AI+電力場景逐步明晰

• 柯壯賓 2023年6月26日 來源：中研網(wǎng) 1340 88
• 繁體

國家能源局發(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》，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)、電力消費節(jié)能提效，我們由此梳理出以下行業(yè)應(yīng)用場景：發(fā)電側(cè)---①新能源發(fā)電功率預(yù)測；②電力BIM設(shè)計軟件。電網(wǎng)側(cè)---③-

2023年3月31號，國家能源局發(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》，針對電力、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)、電力消費節(jié)能提效。我們由此梳理出以下5項AI+電力應(yīng)用場景：

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；②電廠BIM智能化設(shè)計；

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、變電站智能運檢、配電智能運維；

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

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

《意見》提出的四項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年市場規(guī)模近2000億元。近十年來，包括機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、自然語言處理（NLP）、計算機(jī)視覺（CV）等技術(shù)快速發(fā)展，在企業(yè)設(shè)計、生產(chǎn)、管理、運營多個環(huán)節(jié)中均有滲透程度不斷提升，同時在礦業(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、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AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1958億元，年增長率7.8%。2022年業(yè)務(wù)增長主要依靠：1）智算中心建設(shè)及大模型訓(xùn)練等應(yīng)用拉動需求的AI芯片市場、2）智能機(jī)器人及對話式AI市場。

在AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代核心生產(chǎn)力的背景下，AI芯片、自動駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案、智能機(jī)器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細(xì)分領(lǐng)域增長強勁。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)合增長率為25.6%。

針對電力行業(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)能否解決長期痛點問題：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)動態(tài)平衡，而新能源裝機(jī)比例上升無疑加大了電力調(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)的痛點問題，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：大模型需要通過海量數(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)安全性問題，部分信息不便用于大規(guī)模公開訓(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)實踐：電網(wǎng)多個應(yīng)用場景較早地應(yīng)用了AI技術(shù)，例如輸變電線路運維和巡檢方面，2011年開始，部分企業(yè)就已開展了通過AI對電力設(shè)備外表缺陷進(jìn)行識別、預(yù)測、跟蹤運行等研究探索。

4)已有華為等廠商開發(fā)出行業(yè)相關(guān)大模型：例如華為盤古CV視覺大模型，已在L2級細(xì)分場景上，推出基于電力大模型的無人機(jī)電力巡檢、電力缺陷識別等場景模型。

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？未來是否會優(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：公司是否具備開發(fā)實力/是否和大模型廠商深度合作？

新能源發(fā)電功率預(yù)測：

1）痛點問題：對于電網(wǎng)調(diào)度部門，由于新能源發(fā)電間歇性和波動性的特點，功率預(yù)測難度較大，新能源大規(guī)模集中并網(wǎng)會對電網(wǎng)穩(wěn)定運行造成沖擊；對于電站運營商，各地“雙細(xì)則”考核罰款標(biāo)準(zhǔn)趨于嚴(yán)格，預(yù)測精度可直接影響電站運營和盈利。

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)實踐：自2012年起，全球能源預(yù)測大賽（GEFCOM）已舉辦過三屆，有超60個國家的數(shù)百只隊伍參賽；2021年國網(wǎng)調(diào)控AI創(chuàng)新大賽--新能源發(fā)電預(yù)測賽道中，已有深度學(xué)習(xí)模型在實際應(yīng)用中脫穎而出；產(chǎn)業(yè)中已有國能日新、國電南瑞等超過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)測精度首次超過傳統(tǒng)數(shù)值方法，速度提升10000倍。

輸變電線路智能運維與巡檢：

1）痛點問題：我國輸電線回路與變電設(shè)備存量規(guī)模大，投運規(guī)模逐年增長，巡檢需求強烈，而人工巡檢存在諸多劣勢，AI替代是大勢所趨。

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維、智能巡檢機(jī)器人、巡檢無人機(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級細(xì)分場景模型上，已經(jīng)推出基于電力大模型的無人機(jī)電力巡檢、電力缺陷識別等場景模型，例如電力缺陷識別模型可以替代原有的20多個小模型，做到平均精度提升18.4%、模型開發(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，國家能源局發(fā)布《新型電力系統(tǒng)發(fā)展藍(lán)皮書（征求意見稿）》,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)社會發(fā)展電力需求為首要目標(biāo)，以堅強智能電網(wǎng)為樞紐平臺，以源網(wǎng)荷儲互動與多能互補為支撐，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，呈現(xiàn)數(shù)字與物理系統(tǒng)深度融合特點，系統(tǒng)控制運行由“量測-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)外參與耦合運行的物理系統(tǒng)，將從局部的感知量測,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)測控制：將從電力物理系統(tǒng)的機(jī)理模型仿真和預(yù)測，向融合機(jī)理和數(shù)據(jù)模型的信息物理耦合仿真預(yù)測轉(zhuǎn)變，提升隨機(jī)變量的預(yù)測精度，并應(yīng)用于電網(wǎng)逐級調(diào)控和控制引導(dǎo)。

新型“源網(wǎng)荷儲”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)去匹配波動幅度不大且可測的負(fù)荷端，在運行過程中滾動調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)電力系統(tǒng)安全可靠運行。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性降低的負(fù)荷做出調(diào)整，電力系統(tǒng)需要從“被動”的跟隨調(diào)控，轉(zhuǎn)化為“主動”的協(xié)同調(diào)控。通過源源互補、源網(wǎng)協(xié)調(diào)、網(wǎng)荷互動、網(wǎng)儲互動和源荷互動等多種交互形式，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23-25年國網(wǎng)智能化投資為893、954、1008億元，每年維持5-7%較高速增長。2023年國網(wǎng)計劃投資超5200億元，同比2022年的計劃投資5012億元增長3.8%。“十四五”初期規(guī)劃2.6萬億，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”期間實際投資額有望超預(yù)期。我們預(yù)計23-25年實際投資規(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)《國家電網(wǎng)智能化規(guī)劃報告》，“十三五”智能化投資占比為12.5%，預(yù)計“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%，則對應(yīng)投資金額893、954、1008億元，每年增速5-7%。

• 相關(guān)深度報告REPORTS

  

  2023-2027年中國工藝美術(shù)行業(yè)全景調(diào)研及投資規(guī)劃研究報告

  近年來，國家高度重視非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護(hù)和傳統(tǒng)工藝振興，工藝美術(shù)在推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展、文化傳承、就業(yè)創(chuàng)業(yè)、藝術(shù)創(chuàng)作上取得很大成就，在生活品質(zhì)提升與文化審美方面呈現(xiàn)獨特的高質(zhì)量發(fā)展優(yōu)勢。工藝...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