9月25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“电力低碳保供研讨会”第8期在线上举行。本次研讨会的主题为“新形势下电力需求侧管理转变与展望”，讨论了AI算力与电力的相互关系、虚拟电厂关键技术与市场机制等行业热点话题。国网能源研究院原副院长胡兆光、协鑫综合能源服务公司副总经理钱亚南、香港中文大学（深圳）理工学院教授赵俊华、华南理工大学电力学院教授朱继忠、自然资源保护协会能源转型项目主任林明彻和项目高级主管黄辉等参加了会议。
胡兆光
国网能源研究院原副院长胡兆光表示，人工智能在新型电力系统中有丰富的应用场景，特别是在发电调控和保持电网平衡稳定方面，具有自学习能力的AlphaGo Zero和最近的Sora模型，都对电力系统如何智能化有很好的启发。我们现在主要应用的是大语言模型，但它需要大量数据来训练，因此有必要创新思路方法、构建新的设计功能，支持电力系统用有限的数据就把功能解释出来。未来的发展方向是，先从微网和园区配网挖掘协同性，从物理电网到数字孪生电网进行大量AI实验，找出经验以后再反过来应用到物理电网。随着算法创新和神经网络结构优化，未来会有越来越多的机器学习模型影响电力系统，缓解现在供应侧和需求侧不稳定的问题。
朱继忠
华南理工大学电力学院教授朱继忠就需求侧管理的能效管理技术进行了深入分析。他指出，我国是电热气综合的能源系统，需求侧目前主要面临六项问题，分别是多能互补的优势发挥不充分、综合能源服务成本较高、能源小数据没有得到充分利用、需求侧能源设备利用率不高、新能源汽车接入电网的技术要求不完善、需求侧的协同调度理论及优化方法复杂化。如何应对这些问题？朱继忠教授提出了虚拟电厂、微电网及电动汽车等技术解决方案。他强调，虚拟电厂可通过数字技术优化电网调度，提升新能源利用率；微电网可以采用互补混合储能和滚动优化调度平抑源荷双侧功率波动，通过能源共享实现资源优化；电动汽车可以促进数字电网建设，打造智慧能源网，改变原有需求侧模式。这些创新技术将为实现双碳目标和构建高效综合能源系统提供重要支撑。
钱亚南
协鑫综合能源服务公司副总经理钱亚南指出，新能源的快速增长对全国电网提出了一些挑战，发展虚拟电厂是在“双碳”背景下建设新型电力系统的重要举措。虚拟电厂主要可以在下述几方面发挥作用：一是引导负荷在新能源发电高峰时消纳电量；二是减少传统电力投资；三是保障电网系统稳定；四是提升用户侧资源价值，拓展用户侧应用；五是促进电力市场发展，带动商业投资。目前全国虚拟电厂主要分为政府主导型、电网主导型和电力市场型，应用场景和收益模式也各有不同。
钱亚南认为，根据虚拟电厂的发展探索来看，合理的商业模式非常重要，如何改变用户固有用电习惯和观念也十分关键，同时分布式光伏、储能、充电站是否可以独立计量也是其参与市场面临的主要问题。从市场发展看，推动虚拟电厂的发展可以从以下三方面着手，第一是一些有资源有能力的单位先行先试，打造标杆，第二是邀约负荷与实时负荷协同，良心发展，第三是探索区域化模式，解决局部问题。
赵俊华
香港中文大学（深圳）理工学院教授赵俊华介绍，大模型技术已成为人工智能发展的重要方向。随着参数规模和训练数据量级提升，模型的能力将逐步提升。目前，国内电力领域的大模型应用仍处于早期阶段。大模型的核心优势在于常识理解、逻辑推理和数学建模，可以进一步推动电力行业的效率提升和智能化发展。赵俊华预测，多模态大模型将成为未来十年的关键技术，尤其在电力市场仿真、负荷预测等领域表现出强大潜力，最核心的是信息-物理-社会系统的仿真。但是，语义特征提取难、多模态特征对齐难、专业知识与图像融合感知难等难题依旧存在。
圆桌讨论
在圆桌讨论环节，参会专家围绕电力供需协同、需求侧响应、虚拟电厂、人工智能等议题展开讨论。
电力消费侧应该做出哪些调整来适应供给侧的变化？胡兆光表示，预计到2030年算力中心用电量将占全国用电量的4%左右，这一比例在局部地区可能会更高。因此，考虑利用更多的绿电供应算力中心是十分重要的。人工智能技术在风电和光伏领域的应用可以进一步优化资源调控，调整峰谷电价差以平衡行业竞争力与电价影响。
赵俊华表示，从大模型角度，在AI的智能化水平呈指数增长的背景下，智能化消费侧管理将在5到10年内取得重大突破，应用于需求响应、虚拟电厂等领域的技术将更加智能化，更好地应对供给侧变化。然而，人工智能的发展依赖于巨大的算力和电力消耗，这既是机遇也是挑战。赵俊华强调，电耗问题，特别是实现电算协同，是推动大模型广泛应用的关键挑战。
