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中國網/中國發展門戶網訊 隨著“雙碳”目標的提出，減污降碳已成為全球范圍內關注的焦點。2022年，中國近90%的溫室氣體排放源自動力體系，此中電力行業作為二氧化碳排放的最年夜單一來源（48%），已經成為“雙碳”目標下的重點改造對象。中國正處于“十四五”期間生態文明建設的關鍵階段，該階段的重要戰略標的目的是以下降碳排放為重點，推動減少淨化和碳排放的協同增效，同時促進經濟社會發展周全綠色轉型。

傳統電力行業“源—網—荷—儲”各環節都面臨宏大的減污降碳壓力。傳統發電企業依賴煤炭和自然氣等高碳燃料導致大批溫室氣體排放和環境淨化物釋放。輸電側重要觸及電網的建設和運營，個人空間此中輸電設備器材的制造和土建工程，尤其是特高壓工程自己會產生相當多的碳排放。用電側在動力選擇、動力效力、負荷治理和設備選擇等方面都直接或間接地影響著電力行業的減污降碳成效。儲電側也面臨著儲能資料的動力密度低和本錢高、廢棄物淨化與資源壓力年夜、不成再生資料依賴性強、新興技術商業化和規模化難，以及儲能系統與電網婚配難度年夜等多重挑戰。

隨著數字技術在動力領域的廣泛應用和創新，數字技術對電力企業實現減污降碳目標的感化日益凸顯。電力企業可以通過數字技術的深度融會：實現碳污足跡的精準監測和計量；應用智能傳感和年夜數據準確評估各個環節的碳污排放情況，進而有針對性地減污降碳；應用實時的數據監控和反饋機制，實現動力高效調度；推動動力消費理念的轉變和重構動力商業形式；運用靠得住的數據支撐和智能化決策系統，幫助電力企業進行碳中和的精準規劃和實施。鑒于我國動力體制中發電、輸配變電、用電三方相對獨立，今朝尚未構成較為成熟的系統解決技術。但隨著動力互聯網建設和電力市場化改造的推進，輸配電網建設將進一個步驟發掘虛擬電廠技術潛力。通過下降分布式動力增長帶來的調度難度，無望確保電力供應的平安、靠得住、優質和高效，滿足經濟社會發展對電力多樣化需求的總體目標和基礎請求。

綜上所述，數字化賦能是電力企業減污降碳的主要手腕和途徑，但電力企業數字化減污降碳也面臨諸如數字技術應用發展不平衡、數據平安防護存在較年夜風險、缺少瑜伽教室統一的技術標準及數字技術投進本錢與收益不婚配等系列問題，這些制約著電力企業應用數字化技術推進減污降碳。為此，本文針對這一問題開展研討，通過系統剖析數字技術在電力企業減污降碳中應用的現況和碰到的難題，提出物聯網和年夜數據、人工智能、數字孿生與區塊鏈等新興數字技術賦能電力企業減污降碳的方式路徑以及相應的實現戰略，以期能夠在國家“雙碳”目標的引導下，為動力電力行業減污降碳和數字化轉型發展供給科學理論參考。

數字技術在電力企業減污降碳中的運用沒關係，這才是妃子該做的。進展

數字技術在推動電力企業減污降碳的進程中飾演著主要腳色，為電力企業綠色發展供給網絡化、數字化、智能化的技術手腕，賦能電力企業轉型升級和機構優化，優化企業資源設置裝備擺設、晉陞治理決策程度。以下簡述年夜數據、人工智能、區塊鏈、云計算等數字技術在電力企業減污降碳領域的現有運用進展（圖1）。

年夜數據應用

數字經濟時代佈景下，電力企業信息量呈現出爆發式增長的特點。若何應用年夜數據實現企業減污降碳已成為產業界配合關注的話題。年夜數據在國內外電力企業減污降碳的應用中，重要集中于2個方面。

年夜數據技術可通瑜伽場地過搜集和剖析電力企業的動力數據，實現動力的有用治理和優化，進步發電效力，從而下降碳排放。現階段國內火力發電設備和技術潛力無限，中國火電機組周全改革進程緩慢。基于數據發掘和人工智能算法等數字化治理技術，構建優化決策模子，指導火電機組進行靈活性深度改革，進步2%的發電效力，帶來直接碳減排量達到2.5億噸。

