在双碳背景下，电力行业的数字化转型将迎来新的发展机遇。数字化技术能够助力电力行业进一步提升企业运营效率，一定程度上解决高比例新能源带来的供需平衡难题，挖掘灵活负荷、参与电网互动的潜力，增强与其他产业系统的协同发展，搭建数据开放共享的电力产业生态，从而为实现双碳目标增添强大动力。
一、电力行业是“双碳”的主战场
我国政府明确提出力争 2030 年前实现碳达峰与 2060 年前实现碳中和的双碳战略目标。双碳战略是我国在应对全球气候变化领域的庄严承诺，是实现我国生态文明建设的必经之路，也是推动我国社会经济向绿色低碳和高质量发展转型的重要抓手。在双碳目标的驱动下， 各行各业都需要进行一场广泛而深刻的系统性变革，其中电力行业作为能源体系中能量传输和转换的枢纽平台， 在落实双碳目标中承担着重要的责任， 也面临着巨大的挑战。
据统计，我国电力行业碳排放量约占全国碳排放总量的 40%。专家学者普遍认为电力行业是碳排放的重点领域， 也是实现碳达峰、碳中和目标的主要“责任人”。可以说我国双碳目标实现的进程很大程度上取决于电力行业的降碳节奏。为了加快电力行业的碳减排，需要构建有更强大新能源消纳能力的新型电力系统，电力能源的生产、消费、交易等模式将迎来重塑， 电力行业的传统发展路径已不再适应这种变革。
二、电力系统实现双碳目标面临的挑战
为了实现电力行业的双碳目标，需要构建能够支撑高比例新能源消纳的新型电力系统。与传统电力系统相比，新型电力系统中电能的发、输、配、用各个环节都将发生很大的变化。在面临这些变化的同时， 电力系统还必须保持电力供需的实时平衡，维持庞杂的电力设备的安全稳定运行，这些因素都使得我国电力系统低碳转型面临很多挑战。
从发电侧看，我国的电源结构仍以化石燃料发电为主。虽然在未来几十年的降碳过程中， 化石能源发电量在总发电量中的占比势必逐步降低。但考虑到我国存量化石燃料电厂中大部分仍有相当长的使用寿命， 而且化石燃料电源作为优质、可调控的保底电源的作用尚不可替代。因此化石燃料电厂短时间内无法全面退出。一方面，在化石燃料电厂有序减少的过程中，需要解决在深度调峰、热电解耦改造中如何保证化石燃料电厂安全稳定运行的问题。另一方面，在大力发展光伏、风电等可再生能源过程中， 需要解决以电力电子设备为主的新能源并网带来的系统惯量降低和对电网的弱支撑性问题。
从电网侧看，主要的挑战来自于现有的电网结构和运行模式很难满足高比例新能源的调度和消纳问题。新能源发电具有显著的随机性、波动性和不可控性。以我国西北电网为例， 风电的日波动最大可达到 3000 万千瓦以上，已经相当于一个中等省份的用电负荷。新能源发电目前还是“靠天吃饭”，缺乏短时间尺度的精确预测能力和人为控制手段。现有的电网运行调控体系，缺乏对分散化、并网层级多元化的新能源电源的观测、感知和调控手段，电网的电力电量平衡难度增大，电网的灵活性、可靠性和安全性将受到严重挑战。
从用电侧看，随着终端用能电气化水平的提升， 电能占终端用能消费的比重将逐步加大， 用电负荷将呈现形态多样化与电网双向互动需求复杂化的趋势。例如新能源汽车、分布式储能、电制热制冷、虚拟电厂等新型负荷既是电力的使用者， 又是具备向电网供电能力的供应者。电能在新型负荷与电网之间可以双向流动，而且用户可以结合自身用能特点主动调节用电曲线，参与供需互动。如果能够利用新型负荷参与电网调节， 理论上可以大幅降低电力投资， 但目前针对灵活负荷的控制技术手段和政策机制都还不支持这一目标的实现。例如， 根据专家预测，2030 年我国电动汽车保有量将达到 8000 万辆，这就相当于提供了 8000 万台移动储能所蕴含的巨大调控潜力。但目前电动汽车的充电大部分还处于无序充电的状态， 不仅未能发挥出调控能力，而且大量电动汽车晚间集中充电还有可能给电力系统造成额外的冲击。