需求侧有哪些资源尚待挖掘？市场积极性如何才能充分调动？赵俊华指出，需求侧响应主要适用于供需紧张、负荷大的地区，如长三角和珠三角，而在“三北”地区需求较低。现阶段用户参与意愿不强的原因在于缺乏合理有效的经济激励机制，赵俊华认为，长三角和珠三角由于市场化环境较好，更适合发展需求侧响应。他还提到，工商业楼宇资源易于调配，而工业负荷难度较大，电动车充放电调控和数据中心能耗的智能互动有潜力，但市场机制仍不成熟，储能和虚拟电厂的需求响应前景广阔。
朱继忠指出，需求侧响应需具备电力供需矛盾突出、可调节负荷资源充足以及信息技术与市场机制完善等条件。双向流动的需求侧响应依赖于政策和机制的支持。针对用户积极性不高的问题，可以通过完善多样化市场机制，利用价格、激励政策鼓励用户参与。他还提到，新型电力系统应充分挖掘工业、空调负荷、用户侧等分布式资源，以实现供需协同，提升能效管理，促进新能源消纳。
虚拟电厂的商业模式及其先进经验有哪些？钱亚南表示目前国家能源局印发的《电力市场注册规则》中已规范虚拟电厂的注册标准。需求响应作为虚拟电厂的一种场景，已在全国多省份推广，主要用于保障供电和消纳可再生能源。大部分省份也是建立了市场化的虚拟电厂新模式，引导各类主体参与电网互动。以江苏为例，今年电力辅助服务已通过市场化手段实现100多万千瓦的可调资源的日常调用，预计今年市场参与量较去年增加3-4倍。随着新能源比例增加，各省也在进一步完善虚拟电厂相关政策，虚拟电厂发展前景广阔。
人工智能对电力系统有什么冲击？朱继忠认为，人工智能的快速发展是新型电力系统建设的重大机遇。AI在需求侧管理中，通过智能算法和数据分析可以优化能源使用、提高能效并促进用户的需求响应。同时，人工智能有助于降低峰值负荷，缓解电网压力，提升系统的灵活性和可靠性。他还指出，人工智能的应用还需要与电力基础设施建设相结合。数据中心面临较高的绿电目标，需要优化数据中心的能源管理，提升能效和利用率，推动绿色电力的生产与消纳。
论及人工智能问题时，胡兆光认为AI将在未来电力系统中发挥巨大作用，将综合资源规划、需求响应和负荷调控与AI结合在提高电力管理效果上有很大潜力。“十五五”期间算力中心用电一定会上升，算力如果布局在中西部，即可再生能源富集地区，绿电供应问题可以得到很好解决，布置在东部负荷中心则会受到区域电网调度和尖峰负荷影响。其次，电动汽车对于电网来说可以充当移动储能装置，如何优化体制机制调动其潜力有待进一步研究。再者，随着风电和光伏进入东部地区，过去负荷曲线峰段变谷段的情况已经逐步显现，主要原因还是配电网结构薄弱，导致可再生能源难以上网，因此在“十五五”规划中需要进一步强化配电网建设，优化体制机制，推动更多可再生能源并网和电动汽车等需求侧资源发挥巨大作用。
厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强指出，面对新形势下电力需求侧管理的挑战，未来需要充分发挥人工智能的作用来分析电量趋势，从而有效制定宏观政策进行需求侧管理。一方面，在大电网中应用人工智能技术对于促进可再生能源消纳至关重要，未来可以通过AI大模型对不稳定的风电光伏进行调度。另一方面，需要挖掘人工智能在预测短中期电力需求上的潜力。但是，人工智能的发展依赖于强大的算力和电力消耗，需要重点关注未来AI可能对电力系统造成的冲击。
自然资源保护协会能源转型项目主任林明彻认为，在当前新能源超预期发展和负荷多样化、尖峰化的背景下，传统“源随荷动”的电力系统运行方式面临着巨大的挑战，电力供需不平衡的弊端凸显。仅通过电源、电网优化很难适应电力供需形势的新变化。需要进一步从用户侧发力，通过充分调用需求侧资源来响应新能源发电和减少尖峰保供压力。同时，通过完善相关的产业政策、市场机制来提高用户参与的积极性。
自然资源保护协会能源转型项目高级主管黄辉表示，未来十年，用电量和最大负荷仍将保持较高的刚性增长，电力行业保供和碳达峰压力较大，需要高度重视需求侧管理带来的节能降耗和电力调节价值。特别对电动车、算力中心等快速增长的新型负荷，要结合可再生能源分布和区域供需形势，统筹规划、合理布局，同时，也要充分认识到它们本身的调节潜力，打通产业政策、市场机制来推动车-网、算力-电力的良性互动。比如电动车具有弹性充电和本身储能的特性，算力中心有可调性好的制冷负荷、可延迟或离线的训练负荷等资源，都可以进一步地挖掘。关于人工智能和电力系统的关系，黄辉表示，一方面AI的发展离不开稳定的电力供应，另一方面，通过AI可以智能高效地开展新能源预测、负荷预测、电力实时交易、分散资源聚合等工作，助力新型电力系统建设。
来源 | 中国能源政策研究院 李佳
厦门大学管理学院