年夜數據技術可實時監測電力設備的運行狀態和能耗情況，通過數據剖析和算法模子，轉換為可視化圖表情勢，并預估未來能耗為電力企業治理者供給節能建議和把持戰略。例如，國網湖南省電力無限公司聯合百度智能云建設聰明動力新基建。國網湖南省電力無限公司充足應用百度地圖年夜數據，以及電力用戶數據、線路數據和設備數據等多維年夜數據的融會和可視化，構成“電網一張圖”，進步電能應用效力，減少電力資源損掉。

人工智能技術應用

人工智能技術是有用應對復雜系統把持和決策問題的關鍵手腕，在電力企業的數字化轉型過程中廣泛運用于生產、消費、傳輸、運舞蹈教室營、治理、買賣等環節。為廢除傳統生產落后工藝流程，改革以可再生動力為主的新一代綜合動力接口，下降電力企業“三廢”總量，晉陞綠色動力占比。人工智能技術助力電力企業減污降碳重要歸納為“預測—發掘”“調度—優化”“治理—增效”3個方面。

應用人工智能技術高效精準化預測。電力企業用能規模龐年夜、結構復雜，實行減污降碳辦法急需對多維數據進行精準預測及高效治理。例如，動力設備圖像識別、極端氣候下動力網絡損毀預測、企業用能行為的用戶側負荷預測、動力系統穩定性預測等，引導企業構建循環用能范式、晉陞用能系統整體的碳排放質量。從“源—網—荷—儲”全周期減少對傳統動力的依賴，實現減污降碳。

應用人工智能技術柔性化調度。人工智能技術發展為電力企業用能多元化協同柔性調度，在精準化預測數據剖析中實現減污降碳的智能家教化決策。例如，借助人工智能預測與優化技術，能夠幫助企業在多種動力彼此耦合供給的場景下，進行綜合能效剖析和動力系統多環節協調優化管控，從而以最高效的方法實現最清潔的動力消費。樹立基于年夜數據平臺的“燃料智能摻配”系統，指導進爐燃燒煤種的選配；在機組深度調峰前，預先設定公道的燃燒煤種，保證鍋爐運行的平安性和經濟性。

應用人工智能技術自立學習化治理。自立學習化治理是通過應用人工智能技術，實現企業內部綜合動力系統的自適應把持和狀態自感知。基于機器學習算法或強化學習算法，依據采集或預測數據構建多物理量、多標準、多概率的數字孿生環境，并對模子參數化自適應更換新的資料。例如，在國家動力集團、國家電力投資集團等旗下的火電廠通過孿生場景自立學習并借助孿生場景執行人工智能優化調度，構成“煤質數據在線監測—三維智能監控—智能運行優化”聰明決策體系，實現企業生產流程自立優化落實減污降碳決策。

區塊鏈技術應用

當前，電力企業低碳轉型過程慢慢向多能異構常態化、產能消納一體化、電力及碳排買賣市場化的標的目的發展。區塊鏈技術的應用為電力企業低碳轉型減污降碳供給無力支撐。

區塊鏈技術賦能電力企業轉型優化生產流程，促進碳排放，晉陞動力效力。將動力供應鏈結合區塊鏈技術，電力企業可以實現對動力生產、儲存、輸配電和消費等環節的高效治理。例如，區塊鏈技術往中間化特點可實現聰明動力中多主體的對等互聯，借助智能合約實現聰明動力中各相關主體對各類信息的廣泛交互，助力電力企業系統運行質量和減污降碳效益。

區塊鏈技術賦能電力企業實現碳監測治理，為企業實現低碳發展供給量化決策依據及治理辦法。例如，正泰物聯網園區基于區塊鏈的排放碳監測平臺匯聚產線生產制造全流程碳排放數據；通過智能合約實時準確監測碳排放，自動完成各項數據申報，買通碳買賣閉環，構建監管新形式，助力實現企業碳中和。

云計算應用

構建云計算平臺是當前解決動力行業等傳統領域算力、算法的關鍵支撐性技術。在電力企業減污降碳流程中，云計算平臺應用技術衝破來推動計算和其他信息技術資源的可持續發展，以實現能夠的環境優勢來婚配電力企業運行過程中各種減污降碳需求場景。

