華為&安永：電力數字化2030白皮書（57頁）.pdf

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1、 電力數字化電力數字化 20302030 電力數字化 2030 序序言一言一 實現碳達峰、碳中和是國家的戰略目標。電力系統要為實現“雙碳”目標承擔自己的責任，建設以新能源為主體的新型電力系統是實現這一目標的重要途徑。我國電力行業碳排放約占全國碳排放總量的 40%，要實現碳達峰、碳中和目標，電力行業任務重、責任大，承擔著主力軍作用。在確保電力系統安全平穩供應的同時實現深度減排，發展可再生能源是根本，提高能源效率是關鍵，電力系統的數字化是核心技術支撐。新型電力系統建設以“電力+算力”為核心途徑和驅動力。電力方面，以新能源為主體將深刻改變傳統電力系統的形態、特性和機理。源網荷儲融合變換、協同發展，構

2、成“大電網+主動配電網+微電網”的電網形態；算力方面，以數字數據為基礎，構建強大的軟件平臺，以軟件定義電力系統，將信息技術、計算技術、傳感技術、控制理論、人工智能、互聯網等與電力系統深度融合，實現電力系統的數字化、信息化、智能化，建成可見、可知、可控的透明化電力系統。在“雙碳”目標和新型電力系統建設的背景下，終端電能消費大幅度提升，電能除了直接使用，還間接制造能源，實現廣域電氣化。廣域電氣化打破傳統電網和產業邊界，向各領域全面滲透，各行業與電力領域融合交互，由此形成的新型能源生態系統，具有靈活性、開放性、交互性、經濟性、共享性等特性，實現電力系統的智能、安全、可靠、綠色、高效。電力數字化 20

3、30報告描繪通過數字化技術與電力技術的深度融合構建起電力系統數字孿生藍圖；圍繞源網荷儲一體協同新形態下數字綠色電廠、電網數字巡檢、多源自愈配網、多能協同互補、跨域電力調度、賦能綠色低碳六大核心業務場景進行了詳細分析；從數字化邊端、泛在通信網絡、算力和存儲、算法和應用四大數字化技術應用領域尋找技術支撐；提出綠色網絡、安全可靠、泛在感知、實時網聯、智能內生、服務開放的六大電力數字化技術特征；并建議通過構建基于云邊協同的技術架構，打造開放、高效、智能的電力數字化新引擎，支撐并驅動電力系統升級轉型，加速新能源消納，推動“雙碳”目標的實現。電力數字化 2030 電力數字化 2030 結合企業自身的技術優

4、勢、經驗積累和對于電力系統的理解，對電力數字化 2030的實現路徑做了比較具體的規劃，對數字化發展目標進行了量化預測，具有實用性和前瞻性，對能源電力行業發展和跨行業協同合作有很好的參考價值。中國工程院院士 華南理工大學電力學院教授 中國南方電網專家委員會主任委員 電力數字化 2030 序序言二言二 從 1875 年世界上第一座火力發電廠建設完成，電力行業已經歷了近 150 年的發展和沉淀，成為了能源行業的柱石。過去的 20 年中，世界能源行業和產業格局發生了劇烈且深刻的變化。世界各國紛紛為減少人類活動對氣候變化影響而努力推動溫室氣體減排，石化能源行業受到自然資源儲量限制而發展降速，新材料、工程

5、和發電技術顯著的進步幫助可再生能源發電大幅提高效率、降低成本，從而有可能成為電力供應的主力軍，智能電網基礎原理和電力系統技術的發展推動了電網運行和管理變得更加柔性、堅強和智能，電池技術和工業制造能力質的突破促進了電動交通工具的推廣和應用。與此同時，數字孿生、云邊一體化的物聯網、人工智能、高帶寬無線通訊等數字化相關技術在物聯感知、數據采集、邊緣計算以及智能分析等方面的巨大進步也對電力行業的發展和創新提供了有力保障。盡管如此，整個電力行業還是面臨著諸多挑戰，如何進一步提高可再生能源的電力生產和消納，從而減少對于化石能源的依賴？如何在保證安全可靠前提下盡可能地響應更加多元化的用電需求？如何持續降低用

6、電成本？等等?？梢灶A見，未來 10 年，在能源技術和數字化技術高速發展的推動下，全球的電力行業將迎來一個發展和變革的高峰。從傳統的“發輸變配用調”產業鏈條貫通發展到現如今“源網荷儲協同”產業場景融合，電力行業面臨的挑戰復雜度從二維級別升級到了三維甚至多維。以“云、大、物、智、移”為典型代表的數字化技術發展也出現了元宇宙、Web3.0、邊端智能、6G、萬兆無線通訊、量子計算、量子通訊等大量分支和升級。本次白皮書的編寫，工作小組通過反復討論和斟酌，確定以行業場景作為基本要素出發點，從多維度拆解和分析相關的問題和挑戰，結合優秀的業務和技術實踐，適度展望未來的發展需求，以期可以更清晰地把握根本原因，更

7、準確地鎖定關鍵技術，更有效地思考解決方案。電力數字化 2030 安永（中國）企業咨詢有限公司在中國乃至全球為電力行業客戶提供多年的服務，深度參與并見證了全球電力行業幾十年的發展和變革。我們清楚地看到，數字化技術的應用已經成為全球電力行業發展的關鍵成功要素之一。數字化技術自身的發展也越來越快，領域細分也越來越多。電力行業相關企業如何“在正確的時間，選擇正確的技術”變得更加重要也更加困難。希望電力數字化 2030可以在這方面做到拋磚引玉，帶來價值的啟發，幫助相關企業抓住未來 10 年電力行業的發展機遇，獲得更大的成功！大中華區咨詢服務主管合伙人 安永（中國）企業咨詢有限公司 電力數字化 2030

8、序序言三言三 當今世界，綠色發展已經成為一個重要趨勢，中國、歐盟、北美紛紛發布了通過低碳化、電氣化、網絡化、智能化全面進行能源結構變革，推進碳達峰、碳中和進程的戰略舉措。落實綠色發展目標，能源是主戰場，電力是主力軍，電力數字化是關鍵!全球重要電力市場提出構建“SmartGrid”、“IntelliGrid”的發展目標，國內領先的電力企業也提出構建“數字電網”的愿景，這些新型電網均具備可靠、靈活和經濟的電力和信息流傳送，安全穩定的網絡通信和系統控制，全面的信息集成和數字化監控，自由的電力交易和分布式電源接入，電網與用戶之間雙向互動等特點。電力數字化轉型發展的最終目的是確保電力系統高效穩定運轉，提

9、升能源效率，推動“雙碳”目標的實現。通過全面連通物理世界與數字空間，將電力系統中的設備信息、生產過程等轉化為數字表達，打造電力系統在虛擬空間中的“數字鏡像”。完成物理世界與數字空間從虛實映射到深度交互的演進，進而實現整個電力系統的數字孿生。通過電力數字孿生除了可以實現電網的安全、智能之外，還可以依托大范圍互聯和調度，實現針對風、光等具備間歇隨機、海量離散、波動不可控的清潔能源的高效開發和利用。要實現電力數字孿生的宏偉藍圖，需要將電力電子技術和數字技術進行深度融合。通過數字技術助力低碳發展，需要構建更加開放、更加高效、更加智能的數字平臺；需要推進通信、控制等電力行業標準化的建設，推進電力系統設備

10、聯接互通，并將智能注入行業。圍繞“發-輸-變-配-用”等電力系統全環節，持續創新連接、計算、智能等 ICT 價值，推進構建現代設備資產全壽命管理體系，降低電力資產的運行風險、延長使用壽命、提高設備安全性和運營效率；推進構建現代客戶全方位用能服務體系，為用戶推薦最優的用能方案，最大化能源利用效率，減少能源浪費、建設高效型社會；推進構建新一代調度控制支撐體系，提高電力系統靈活性和穩定性，實現“源網荷儲”協調互動、提高整體能源使用效率；推進構建新型電力交易體系，還原電力的商品屬性，讓綠電交易成為“雙碳”的重要抓手，持續推進能源清潔消納。電力數字化 2030 數字技術的持續創新，將推動行業可持續發展。

11、基于未來 10 年 ICT 技術和全球電力企業的數字化發展趨勢的綜合研判，我們樂觀地預測 2030 年行業領先的數字化電力企業終端網聯化率將超過 95%，云化滲透率超過 60%，邊緣智能的采用率將超過 60%，電力通信可靠性達到 7 個 9；電力數字化將具備綠色網絡、安全可靠、泛在感知、實時網聯、智能內生和服務開放的關鍵技術特征。通過數字化技術的深度采用，將打破傳統電力系統“源隨荷動”的強計劃屬性，未來電力供需將變得越來越靈活和彈性。電力數字化的未來既充滿想象空間也面臨各種挑戰，需要發電商、電網運營商等傳統電力企業、電動汽車等新業態、科技企業、園區運營商、平臺服務商等跨界參與者的共同努力和參與

12、才能夠實現“源網荷儲”端到端的成功轉型。讓我們攜起手來，勇于探索、持續創新，共筑電力數字化 2030！華為常務董事 ICT 基礎設施業務管理委員會主任 電力數字化 2030 i 目錄目錄 前言前言 .1 1 第一章、電力數字化背景及目標第一章、電力數字化背景及目標 .2 2（一）電力數字化發展背景（一）電力數字化發展背景 .2 2（二）電力數字化核心目標（二）電力數字化核心目標 .2 2 第二章、電力數字化場景描繪第二章、電力數字化場景描繪 .4 4（一）電力數字化藍圖構想（一）電力數字化藍圖構想 .4 4（二）電力數字化典型場景分析（二）電力數字化典型場景分析 .6 6 場景一：數字綠色電廠