为了应对电力系统低碳转型带来的挑战，用数字化技术支撑电力行业实现“双碳目标”已不再是“要不要”的问题， 而是行动速度“快”与“慢”、融合程度“深” 与“浅”的区别。这是决定电力行业“双碳”目标能否高质量达成的关键。
三、电力行业数字化转型的方法论与切入点
电力行业的数字化转型一方面是要实现“电力上云”，主要实现“企业 IT 基础设施云化”与“应用系统上云”。但为支撑电力行业双碳目标的实现，更重要的是要向“云上电力”转变，以云为基础连接内外部更广泛的资源， 沉淀更多的数据资产，实现业务流、人才流、信息流、货物流、资金流等在线化、网络化，充分将“算力 + 算法”的赋能作用嵌入到电力系统的经营决策、生产、运营过程之中，为企业成长、业务创新、生态协同创造无限的可能性。
“云上电力”数字化转型拥有一套完整的方法论，包括战略发展、组织人才、业务创新、技术加持和持续运营五大关键要素。战略上，要把“云”与企业业务战略的制定和落地紧密关联。企业战略是自顶向下的设计和拆解，云是企业战略落地的关键承接， 云战略要与之进行紧密匹配和承载。组织上，要推动人与机构的数字化转型， 形成与云战略相匹配的组织架构和人才体系。业务上， 要实现业务创新与云“一体化”的生长， 坚定的通过推动核心业务数据上云，打通更多数据、实现数据闭环，通过重构来创造新的数字化业务。技术上，要通过云原生技术的先进性，解决企业跨地域跨业务协同、业务连续性保障、企业应用云化等关键问题。运营上，要坚持云安全运行和数据运营并重，实现云运维的自动化、智能化以及涵盖所有管理活动的云运营的标准化、科学化。
‖ 图 1 “云上电力”数字化转型五大关键要素 来源：阿里云
基于以上方法论框架，结合电力行业的行业特点， 我们认为电力行业的数字化转型可以从电力企业运营、电力系统运行、跨系统协同发展及电力生态机制模式创新四个方面切入，并将“云上电力” 的关键要素有机地融合其中。
一是利用数字化技术提升电力企业运营水平
利用云原生、大数据、分布式等数字化技术，电力企业可以重构云平台、数据中台、业务中台等新型 IT 架构，减少传统 IT 模式下的资源投入，解决信息孤岛问题，促进数据要素的价值挖掘，从而提升企业运营效率。
做好人才与组织的数字化转型适配。一是构建与企业云战略相适配的云治理组织架构，通过打造云事项的责任矩阵， 并优化云技术决策的组织架构、决策机制和流程。二是重视云人才发展设计， 考虑人才要求并开发新的岗位， 开展知识协同体系建设、人员能力提升、外部人才合作与引入等一系列活动。
打破各业务部门之间的数据壁垒，让数据在企业内部有序、高效、无障碍地流转，从而实现业务和流程的全链条数字化。利用包括办公流程自动化、经营指标分析精细化、决策流程智能化等手段，为领导者提供企业经营情况的全面、精准分析，为基层员工提供便捷、高效的办公辅助。
利用自然语言处理、人工智能、知识图谱等技术， 可以让计算机替代一部分人工工作，降低企业人力投入成本， 从而实现企业的降本增效。例如配网调度机器人可以自动完成调度指令下发、任务跟催、操作票校验等工作，不仅能大幅降低调控人员接听电话的工作量， 使其聚焦于核心业务提升， 而且可以实现 24 小时在线，不因疲倦而出现错误等人工无法达到的效果。
二是利用数字化技术提升电力系统运行效率
在规划环节，电网规划涉及众多参数，影响因素复杂，利用数据驱动的技术， 将多维复杂参数与传统的典型设计相结合， 能够使规划更加具有科学性和鲁棒性。