云計算助力電力企業數據資源池化，縱橫向結合助力減排降碳。通過對電力企業生產、供應過程中邊緣和端設備的年夜規模安排，以及年夜數據技術的應用，實現數據的搜集和剖析處理，從而實現更廣泛的數據交通和協作。例如，國網江蘇省電力無限公司通過服務器平會議室出租臺（Paas）實現對各類資源和應用的統一治理。同時，該平臺可更有用地治理和剖析供電耗費、發電效力等數據，從而支撐減碳決策和優化供電治理。

云計算平臺實現企業軟硬件解耦，以滿足電力企業對電網能耗監管。云計算能夠供給強年夜的計算才能，用于電力系統的模擬和建模。通過在云端進行電力系統的仿真和優化，可以幫助電力企業剖析和優化電網的運行方法。例如，國網浙江省電力無限交流公司應用阿里云平臺獲取秒級毛病緣由和智能剖析及處理信息，加速對毛病定位并進步修復效力。

數字技術在電力企業減污降碳中的關鍵問題

年夜數據、人工智能、區塊鏈等數字技術，為電力企業數字化轉型及統籌協調減排和降碳供給了嚴重契機。但是，電力企業在應用數字技術進行減污降碳協同增效過程中尚面臨著眾多難題，極年夜制約了電力企業低碳化轉型程序。

數字技術在電力企業減污降碳中的應用存在單薄環節

數字技術在電力企業減污降碳應用中的單薄環節重要體現在2個維度： 電瑜伽教室力行業全產業鏈維度。從“源—網—荷—儲”的全過程角度，今朝發電企業、電網企業、儲能企業和綜合動力服務企業，應用數字技術在減污降碳過程獲得了一些成效，但還可以更進一個步驟發揮數字技術的主要感化。例如，在監測和治理發電設備方面，急需更高效的人工智能算法，對設備各操縱環節的關鍵參數進行智能剖析和優化，找出分歧負荷下最優的設備操縱參數，最年夜水平上優化能耗。在電網企業的電力輸送過程中，通過5G通訊、人工智能、數字會議室出租孿生和智能微電網等技術實現“源—網—荷—儲”的協調與均衡需求加強統籌和布局。 電力企業減污降碳過程維度。“雙碳”目標的實現對電力企業碳排放監測、碳排放的精準測算、減污降碳目標實現進程的預測、減污降碳計劃的制訂，以及減污降碳計劃實施的智能治理與後果評估等提出了更高的請求。傳統的碳排放監測技術短期內難以對大批排放源實現廣泛監測，電力企業采用的排放因子法難以精準測算碳排放量。物聯網、年夜數據、云計算、人工智能、區塊鏈等數字技術在碳排放、碳測算等方面發揮著主要的感化。可是，由于電力年夜數據、能耗年夜數據、產能年夜數據等來源疏散且廣泛，并且數據歸屬部門多，阻礙了數字技術的高效應用，無法及時把握電力企業在生產過程和運行過程中碳排放的實時動態。並且，在電力企業治理形式和生產方法等的轉型升級中，難以找到有用的場景推動以動力技術、淨化管理技術、環境監測技術等為代表的綠色技術與數字技術的深度融會創新，也形成數字技術在電力企業減污降碳中缺少高效的應用。

數據平安防護尚需求進一個步驟加強

電力數據重要來自發電、輸電、變電、配電、用電和調度等環節，這些數據具有類型單一、體量宏大且增速快等特點。隨著電力數據的開放共享和電力企業的數字化轉型，電力企業面臨著“我要幫助他們，我要贖罪，彩修，給我想辦法。”藍玉華轉頭看向自己的丫鬟，一臉認真的說道。儘管她知道這是一場夢，數據平安缺少監管、數據暢通平安防護單薄等問題。電力企業的相關數據類型龐年夜，種類眾多，如電力生產數據、企業排放數據、用戶消費數據等，這些數據一旦泄露，電力企業的關鍵焦點業務、用戶隱私等都將面臨在網絡中裸露的潛在風險。并且，這些數據關系著國平易近與資源的敏感數據，對電力網絡平安也提出了較高的請求，構筑平安的電力數據防護體系也成為關鍵。