13、場景一：數字綠色電廠.8 全周期數字孿生全周期數字孿生 .8 8 關鍵技術應用 1：空間計算與 3D 建模助力場景仿真，提升效率.9 關鍵技術應用 2：機器學習有效支撐電廠決策，優化經營.9 遠程智能集控遠程智能集控 .1010 關鍵技術應用：云邊協同，發揮三要素價值.10 場景二：電網數字巡檢場景二：電網數字巡檢.12 智能巡線智能巡線 .1212 關鍵技術應用 1：空天地一體+邊緣智能，巡線工作智能全覆蓋.13 關鍵技術應用 2：電力專網，實現可靠通信.13 關鍵技術應用 3：新一代通信通感融合.13 智能變電站智能變電站 .1414 關鍵技術應用 1：邊端協同，打造數字員工.14 電力數

14、字化 2030 ii 關鍵技術應用 2：高級智能，實現預測性維護與變電設備延壽.14 場景三：多源自愈配網場景三：多源自愈配網.16 多源配網運營多源配網運營 .1616 關鍵技術應用 1：規范接入實現即插即用.17 關鍵技術應用 2：從終端智能到邊緣智能.17 關鍵技術應用 3：從電纜通信到光纖通信.17 自愈配網調控自愈配網調控 .1818 關鍵技術應用 1：全面感知監測，為自愈性配網建設提供數據基礎.18 關鍵技術應用 2：光通信實現快速精準負荷控制.18 關鍵技術應用 3：機器學習助應對更優、恢復更快.19 場景四：多能協同互補場景四：多能協同互補.20 智慧園區智慧園區 .2020

15、關鍵技術應用 1：ICT+能源路由，設備靈活接入、碳排精準計量.21 關鍵技術應用 2：智能算法與大數據，用能自主調優、多能協同調度.21 智慧樓宇智慧樓宇 .2121 關鍵技術應用 1：數字孿生能耗管理.22 關鍵技術應用 2：多形式智慧儲能，實現多能雙向靈活調配.22 場景五：跨域電力調度場景五：跨域電力調度.24 智能電網調度智能電網調度 .2424 關鍵技術應用 1：強大算力支撐海量數據處理.25 關鍵技術應用 2：光網絡支撐實時可靠通信.25 虛擬電廠虛擬電廠 .2525 關鍵技術應用 1：人工智能與大數據，實現最優調度.25 關鍵技術應用 2：統一終端與標準協議助力遠程調度與控制.

16、26 場景六：賦能綠色低碳場景六：賦能綠色低碳.28 電力數字化 2030 iii 碳交易碳交易 .2828 關鍵技術應用：區塊鏈實現綠電確權，加速消納.29 碳普惠碳普惠 .2929 關鍵技術應用：區塊鏈規范電力領域減碳行為認證.29 電力數字化技術在六大核心業務場景中的應用總結電力數字化技術在六大核心業務場景中的應用總結.31 第三章、電力數字化技術特征第三章、電力數字化技術特征 .3232（一）關鍵技術特征（一）關鍵技術特征 .3232 特征一：綠色網絡特征一：綠色網絡.32 全光網，為算力提供綠色運力保障.32 特征二：安全可靠特征二：安全可靠.33 三層防御，保障內生安全.33 技術

17、融合，促進原生可信.34 特征三：泛在感知特征三：泛在感知.35 智能終端，打造“物聯、數聯、智聯”全息感知網.35 特征四：實時網聯特征四：實時網聯.36 5G+Wifi/GWL，內外搭配降低端到端時延.36 特征特征五：智能內生五：智能內生.37 電力智算一張網，打造最強算力底座.38 微型機器學習（TinyML），讓邊緣更智能.38 特征六：服務開放特征六：服務開放.39 開放式云網架構，實現數據共享、能力共惠、生態共建、產業共榮.40（二）目標技術架構（二）目標技術架構 .4242 電力數字化發展倡議電力數字化發展倡議 .4545 參考資料參考資料 .4646 電力數字化 2030 1

18、 前言前言 當今世界，綠色低碳發展已經成為一個重要趨勢，許多國家把發展綠色低碳產業作為推動經濟結構調整的重要舉措，全球正在加快綠色低碳基礎設施布局。中國于 2020 年 9 月提出力爭于 2030 年前二氧化碳排放達到峰值，并努力爭取 2060 年前實現碳中和的“3060”雙碳目標，開啟了“雙碳”目標引領下的綠色低碳高質量發展新征程。北美大力推動5550億美元的清潔能源計劃，在基礎設施、清潔能源等重點領域加大投資，并重點補貼電動車的購買者和安裝屋頂太陽能的家庭。歐盟計劃 2021年至 2030 年間，每年新增 3500 億歐元投資，推進電動汽車、公共交通運輸等實現減排目標。其中，德國將放棄化石

19、燃料的目標提前至 2035 年，擬加速風能、太陽能等可再生能源基礎設施建設，實現100%可再生能源供給。落實綠色低碳發展目標，能源是主戰場，電力是主力軍。通過不斷提高終端電氣化率，能有效降低全社會對傳統化石能源的依賴，提升高品位電力能源的滲透。其中，以光伏和風電為代表的新能源將扮演舉足輕重的作用。隨著新能源發電裝機的持續提升，高比例高比例可再生能源為電力系統疊加高比例高比例電力電子設備的同時，也催生出諸多“新”特性電網側，能源資源配置將呈現高彈性高彈性；負荷側，電氣化能源消費因雙向多源而呈現高互動高互動；交易側，本地低碳能源供應將促使能源消費呈現低成本低成本；運營側，各類能源系統將依托數字孿生

20、實現高融合高融合。面向 2030，電力數字化技術的不斷發展和深度應用，將成為推動電力系統升級的關鍵成功因素，幫助電力系統更好適應并應對“四高一低”變化趨勢。未來，在電力數字化新型數字引擎新型數字引擎的驅動下，電力系統將變得更安全更安全、更綠色更綠色、更高效更高效、更友好更友好，讓電能更好地服務千行百業、進入千家萬戶。前言前言 電力數字化 2030 2 第第一一章章、電力數字化電力數字化背景及背景及目標目標 （一）（一）電力數字化發展背景電力數字化發展背景 電力行業正在經歷深度轉型。未來，電力系統將呈現兩大重要變化，為電力數字化技術的發展和應用明確了基本方向：1 1、能源結構綠色化、能源結構綠色

21、化 從電力供給側看，隨著“雙碳”政策的不斷加壓，新能源投資建設需求必將持續快速增長，未來將建設更多大型風光基地以及大規模分布式新能源設備，以逐步取代傳統能源發電廠，推動能源結構從“以傳統能源為主體”向“以新能源為主體”“以新能源為主體”轉變。以中國為例，重點建設的新能源基地大多分布于西部地區、北部地區等人口密度與用電負荷相對較低的區域，而對能源的需求主要來自東部和南部人口稠密區域；北美也面臨同樣境遇，風、光資源分布與經濟發達程度也存在區域錯配。因此，對于幅員遼闊的地區，大規模新能源基地電量外送仍是提高電力系統可再生能源比例的重要方式，這對電電網網遠距離傳輸和消納能力遠距離傳輸和消納能力、儲能設

22、備配套建設及靈活、儲能設備配套建設及靈活運營運營等方面提出新的要求。此外，歐盟各國區域面積小，可以就近利用既有資源，因此在靠近用戶側涌現出大量分布式光伏與分散式風電設備，這些在配網負荷系統中出現的電源對配電網絡的穩定運行帶來新的挑戰。2 2、供電模式、供電模式互動互動化化 從電力消費側看，隨著全社會對能源可持續發展認識的不斷加深，以及疫情的長期蔓延，終端用戶對可靠性更強、價格更便宜的本地能源消納的訴求愈發明顯，這將催生出越來越多的配網級分布式能源加入電力系統運行，促使供電模式從“以大型發電廠為中心”向“以產消者為中心”“以產消者為中心”轉變。隨著原先以負荷為主的配網系統逐步向源荷一體升級，供電

23、模式也將從過去的“源隨荷動，生產計劃主導，進行單向逐級電力傳輸”，向“源荷互動，“源荷互動，以消納更多可再生能源為目標，根據供需變化進行以消納更多可再生能源為目標，根據供需變化進行雙向靈活調配”雙向靈活調配”發生轉變。用戶對能源消費的自主權更大、選擇面更廣，從被動用電到主動消費，將衍生出對用電需求的準確預測、電量資源的靈活調配、用電需求的準確預測、電量資源的靈活調配、配網的韌性和平衡配網的韌性和平衡等方面的新需求。（二）電力數字化（二）電力數字化核心核心目標目標 電力數字化轉型和發展的最終目的，就是隨著電力系統升級，消納更多以風、光為代表的綠色低碳電力，促進源網荷儲高效互動，確保電力系統高效穩

24、定運轉，提升能源效率，推動碳達峰、碳中和的實現。綜合產業各方的觀點，我們認為電力數字化建設有五大核心目標：1 1、支持資產安全與支持資產安全與效率提升效率提升 隨著電力系統轉型發展，新的新能源電廠、分布式電源及電子設備會逐步融入并替代老舊設備。但在轉型過程中，作為傳統重資產行業，存量電力資產仍然發揮著重要作用。發電側發電側，傳統能源仍然承擔著保底電源的職能，一些大容量、高效率、低排放的火電機組，在一定時間內仍然是發電主力，同時火電機組未來也承擔著調峰調頻、平抑新能源出力波動的重要職責；輸配電側輸配電側，由交、直流特高壓大量電網基礎設施構成的電力傳輸網絡，仍是跨域電力數字化 2030 3 及城市

