lái)源：中研網(wǎng) 1340 88
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國(guó)家能源局發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見(jiàn)》，電力領(lǐng)域主要提出以數(shù)字化智能化技術(shù)，支撐發(fā)電清潔低碳轉(zhuǎn)型、新型電力系統(tǒng)建設(shè)、電力消費(fèi)節(jié)能提效，我們由此梳理出以下行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景：發(fā)電側(cè)---①新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)；②電力BIM設(shè)計(jì)軟件。電網(wǎng)側(cè)---③-

2023年3月31號(hào)，國(guó)家能源局發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展的若干意見(jiàn)》，針對(duì)電力、煤炭、油氣等行業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展需求，提出若干建議，以把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇。

其中電力行業(yè)方面，主要提出利用數(shù)字化智能化技術(shù)支撐：發(fā)電清潔低碳轉(zhuǎn)型、新型電力系統(tǒng)建設(shè)、電力消費(fèi)節(jié)能提效。我們由此梳理出以下5項(xiàng)AI+電力應(yīng)用場(chǎng)景：

1）發(fā)電側(cè)---發(fā)電清潔化智慧化轉(zhuǎn)型：①新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)；②電廠BIM智能化設(shè)計(jì)；

2）電網(wǎng)側(cè)---新型電力系統(tǒng)建設(shè)：③電網(wǎng)智能調(diào)控和輔助決策；④輸電線路智能巡檢、變電站智能運(yùn)檢、配電智能運(yùn)維；

3）用電側(cè)---電力消費(fèi)節(jié)能提效：⑤虛擬電廠、微電網(wǎng)；

圖表：AI+電網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋用電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、用電側(cè)

《意見(jiàn)》提出的四項(xiàng)基本要求包括需求牽引、數(shù)字賦能、協(xié)同高效、融合創(chuàng)新。推動(dòng)數(shù)字化智能化技術(shù)與能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度融合，加快人工智能、數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)在能源領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，最終為構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系，為積極穩(wěn)妥推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和提供有力支撐。

19年后AI大模型持續(xù)推進(jìn)，賦能千行百業(yè)，22年市場(chǎng)規(guī)模近2000億元。近十年來(lái)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）等技術(shù)快速發(fā)展，在企業(yè)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、運(yùn)營(yíng)多個(gè)環(huán)節(jié)中均有滲透程度不斷提升，同時(shí)在礦業(yè)、電力、交通、農(nóng)業(yè)、氣象等領(lǐng)域的應(yīng)用逐步落地。AI應(yīng)用已從消費(fèi)、互聯(lián)網(wǎng)等泛C端領(lǐng)域，向B端傳統(tǒng)行業(yè)輻射，AI大模型在基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層均持續(xù)突破，AI正加速賦能千行百業(yè)。22年市場(chǎng)規(guī)模近2000億元,2022-2027年CAGR為25.6%。據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2022年中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1958億元，年增長(zhǎng)率7.8%。2022年業(yè)務(wù)增長(zhǎng)主要依靠：1）智算中心建設(shè)及大模型訓(xùn)練等應(yīng)用拉動(dòng)需求的AI芯片市場(chǎng)、2）智能機(jī)器人及對(duì)話式AI市場(chǎng)。

在AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代核心生產(chǎn)力的背景下，AI芯片、自動(dòng)駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺(jué)解決方案、智能機(jī)器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細(xì)分領(lǐng)域增長(zhǎng)強(qiáng)勁。2027年人工智能產(chǎn)業(yè)整體規(guī)?？蛇_(dá)6122億元，2022-2027年的年復(fù)合增長(zhǎng)率為25.6%。

針對(duì)電力行業(yè)屬性，我們提出AI+電力“應(yīng)用可行性分析框架”，以多維度的視角，分析判斷AI有望最先在哪些細(xì)分行業(yè)和公司落地。

面向行業(yè)主要衡量的維度有：

1)能否解決長(zhǎng)期痛點(diǎn)問(wèn)題：電網(wǎng)承擔(dān)最主要的功能是維持用電側(cè)與電網(wǎng)側(cè)動(dòng)態(tài)平衡，而新能源裝機(jī)比例上升無(wú)疑加大了電力調(diào)度與消納的難度，因此若AI加持能有效解決消納相關(guān)細(xì)分環(huán)節(jié)的痛點(diǎn)問(wèn)題，相關(guān)政策導(dǎo)向和資金投入將有望向此環(huán)節(jié)傾斜。

2)行業(yè)數(shù)據(jù)是否具有較低敏感性和安全性風(fēng)險(xiǎn)：大模型需要通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，而電網(wǎng)行業(yè)本身涉及到民生用電與數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題，部分信息不便用于大規(guī)模公開(kāi)訓(xùn)練，因此若某一細(xì)分環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)敏感性較低或用戶已授權(quán)使用，則大模型將更快接入落地。