數字技術在電力企業減污降碳中缺少統一的技術標準

電力數據覆蓋“發、輸、配、售”全環節及企業治理等方面，電力數據具有規模年夜、種類多家教、價值高的特點；電力數據的保護重點涵蓋了數據采集、傳輸、存儲、應用等全性命周期。可是，今朝重要由各電力企業自行制訂數據平安定級辦法，還沒有統一的分級分類、平安保護等的治理辦法，進而形成電力數據的共享公開、平安防護等缺少統一的標準。

同時，年夜數據、人工智能、物聯網、數字孿生等數字技術已逐漸在電力企業的碳排放監測、智能電網治理等方面開展了初步的應用。由于數字技術在電力企業減污降碳方面的應用尚處于初級階段，對數據采集、數據處理流程，以及電力數據發掘、聰明剖析和算法持續迭代才能完善，難以構成數據采集、剖析、處理等的標準。

數字技術的投進本錢和收益1對1教學難以高效婚配

在實現“雙碳”目標的過程中，電力企業被視為重要推動者和引領者，因其在構建以新動力為主體的新型電力系統中具有至關主要的位置。構筑新型電力系統旨在滿足日益增長的清潔動力需求。但是，此目標的實現必須依賴于先進電子資料與設備技術的支撐。高端半導體資料的研制，將為動力電力系統的數字化轉型供給強無力的硬件支撐，以實現清潔動力的高效整合；高機能電力芯片的應用，將為動力電力系統設備狀態的實時精準感知與高效把持供教學場地給關鍵保證；數字化與智能化電力設備的發展，將有用促進動力電力系統的平安高效運行。此外，數字技術包含5G通訊、年夜數據、云計算、物聯網、人工智能、數字孿生等，正深入地影響著電力系統中的各個環節。這些數字技術在電力企業持續安康發展的過程中，發揮著至關主要的技術支撐感化。並且，多靈活性、高靠得住性、強韌性等的新型電力系統的構建對電力信息系統的信息平安也提出了更嚴格的請求。新型電力系統的穩健運行需求高效的訪問把持、數據加密等技術供給全方位的平安保證體系。而這些數字技術在電力企業數字化轉型中的投進，需求大批的資金支撐，并且數字技術投進對電力企業數字化減污降碳能夠不會帶來立竿見影的後果。是以，電力企業在進行數字技術的投進時，需求綜合考量數字技術投進本錢和帶來的收益，這也是數字技術在電力企業減污降碳應用中需求考慮的又一關鍵問題。

電碳協同發展不平衡

電力企業在減污降碳中既要推進建設新型電力系統，又要充足應用電力年夜數據的優勢助力碳減排。可是，電力企業在電碳協同發展中今朝仍存在一些問題，具體表現在：碳減排戰略與電力發展規劃缺少更深層次的融會。電力企業的低碳發電、電網的高效運行、電力企業的儲能規劃等環節，與碳減排需求缺少加倍高效的有機協同。 電、碳部門數據未能買通，尚未樹立完美的電碳數據庫。電力年夜數據可以每分鐘高頻進行采集，而碳排放數據的采集頻次較低，兩類數據之間能夠會因為時間上的差異而難以深度融會。並且，由于對碳排放重要區域、重點行業等的排放數據的高頻采集不夠，今朝尚未構成覆蓋重點區域、高耗能企業等的電碳年夜數據庫。電碳協同優化調度技術尚不成熟。發電機組設備的碳排放與優化是電力企業減污降碳的主要環節，不僅需求對發電機組設備碳排放進行實時監測，還需求綜合考慮設備的運行狀態和運行參數，尚且急需開發既能準確把握機組動態碳排放強度，又能公道優化發電機組組合的調度側電碳協同優化技術。由于碳市場價格的難以精準測算，以及碳排放強度的動態權衡不精準等，今朝仍缺乏綜合考慮碳排放強度和碳市場價格的協同優化技術。

數字技術賦能電力企業減污降碳的方式路徑

基于前述研討，本部門將聚焦電力企業在減污降碳過程中面臨的痛點和難點，將著眼于發電企業的清潔動力投進、企業電力耗能的數據監測和電力系統全環節碳排放的精準計量、實施減污降碳的智能化治理路徑及實施等任務，實現發電企業的源端降碳、用電企業的終端脫碳，以及相應政策的及時優化。探討應用物聯網、年夜數據、人工智能、數字孿生、區塊鏈等數字化前沿技術來助力電力企業實現減污降碳的總體目標（圖2）。

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