以电 力为例：
（一）电源侧 1. 数字技术支持煤电机组灵活性改造 煤电灵活性改造是煤电机组充分响应电力系统的波动性变化， 实现降低最小出力，从而增加调峰能力的过程。其改造方式主要是 锅炉设备灵活性改造、汽轮机适应性提升以及机组的精准控制与监 测。现阶段中国煤电灵活性改造进程缓慢，设备和技术改造潜力有 限，且投入改造的经济成本较高。大数据、人工智能等数字技术的 应用能够进一步激发改造潜力，基于数据挖掘和人工智能算法，构 建优化决策模型，指导煤电机组进行灵活性改造，并能在改造成本 投入较小的情况下实现深度调峰。 在锅炉设备改造方面通过数字化技术提高锅炉燃烧稳定性。锅 炉灵活性深度改造需要解决燃烧稳定性、制粉系统稳定性、换热水 动力稳定性等问题，其中锅炉燃烧稳定性是影响锅炉深度调峰的主 要因素。基于数据挖掘技术的应用，对影响锅炉燃烧稳定性的各类 因素数据（燃料特性、一次风、二次风、温度）进行分析，能够得出 多个因素之间潜在联系和规律，从而指导锅炉深度调峰，保障安全 高效运行。国家能源集团、国家电投、华电集团等旗下多个智能化 标杆电厂均已采用基于大数据的智能掺烧系统，指导入炉燃烧煤种 的选配，在机组深度调峰前，预先设定合理的燃烧煤种，以保证锅 炉运行的安全性和经济性。
2. 数字技术支持新能源发电高效运行 一是在强化风光设备实时监测与控制方面。中国某平台服务商 依托设备物联及云边协同解决方案，对近 1100 台风机设备与超 15 万块光伏板的实时监测与控制。通过终端设备实现风电、光伏场站的集中监控和无人值守，自动识别并预测设备的异常运行状态。一 是嵌入组件级传感器。通过安装智能麦克风于风机塔筒门框侧，监 听扫风声音，预警叶片缺陷；对传动链关键部件、变桨偏航控制等 各类组件的全方位感知，让设备运营变得实时可视，化更换为检修。 二是采用最新边缘计算技术。通过设备直连、场站端数据预处理等 手段，在边缘层完成大量数据处理，提升效率、降低云端负荷，实现 考核级的数据准确；云端通过数据标准化集成，对各项运行指标进 行动态监测和控制，同时可对各电厂表现进行直观对标，便于指标 下达。
二是在新能源电站智慧运维方面。新能源电场与传统火电厂在 运维模式方面存在较大区别，当前传统的管理模式已经不能满足高 效运维需求，需要通过大数据、人工智能、云计算等数字技术构建 新能源智慧管理平台，在机组异常状态识别、故障可视化、运行评 估等方面实现应用，保障电厂高效安全运行。以风电机组为例，针 对风力涡轮机在运行过程中受到的雷雨、盐雾、雪等天气因素的影 响，建立基于大数据技术的风力发电机组综合状态评估系统，通过 基于监测装置的超球模型和基于在线监测数据的超球模型，可以预 测出风电机组部件磨损或疲劳可能导致的灾难性故障，提高风力发 电机组的运行安全性，降低重大故障的发生概率，降低机组的运行 维护成本。
（二）电网侧 1. 数字技术支持智能电网建设 一是基于人工智能的电力调度系统实践应用。电网企业利用人 工智能技术模拟人的思维，通过学习海量电网运行数据和运行经验 来发现规律，从而形成知识并指导电力调度，整个技术应用架构包 括感知层、平台层和应用层。感知层广泛采集电源、电网、负荷、外 部环境等各类信息，通过信息通信网络汇聚形成调控大数据，平台 层则提供从数据集选择、开发、训练到服务的全流程一站式管理，最后实现电网运行控制、分析决策和管理应用。山东省电力公司已 在实践中应用人工智能技术，搭建了企业 AI 中台，实现了快速的业 务建设与应用。基于 AI 中台搭建输电通道可视化平台，轻松实现了 户外各种复杂场景下的安全巡检，将可视化监拍装置拍照间隔从半 小时缩短到 5 分钟，并且 5 秒内就能识别出吊车、导线异物、烟火、 塔吊、各类施工机械等安全隐患，为输电线路安全、稳定运行提供 可靠的保障。经过人工智能模型的持续迭代，前端智能分析的识别 准确率大幅上升，各类施工车辆的识别准确率由 80%提升到 95%， 烟火识别准确率由 70%提升到 90%，导线异物识别准确率由 60%提 升到 80%。
