■李婷
國家能源局數(shù)據(jù)顯示,截至7月底,今年以來我國可再生能源發(fā)電新增裝機2.83億千瓦,總裝機達到21.71億千瓦,占全國電力總裝機容量的近六成;可再生能源發(fā)電量2.18萬億千瓦時,同比增長15.2%,接近全國總發(fā)電量的四成。
全球能源轉型加速,綠電消納成為可再生能源規(guī)?;l(fā)展的關鍵瓶頸。部分地區(qū)消納與調節(jié)難題凸顯,折射出綠電增長與消納能力不匹配的矛盾,成為新能源產業(yè)“成長的煩惱”。當前,產業(yè)亟須通過提升電力系統(tǒng)調節(jié)能力、優(yōu)化綠電適配水平,構建新型電力系統(tǒng)。
在此背景下,9月8日,國家發(fā)展改革委、國家能源局聯(lián)合發(fā)布《關于推進“人工智能+”能源高質量發(fā)展的實施意見》(以下簡稱《意見》),提出能源領域人工智能發(fā)展的分階段目標,明確到2027年,能源與人工智能融合創(chuàng)新體系初步構建。
筆者認為,《意見》的出臺從技術與制度雙維度為綠電消納破題,既聚焦AI在風光出力預測、跨區(qū)域負荷調配等領域的技術落地,也明確建立產學研協(xié)同機制與技術標準體系。在技術路徑上,AI通過精準預測風光發(fā)電波動、實時優(yōu)化綠電與傳統(tǒng)電力配比,可有效緩解“棄風棄光”問題;在制度保障上,融合創(chuàng)新體系能打通技術研發(fā)與電力系統(tǒng)應用的壁壘,確保AI技術穩(wěn)定服務于綠電消納。具體而言,為破解“成長的煩惱”,可從以下三方面發(fā)力。
首先,提升AI精準預測能力,從源頭破解新能源“波動性”困局。
新能源發(fā)電的間歇性、隨機性是消納難題的核心癥結——在電源側,風電、光伏等新能源發(fā)電“靠天吃飯”,精準預測是破局第一道防線。《意見》明確要求發(fā)展“新能源功率預測”智能化應用,正是基于AI可顯著降低預測誤差的實踐成效。隨著預測精度提升,可通過開展電力供需預測、電網智能診斷分析、規(guī)劃方案智能生成等電網規(guī)劃設計應用,在電力供需上實現(xiàn)智慧化調度,為綠電“騰挪”更多消納空間,從源頭減少棄電。
其次,加強AI在優(yōu)化電網調度方面的作用,提升“源網荷儲”協(xié)同水平。
我國電網正從傳統(tǒng)“源隨荷動”模式向“源網荷儲互動”新模式轉型,AI正是這一轉型的“智慧大腦”,它打破傳統(tǒng)電力系統(tǒng)時空壁壘,通過多主體協(xié)同優(yōu)化提升綠電消納能力,這正好與《意見》中“提升負荷側群控優(yōu)化和動態(tài)響應能力”的要求相契合。
最后,推動AI技術與儲能運維進一步融合。
儲能是平抑新能源波動的核心支撐,AI則推動儲能設施從“被動儲電”轉向“主動增效”。據(jù)中關村儲能產業(yè)技術聯(lián)盟全球儲能數(shù)據(jù)庫不完全統(tǒng)計,截至2025年6月底,中國電力儲能累計裝機規(guī)模164.3GW,同比增長59%。隨著AI技術的深度應用,市場潛力將進一步釋放。
從技術優(yōu)化到模式創(chuàng)新,“AI+能源”的深度融合有望推動綠電消納實現(xiàn)“三重躍遷”。人工智能不僅是破解綠電消納難題的技術方案,更是推動能源結構轉型、培育新質生產力的戰(zhàn)略支點。在AI技術驅動下,我國綠電消納必將邁上新臺階,為實現(xiàn)“雙碳”目標與能源高質量發(fā)展注入動力。
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