人工智能如何助力电力低碳保供？专家热议储能行业新发展
7月18日，由自然资源保护协会（NRDC）和厦门大学中国能源政策研究院主办的“‘双碳’目标下电力低碳保供策略与政策研究系列研讨会”第三期在厦门举办。厦门大学中国能源政策院院长林伯强教授认为，储能可以嵌入到“零碳”建设的各个环节。
本次研讨会围绕“新兴低碳技术发展路径展望”的主题，在圆桌讨论环节，参会专家就近期热点问题展开讨论，包括新能源强配储、储能行业争议之“劣币驱逐良币”、新能源和分布式电源的接入对电网的潜在冲击、需求侧灵活资源潜力、人工智能能否助力电力低碳保供等。
储能行业如何高质量发展？
南方电网高级工程师刘小龙认为，对新能源公司来说，主要关注点是储能的加入会不会增加太多成本。以绿电需求较高的广东为例，新能源配储成本其实并不高。对于一个4亿元成本的集中式光伏电站，配备储能的成本只需要2000万元，基本可以接受。其他省份情况虽然有所不同，但随着交易体制的完善，储能价值得以充分体现，新能源配储的发展趋势向好。
刘小龙介绍，作为新型电力系统主体的新能源发电方式具有随机性、间歇性和波动性，而储能具有能量平移、可控充放的特性，能够弥补灵活性资源的不足。目前，储能的运营场景主要分为发电侧、电网侧、用户侧，其中用户侧储能的商业模式是最清晰的。用户侧储能通过分时价差套利获得收益，这也是目前用户侧储能实现盈利的主要方式，另外，针对部分场景还可以进一步挖掘用户侧储能在需求侧响应和需量管理上的盈利潜力。
针对“新能源配储”是否具有科学性的争议，宁德时代储能事业部经理程厚响认为，“新能源配储”是能源转型的一个方向，也是清洁能源大规模应用的前提，其主要目的是为了保障新能源发电消纳，让储能起到灵活性调节的作用。但目前储能的商业模式还不完善，经济性有待提高。未来随着新能源装机比例提升和煤电比例下降，“新能源配储”势在必行。
对于储能行业“劣币驱逐良币”的争议，程厚响表示，这和整体电力市场机制是相关的。在完全市场化的电力市场，储能系统的收益很高。国外运营较好的储能独立电站的投资回报周期约为三到五年。在这方面，国内电力市场仍有待提升。他认为，政府未来需要做好政策引导，建设完善的储能系统产业链，同时公司本身也要进行科技创新。
针对储能行业实现高质量发展这一议题，国网福建公司经济技术研究院电网规划中心主任研究员林毅表示，储能需要找准自身的位置。在新能源消纳出现阻塞和峰谷电价差异显著的区域，储能有很大的发挥空间。此外，中国还需要在电力市场机制上多做工作，通过市场推动储能行业的高质量发展。
负荷侧存在潜力优质资源
谈及中国电网的优势以及目前面临的潜在冲击，浙江大学电力经济及信息化研究所所长文福拴表示，中国电网优势主要是源于政府投资，投资量大，对投资收益率要求不高、而且注重电网运行的可靠性。随着新能源发电的渗透率逐步提高，需要建立辅助服务市场，现行的两个辅助服务细则所提供的支持力度是不够的。
针对负荷侧优质资源的技术与运行机制这一议题，林毅表示，目前福建省主要负荷侧资源项目主要是针对商业楼宇的降温负荷。空调降温负荷能够达到总负荷的35%，未来潜力极大。而负荷侧优质资源的发展需要从实践上深化对可调节资源的预测，从机制上建立健全相关负荷侧资源的价格机制。
林毅还介绍了福建省新型电力系统省级示范区建设的三大发展路线，分别是建设东南清洁能源大枢纽、建设高能级配电网大平台、构建数字闽电新形态。林毅强调，未来福建电力的低碳保供策略需要源网荷储的共同发力，包括发挥负荷侧灵活调节能力，多维度提升电网安全水平，加强应急处置能力，以及深化电力市场建设等。
针对负荷侧目前存在的潜力资源需要重点突破的地方，文福拴提到，目前空调负荷、电动汽车、储能这三部分的可挖掘潜力比较大。工业负荷相对反应较慢，不适合用于对响应时间要求比较高的调频服务。负荷侧目前的重点需求是市场机制的完善。
人工智能适合多个电力场景
谈及人工智能对新能源发电、智能电网、负荷管理的影响，林伯强表示，电力供需是瞬间平衡的，平衡本身是个大问题。现在是在用越来越不稳定的系统应对越来越不稳定的气候，这两个不稳定决定了瞬间平衡非常有难度。从这个角度而言，人工智能在新能源发电、智能电网、负荷管理等方面还有很多场景可以挖掘。
对于人工智能技术与大数据技术的应用对电力系统的影响，文福拴认为，人工智能已经在电力系统源、网、荷、市场等各个方面得到了广泛应用、在变电站设备运维和无人机巡线等多个领域取得了很好的效果。总体而言，电力系统中无严格数学模型的问题更适合应用人工智能技术，比如电力系统负荷预测、风光发电出力预测和电力市场价格预测等。
谈到人工智能对新型电力系统中储能的影响，刘小龙表示，在独立或共享储能的经济性量化评估，负荷预测和价格信号捕捉方面，人工智能具有广阔应用前景。
针对人工智能在电力系统的应用，林毅表示，目前传统模型不再适用于现在的电力系统优化问题，而人工智能技术不再依赖于传统的数学模型。随着算法不断升级换代，人工智能将在未来的电力系统优化中大有可为。
采写：南都记者 赵唯佳