二是电力调度机器人的实践应用。调度机器人是一项面向智能 电网实时调控运行的人工智能技术应用，集成了智能化操作处理及 决策、人机语音交互、安全与风险评估等子系统，能够主动感知电 网运行状态，实现自主调度与控制。调度机器人的应用具体表现在 三个方面：一是基于智能监视获得电网自身运行信息（频率偏差、 电压异常等)与外部环境信息（恶劣天气等），通过综合分析与运行演 变特征提取，判断电网运行状态；二是综合考虑有功和无功预测、 清洁能源消纳、现货市场交易、重载越限等因素，优化制定调度策 略；三是通过电网实时计划跟踪、静态安全在线决策和枢纽节点无 功电压优化，执行电网实时平衡控制和安全自校正控制。例如，国 网公司虚拟 AI 配网调度员“帕奇”解决了调度枢纽堵塞问题，辅助 配网调度员减轻 45%的业务负担。
2. 数字技术在配电网微电网优化调控的应用 一是数字孪生技术在配电网中应用。配电网是连接输电网与终 端用户的桥梁，随着电源结构发生变化、供电模式发生调整，电力 供应的重心已经逐渐从主干电网慢慢向配电网络发生偏移，这就要 求未来配电网必须提高调控能力和自治能力。杭州打造通过区域输、 变、配电网设备全要素“数字孪生”电网，确保电网安全稳定运行。杭州供电公司在 22.3 平方千米泛亚运区域内，以环亚运村电网为核 心，用输电线路、地下电缆将 220 千伏世纪变电站、110 千伏亚村变 电站、500 千伏乔涌线和乔潮线、亚运村地下电力管廊串联起来，将 能源互联网物理系统实时完整映射为数据，打造输、变、配电网设 备全要素数字孪生电网。数字孪生电网将实际电网设备与数字模型 相结合，通过实时采集、分析和处理数据，对电网运行状态进行优 化控制，实现泛亚运区域电网设备全息数字化呈现。数字孪生电网 融合北斗通信、人工智能等技术，可实现从电网建设、巡检到故障 处理的全周期、全方位、全流程数字化管控，提高电网的安全性、可 靠性和经济性，促进电力运维管理数字化转型。
二是云平台在微电网中应用。微电网是由多种分布式电源、储 能系统、能量转换装置、相关负荷以及监控保护装置汇集而成的小 型发配电系统。当前微电网建设面临能量控制和调度效率低、可再 生能源渗透率有限等问题，而基于云平台的微电网能量管理系统有 助于提高微电网协调控制能力。基于云平台的微电网能量管理系统， 能够降低新能源发电的不确定性影响，减少大规模新能源介入对电 力系统的冲击，指导微电网制定高效的控制策略，充分发挥微电源 的潜力，提高可再生能源消纳率。当前，该系统已在多个能源电力 公司推广运行，达到其微电网的经济最优运行，有效辅助微电网推 动分布式可再生能源的就地消纳和并网，助力绿色、节能微电网的 发展。
（三）负荷侧 1. 数字化技术支持负荷精准预测和辨识 一是人工智能技术在负荷预测中的应用。随着新型电力系统建 设加速，负荷预测等技术亟需转型升级，由传统的人工经验走向高 水平的智能化技术。国网德州供电公司与阿里云、阿里达摩院合作， 研发出高精度电网负荷预测算法模型，已进行大规模推广。该模型 基于自研 AI 算法，融合气象预报、负荷转供、大用户用电计划、节假日等多源异构的海量数据进行联合建模，解决了大量新能源并网 造成的负荷预测准确率下滑的问题。 二是人工智能技术在负荷精确辨识中的应用。传统的负荷监测 一般安装在设备侧，不需要进行负荷辨识就可以收集设备运行数据 情况，但其成本高、安装不便，难以满足工业负荷高效安全的运行 要求。人工智能技术在工业负荷辨识中已有相关研究和应用，例如 非介入式工业负荷辨识，其具备成本低、安装方面、易推广等优势， 在工业负荷辨识中有广阔应用情景。非介入式工业负荷辨识包括数 据采集、数据处理、状态变化、特征选择和负荷辨识五个环节，智能 电表通过低压侧获取有功、无功、电压、电流等工业设备电气特征 数据，基于人工智能算法训练测试辨别设备种类。