在调度环节，新能源和电力电子设备渗透率越来越高，电力系统的运行机理和平衡模式将发生深刻变化。电力系统各个环节、设备的感知、控制难度越来越高，源网荷储、虚拟电厂等新型的电力产消协同模式越来越复杂。以物联网、大数据、人工智能算法等为代表的数字化技术能够帮助构建可观测、可控制的数字电网。进一步可以通过对风光水火及各类负荷资源的优化控制，解决新型电力系统中的电力和电量平衡问题，提高电网对新能源的消纳能力，提升电力系统的运行效率。
在运维环节，基于无人机、机器人、图像识别等数字化技术能够大幅提升巡检、故障诊断的频率、及时性和准确性， 从而帮助提高电网的安全运行水平，保障低碳能源的持续供应。
三是利用数字化技术推动电力系统与其他社会经济系统的协同发展
电力系统作为能源枢纽，与交通、通信、气象等其他系统紧密相关，依托数字化技术，可以提升多系统间的紧密连接， 从而实现更深层次的协同互动和交叉赋能， 共同推动新能源消纳和双碳目标的实现。
为了应对新能源发电造成的电力供需在空间与时间上的不平衡，最为关键的就是新能源发电出力、电力供需平衡的精准预测能力。结合气象系统的精细化网格气象数据，依托于强化学习算法， 可以提升含高比例新能源系统的负荷预测准确率，为提升电网在更大范围、更高频度的资源优化配置提供基础条件。
比如在新能源汽车、船舶岸电等交通系统电气化过程中， 利用数字化技术连接电力网与交通网，从而实现信息流、能量流、交通流的协调优化。在工业园区、楼宇系统中利用数字化平台将用能主体广泛连接，从而实现各种用能终端及储能单元的互联互通，以及电能与氢能、电能与热能的梯次利用。
四是利用数字化技术推动电力生态中机制和模式的创新
电力行业的物理特点决定了其具有一定垄断特性， 但是通过数字化技术推动电力数据的脱敏共享，可以促进电力生态的透明性、公平性，并催生一些新的数字经济模式下的商业创新。
在电力市场改革的过程中，通过打造数据共通共享的市场交易平台， 可以有效减少市场参与者之间的信息差， 使得交易出清价格更加贴近电力商品的真实价值。同时也保障了市场的公平性，促进市场参与者的积极性，从而有效发挥市场的资源配置功能。
以电力数据为核心可以构建能源大数据中心，汇聚多品类能源数据，充分发挥数据要素价值。一方面通过数据贯通，为全社会碳排放监控、核查提供数据基础，为各级政府规划、优化双碳实施路径提供决策参考。另一方面，基于多品类、多时间尺度、多主体的用能数据， 为供应链金融、低碳金融、定制化用能、电力市场购售电优化等新的商业模式提供了创新土壤。当然，在多个主体之间的数据贯通会面临一些数据所有权和数据隐私的问题，需要通过多方安全计算、联邦学习、区块链等数字化技术来解决。
四、电力行业数字化转型创新案例
阿里云作为一家云计算和人工智能科技企业，在过去的几年间与电力行业的合作伙伴携手致力于数字化技术与电力行业的融合创新，在 IT 基础设施云化、核心技术互联网化、应用的数据化和智能化方面进行了开创性的探索， 涵盖了电力行业发、输、配、用、调等传统环节以及双碳等新型领域。以下对一些典型案例进行分享。
1. 利用云超算平台，实现短临天气强预测
‖ 图 2 数字化在电力行业各个环节的作用 来源：阿里云
国内某电网企业搭建了国内电力行业首个云超算平台， 并基于该云超算平台构建了精细化数值天气预报系统，应用于台风天气下的电力系统灾害预测等场景中。该平台采用了阿里云技术自主研发的飞天云操作系统和神龙超算集群， 每秒钟可进行 825 万亿次浮点运算，节点性能较普通云服务器提升了五倍，且算力可随时扩容或收缩，灵活适应电网的实际业务变化。