3)行業(yè)是否已較早應(yīng)用布局AI/技術(shù)實(shí)踐：電網(wǎng)多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景較早地應(yīng)用了AI技術(shù)，例如輸變電線路運(yùn)維和巡檢方面，2011年開(kāi)始，部分企業(yè)就已開(kāi)展了通過(guò)AI對(duì)電力設(shè)備外表缺陷進(jìn)行識(shí)別、預(yù)測(cè)、跟蹤運(yùn)行等研究探索。

4)已有華為等廠商開(kāi)發(fā)出行業(yè)相關(guān)大模型：例如華為盤古CV視覺(jué)大模型，已在L2級(jí)細(xì)分場(chǎng)景上，推出基于電力大模型的無(wú)人機(jī)電力巡檢、電力缺陷識(shí)別等場(chǎng)景模型。

面向公司主要衡量的維度有：

1）擁抱AI的積極性：公司的主觀能動(dòng)性如何？是否排斥應(yīng)用大模型？

2）積累的數(shù)據(jù)規(guī)模與數(shù)據(jù)質(zhì)量：公司所積累的數(shù)據(jù)壁壘是否深厚？積累的數(shù)據(jù)能否直接用于模型訓(xùn)練？是否會(huì)涉及到客戶數(shù)據(jù)泄密？

3）享有某些數(shù)據(jù)的優(yōu)先使用權(quán)：公司是否為兩網(wǎng)核心子公司？未來(lái)是否會(huì)優(yōu)先享有某些重要數(shù)據(jù)使用權(quán)？

4）重視信息化建設(shè)基礎(chǔ)：公司性質(zhì)是否偏軟件？是否早就重視信息化基礎(chǔ)建設(shè)？是否擁有較高信息化建設(shè)水平，以配合AI落地？

5）具備自主開(kāi)發(fā)訓(xùn)練能力、或和大模型廠商有深入合作關(guān)系：公司是否具備開(kāi)發(fā)實(shí)力/是否和大模型廠商深度合作？

新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)：

1）痛點(diǎn)問(wèn)題：對(duì)于電網(wǎng)調(diào)度部門，由于新能源發(fā)電間歇性和波動(dòng)性的特點(diǎn)，功率預(yù)測(cè)難度較大，新能源大規(guī)模集中并網(wǎng)會(huì)對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行造成沖擊；對(duì)于電站運(yùn)營(yíng)商，各地“雙細(xì)則”考核罰款標(biāo)準(zhǔn)趨于嚴(yán)格，預(yù)測(cè)精度可直接影響電站運(yùn)營(yíng)和盈利。

2）數(shù)據(jù)敏感性：氣象數(shù)據(jù)的可獲得性較高，數(shù)據(jù)敏感性較低，公開(kāi)信息可以直接用于大規(guī)模模型訓(xùn)練。

3）AI布局/技術(shù)實(shí)踐：自2012年起，全球能源預(yù)測(cè)大賽（GEFCOM）已舉辦過(guò)三屆，有超60個(gè)國(guó)家的數(shù)百只隊(duì)伍參賽；2021年國(guó)網(wǎng)調(diào)控AI創(chuàng)新大賽--新能源發(fā)電預(yù)測(cè)賽道中，已有深度學(xué)習(xí)模型在實(shí)際應(yīng)用中脫穎而出；產(chǎn)業(yè)中已有國(guó)能日新、國(guó)電南瑞等超過(guò)10家研究中心與企業(yè)推出了成熟的組合建模功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

4）廠商相關(guān)大模型：華為云發(fā)布了盤古氣象大模型，預(yù)測(cè)精度首次超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值方法，速度提升10000倍。

輸變電線路智能運(yùn)維與巡檢：

1）痛點(diǎn)問(wèn)題：我國(guó)輸電線回路與變電設(shè)備存量規(guī)模大，投運(yùn)規(guī)模逐年增長(zhǎng)，巡檢需求強(qiáng)烈，而人工巡檢存在諸多劣勢(shì)，AI替代是大勢(shì)所趨。

2）數(shù)據(jù)敏感性：相較于用電側(cè)數(shù)據(jù)，設(shè)備故障缺陷相關(guān)數(shù)據(jù)敏感性較低，數(shù)據(jù)質(zhì)量與規(guī)模取決于企業(yè)自身積累情況。

3）AI布局/技術(shù)實(shí)踐：自2013年起東方電子、億嘉和、澤宇智能等諸多企業(yè)已經(jīng)布局輸變電線路智能運(yùn)維、智能巡檢機(jī)器人、巡檢無(wú)人機(jī)業(yè)務(wù)，參與者眾多、產(chǎn)品多樣。