2. 数字化技术支持深入挖潜和调度灵活调节负荷资源 数字化技术支撑虚拟电厂优化调度控制能力。虚拟电厂是依托 负荷聚合商、售电公司等机构，通过新一代信息通信、系统集成等 技术，实现需求侧资源的聚合、协调、优化，形成规模化调节能力支 撑电力系统安全运行。2019 年，国网冀北电力的虚拟电厂示范工程 投运，参与华北调峰辅助服务市场。冀北虚拟电厂是按照云、管、 边、端的技术架构进行建设的。用户侧智能终端能进行建模、计量、 通信和控制，边缘智能网关负责数据存储、分析和计算。虚拟电厂 通过用户侧智能终端和边缘智能网关来实现高效采集和控制，并进 行用户资源的聚合。虚拟电厂智能管控平台通过大数据和人工智能 进行数据分析和挖掘，可以进行能源托管、能源资产组合、运营监 测与评估等服务。
（四）系统层 源网荷储一体化，是通过优化整合本地电源侧、电网侧、负荷 侧资源，以先进技术突破和体制机制创新为支撑，探索构建源网荷 储高度融合的新型电力系统发展路径。但当前，源网荷储一体化仍面临源网荷储融合调度难度大、传统电力运行模式改变、多不确定 性主体增加系统运行难度等诸多挑战，亟需通过数字化技术在能量 管理系统建设、电力运行调控等方面的应用予以解决。目前，已有 相关实践案例。湖南打造了基于 5G 的园区微网源网荷储互动调控 示范站，基于 5G 技术实现工业园区级微网“源—网—荷—储”终端 物理汇聚、信息互动，以及在削峰填谷、峰谷套利、负荷平滑、动态 增容、备用电源等业务的有序调控，打通源网荷储终端之间的数据 壁垒，提升多应用场景下能量协同管控的精度与效率，实现园区微 网源网荷储互动调控的智能化与智慧化。该园区利用 5G 测控终端 采集分布式光伏发电及园区负载用电信息，并通过 5G 网络回传至 园区微网能量管理系统，实现优先利用分布式光伏发电给负荷供电 或将富余的光伏发电给储能系统充电，节约园区企业综合用电成本， 提升绿能消纳与使用比率。
一是标准建设滞后于电力数智化转型进程。建立统一的规范和 标准体系是推动电力数字化转型的关键环节，也是推动数字技术在 电力系统融合应用的基本保证。目前电力数字化缺乏健全的标准体 系，特别围绕数字技术在“源网荷储”中的典型应用场景，亟需构建 完善数字技术在新型电力系统中的应用标准，而当前电力领域设备 标准、接口标准、数据标准、网络协议等不统一，难以互联互通。 二是商业模式不清限制电力应用场景拓展。商业模式不清晰在 电力数字化智能化发展中非常常见。在电力行业中，由于数字化智 能化转型涉及多个业务领域，包括发电、输电、配电、售电等，目前 各环节并不是非常明确如何通过数字化智能化手段实现盈利。一方 面，企业可能投入大量资源进行技术研发和设备升级，但并未找到 有效的商业模式将技术转化为实际的经济效益；另一方面，由于缺 乏清晰的盈利路径，企业可能面临投资回报周期长、风险高等问题， 进而影响了其进行数字化智能化转型的积极性。
三是信息安全风险增加制约技术产业融合。电力数智化涉及到 海量的数据和设备，这些数据和设备的智能化、互联性使得电力系 统的运行更加复杂和多样化。然而，目前电力系统的安全防护措施 相对滞后，导致数据泄露、篡改、破坏等风险不断增加。此外，数智 化技术的应用使得电力系统的风险敞口扩大，攻击者可以通过利用 漏洞进行入侵、利用恶意软件破坏系统、利用钓鱼网站窃取敏感信 息等多种手段对电力系统进行攻击，可能导致电力系统瘫痪和重大 经济损失。 四是确权共享困难掣肘电力数据要素激活。电力数据不仅是电 力系统中的重要电力生产要素，也是电力企业重要的虚拟资产，因 此在数据作为信息资源在电力系统中流通共享的同时，对它们进行 合理确权十分必要。然而，电力相关数据权属界定尚未明确，数据 资源管理缺乏顶层设计，电力数据所有权、使用权、管理权、交易权 等权属边界缺乏明确界定，电力数据使用红线不明晰。此外，电力 数据共享水平相对较低，受限于标准规范不统一、权责范围和边界 不清晰，可共享、可交易数据的范围不明晰，阻碍了电力数据资源 的有效流通。