25、電力傳輸的根本保障。增量資產方面，抽水蓄能電站、壓縮空氣和電化學儲能儲能將是實現“源網荷儲”一體化協調互動的核心與關鍵，未來勢必會有大量的儲能設備投入建設運營。因此，以安全為核心以安全為核心，電力數字化的首要目標就是降低電力資產的運行風險、延長使用壽命、提降低電力資產的運行風險、延長使用壽命、提高安全性和運營效率高安全性和運營效率，確保電力去碳化轉型的平穩過渡與供電安全可靠。2 2、支持支持新能源并網消納新能源并網消納 與傳統能源相比，新能源發電具有隨機性、波隨機性、波動性、間歇性動性、間歇性等特點，同時對極端天氣的耐受能力較弱，導致電量生產、電力輸出等面臨不確定因素，造成電壓、頻率等出現波動

26、，對電網的供電可靠性產生較大影響。近年來，伴隨著大規模新能源基地建設的推進，棄風、棄光以及新能源脫網等現象仍然頻發，新能源發電并網成為推進落實電力行業綠色低碳的關鍵掣肘。因此，通過感知、預測、控制、調度等一系列電力數字化技術手段的應用，高比例消納來自源端和高比例消納來自源端和荷端新能源發電量，抵消新能源并網對電網運行帶荷端新能源發電量，抵消新能源并網對電網運行帶來的波動來的波動，是電力行業積極落實“碳達峰”、“碳中和”的關鍵所在。3 3、支持支持源網荷儲協調互動源網荷儲協調互動 隨著大型新能源設施、分布式能源系統以及不同規模儲能裝置的大量應用，在以難以預測的自然以難以預測的自然資源可用性為基礎

27、資源可用性為基礎的電力生產和以用戶實時需求為以用戶實時需求為導向導向的電力消費間，不再是兩條完全匹配的曲線，容易形成電能的供需錯配。通過電力數字化技術的應用，聚合電源、儲能等各類資源，并基于需求動態變化情況，協調出力、優化控制，實現削峰填谷，提高電力系統靈活性和穩定性，是實現源網荷儲協調互動、提高整體能源使用效率的核心手段。4 4、支持支持綠色綠色電能電能市場化交易市場化交易 過去，綠色電能的發展主要依托政府補貼來推動，但要想促進長期可持續的良性發展，賦予綠色綠色電能商品屬性電能商品屬性，推動綠電交易市場化轉型才是長久之計。目前，綠電市場化交易處于試點階段，交易主體多元、認證流程復雜，存在成本

28、高、難追溯、易篡成本高、難追溯、易篡改改等潛在風險。通過電力數字化技術的應用，讓用電企業自愿為綠電支付溢價，激發各類市場主體主動參與綠電交易的熱情，是讓綠電交易成為“雙碳”重要抓手的關鍵措施。5 5、支持支持能源能源低成本、高效能使用低成本、高效能使用 以建設資源節約型、環境友好型社會為目標，做到“用更少的資源、產生更多的能源用更少的資源、產生更多的能源”，是實現可持續發展的必由之路。面對各類用戶不斷變化的用電方式和日益多元的用電需求，基于電力數字化技術，為用戶提供準確的用能分析、進行合理的能效對標、匹配最優的用能方案，從而最大化能源利用效率，是減少能源浪費、建設高效型社會的重要途徑。電力數字

29、化 2030 4 第第二二章章、電力數字化場景描繪、電力數字化場景描繪 （一）電力數字化藍圖構想（一）電力數字化藍圖構想 在去中心化、終端電氣化的行業背景和發展趨勢推動下，電力系統“源、網、荷、儲”的互動會逐步加速、加深，打破傳統價值鏈的邊界，打破傳統電力系統“源隨荷動”的強計劃屬性，電力供需將變得越來越靈活、隨機。圍繞電力數字化總體發展目標，未來在數字化邊端（邊端采集與控制）、泛在通信網絡（地面通信與衛星通信）、算力和存儲（云平臺、云邊端協同、空間計算與區塊鏈）、算法和應用（人工智能、圖計算與高級分析等）等新一代數字化使能技術的大力發展和廣泛應用下，將全面聯通物理世界與數字空間，通過將電力系

30、統中的設備信息、生產過程等轉化為數字表達，打造電力系統在虛擬空間中的“數字鏡像”。同時，通過數字化監控、智能化分析、數智化自治等數字化能力的進階式提升，完成物理世界與數字空間從虛實映射到深度交互的演進，進而實現整個電力系統的數字孿生。具體來看，電力數字孿生可以分為三種形態：1 1、數字化監控、數字化監控 監控的目的是通過泛在感知、高速通信及平臺存儲，對電力設備資產的運行過程及運行狀態全面、精準、實時地在數字空間中進行反映，并基于多維數據對設備資產進行全生命周期的動態監控與診斷，從而實現對各類電力場景的“比特感知瓦特比特感知瓦特”。感知網絡的建立和機理模型的構建是實現電力系統高效數字化監控的基礎

31、；同時，數據互通和泛在物聯也需要數據加密技術的支持以確保信息安全。2 2、智能化分析、智能化分析 智能化分析的目的是基于確定的運行模式和機理規則，對發電機組、輸配電網、電力負荷等未來運行變化進行分析預測與模擬反饋，為基于現有體系的運營優化和系統控制提供決策支持，從而實現對各類電力場景的“比特管理瓦特比特管理瓦特”。算力和算法是提高電力系統智能化分析準確性的核心技術，通過構建涵蓋多領域多學科復雜數據模型以及數字空間的仿真模擬，可以幫助物理實體進行優化和決策，并形成有效閉環。3 3、數智化自治、數智化自治 數智化自治是指基于跨系統、跨模塊的海量數據交互，依托自適應、自進化的復雜算法模型，通過數字空

32、間共享的智能成果，主動識別出當前物理世界運行模式的“瓶頸”，下達決策性指令或提出預見性改造方案，從而通過數字空間的“決策自治、成果反哺”，促進物理世界與數字空間的深度交互，實現“比特增值瓦特”“比特增值瓦特”。由于涉及到大量跨系統數據的交換與共享，因此除了高級分析等人工智能技術外，區塊鏈及隱私計算等技術也是關鍵。電力數字化 2030 5 圖表 1 面向 2030，電力數字孿生藍圖構想 供供給給側側電電網網側側需需求求側側源源網網荷荷風光場站源側儲儲能調峰電廠網側儲儲能分布式能源源荷側儲儲能輸電線路變電站配電環網分布式光伏分散式風電冷熱電三聯供物理世界物理世界 源網荷儲一體協同的電力系統使能使能

33、技術技術數字空間數字空間 電力系統數字孿生體圖圖圖圖圖圖圖圖電廠規劃電廠規劃新能源電廠選址電廠建設電廠建設電力生產電力生產電廠運維電廠運維電廠仿真建模施工現場管理發電量預測機組運營優化遠程智能集控發電設備運維智能安防管理機組3D模型電網規劃建設電網規劃建設電網運營維護電網運營維護電網設備選址及線路設計智能巡線智能電網調度智能變電站預測性維護多源配網運營韌性配網調控供給側供給側 靈活調度靈活調度負荷側負荷側 綜合用能管理綜合用能管理分布式設備選址虛擬電廠智慧園區智慧樓宇智慧家庭電轉氣/氫儲能車聯網（V2G）圖圖電電力力交交易易與與碳碳管管理理綠色電能認證及交易碳普惠123456789101112

34、131415161718192021222324數字化邊端泛在通信網算力和存儲算法和應用主負荷荷柔性負荷荷交直流混合配網網電力數字化 2030 6（二）電力數字化典型場景分析（二）電力數字化典型場景分析 1 1、典型場景選擇、典型場景選擇 我們從價值屬性和技術成熟度屬性兩大維度，對基于電力數字孿生下的眾多電力數字化場景進行了拆解和評估，梳理出了三類場景定義：1 1）當前熱點場景：當前熱點場景：這類場景市場規模增長較快且已有相對成熟的數字化解決方案，可以視為相關企業電力數字化能力建設的“入門標準”；2 2）未來重點場景：）未來重點場景：這類場景普遍體現出了對供電可靠及“雙碳”的顯性價值，但大規模

35、應用仍待關鍵能源技術與信息化技術的突破和支撐；3 3）其他場景：）其他場景：這類場景或者已是紅海市場、或者商業價值尚不明朗，不納入本白皮書研究范圍。在此基礎上，將熱點場景和重點場景進一步總結歸納，最終形成面向 2030 電力數字化的六大核心業務場景：場景一：場景一：數字綠色電廠 ；場景二：場景二：電網數字巡檢 ；場景三：場景三：多源自愈配網 ；場景四：場景四：多能協同互補 ；場景五：場景五：跨域電力調度 ；場景六：場景六：賦能綠色低碳 。圖表 2 電力數字化場景評估模型 預測性維護韌性配網調控多源配網運營分布式設備選址虛擬電廠智慧園區智慧樓宇智慧家庭電轉氣/氫儲能車聯網（V2G）綠色電能認證及

36、交易碳普惠123456789101112131415161718192021222324對供電安全/碳中和有顯著推動作用當前熱點當前熱點未來重點未來重點本報告不涵蓋本報告不涵蓋價價值值屬屬性性成熟度屬性成熟度屬性增長空間有限/規模效應不明顯未體現出明顯的商業價值，市場仍在觀望有試點/示范項目，但應用范圍有限尚無有效解決方案/應用條件不完備技術成熟，已大規模應用新能源電廠選址1電廠仿真建模2施工現場管理3發電量預測4機組運營優化5遠程智能集控6發電設備運維7智能安防管理8電網設備選址及線路設計9智能巡線10智能變電站1213智能電網調度111514161718192021222324電力數字化典

37、型場景電力數字化典型場景4567810312 1314 1518 1921111723 24電力數字化 2030 7 2 2、典型場景分析、典型場景分析 安全、效率、綠色是面向 2030 電力行業轉型發展的關鍵議題。當前，圍繞電力系統升級建設，在供電安全可靠、關鍵設備延壽、廠網運行效率、新能源消納與交易等方面還面臨諸多挑戰。在電力數字化總體發展目標下，我們將進一步探討電力數字化在未來電力系統六大業務場景中的核心價值與關鍵技術應用支撐。圖表 3 電力行業發展轉型關鍵挑戰總結 20302030電力關鍵場景電力關鍵場景對應行業轉型的關鍵挑戰對應行業轉型的關鍵挑戰安全安全效率效率綠色綠色數字綠色電廠數

