中國電力科學研究院新能源研究所副所長秦世耀出席“第五屆中國風電后市場專題研討會”，并在“智能互聯 智慧未來”對話環節作迎接能源互聯網的新時代的主旨演講。

以下為發言內容：

秦世耀：各位領導、專家大家下午好!非常榮幸有這個機會跟大家交流一下關于智能互聯方面的一些心得和體會。在這方面談談自己的一些粗淺的體會，拋個磚，為下一步對話提供一些話題。主要從三方面來講一下我的體會。

一是能源電力領域發展趨勢及未來變革。

我們國家現在在提能源的變化，用能源革命這個詞來概括。主要是由以下幾點來決定的，第一是我們國家面臨的能源安全。國家電力系統，能源系統是以化石能源為主，現在通過各方面的數據來看，不論是石油、天然氣、煤炭以及我們對未來能源可持續發展都會有一些治理，從能源安全方面來講，必須找到能夠替代化石能源的方式。另外，從環保要求上來，霧霾的影響，決定了我們的能源變革。在用的方面也在提電能替代，十三五期間國網公司重要的發展方向，電能替代和再電氣化可能是未來能源變革一個主要趨勢。我們在未來終端消費中電力消費要加大，替代一些直接用煤、用油、用氣的方式。未來可再生資源和低碳能源未來是終端用能的必然選擇。風電將會成為一支能源主體。

與原來傳統的能源供應方式是直接用火電送電以及核電，甚至我們現在風電和光伏都是以大基地的方式，生產出能源以后通過電網，輸電、變電、配電輸送到千家萬戶能源消費端，整個能源是由需求決定的生產，有多大的需求，一直都是由消費端來決定能源的生產，我們首先要做好負荷預測，預測完以后通過計劃的方式來安排電力生產。這方面隨著我們新能源大面積的推廣，我們能源體系是發生變化了。未來的能源形式，我們現在的一個設想，是一個互動，由于新能源加入以后，模式變了。分布式的或者每一個生產能源的單元比較微小的，而且跟傳統的用戶是可以互動的，這方面用能的交互與能源生產的交互，以及耦合以后我們會發現能源需要智慧化、需要互聯互動。

能源綜合利用，可能未來冷熱電會有一個綜合的，國家電網在每一個省都成立了一個綜合能源的服務公司，我們未來的能源方式不會是以單純的能源生產和單純的能源消費這兩個方式來呈現的，他一定是以能源的綜合利用以及微電網的形式整個來構建另外一個能源的體系。

這個體系一定是網絡化的，是一個多層次的體系。所以在這點上看到，我們覺得在未來，尤其是未來的十年，整個電力系統，會向能源系統會有很大的變化。這個也是國家科技部做的2030國家電網重大的一個課題，我們暢想一下2030年未來電網是什么樣的模式。

現在提出能源互聯網的概念，國家電網在去年年底新的發展模式，要打造成為一個國際一流能源互聯網的企業，我們會把能源互聯網作為未來電網的發展模式。能源互聯網是一個源、網、荷、人等各能源參與方互聯的基礎平臺，能源參與者可能同時具備能源生產與消費的雙重身份，通過能源流、業務流和信息流的三流合一，實現互聯網式的雙向交互、對等共享及服務增值。這是我們提到的一些能源互聯網的特征，包括我們覺得在這個里面，我們會利用到一些新興的手段，但真正激發的本質特征是新能源和業務模式帶來的變化。

從國家電網現在的定位來看，風能等新能源開發大規模接入，尤其配電網接入會有什么變化。國家電網公司這幾年做的最大舉動，一個是車聯網，我們有個電動汽車服務公司，打造電動汽車車聯網平臺，還有光伏，所有分散式光伏發電都可以在這個平臺進行交互。另外跟用戶方面信息的采集，這方面也做了很多嘗試。

未來互聯網的基礎是在智能電網、云計算、物聯網、大數據和人工智能技術都會有很大的突破，包括我們現在有很多的手段，在電力里面電網有自己專有的數據通信網，未來由于大數據和產業發展，我們可能自己會有自己的無線網絡，會有自己電力系統，電網的5G進行大數據的采集。包括我們對于用戶的生產需求數據的采集，包括每家每戶，現在大家感覺最明顯的，每家每戶都是智能電表，你們的用電信息都已經上了云的平臺。包括目前我們各個環節里面的一些大數據，生產用的大數據、用戶的大數據平臺都已經在抓取。未來一些人工智能算法，在基于這些數據上，人工智能算法會支撐我們的國家電網的發展。

二是大數據和人工智能在能源互聯網中的應用。

能源大數據在能源互聯網中會發揮很大的作用。主要體現在能源互聯網的統籌規劃;二是服務于能源互聯網的協同運行;還有服務于能源互聯網的故障檢測和事故處理;能源互聯網中的能源服務以及能源交易。