五是算力短缺或将成为数字化卡脖子问题。算力短缺从数据处 理能力、模型训练和优化、实时性要求、创新应用发展、经济成本以 及贸易壁垒等多个方面制约了电力数智化的发展。以数据处理能力 受限为例，电力数智化转型中涉及大量的数据收集、存储、分析和 应用。这些数据包括电网运行状态、设备健康情况、用户需求预测 等多个方面，是电力数智化决策的重要依据。算力短缺导致数据处 理能力受限，无法及时、准确地处理和分析这些数据。
大数据、云计算、人工智能、区块链、数字孪生等数智化技术的 蓬勃发展和应用，标志着人类进入数字经济时代。能源电力数智化转型的重要驱动力在于将新技术与业务融合，将数据要素深度嵌入 到电力系统建设运行之中，充分发挥数据要素的放大、叠加与倍增 效应。
1. 大数据技术 大数据技术是指通过特定的工具和技术，对大量的、多样化的、 高速生成的数据进行收集、存储、处理和分析的一种综合性技术。 大数据技术的应用范围非常广泛，未来随着能源电力系统的基础设 施、装备设备、技术应用等数智化发展的深入推进，海量电力数据 的收集、存储、处理和分析将更加便捷，大数据技术的应用潜力也 与日俱增。在未来的电力系统中，大数据技术有着广泛的应用场景。 例如，通过收集和分析发电企业的能源数据，实现能源的有效管理 和优化，提高发电效率；通过实时监测电力设备的运行状态和能耗 情况，运用数据分析和算法模型，为电力企业管理者提供节能建议 和控制策略。
2. 云计算技术 云计算是一种分布式计算方式，通过网络“云”将巨大的数据 计算处理程序分解成无数个小程序，并通过多部服务器组成的系统 进行处理和分析这些小程序，然后将结果返回。云计算技术在电力 系统的主要应用是构建云计算平台，解决能源行业的算力、算法的 关键支撑性技术。例如，通过对电力企业生产、供应过程中边缘和 端设备的大规模部署，基于数据的收集和分析处理，通过云计算平 台实现更广泛的数据交流和协作。又如，鉴于云计算能够提供强大 的计算能力，电力系统的模拟和建模可以通过在云端进行电力系统 的仿真和优化。
3. 人工智能技术 人工智能是指通过计算机等技术手段模拟、延伸和拓展人类的 智能，使计算机具备像人类一样的思维模式、感知、推理、学习、判断和决策能力。随着人工智能技术学习能力、泛化能力、可解释性、 人机互动等方面的提升与突破，可以为电力系统调控提供决策支持， 实现电力系统各要素之间的协同控制和优化配置。未来新型电力系 统，需要以人工智能技术为核心的数智化技术，提供解决能源互联 网动态、不确定、机理模糊、控制复杂等难题的具体手段，支撑新能 源大规模供给消纳，使新型电力系统更加有序、更加智能。
4. 区块链技术 区块链技术是随着记账法的演进与记账媒介数字化发展而发展 出来的一种技术，是一种共享的分布式账本。随着传统电力领域业 务数字化的不断深入，电力系统对数据存储、分析、处理的需求不 断增强，数据体量、维度不断增加，参与交易的各方主体对数据共 享、共用、可信的需求不断增强。区块链技术正是由于其具有分布 式存储、可溯源、防止篡改、共享、共用等特点可为电力数字化业务 难点提供解决方案。随着分布式能源、电动汽车等多主体参与，未 来电网的复杂性、多元化日趋加深，解决多方互信、促进市场化交 易将是区块链发挥优势的重要途径。
5. 数字孪生技术 Gartner 对数字孪生的解释为：数字孪生是现实世界实体或系统 的数字表示形式。随着具有随机性、间歇性、波动性特征的分布式 能源快速增长，储能装置、V2G 等交互式设施以及其他多种基础设 施广泛接入，使得电力系统呈现出结构更加复杂、设备更加繁多、 技术更加庞杂的趋势。传统机理模型和优化控制方法已经难以满足 电力系统规划设计、监测分析和运行优化的要求。电力数字孪生应 运而生，旨在通过虚实交互激活电网/设备的多源数据，特别是其运 行时空大数据，通过数据挖掘提供高维、量化、多层次的视角辅助 运营调控相关决策。从电力行业的特征来看，发、输、变、配、用全 流程都有应用潜力，目前数字孪生技术实践主要以发电厂和变电站 两大类应用为主。