38、字綠色電廠偶發廠區安防問題，造成人財損失各場站獨立運營，業務管理不統一對天氣變化響應不足，造成電量損失電網數字巡檢電網數字巡檢對安全隱患感知不足，故障被動響應；人工巡檢危險性高人工巡檢效率低對運行故障定位響應不及時，影響新能源消納多源多源自愈自愈配網配網抵御極端情況能力弱，恢復供電慢故障定位慢、響應不及時新能源電力接入對配網運行擾動大多能協同互補多能協同互補儲能作為核心技術，存在火災爆炸事故隱患多種能源形式之間沒有有效聯動，能源梯級利用不足源荷儲互動不足，碳排削減/抵消不到位跨域電力調度跨域電力調度限電限產頻發負荷側參與需求側響應積極性有限大電網對新能源電力消納能力不足賦能綠色低碳賦能綠色低碳

39、信息安全問題、數據失真審核、認證環節多、周期長機制不健全，影響主體參與積極性電力數字化 2030 8 場景一：數字綠色電廠場景一：數字綠色電廠 在環境可持續、能源安全等因素影響和推動下，電力系統核心向新能源和分布式轉移，大型風電場與光伏電站將承擔著提高電力系統綠色電量滲透水平的核心作用。大規模新能源場站具有“看天吃飯”、地理位置偏遠、分布分散等特性，上網電量也依賴大電網對新能源電量的消納能力，為提高有效發電量、延長設備使用壽命、及時響應配合大電網進行出力調節等，在設備巡檢、電廠運維、遠程控制等方面都存在智能化管理需求。在未來新能源電廠管理中，電力數字化技術將應用于貫穿電廠全生命周期的數字孿生、

40、基于跨域物聯的遠程集控等場景，實現電廠智能化管理水平躍升。全周期數字孿生全周期數字孿生 新能源電廠全生命周期數字孿生將涵蓋規劃建設、計劃生產和運營維護三個環節。在規劃建設階段，通過建設現場的數字孿生，有效推動工程落地；在計劃生產階段，通過生產過程的數字孿生，合理優化生產策略；在運營維護階段，通過對生產設備的數字孿生，及時改善設備狀態；全周期中，通過對生產環境的數字孿生，大力保障資產與人身安全。在基于數字孿生的新能源電廠管理中，邊端數據采集（包括傳統生產信息監測管理系統與多樣化的傳感設備）已具備一定基礎，如何有效利用積累下來的海量數據、充分挖掘數據資產價值，是新能源發電商提升效率的關鍵。其中，空

41、間計算與機器學習將發揮重要作用。在環境可持續、能源安全等因素影響和推動下，電力系統核心向新能源和分布式轉移，大型風電場與光伏電站將承擔著提高電力系統綠色電量滲透水平的核心作用。大規模新能源場站具有“看天吃飯”、地理位置偏遠、分布分散等特性，上網電量也依賴大電網對新能源電量的消納能力，為提高有效發電量、延長設備使用壽命、及時響應配合大電網進行出力調節等，在設備巡檢、電廠運維、遠程控制等方面都存在智能化管理需求。在未來新能源電廠管理中，電力數字化技術將應用于貫穿電廠全生命周期的數字孿生、基于跨域物聯的遠程集控等場景，實現電廠智能化管理水平躍升。場景一：數字綠色電廠場景一：數字綠色電廠 電力數字化

42、2030 9 關鍵技術應用關鍵技術應用 1 1：空間計算與：空間計算與 3D3D 建模助力場景仿建模助力場景仿真，提升效率真，提升效率 1 1）全周期）全周期 BIMBIM 支持：支持：在規劃建設期，根據設備參數、現場圖像與周邊環境等數據，通過空間計算與 3D 建模仿真還原施工現場情況，對工程全過程進行基于 BIM 模型的動態監測管理，對與規劃偏離情況、項目建設風險或安全隱患進行預警和分析，確保工程進度與質量。與此同時，BIM 模型不僅能在基建階段指導施工建設，通過電子化移交的方式，還能為場站生產運營、持續升級改造、設備變更退役等各環節提供可視化的管理支撐，有效解決跨領域、跨專業的數據煙囪與協

43、同難題。值得注意的是，電子化移交不僅能提升電廠管理效率，在電網建設運營等場景下同樣能發揮重要作用。2 2）三維動態）三維動態安防安防管理：管理：三維立體展示廠區全景，通過電子圍欄，對員工位置與高度等信息進行監控，自動觸發安全預警；同時，基于對重點區域與危險源的實時監控結果，準確識別安全隱患、及時告警，并在緊急情況發生時，自動規劃最優撤離路徑，最小化安全事故發生概率，保證人員安全、資產安全。3 3）沉浸式技能培訓）沉浸式技能培訓與遠程巡檢與遠程巡檢：借助 XR 終端全息模擬設備故障場景，為員工提供高質量的沉浸式檢維修培訓，有效提升員工專業能力，提高設備維修效率；同時，借助可穿戴設備，可以實現便捷

44、的遠程專家巡檢，與設備監測相結合，能進一步提高設備巡檢的準確性。關鍵技術應用關鍵技術應用 2 2：機器：機器學習有效支撐電廠決策，優學習有效支撐電廠決策，優化經營化經營 1 1）更精準的發電量預測：）更精準的發電量預測：與傳統能源出力穩定不同，新能源“看天吃飯”的特性大大提高了新能源發電計劃制定的難度，基于歷史發電水平的生產計劃容易與實際情況出現較大偏離。機器學習為新能源電廠運營商提供了有效解決方案?；跉v史天氣情況、新能源設備歷史出力水平等海量數據進行學習建模，結合氣象預測以及邊端采集到的設備實際運行參數等多維變量，對新能源設備未來出力功率及發電量進行更準確的長短期預測，一來可以為新能源發電

45、計劃的制定或調整提供決策支持；二來可以基于預測結果優化新能源設備運營策略；同時，與配套儲能設備相結合，還能根據發電量預測結果與電力市場價格變化，靈活調整儲能充放電策略，提高經濟回報。2 2）更高效的自主運營控制：）更高效的自主運營控制：基于邊端設備對風機尾流、光伏板積塵等情況的動態監測結果，結合氣候變化以及短時發電量預測情況，根據機器學習得出的算法模型及數字空間模擬結果，對光伏板傾角、風機扇葉速度與角度、風機啟停與出力情況等生成針對單個設備的自動控制指令，實現新能源場站的最優運營策略。3 3）更及時的設備缺陷預警：）更及時的設備缺陷預警：對發電設備運行參數進行監測，基于對設備歷史缺陷及檢維修記

46、錄的學習模型，對當前及即將發生的設備缺陷進行評估并及時預警，合理安排錯峰檢維修，減少非計劃停機。依托空間計算與機器學習的電廠數字孿生，能夠幫助新能源發電商實現貫穿電廠全生命周期的虛實交互與閉環管理，基于數字空間對當前的反映以及對未來的預測，為物理世界采取相應措施提供決策支持與指引，最終提高電廠運營效率。電力數字化 2030 10 圖表 4 新能源電廠全生命周期數字孿生運行模式 遠程智能集控遠程智能集控 大型電力企業運營將面臨一些新的挑戰，一方面由于新能源電廠位置偏遠、分散，場站與設備巡檢成本高昂，不同電廠管理也相對獨立，造成統一性和協同性不足；另一方面對跨界電廠投資者來說，自建新能源電廠也缺乏

47、有效的運營管理手段。通過云邊協同技術架構的搭建和應用，打造支持遠程智能集控的新能源電廠運營平臺，可實現跨地域的機組設備管理，并有效降低新能源電廠運營成本、提高運營效率，從而解決上述挑戰。關鍵技術應用關鍵技術應用：云邊協同，發揮三要素價值：云邊協同，發揮三要素價值 1 1）泛在物聯、數據融通：）泛在物聯、數據融通：泛在物聯是實現云邊協同的第一步。當前，許多設備廠商都已在電力設備或組件中嵌入了各類傳感器，但不同廠商所采用的技術路線不同，導致標準不統一、數據不互通。因此，需要搭建企業級物聯云平臺，統一不同設備所采集的數據標準與通信標準，打通不同電廠設備間的數據壁壘，實現數據的全面接入、開放共享與統籌

48、管理。同時，大量跨域數據的處理和分析也有賴于更加可靠的低時延網絡通信技術的支持。2 2）邊緣算力提升：）邊緣算力提升：邊緣算力提升是實現云邊協同的第二步。通過各類傳感器采集到的海量實時數據上云存儲與計算會對云端資源造成擠壓，影響數據處理的時效性，而一旦網絡出現故障，整個場站的運行也將受到影響。通過邊緣智能終端的部署，將云端的算力資源向邊緣側進行靈活分配，實現分布式計算，既提高了本地數據處理的時效性與響應速度，又有效避免了因數據傳輸帶來的安全隱患，實現“即時交互”與“穩定安全”。3 3）核心算法前移：）核心算法前移：核心算法前移是實現云邊協同的第三步?；谶吘墧祿幚?，如何快速準確識別設備故障狀

49、態或對設備運行進行及時控制調整，都需要算法模型的支撐。依托云端匯集的全局設備數據資源進行建模與機器學習，形成具有全局認知的算法模型，并將其部署到邊緣智能終端上，讓邊緣設備裝上“大腦”，實現“邏輯集中、物理分散”，通過智能前移完成對邊緣數據的精準分析與高效處理。規劃建設規劃建設計劃生產計劃生產運營維護運營維護按系統建議實施改造，大幅縮短建設與驗證周期設備高效維護，降低成本按電子圖紙開展工程施工，按期按質按預算完成建設仿真建模與施工管理仿真建模與施工管理通過3D建模全面識別施工風險，實時監控現場施工進度及安全設備改造仿真模擬設備改造仿真模擬基于系統仿真，模擬設備改造提升效果，提出改造建議發電量預測