在電力系統里面一般分為六個環節，發、輸、變、配、用、調度這幾個環節。能源互聯網定義里面定義了三個流，電流、信息流、應用流。在這方面不僅僅比如說它做一件事，實際上這些信息是融合的，不可以區分的。第二是電的流向，所有發出電以后，便壓以后基本的信息和實時傳播的信息是需要通過調度和采集，然后實時采集出來。信息流我們會疊加更多的信息，比如說用戶的信息，智能電表采集的信息、車聯網的信息、移動互聯的信息、新能源并網的信息、氣象的信息，包括現在電力氣象，實時的，就像每一個風電場，未來一周氣象的情況都會做預測。包括我們對每一條線路，服務的預測、風的大小這些數據都會進入一個平臺。另外重要的，我們會把業務放進來，我們的數據流、信息流進來以后，一定要支撐我的業務，電力的交易、安全的生產、預警這些都要融入進來，把所有信息都要混合在一個智能電網數據平臺上，要做深度的融合。

當我們有數據以后，需要做人工智能方法，進行機器的感知、機器的學習以及智能的行為來指導我們工作。舉幾個例子，比如說在機器感知方面，我們現在很多的群體都是有圖像的，可以通過圖像的東西識別一些故障，包括智能語音的服務，包括我們現在做的一些負荷的預測、功率預測這個是機器學習的過程，包括電力運檢故障的手段，也是用個機器學習，我們優化電網，輔助服務，其實是一個機器思維過程，怎么覺得我們來進行優化。在新能源、和風電方面可以舉一些案例，包括智能機器人的巡檢、無人機的巡檢，在一些示范項目中進行了推廣。人工智能方面對于電網的用電設備已經有了一些電子標簽、智能傳感、圖像識別這些都在做一些好的應用案例。

三是互聯網時代的智能風電。

通過電科所做的一些工作以及我們自己粗淺的認識，風電利用人工智能方面，未來提到的智能發展方面，自己的一些感受和心得，相當于給接下來的幾位專家提供一些話題。

未來智能風電方面，結合剛才的能源互聯網的發展可以在以下四方面做一些工作。資源評估、故障診斷、運維管理及電力市場。這方面我們也有些案例，氣象方面有些數據預報、調度的安排，故障方面包括狀態的評價、風機性能的評價、故障預警及定位都可以用大數據來進行挖掘，通過人工智能算法進行學習。包括運維的管理，生產中的一些資產管理、物聯網的管理、備品備件的管理，維護和計劃的管理，這些都有相輔相成的關系。最后一個是現在看起來比較遙遠，但這一天馬上要到來，電力市場需求的分析、營銷的決策、增值的服務，這個可能是未來大家更加關注的一個問題。

介紹一下氣象預警的平臺，在這個平臺最開始是給新能源電力預測用的，但我們現在更大的應用方式是整個國家電網公司，電力的安全生產提供服務的，從這個開始。我們像國家項目一樣，是24小時值班制，每天6點要把所有的氣象信息，重要的輸電線路，比如說線路走廊里面1×1公里的進行一個重點服務，所有氣象信息做一個網格化的計算，做成1×1公里的信息預測，根據不同預測預警的需要。比如說現在的雷暴、降水的一些預報，包括對有些未來大的水電。但我們到冬天云貴浮冰的預報，我們的數據及時上報，推送到每個省的云平臺、云終端上，根據這個數據每個省對這個數據進行二次加工，進行本地的應用。

這個是關于利用氣象數據，未來提高調度的一些工作，我們這幾年，尤其是去年開始棄風限電有了很好的解決，這方面也可以利用大數據的方法，把理念每個風場出力的情況，把每15分鐘都進行了統計，我們現在叫隨機生產管理，我們會根據這種生產管理方式，包括未來和明年的保障結構和負荷水平，我們進行人工模擬，明年滾動計算，我今年到了12月份就可以計算明年的，來算明年這個地方負荷是多少，約束在哪里，怎么樣最大的消化，瓶頸在哪里，利用什么樣的方式可以解決這些問題。這方面大數據發揮了很大的作用，前提是我有歷史大量的運行數據以及我對明年一些基本負荷預測，一些基本電量的預測，有一個基本的判斷，推到15分鐘進行普通的數據計算，進行安排調度，這是利用大數據、人工智能做的基本工具。

我們在這方面做了一些粗淺的嘗試，利用風電場運行的數據以及CSM數據以及氣象預測數據，做了一個故障預警系統，在部分風電場做了一些安裝，也和整機廠有個合作。通過這些運行數據對它進行故障趨勢的預警，在這方面做了一些嘗試，對典型的，比如說通過發電機的故障預警，現在看起來對于他的故障預警在一周到15天這種是有可能實現的，對于我們未來一些短期的解決和計劃安排還是有很多的嘗試。這個不是對故障以后的發生，是利用已有的數據對未來發生故障趨勢的預警。這個是利用預警平臺，對這些部件做一個整體的評價，對整體做評價，和中車風電、北車一起合作，在遼寧一個風電場做的。利用這些數據形成運維檢測的輔助決策。

利用大數據最大的工作就是我們未來的工作，如何利用風電發電的行為，未來電網保價簽約數，以及未來的需求，如何知道我們未來風電參與市場的決策和交易，未來報價的機制和原則是什么?我怎么樣通過大數據來指導風電市場上競爭的行為，這方面有一些粗淺的想法，目前還沒有實現，希望跟大家有個簡單的，未來有更多合作的機會。跟客戶的關系、協同管理，跟調度、生產的協同管理，以及未來利用大數據提高風機智能控制的想法。以上是我的粗淺認識，請大家批評指正。

謝謝大家!