4）廠商相關(guān)大模型：華為在L2級(jí)細(xì)分場(chǎng)景模型上，已經(jīng)推出基于電力大模型的無(wú)人機(jī)電力巡檢、電力缺陷識(shí)別等場(chǎng)景模型，例如電力缺陷識(shí)別模型可以替代原有的20多個(gè)小模型，做到平均精度提升18.4%、模型開(kāi)發(fā)成本降低90%。

安全高效、清潔低碳、柔性靈活、智慧融合為新型電力系統(tǒng)基本特征。1月6日，國(guó)家能源局發(fā)布《新型電力系統(tǒng)發(fā)展藍(lán)皮書(shū)（征求意見(jiàn)稿）》,以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)是以新能源為供給主體，以確保能源電力安全為基本前提，以滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展電力需求為首要目標(biāo)，以堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)為樞紐平臺(tái)，以源網(wǎng)荷儲(chǔ)互動(dòng)與多能互補(bǔ)為支撐，具有安全高效、清潔低碳、柔性靈活、智慧融合基本特征的電力系統(tǒng)。

智慧融合是構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的基礎(chǔ)。新型電力系統(tǒng)以數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)，呈現(xiàn)數(shù)字與物理系統(tǒng)深度融合特點(diǎn)，系統(tǒng)控制運(yùn)行由“量測(cè)-控制”模式向多物理系統(tǒng)的狀態(tài)感知、智能學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)控制等方式轉(zhuǎn)變。

1）狀態(tài)感知：電網(wǎng)內(nèi)外參與耦合運(yùn)行的物理系統(tǒng)，將從局部的感知量測(cè),向全局的確定性精準(zhǔn)映射轉(zhuǎn)變。

2）智能學(xué)習(xí):由于參與要素的多樣性，將從單純物理量的分析，向包括人的行為在內(nèi)的非物理量的感知和智能研判進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

3）預(yù)測(cè)控制：將從電力物理系統(tǒng)的機(jī)理模型仿真和預(yù)測(cè)，向融合機(jī)理和數(shù)據(jù)模型的信息物理耦合仿真預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)變，提升隨機(jī)變量的預(yù)測(cè)精度，并應(yīng)用于電網(wǎng)逐級(jí)調(diào)控和控制引導(dǎo)。

新型“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”協(xié)同調(diào)控，保障電力可靠供應(yīng)。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)可根據(jù)用電側(cè)的負(fù)荷來(lái)調(diào)整電源的發(fā)電量，其前提是用可控的發(fā)電系統(tǒng)去匹配波動(dòng)幅度不大且可測(cè)的負(fù)荷端，在運(yùn)行過(guò)程中滾動(dòng)調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行。在新型電力系統(tǒng)下，由于隨機(jī)變化、弱可控的電源并不容易直接跟隨可測(cè)性降低的負(fù)荷做出調(diào)整，電力系統(tǒng)需要從“被動(dòng)”的跟隨調(diào)控，轉(zhuǎn)化為“主動(dòng)”的協(xié)同調(diào)控。通過(guò)源源互補(bǔ)、源網(wǎng)協(xié)調(diào)、網(wǎng)荷互動(dòng)、網(wǎng)儲(chǔ)互動(dòng)和源荷互動(dòng)等多種交互形式，充分發(fā)揮發(fā)電側(cè)、負(fù)荷側(cè)的調(diào)節(jié)能力，促進(jìn)供需兩側(cè)精準(zhǔn)匹配，保障電力可靠供應(yīng)。

預(yù)計(jì)23-25年國(guó)網(wǎng)智能化投資為893、954、1008億元，每年維持5-7%較高速增長(zhǎng)。2023年國(guó)網(wǎng)計(jì)劃投資超5200億元，同比2022年的計(jì)劃投資5012億元增長(zhǎng)3.8%?！笆奈濉背跗谝?guī)劃2.6萬(wàn)億，當(dāng)前21-23投資額已達(dá)成15200億元，考慮到特高壓直流建設(shè)加速等因素，“十四五”期間實(shí)際投資額有望超預(yù)期。我們預(yù)計(jì)23-25年實(shí)際投資規(guī)劃為5250億元、5450億元、5600億元，每年增速為3-5%。智能化投資占比方面，根據(jù)《國(guó)家電網(wǎng)智能化規(guī)劃報(bào)告》，“十三五”智能化投資占比為12.5%，預(yù)計(jì)“十四五”期間整體智能化投資占比17%，我們假設(shè)23-25年智能化投資占比為17%、17.5%、18%，則對(duì)應(yīng)投資金額893、954、1008億元，每年增速5-7%。

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