50、發電量預測根據光照強度、風速大小，進行未來發電量預測機組運營優化機組運營優化根據出力預測與上網計劃匹配，優化光伏板傾角/風機啟停安排設備故障檢測告警設備故障檢測告警動態監測設備運行狀態，生成錯峰維修計劃，故障自動報警檢維修培訓檢維修培訓借助XR，開展沉浸式檢維修培訓廠區安防管理廠區安防管理根據報警位置及圖像信息，人工應急處置，快速解決安全隱患物物理理世世界界數數字字空空間間發電運營根據系統指令自動控制設備調整或人工操作，優化運營三維全局展示視頻監控信息；危險源探測報警電力數字化 2030 11 通過云邊協同的模式，可以實現各電廠間的數據融通，支撐模型搭建，并通過邊緣智能終端的部署，提高邊緣側數

51、據分析與響應能力，讓新能源企業及電廠運營商能夠通過移動終端實現跨域的遠程操控和統籌管理，幫助新能源電廠運營從“局部改善”走向“全局提升”。最佳最佳實踐實踐：對：對近近 1 11 10000 臺風機設備與臺風機設備與超超 1 15 5 萬萬塊光伏板的實時監測與控制塊光伏板的實時監測與控制 中國某平臺服務商依托設備物聯及云邊協同解決方案，以“邊緣計算、預警預測、領域協同、開源架構”為技術特征，幫助客戶企業通過終端設備實現風電、光伏場站的集中監控和無人值守，自動識別并預測設備的異常運行狀態，基于健康度管理狀態對場站設備開展維護，從而降低近 20%20%的運營成本、提升 10%10%發電量。組件級傳感

52、：組件級傳感：通過安裝智能麥克風于風機塔筒門框側，監聽掃風聲音，預警葉片缺陷；對傳動鏈關鍵部件、變槳偏航控制等各類組件的全方位感知，讓設備運營變得實時可視，化更換為檢修。云邊協同：云邊協同：采用最新邊緣計算技術，通過設備直連、場站端數據預處理等手段，在邊緣層完成大量數據處理，提升效率、降低云端負荷，實現考核級的數據準確；云端通過數據標準化集成，對各項運行指標進行動態監測和控制，同時可對各電廠表現進行直觀對標，便于指標下達。機器學習：機器學習：基于環境因素對發電量影響的深度學習，使用 5000 核并行計算進行發電量預測，使得平均風功率預報準確率高達 90%90%、高于行業平均水平 7%，光功率預

53、報準確率達 93%93%、高于行業平均水平 1%；同時，學習結果也能為新建項目提供參考與決策支持。數字綠色電廠中，電力數字化技術應用數字綠色電廠中，電力數字化技術應用小結小結 從關鍵使能技術當前應用程度看，大多數企業仍然對不同場站采取分別建設、各自運營的模式，“數據孤島”多，集中控制采用率較低；同時，廠區內通信覆蓋相對完善，但廣域通信能力不足。未來需重點研究突破的方向包括：提高設備網聯提高設備網聯水平水平：加強各類傳感設備數據標準化程度，實現數據互通。提高廣域通信能力：提高廣域通信能力：采用低時延、高可靠通信技術，保障大量實時數據的采集、處理與分析。搭建集控運營平臺：搭建集控運營平臺：搭建以云

54、邊協同架構為基礎的運營平臺，提升邊緣算力與智能化水平，實現本地快速、準確響應。提高提高 AIAI 滲透率：滲透率：加強人工智能訓練，提高發電量預測、設備故障診斷等關鍵模型的成熟度與準確性。提高提高場站與設備安全管理場站與設備安全管理效率：效率：加強 3D 建模在安防管理與沉浸式檢維修培訓的應用，提高安全保障力度，提升員工面對真實故障的實操能力。電力數字化 2030 12 場景二：電網數字巡檢場景二：電網數字巡檢 電網線路是電力系統的“骨骼”，變電站是連接不同骨骼的“關節”。一張健康的電網之于電力系統，就好比一幅骨密度高的骨架對于人體的支撐，是電力系統高效運行的前提條件。未來，大規模新能源發電量

55、的上網、大量分布式電源在配電網絡中的接入，都會改變電網設備傳統運行方式，對設備健康水平及使用壽命帶來影響。以往定期點檢、重輸輕配的電網巡檢模式已不能滿足電力系統升級帶來的新要求，亟需一種更全、更頻、更快、更準的巡檢手段。電力數字化技術可以為電網設備提供全天候、全方位、全自主的健康“體檢”，幫助打通電網巡線的數字通路、保證變電樞紐的安全高效運轉，實現電網設備延壽，保障整個系統的供電安全。智能巡線智能巡線 輸電線路距離長、配電線路范圍廣，對于巡線工作來說都具備一定挑戰。目前，許多地區（尤其是偏遠山區等公網信號薄弱的地方）輸配電線路巡線仍然依靠人力爬山涉水，效率很低。部分推廣無人機巡線的地區，也主要

56、靠人工現場操控，人工基于采集圖像進行異常判斷；同時，無人機存在禁飛區與巡線盲區，而在極端天氣等線路故障易發的情況下，也難以發揮作用。要讓巡線效率更高、風險排查更準，就必須依靠更智能、更豐富的巡線手段以及更快速、更可靠的通信網絡，保障線路運行安全與供電可靠。電網線路是電力系統的“骨骼”，變電站是連接不同骨骼的“關節”。一張健康的電網之于電力系統，就好比一幅骨密度高的骨架對于人體的支撐，是電力系統高效運行的前提條件。未來，大規模新能源發電量的上網、大量分布式電源在配電網絡中的接入，都會改變電網設備傳統運行方式，對設備健康水平及使用壽命帶來影響。以往定期點檢、重輸輕配的電網巡檢模式已不能滿足電力系統

57、升級帶來的新要求，亟需一種更全、更頻、更快、更準的巡檢手段。電力數字化技術可以為電網設備提供全天候、全方位、全自主的健康“體檢”，幫助打通電網巡線的數字通路、保證變電樞紐的安全高效運轉，實現電網設備延壽，保障整個系統的供電安全。場景二：電網數字巡檢場景二：電網數字巡檢 電力數字化 2030 13 關鍵技術應用關鍵技術應用 1 1：空天地一體：空天地一體+邊緣智能，巡線工作邊緣智能，巡線工作智能全覆蓋智能全覆蓋 1 1）天地側：）天地側：通過無人機、雷達球機、非電氣量綜合傳感器等多種邊端采集設備互相補充，對塔基入侵物及各類電網運行異常進行全面感知和監測。圖表 5 各類邊端采集設備在智能巡線中的應

58、用 核心邊端核心邊端 采集設備采集設備 目標效果目標效果 無人機 通過紅外熱成像/3D 建模，實時判斷線路與障礙物距離 雷達球機 雷達：雷達：利用精度高、抗干擾能力強的毫米波技術，實現對動態入侵物體的全天候、高分辨、多目標識別 球機：球機：根據雷達探測到的區域坐標，進行主動抓拍及監控追蹤 非電氣量 綜合傳感器 線路運行狀態：線路運行狀態：溫度、舞動等 線路安全隱患：線路安全隱患：覆冰、鳥巢、樹障等 2 2）空側：）空側：通過低軌衛星的遙感能力，突破無人機巡線的區域限制和氣候限制，真正實現全覆蓋、全天候的高精度實時監測。在電網運行因極端天氣造成巨大安全隱患而亟需搶災時，衛星遙感與遙測技術將發揮無

59、可替代的作用。3 3）邊緣智能：）邊緣智能：出于電力系統供電可靠性的要求，電網線路對監測數據處理和分析的時效性及精準度要求很高，需要邊緣側能夠對隨時出現的異常情況做出快速反應和準確判斷。因此，“云端訓練、邊緣執行”將成為未來智能巡線的標準模式，即依托云端強大的算力，對海量非結構化圖像數據與結構化運行監測數據進行學習建模，并通過遠程部署的方式賦能邊端；在邊緣側，讓基于機器學習的標準化診斷代替基于個人經驗的差異化判斷，對異常情況進行精準識別、自動告警，大幅提高電網巡線效率的同時，高度保障塔基安全與供電可靠。關鍵技術應用關鍵技術應用 2 2：電力專網，實現可靠通信：電力專網，實現可靠通信 電網線路因

60、地理位置、電壓等級與傳輸距離不同，會呈現不同的數據通信特征特高壓骨干網架或無信號覆蓋的偏遠地區，可以根據實際情況采用基于 MS-OTN 的新一代光通信技術或光纖復合架空地線（OPGW）確保 1000 公里以上的超長距離通信傳輸；中長距離線路，可以采用可靠性高、抗干擾能力強、無懼惡劣氣候的微波技術，降低高額光纖投資成本，實現快速部署；低電壓等級線路，因通信距離短，可以采用攝像頭無線鏈式組網的方式，實現輕量化部署。通過因地制宜的電力專網建設，幫助消除信號盲區，提高數據傳輸效率。同時，考慮到單個網絡節點因網絡質量原因可能引發的信息中斷進而導致對整個電力系統運行的影響，需在通信網絡建設時考慮多路徑傳輸

61、保護方案，并增加邊緣側數據緩存與斷點續傳的能力，確保路徑切換時數據連續性與一致性。關鍵技術應用關鍵技術應用 3 3：新一代通信新一代通信通感融合通感融合 面向 2030 年，隨著 5.5G/F5.5G/6G/F6G 技術不斷成熟，接入網絡將集通信、感知、計算能力于一身，通過亞毫秒級時延、厘米級定位、毫米級成像、光纖精密感知等關鍵技術，實現“通信感知融合”，打開物理世界與數字空間實時交互的“新通道”。未來，通過支持大帶寬、強實時的新型邊端采集設備的應用，結合圖像識別與異常感知的模型訓練，并依托滿足電力要求、高可靠的通信網絡，可進一步解決電網巡線效率難題，打造“智慧千里眼”“智慧千里眼”。電力數字