平台建成前，对于 9 公里范围内未来7 天的台风预测，需要运行 8 个小时，而利用该平台，预测时间降低至 1.7 个小时。时间尺度为 6 小时的短临天气预报最快每 30 分钟可输出一次计算结果。在2021 年第七号台风“查帕卡”登陆期间， 搭建在云超算平台上的精细化数值天气预报系统平稳运行， 实时提供台风最新监测信息，顺利支撑了电力系统在台风天的应急指挥工作。该平台未来还能够支撑电力气象精细化预测、电力现货市场交易、新能源功率预测等多种场景。
2. 电力调度领域应用达摩院决策智能技术，增强调度智能化水平
在调度领域，阿里达摩院决策智能实验室深耕的数学优化、时序预测和深度学习三项技术成果已在电力调度验证， 得到客户和市场的认可。
在数学优化方向 上，决策智能实验 室 自 2019 年 开 始 研 发 优 化 求 解 器MindOpt，至今已经发布了自主的线性规划、黑盒优化、在线优化三款求解器。作为智能决策的基础工具，MindOpt 可以用来支持电网运行中的优化， 正在电网企业中应用。
在时序预测方向上，实验室结合经典统计时序分析、信号处理、机器学习和深度学习的各项优势，沉淀了多种通用技术。近期为响应国家双碳号召，团队将通用预测技术与电力领域知识结合， 开发了适用于电力场景的预测算法。其中，母线负荷预测技术已经可以击败 80% 以上的人工描点上报， 新能源预测技术已在电网企业中上线运行。
在深度学习方向上，实验室重点研发基础模型和表征学习技术， 并且在大量电商场景中应用。在电网企业 2021 年举办的调度 AI 大赛“电网运行组织智能安排” 赛道中，通过强化学习与优化技术的深度耦合， 实现了优化效率大幅度提升，成果正在电网企业中试用。
3. 基于大数据平台构建用电信息采集系统，全面提升信息采集效率
用电信息采集系统是电网的核心业务系统之一， 主要作用是实现各类用户的用电信息数据采集、处理、分析和计算。某省电网企业联合阿里云， 将双十一场景中用到的高实时、高并发、海量数据在线分析处理等技术应用到电网用采场景之中， 是电力行业内首个基于云原生的用电大数据处理方案。通过该套用电信息采集系统，在全省超过 4000 万用户的情况下，将用电数据处理时长从原先的天级缩短至分钟级， 电量计算效率相比原来提高了 7 倍。而且该套技术方案不仅可以支撑基础业务需求，还将用电信息采集系统提升为智能化的数据平台， 可以帮助企业将庞大的用电数据价值挖掘出来，为负荷预测、电力交易、需求响应等新兴业务场景创造条件， 帮助电力企业实现新能源消纳。
4. 利用 AICS 优化控制垃圾电厂焚烧过程
阿里云面向能源电力行业研制了基于“云 +AI”的完全国产、自主可控的智能优化控制系统平台（AICS），采用云边协同架构， 实现了人工智能与传统控制的融合。某垃圾焚烧电厂，利用阿里云 AICS 平台，综合使用投料监控视频智能识别、运行参数 AI 预测、CO 排放异常检测等技术， 成功实现了垃圾焚烧炉的控制优化，将原先只能人工控制的部分， 变成了全自动控制， 而且控制效果与人工操作相比有显著提升，焚烧稳定性提升 25%，温度波动减小 30℃，蒸汽产量提升 2.6%，CO 排放降低 50%。
五、结语
在双碳背景下，电力行业的数字化转型将迎来新的发展机遇。数字化技术能够助力电力行业进一步提升企业运营效率， 一定程度上解决高比例新能源带来的供需平衡难题，挖掘灵活负荷参与电网互动的潜力， 增强与其他产业系统的协同发展，搭建数据开放共享的电力产业生态， 从而为实现双碳目标增添强大动力。阿里云将持续关注电力行业的数字化转型，与行业伙伴共同探索、创新双碳目标的实现途径。（文︱ 吴明宸 阿里云智能电力行业总经理）
