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2026-04-03 19:30 |
关于达卯科技在智慧电厂论坛观点的详细解读
达卯科技“算电协同”与负荷预测能力
达卯科技以“算电协同”为切入点构建远超行业平均水平的负荷预测能力，这一举措意义重大。传统电网负荷预测准确率仅约70%，而达卯科技实现了90%以上的预测精度。高精度的负荷预测对于电力系统的稳定运行和高效调度至关重要。
从电力系统运行角度看，准确的负荷预测能够让电力调度部门提前做好发电计划安排。例如，根据不同时间段预测的负荷需求，合理调配各类发电资源的发电量，避免出现发电过剩造成能源浪费或者发电不足导致停电等情况。对于新能源发电来说，由于其具有间歇性和波动性，高精度的负荷预测可以更好地协调新能源发电与传统能源发电的比例，提高新能源的消纳能力。
从经济效益方面分析，达卯科技的高精度负荷预测可以帮助电力企业降低运营成本。减少因负荷预测不准确而导致的备用容量设置过大，从而节省发电设备的运行成本和燃料成本。同时，准确的预测也有助于电力企业在电力市场中制定更合理的报价策略，提高市场竞争力。
AI技术规模化落地能源产业面临的数据获取挑战及建议
AI技术规模化落地能源产业时，数据获取是典型挑战。能源产业的数据具有复杂性和敏感性。复杂性体现在能源生产、传输、分配和消费等各个环节涉及大量的数据类型，包括设备运行数据、气象数据、用户用电行为数据等，这些数据来源广泛、格式多样，整合和分析难度较大。敏感性则是因为能源数据涉及到国家能源安全、企业商业机密和用户隐私等重要问题，数据的获取和使用受到严格的限制。
简煜忞建议由相关部门牵头推动建立行业特征模型库或开放民营单位在特定框架下参与。建立行业特征模型库可以整合行业内的优质数据资源，为AI技术的研发和应用提供丰富的数据支持。通过统一的数据标准和规范，提高数据的质量和可用性，促进AI算法的优化和改进。例如，在负荷预测模型中，行业特征模型库可以提供不同地区、不同季节、不同用户类型的负荷特征数据，帮助模型更准确地学习和预测。
开放民营单位在特定框架下参与可以充分发挥民营单位的技术创新活力和市场灵活性。民营单位在AI技术研发和应用方面往往具有独特的优势，能够快速响应市场需求，推动AI技术在能源产业的创新应用。特定框架可以确保数据的安全和合规使用，保障国家能源安全和用户隐私。例如，通过建立数据共享平台，在严格的数据访问权限管理和安全保障机制下，允许民营单位获取和使用相关数据进行AI模型训练和应用开发。
当前电力市场改革的变化及影响
电力交易从计划轨转向市场轨，交易频率提升至15分钟级别，这一变化对电力系统产生了深远影响。单纯依靠资源规模的优势被削弱，可调节资源的价值凸显。在计划轨下，电力生产和分配主要根据政府制定的计划进行，发电企业只要拥有足够的发电资源，就能保证一定的发电量和收益。而在市场轨下，电力交易更加注重市场供需关系和价格信号，发电企业需要根据市场价格波动及时调整发电策略。
交易频率提升至15分钟级别，要求系统具备分钟级的调度能力。这是因为更频繁的交易意味着电力供需关系的变化更加迅速，系统需要及时调整发电和用电的匹配，以避免出现电力供需失衡的情况。例如，在用电高峰时段，系统需要快速调度可调节资源增加发电量，满足用户的用电需求；在用电低谷时段，系统需要合理安排发电设备的运行，降低发电成本。
分钟级的调度能力对于实现新的市场机制下的经济性至关重要。通过精确的调度，可以减少发电设备的频繁启停和负荷波动，降低设备的损耗和运行成本。同时，合理的调度也可以提高电力系统的整体效率，减少能源浪费，促进电力市场的健康发展。
AI在能源“发、输、配、用”各环节的未来趋势
发电侧
市场化将促使新能源运营商更加关注发电效率与质量，催生对无人机监测、性能分析等AI服务的需求。在新能源发电领域，如太阳能和风能发电，其发电效率受到多种因素的影响，包括天气条件、设备状态等。无人机监测可以实时获取新能源发电设备的运行状态和周围环境信息，通过AI算法对这些数据进行分析，及时发现设备故障和潜在问题，提高设备的可靠性和发电效率。
性能分析AI服务可以对新能源发电设备的历史运行数据进行深度挖掘，分析设备的性能变化趋势，为设备的维护和优化提供决策支持。例如，通过分析太阳能光伏板的发电数据，预测光伏板的衰减情况，提前安排更换或维护，提高光伏发电的整体效率。
配电侧
随着绿电直连、源网荷储等新型复杂系统出现，实现多能协同与综合调度是人工智能可以赋能的关键领域。绿电直连使得新能源发电能够直接接入配电网，减少了中间环节，但也给配电网的运行管理带来了新的挑战。源网荷储系统则整合了电源、电网、负荷和储能等多种元素，需要实现它们之间的协同运行和优化调度。
人工智能可以通过建立复杂的模型和算法，对多能系统进行实时监测和分析，根据不同能源的特性和供需情况，制定最优的调度策略。例如，在用电高峰时段，合理调配储能设备的放电和新能源发电的输出，满足用户的用电需求；在用电低谷时段，将多余的电能储存起来，提高能源的利用效率。同时，人工智能还可以对多能系统的运行状态进行预测和预警，及时发现潜在的安全隐患，保障系统的稳定运行。
综上所述，达卯科技在智慧电厂论坛上的观点涵盖了负荷预测、AI技术落地、电力市场改革和AI在能源各环节的应用等多个方面，为能源产业的发展提供了新的思路和方向。
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