62、化 2030 14 智能變電站智能變電站 變電站是電力運輸的“交通樞紐”，對電網系統的重要性不言而喻?，F階段，變電站管理以固定布控點位的攝像頭為主，存在巡檢死角，仍需通過高危的人工作業進行補充；同時，變電設備仍然采取計劃性檢修這種預防性維護的方式，造成設備使用壽命的縮短與頻繁更換。未來的智能變電站需要依托更強大、更靈活的感知設備以及更先進的故障預測模型，在實現變電站日常自主運行和管理的同時，提高設備維護的正向效果，延長設備使用壽命，消除非計劃停機。關鍵技術應用關鍵技術應用 1 1：邊端協同，打造數字員工：邊端協同，打造數字員工 未來智能變電站將以無人值守為目標，巡檢工作由站內外的各類機器軍團代

63、為執行，包括：無人機、輪式機器人、掛軌式機器人、重要點位定點攝像頭等多種邊端采集設備，實現全方位、無死角的變電站巡檢，提高巡檢全面性及效率。同時，為了滿足對變電樞紐設施清障的高實時性要求，在云邊協同的基礎上，進一步將算力賦能到端，依托邊端協同的解決方案，讓大數據和 AI 走出云端、站上“前線”，讓機器設備成為“眼睛”、人工智能成為“大腦”，賦能各類智能機器人完成數據采集、過濾、存儲、分析、挖掘等一系列動作，對站內安全隱患及設備狀態異常等進行診斷和預警，識別故障區域、部位及原因，并完成自動檢維修派單及應急處置。此外，為避免因網絡干擾導致的通信中斷對變電站巡檢與管理的影響，需同時加強端側設備的本地

64、數據緩存能力與離線計算能力，確保端側設備在下線期間也能正常開展變電站的智能巡檢工作，進一步保障供電安全。關鍵技術應用關鍵技術應用 2 2：高級智能，實現預測性維護與變：高級智能，實現預測性維護與變電設備延壽電設備延壽 延長變電設備使用壽命的關鍵，在于精準判斷設備故障發生的時間點，并在臨近故障點前進行針對性維護。但由于目前變電設備維護都采取計劃性檢修，因此基于歷史檢維修記錄的數理預測模型并不能真實反映設備運行狀態的變化和趨勢。未來，需要探索更先進的人工智能，通過圖計算、高級分析、無監督學習等相關技術，對包括設備歷史缺陷記錄、試驗記錄、運行狀態與機理模型等多種相關要素進行深度學習，從而構建更復雜的

65、設備缺陷診斷與預測模型，對設備當前運行狀態進行綜合評估與健康度分析的同時，基于多維影響因素模擬，對未來可能發生的設備故障風險及其原因進行更精準的預測，判斷最佳人工介入的時間節點，并提供相應檢維修方案與物資需求，便于電力運營商提前準備并開展培訓。通過“機器人+AI”的有機融合，全方位監測站區安全及設備運行狀態，實現故障診斷與告警；同時，依托高級人工智能實現預測性維護，打造“智慧“智慧大腦”大腦”，完成對變電設備故障的“先知、先決、先行”。電力數字化 2030 15 圖表 6 從預防性維護到預測性維護 電網數字巡檢中，電力數字化技術應用電網數字巡檢中，電力數字化技術應用小結小結 從關鍵使能技術當前

66、應用程度看，智能設備在不同區域電網巡檢工作中的滲透率參差不齊，對故障監測的識別率、響應速度等也都偏被動，設備檢維修基本采取計劃驅動的預防性維護。未來需重點研究突破的方向包括：提高智能設備巡檢率：提高智能設備巡檢率：實現電網線路與變電站智能設備巡檢 100%覆蓋。提高通信效率：提高通信效率：電力專網覆蓋率 100%，毫秒級傳輸時延，確保無信號盲區；同時，探索并推進新一代移動通信技術應用，進一步實現通感融合。提高邊緣自治能力：提高邊緣自治能力：搭建云邊端協同架構，推動算力與算法不斷前移，提高異常診斷與響應時效性，同時加強本地緩存與數據斷點續傳能力。提高提高 AIAI 滲透率：滲透率：加強人工智能訓

67、練，提高各類電網設備異常識別準確性，降低誤報、漏報率；探索圖計算等高級 AI 應用，逐步提高變電設備預測性維護比例。XX實際可用年限實際可用年限設備健康度時間預防性維護預防性維護XX設備健康度時間最佳最佳檢維修時間檢維修時間缺陷預計缺陷預計當前當前預測性維護預測性維護電力數字化 2030 16 場景三：多源場景三：多源自愈自愈配網配網 城市配電網是連接電網與終端用戶的橋梁，配電網的安全穩定運行對企業開展日常經營和居民安居樂業有著重要的保障作用。隨著能源結構發生變化、供電模式發生調整，電力供應的重心已經逐漸從主干電網慢慢向配電網絡發生偏移，這就要求未來城市配電網必須兼顧穩定性和靈活性，同時加強應

68、對突發事件的運行能力，通過數字化、智能化技術的應用和加持，最終實現“剛中帶柔、柔中帶剛、剛柔并濟、相得益彰”的建設目標，從負荷側提高電網系統對新能源的消納能力。多源配網運營多源配網運營 隨著高比例分布式電源和多樣化負荷的接入，城市配電網將呈現出“有源”、“多向”、“雙高”的特征，分布式新能源設備出力的間歇性、反向供電場景下造成的電壓突變與潮流變化、電力電子設備對電網運行造成的諧波污染等，都會對城市配電網絡的運行管理提出新的挑戰和要求。因此，未來有源配電網運行管理的核心目標之一，就是加強常態情景下的電網穩定，通過電力電子技術與 ICT 技術的深度融合支持靈活性電源接入，保障電網在應對電源和負荷波

69、動以及發生隨機擾動時，能夠正常有序運行，最大程度降低故障發生率。城市配電網是連接電網與終端用戶的橋梁，配電網的安全穩定運行對企業開展日常經營和居民安居樂業有著重要的保障作用。隨著能源結構發生變化、供電模式發生調整，電力供應的重心已經逐漸從主干電網慢慢向配電網絡發生偏移，這就要求未來城市配電網必須兼顧穩定性和靈活性，同時加強應對突發事件的運行能力，通過數字化、智能化技術的應用和加持，最終實現“剛中帶柔、柔中帶剛、剛柔并濟、相得益彰”的建設目標，從負荷側提高電網系統對新能源的消納能力。場景三：多源自愈配網場景三：多源自愈配網 電力數字化 2030 17 關鍵技術應用關鍵技術應用 1 1：規范接入實

70、現即插即用：規范接入實現即插即用 分布式電源主要通過逆變器、換流器等電力電子設備實現電源轉換，接入配電網絡。但由于各分布式電源設備都是根據實際應用場景設計，存在拓撲架構差異大、電氣接口不統一、通信協議不一致等情況，造成配網管理困難。因此，在電力電子設備技術方面，需要采用高功率密度、支持多種電氣接口、可以實現多模塊自主并聯的統一電源轉換設備，擴展供電系統的接入容量，提高各類開關電源的標準化程度、可維護性與互換性，并通過統一的信息模型與物聯協議，讓設備差異在本地終結，大幅縮短接入調試時間，為在有源、多向的新型配網系統中實現基于 ICT 技術的全局監測、統籌調度、源網荷儲協同控制等提供硬件基礎。關鍵

71、技術應用關鍵技術應用 2 2：從終端智能到邊緣智能：從終端智能到邊緣智能 新型配電網絡升級改造過程中，存在一次設備與二次設備接口不匹配、不同廠商間無法兼容等現象，不利于后期設備功能擴展以及配電設備運行水平和效率的提升。一二次電氣設備融合是一條有效途徑。通過讓一次設備帶有部分二次設備的智能單元，提高設備智能化程度，如：讓開關設備自帶測量監測功能，對雙側相電壓、相電流、零序電壓、零序電流、諧波污染等電能質量參數進行主動感知和監測，通過優化算法及特征庫對分布式電源并網后的污染源進行分析定位，支撐電能質量的精準治理。然而，設備改造涉及面廣、成本高昂、實施難度大，邊緣技術的應用或許是更具經濟性和實操性的

72、解決方案。設備側，通過信息模型與物聯協議的統一，保證數據的實時監測和有效歸集；邊緣側，提高邊緣計算的能力，對端側數據進行集中處理，保證更好的計算性能的同時，降低對終端智能化的要求。邊緣智能在電動汽車有序靈活充電上也能發揮重要作用。當電動汽車通過充電樁接入配電網絡時，充電樁會實時采集充電功率、剩余電量等車端相關數據，并上傳至邊緣網關；邊緣網關在配電計劃允許的最大可用容量下，根據不同充電點位的實際接入情況，對單個充電樁的充電功率、充電啟停時間進行靈活調節和控制，形成臺區內的最優充電策略。關鍵技術應用關鍵技術應用 3 3：從電纜通信到光纖通信：從電纜通信到光纖通信 傳統端邊設備互聯需要依賴通訊線實現

73、，但分布式電源數量多、分布廣，投資成本高、布線難度大。通過電力線寬帶載波通信技術（HPLC），可以實現通訊線和電力線合二為一，只要有電力線的地方就能接入端側設備，有效解決遠端設備互聯難的問題，實現“零接線”的高效互聯與高頻通信。與傳統低速窄帶電力載波相比，HPLC 技術使用2MHz-12MHz 的通信頻段，可以達到1Mbps 的傳輸速率、30ms 的網絡時延。未來，隨著接入電源規模不斷擴大，需感知和監測的數據體量會呈現指數級增長，配電網絡對通信帶寬和時延的要求也會越來越高。光纖通信有著從 Gbps 到 Tbps 的接入速率、90%帶寬帶寬Tbps時延時延0.1 ms1 ms20 Gbps 90

74、%80%20302030當前當前隱私計算滲透率隱私計算滲透率 60%區塊鏈滲透率區塊鏈滲透率 80%5%95%故障誤報率故障誤報率 1%23%20-30%30-50%20302030當前當前故障漏報率故障漏報率 1%電力數字化 2030 37 可靠方面的表現。Release 17 版本在優化低時延技術的同時，也引入了兩大全新特性：一是非地面通信網絡（NTN）技術，可以和衛星直連通信，也可以在任意兩個終端間直連通信，為發生極端事件時的緊急通信提供了更加靈活的解決方案；二是將毫米波頻段從 52.6 GHz 提高到了 71 GHz，通過帶寬的延展進一步增強 uRLLC 的服務能力。未來，隨著毫米波頻

75、譜在移動通信技術上的深入應用，通信頻譜與感知頻譜會發生重合，在6G/F6G 時代將實現通信感知融合，并將通信時延表現提升到亞毫秒級，進一步支撐電力數字化建設。WifiWifi：Wifi 作為無線局域網通信技術的代名詞，與 xG 技術相比，更適用于廠站內通信或智慧園區等一定區域范圍內設備密集度高的場景。自 IEEE 802.11 協議標準制定以來，Wifi 技術已經發展到了第六代，具有高速率、低時延、多連接的優勢。速率上，Wifi 6/6E 支持 2.4 GHz/5 GHz雙頻段，理論速率可以達到 9.6 Gbps；時延上，Wifi 6/6E 運用的 OFDMA 和 MU-MIMO 技術可以支持

76、多設備同時接入，大幅度提高了并發量，降低了約 30%的時延。同時，Wifi 6/6E 引入了目標喚醒時間（TNT）的調度機制，通過和終端設備的協商，實現 Wifi 的靈活按需喚醒，能降低約 30%的功耗。未來，隨著在通信速度和覆蓋范圍上的持續突破，Wifi 技術會向更高頻段、更高速率、更低時延的方向演進。從目前已經公布的技術特性上看，下一代 Wifi 將進一步拓寬帶寬至 320MHz、將調制方式提升到 4096 QAM，通過更寬的信道、更高的流量密度實現 30 Gbps 的超高速通信；同時，下一代Wifi 技術將引入 Multi-RU 技術和多鏈路（MLO）技術，通過多頻譜資源分配以及多個 W

77、ifi 間動態切換的方式增強網絡抗干擾能力，從而降低通信時延。GWLGWL：Wifi 技術在快速發展與應用的同時，也面臨因管理幀、認證幀的偽造或信息泄露而導致的安全隱患。出于電力行業安全性的要求，中國廠商主導研發了基于 WAPI 安全協議和國密體系的，為電網、電廠和綜合能源服務等無線接入場景規劃的GWL 無線局域網安全接入方案。GWL 融合了數通、光網絡、安全芯片等相關技術，包括有線接入網、WLAN、移動終端等軟硬件設備和安全管理平臺，與 Wifi 相比又增加了從用戶接入認證到數據傳輸的全程加密（除協議約定公開信息外），在實現大帶寬、全覆蓋、低時延通信的同時，大幅提高了無線通信的安全性能。實時

78、網聯關鍵衡量指標及參考實時網聯關鍵衡量指標及參考 實時網聯的目標是持續提升通信時延與網絡可靠性表現，支撐數字孿生電力系統各環節對于數據傳輸和業務響應實時性的要求。圖表 14 實時網聯關鍵衡量指標及目標參考 特征五：特征五：智能內生智能內生 未來的電力系統中，千兆瓦級的火電機組將逐漸被兆瓦級甚至容量更小的新能源機組替代，加上空口時延空口時延亞毫秒毫秒6個920-30%(千兆)20302030當前當前無線普及率無線普及率40-50%(萬兆)通信可靠性通信可靠性7個9電力數字化 2030 38 分布式能源系統的大量涌現，電源、儲能、可控負荷等各類設備的數量會越來越多。在泛在感知與實時網聯的基礎上，意

79、味著整個電力系統需要處理的數據也將呈現指數級、爆發式增長。提供強大的算力支撐的同時，構建能夠根據不同業務需要與時延要求，在云邊端間實現存儲與計算資源按需分配、靈活調度的算力網絡，是實現精準預測、有效控制、高效協同的保證。電力智算電力智算一張網，打造最強算力底座一張網，打造最強算力底座 未來，各區域電力公司的算力中心將不再是獨立系統。通過新型網絡技術可以將地理位置分散的各算力中心節點連接起來，動態實時感知各節點算力資源狀態，從而實現全局范圍內的算力統籌分配、計算任務調度及數據結果傳輸共享，實現分布式并行算力加速，構建“電力電力算力一張網”算力一張網”，不僅能“東數西算”，還能“東數西存”、“東數

80、西訓”等，可以有效解決單個 AI 算力中心上線即飽和的資源稀缺問題。同時，面對未來源網荷儲一體協同下的復雜調度，也需要更強大的求解能力支撐，幫助電力運營商在指數級增長的海量業務數據和變量中準確規劃出最優調度方案和應對策略。傳統求解器開發及使用壁壘極高，高度依賴專家經驗，也難以實現動態調參。通過“AI+AI+運籌學”運籌學”的有機結合，能夠讓 AI 取代人腦，實現從專家建模到智能建模、從人工調參到 AI 自適應動態調優的升級，大幅降低了求解器使用門檻，在建模效率、求解效率、求解規模、求解速度等方面實現新的突破。隨著人工智能時代對算力需求的不斷增加，未來基于摩爾定律的半導體芯片也將面臨算力瓶頸，而

81、光子芯片作為新一代芯片技術，可以承載并實現量子計算量子計算，將算力提升成百上千倍。目前，光量子芯片技術仍在研究和探索階段，未來值得期待。此外，算力中心的大規模建設，為智能內生提供了能力支撐的同時，也帶來了大量的電力消耗。據統計，全球數據中心電力需求約占全球總用電量的 1%，電能利用效率（PUE）達 1.65。人工智能不僅能作為高級算力提高算效，在降低算力中心能耗上也能有大作為通過算力中心內的傳感器收集溫度、電量、泵速、耗電率、設定值等各種數據，依托這些監測數據進行分析，并根據模型計算結果自動調整算力中心的運行控制閾值，有效控制用于冷卻的能量消耗，降低 PUE，提供綠色算力。微型機器學習（微型機

82、器學習（TinyMLTinyML），讓邊緣更智能），讓邊緣更智能 根據 Gartner 預測，至 2025 年，75%的數據將產生于數據中心之外的邊緣，數字化轉型正從云端走向網絡與終端，電力行業也不例外。對于電力行業來說，各類業務對實時性要求很高，為能及時響應源網荷儲的各類需求，電力系統對云端算力下沉以及邊緣智能的訴求會愈發強烈。邊緣智能的有效性取決于算法模型的性能，模型性能取決于訓練效果，而訓練效果則依賴于大量數據的灌入和計算。然而在邊緣側，往往沒有那么多的數據樣本可以進行訓練，同時樣本特征也存在一定局限性，這就導致完全利用邊緣數據訓練出來的模型難以有效支撐業務決策對精度的要求。因此，如何解

83、決好“最后一公里”的問題，是實現邊緣智能的關鍵。微型機器學習（微型機器學習（TinyMLTinyML）作為專門研究如何設計、訓練、優化適用于邊緣場景的算法和模型的新興領域，正受到越來越多的關注。TinyML 與傳統機器學習都是通過數據上云對大模型進行初始訓練；TinyML 與傳統機器學習最大的不同在于對訓練后期模型的部署和優化上。為了能夠嵌入邊緣設備、適配有限的計算資源，電力數字化 2030 39 TinyML 必須對大模型進行深度壓縮，一般包含模型蒸餾、模型量化兩個核心環節，最終在編碼和編譯后完成邊端部署。模型蒸餾：模型蒸餾：在云端完成大模型的初始訓練后，TinyML 會對模型進行修改，以構

84、建一個內存占用更小、形式更緊湊的模型，這個過程就稱為模型蒸餾。模型蒸餾的方式包括知識蒸餾與模型剪枝兩類。知識蒸餾知識蒸餾的核心思想是將一個或多個大模型的預測結果遷移到輕量級的單模型上，發揮大模型的泛化能力以幫助小模型進行訓練。模型剪枝模型剪枝的原理是將卷積層到全連接層內的大量神經元激活值趨近于 0的冗余參數去除，在不影響輸出預測的情況下，讓精簡后的神經元具備同樣的模型表達。剪枝完成后，需對模型進行重新訓練并微調輸出結果。模型量化：模型量化：經過模型蒸餾后，需要對小模型進行量化，以與邊端設備格式兼容的、更少位數的數據類型對云端訓練出來的32位甚至64位浮點型數據進行近似表示，從而達到減小模型尺寸

85、、降低內存消耗、加快推理速度的作用。在可接受的精度損失范圍內，經過蒸餾和量化的小模型可以縮減約 30 倍尺寸大小，同時提高了 4倍推理速度。通過“云端訓練、邊緣推理”的協同模式，TinyML 大大提高了邊緣智能的可靠性，支撐智能內生的實現。智能內生關鍵衡量指標及參考智能內生關鍵衡量指標及參考 強化人工智能技術的應用基礎，打造綠色算力網絡。同時，通過智能前移，不斷加強 AI 對業務的支撐度。圖表 15 智能內生關鍵衡量指標及目標參考 使能層使能層 服務開放是催化劑，通過服務開放加速能力共享、生態共建，實現更廣泛的參與，使能技術底座發揮更大價值。特征六：特征六：服務開放服務開放 隨著數字基礎設施建

86、設不斷提質換擋，數字化轉型已經從“少部分人的事”發展進入全社會共融的時代。許多企業有強烈的數字化轉型訴求，但囿于能力不足、開發成本有限、可擴展性差等關鍵挑戰，轉型腳步有所放緩。掌握核心技術的供應商可以通過服務平臺化、共享化的方式，接入集成產業內各環節、各類型運營商，供其調取平臺上多樣化的資源、工具或應用服務能力，賦能其節約基礎設施投資、降低應用開發門檻、削減運營管理成本，通過技術普惠讓接入企業享受高效的電力行業標準化服務，或快速自定義個性化的服務需求。同時，通過應用服務積累沉淀下來的業務數據也可以成為開放平臺新的學習資料，有助于平臺能力的持續迭代升級，為平臺接入40%80%算力功耗算力功耗(半

87、導體)60%PUEPUE 60%20%L2.5 80%網絡自動化水平網絡自動化水平L5電力數字化 2030 43 圖表 18 電力數字化轉型目標技術架構 目標技術架構應具備開放、高效、智能開放、高效、智能三大核心特征。開放開放 技術架構的開放具體體現在兼容性和擴展性上。首先，通過南向、北向接口的標準化標準化，消除異構設備在電氣接口與通信協議上的差異，實現物理分散、邏輯集中的廣泛靈活接入，保證技術架構的兼容性。其次，通過邊緣架構的開放式接口開放式接口，支持多平臺、多廠家集成，實現邊端組件共享、算力共享。同時，通過組件化、模塊化的分層解耦分層解耦模式，支持多環境部署，實現跨云的資源打通、數據融通，

88、提高架構部署的擴展性。最后，搭建兼容適配業界主流開發框架的云端技術底座云端技術底座，為平臺上不同使用人員的快速開發提供技術條件。高效高效 未來的技術架構要能為各接入方提供便捷高效的“開發-部署-運維”端到端服務。高效開發：高效開發：基于高兼容性的技術底座，在云平臺上提供豐富的開發工具集合，通過低代碼/零代碼技術，賦能接入方業務人員快速自定義業務應用，降低開發成本、提高開發效率，并依托云原生技術完成快速驗證測試，大幅縮短應用開發周期。高效部署：高效部署：加強邊緣側標準化升級改造，大幅簡化邊端架構的復雜度，通過云端開發、邊端應用的方式，保障開發內容在海量接入前邊的一致性和可復制性，實現一次開發、批

89、量部署、快速交付、應用協同，避免資源的重復消耗和浪費。高效運維：高效運維：基于自行業實踐中梳理提煉并經充分驗證的標準業務流程和數據規范，轉化成電力行業標準化應用服務群，在云平臺的應用超市內上架，供發電商、輸電網絡運營商、配網系統運營商等各端端邊邊管管云云場景應用場景應用云底座應用開發與集成應用商店AI模型訓練統一運維流程編排視頻圖像傳感器智能終端表計物聯模塊邊緣算力及存儲服務器視頻監控服務器邊緣AI服務器物聯網關專網5G/6GWiFieLTE光IP綜合數據網綜合數據網調度數據網調度數據網其他專網其他專網“前邊”“前邊”“后云”“后云”“云邊協同”“云邊協同”數字綠色電廠電網數字巡檢多源自愈配網

90、多能協同互補跨域電力調度賦能綠色低碳WAPI/GWL電力數字化 2030 44 類角色按需進行訂閱，為其提供基于云的集中遠程運營維護服務，打通地理位置分散、各自獨立運營的管理對象，通過統一管控實現對跨地域、跨電廠業務管理及運維服務的一致性。智能智能 未來的技術架構不僅要滿足業務標準化建設，更要有效支撐業務智能化發展。首先，邊緣側通過全面感知、實時采集的能力，不斷沉淀積累多維度數據，并周期性地向云端同步推送，為 AI 深度挖掘提供海量匯總數據支撐，實現從邊到云的數據協同從邊到云的數據協同。其次，云端則發揮“大腦”作用，基于海量數據進行不斷的學習訓練和模型進化，并將迭代后的 AI 模型及時推送到邊

91、緣側部署應用，加速業務數據的本地推理，實現從云到邊的算法協從云到邊的算法協同同。依托云邊協同的架構和思路，充分發揮云端進行模型訓練的有效性、充分調動邊端參與業務管理的主動性，最終幫助電力數字孿生實現跨層級的全域智能。開放、高效、智能的目標技術架構本身可持續演進，通過數據協同、應用協同、智能協同等，構筑構筑電力行業的數字引擎電力行業的數字引擎，幫助持續提升電力系統運行的效率和質量，推動電力數字化轉型行穩致遠。電力數字化 2030 45 電力數字化發展電力數字化發展倡議倡議 “眾人拾柴火焰高，十指抱拳力千斤?！表槕茉唇Y構綠色化、供電模式互動化的電力行業發展趨勢，面對“四高一低”的電力系統新特性，

92、需要集合電力行業各參與主體的力量，以支持資產安全與效率提升、支持新能源并網消納、支持源網荷儲協調互動、支持綠色電能市場化交易、支持能源低成本高效能使用五大核心目標為指引，圍繞源網荷儲一體協同新形態下數字綠色電廠、電網數字巡檢、多源自愈配網、多能協同互補、跨域電力調度、賦能綠色低碳六大核心業務場景，從數字化邊端、泛在通信網絡、算力和存儲、算法和應用四大數字化技術應用領域尋找技術支撐，實現綠色網絡、安全可靠、泛在感知、實時網聯、智能內生、服務開放六大電力數字化技術特征，搭建一套基于云邊協同的技術架構，打造開放、高效、智能的電力數字化新引擎，全面支撐并驅動電力系統升級轉型，加速新能源消納，最終推動“

93、雙碳”目標的達成落實。同時，電力數字化的發展轉型也挑戰重重，既有賴于能源、信息化等多領域關鍵技術的突破，又需要政策機制的支撐保障?！叭诤稀薄叭诤稀笔羌夹g發展的關鍵詞。面對源網荷儲互動頻繁、“四高一低”特性突出的未來電力系統，電力數字化離不開信息技術、通信技術、電力技術的深度融合，ICT 基礎設施商、軟件商、電力電子設備商、能源科技機構等需要快速打破固有的行業壁壘，通過建立產業聯盟或促成戰略合作的方式，加速技術層面的跨產業融合和交互。同時，基于電力數字孿生的新興業態（如：虛擬電廠等），也需要盡快推進通信、控制等行業標準化建設的相關工作?！巴晟啤薄巴晟啤笔钦弑Ｕ系年P鍵詞。隨著綠色電力交易、虛擬電

94、廠跨境調度、配電網絡點對點交易等新興交易形式的涌現，如何在現有框架的基礎上，搭建或進一步完善與之相匹配的、更靈活的撮合交易機制，形成多種形態并存的電力交易體系，是政策機構和監管部門亟需研究并解決的課題。電力數字化轉型讓未來的電力系統充滿了想象空間。隨著電力數字化的不斷發展和深入，電力數字孿生的目標愿景將愈發清晰并觸手可及。未來已來，不論是發電商、電網運營商等傳統電力企業，還是電動汽車等新業態，抑或是科技巨頭、園區運營商、平臺服務商等跨界參與者，這場數字化賦能電力系統綠色化、高效化的革命都離不開全行業、全社會的共同努力和參與。讓我們一起攜手共進，共讓我們一起攜手共進，共筑電力數字化筑電力數字化

95、20302030！電力數字化發展倡議電力數字化發展倡議 電力數字化 2030 46 參考資料參考資料 1、新型電力系統數字技術支撐體系白皮書 國家電網，2022 2、數字電網實踐白皮書 南方電網，2021 3、綠色之徑新型電力系統行業洞察 施耐德電氣，2022 4、數字孿生電網白皮書電力企業數字化轉型之道 工業 4.0 研究院，2022 5、隨機性電源即插即用發展及展望 李瑞生，供用電雜志，2017 6、城市韌性配電網建設與發展路徑 何維國等，電網技術，2022 7、韌性背景下的配網故障恢復研究綜述及展望 許寅等，電工技術學報，2019 8、從計算中心走向算力網絡，人工智能悄然“豹變”徐勇，人

96、民郵電報，2022 9、6G 典型場景和關鍵能力 IMT-2030（6G）推進組，2022 10、新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023 年）工業和信息化部，2021 11、工業互聯網平臺應用數據地圖（2021 年）國家工業信息安全發展研究中心，2021 封底封底 商標聲明商標聲明 ，,是華為技術有限公司的商標或者注冊商標，是安永（中國）企業咨詢有限公司商標或者注冊商標，在本手冊中以及本手冊描述的產品中，出現的其他商標、產品名稱、服務名稱以及公司名稱，由其各自的所有人擁有。免責聲明免責聲明 本文檔可能含有預測信息，包括但不限于有關未來的財務、運營、產品系列、新技術等信息。由于實踐中存

97、在很多不確定因素，可能導致實際結果與預測信息有很大的差別。因此，本文檔信息僅供參考，不構成任何要約或承諾，華為技術有限公司、安永（中國）企業咨詢有限公司不對您在本文檔基礎上做出的任何行為承擔責任。華為技術有限公司、安永（中國）企業咨詢有限公司可能不經通知修改上述信息，恕不另行通知。本材料是為提供一般信息的用途編制，并非旨在成為可依賴的會計、稅務、法律或其他專業意見。請向您的顧問獲取具體意見。本材料的信息搜集、研究與編撰的過程不涉及轉讓或應用任何美國出口管制條例規管的軟件和技術。版權所有版權所有 華為技術有限公司、安永（中國）企業咨詢有限公司 2022。保留一切權利。非經華為技術有限公司、安永（

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