El 8 de septiembre, la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma (NDRC) y la Administración Nacional de Energía emitieron opiniones de implementación para promover el desarrollo de alta calidad de "IA + energía".
IA + Red Eléctrica:El documento especifica que, en respuesta a los requisitos de seguridad de la red, integración de energías renovables y eficiencia operativa bajo el nuevo sistema eléctrico, se deben desarrollar aplicaciones para la previsión de oferta y demanda de energía, análisis de diagnóstico inteligente de la red y generación inteligente de soluciones de planificación para mejorar la gestión inteligente de la construcción de proyectos de red. También se insta a avanzar en el análisis de simulación inteligente multiescala de la red, explorar la aplicación de modelos de IA en la toma de decisiones inteligentes y el control de despacho, y mejorar la operación segura, confiable y baja en carbono del sistema generación-red-carga-almacenamiento. Además, se deben realizar esfuerzos para mejorar constantemente la I+D inteligente de equipos clave como transmisión y transformación, promover el mantenimiento predictivo para equipos eléctricos y desarrollar sistemas de gestión de salud inteligente con capacidades autónomas de percepción, decisión y ejecución para perfeccionar la gestión de equipos. Asimismo, se deben promover aplicaciones integradas inteligentes para marketing, distribución y despacho para construir un sistema de soporte inteligente para operaciones y servicios de red, mejorando así el nivel de servicio inteligente para los clientes durante todo el proceso de suministro eléctrico. Las tecnologías de IA también deben integrarse en los sistemas de emergencia eléctrica y en el desarrollo de capacidades para mejorar las capacidades inteligentes de prevención, mitigación y alivio de desastres del sistema eléctrico.
Escenarios de Aplicación Típicos de IA + Red Eléctrica:
Planificación, Diseño y Construcción Inteligente de Redes Eléctricas. Desarrollar aplicaciones para previsión inteligente de oferta y demanda de energía, análisis de diagnóstico de operación de red, toma de decisiones inteligentes para planificación de red y diseño inteligente de instalaciones de transmisión y transformación. Aplicar tecnologías de IA a la planificación, diseño y análisis técnico-económico para impulsar la transformación de la planificación y diseño de redes hacia la inteligencia. Centrarse en la percepción de operación y monitoreo de negocios durante la fase de construcción, y construir aplicaciones impulsadas por IA para identificación de violaciones, simulación de progreso, monitoreo en línea, análisis en tiempo real de indicadores de control y gestión inteligente de flujos de trabajo para promover la actualización inteligente de la construcción de redes.
Despacho y Operación de Red. Bajo el marco de un mercado eléctrico nacional unificado, desarrollar aplicaciones inteligentes para la predicción de energía renovable, pronóstico de carga, análisis de simulación fuera de línea, análisis de seguridad en línea, respuesta a contingencias extremas, soporte de decisiones de despacho, optimización de liquidación de mercados y toma de decisiones inteligentes para mercados eléctricos. Mejorar continuamente el sistema de soporte técnico de despacho inteligente de nueva generación para garantizar la operación segura y estable del nuevo sistema eléctrico.
Evaluación del Estado de los Equipos Eléctricos y Mantenimiento Inteligente. Desarrollar aplicaciones para monitoreo y alerta temprana del estado de equipos inteligentes, localización y diagnóstico de fallas, toma de decisiones de mantenimiento inteligente, predicción de riesgos de desastres y generación automatizada de órdenes de trabajo para mejorar la precisión en la gestión de equipos.
Gestión Inteligente de la Operación de Redes de Distribución. Se establecerá la aplicación de tecnologías como percepción en tiempo real, análisis de riesgos y toma de decisiones inteligentes para redes de distribución, con el fin de mejorar integralmente las capacidades de control inteligente y la confiabilidad del suministro eléctrico, fortaleciendo la regulación coordinada de generación-red-carga-almacenamiento a nivel de red de distribución.
Reparación de Emergencia de Energía. Se desarrollarán sistemas de apoyo a la decisión para alerta temprana inteligente de riesgos de desastres, evaluación de daños y planificación de respuesta de emergencia en sistemas eléctricos, promoviendo la aplicación inteligente de tecnologías y equipos de reparación de emergencia para mejorar las capacidades de prevención, mitigación y respuesta ante desastres de los sistemas eléctricos.
IA + Modelos de Negocio de Energía Renovable:El documento destaca que, para satisfacer las demandas de seguridad en el suministro energético y la transición verde y baja en carbono, se avanzará en tecnologías de IA en recursos de regulación flexible como plantas virtuales (incluyendo agregadores de carga), sistemas de almacenamiento de energía distribuida e interacción vehículo-red, mejorando la optimización del control grupal en el lado de la carga y las capacidades de respuesta dinámica. Se fortalecerán las aplicaciones de IA en el despacho óptimo coordinado de nuevos sistemas de almacenamiento y redes eléctricas, así como en la seguridad del ciclo de vida completo, promoviendo la optimización inteligente de procesos de producción de hidrógeno con energías renovables. La IA potenciará los procesos de producción energética en gestión de ahorro de energía y emisiones de carbono, mejorando la eficiencia energética integral y los niveles de reducción de carbono en sistemas integrados de energía multiuso para suministro eléctrico, térmico, de refrigeración y gas. La IA se aprovechará en parques de cero emisiones, microrredes inteligentes y coordinación de capacidad de computación para mejorar el nivel operativo inteligente de los sistemas integrados generación-red-carga-almacenamiento y facilitar el consumo local de energía renovable.
Escenarios de aplicación típicos de modelos de negocio IA + Energía Renovable:
Control de precisión y operación inteligente de plantas virtuales de energía.Las plataformas operadoras de plantas virtuales optimizarán inteligentemente estrategias de control y generarán comandos basados en instrucciones de regulación de red, información de mercado y cambios dinámicos en características de recursos, permitiendo agregación a gran escala y regulación óptima de recursos flexibles, así como decisiones comerciales inteligentes para plantas virtuales en mercados eléctricos.
Optimización inteligente de procesos de producción de hidrógeno verde.Integrando datos multidimensionales como pronósticos de fluctuación eólica y solar, capacidad de tanques de almacenamiento de hidrógeno, temperatura de electrolizadores y estado de catalizadores, algoritmos de IA optimizarán dinámicamente la densidad de corriente en electrolizadores y establecerán un sistema de regulación inteligente para toda la cadena producción-almacenamiento-utilización de hidrógeno, logrando emparejamiento en milisegundos entre fluctuaciones de energía renovable y cargas flexibles de electrolizadores.
Reducción inteligente de carbono en parques.Aprovechando datos operativos de equipos fotovoltaicos, sistemas de almacenamiento y otros, el sistema de coordinación de reducción de carbono del parque optimiza dinámicamente estrategias de despacho energético en tiempo real, ajustando automáticamente temperaturas de aire acondicionado, potencia de puntos de carga y secuencias de arranque-parada de equipos según precios eléctricos y factores de emisión. Mediante interfaces de visualización de realidad aumentada y asistentes de voz, se envían recomendaciones personalizadas de ahorro energético a usuarios, formando un modelo inteligente de sinergia "carbono-energía-coste".
Operación inteligente de almacenamiento energético de nuevo tipo.Para la adaptación dinámica del almacenamiento energético de nuevo tipo a despacho de sistemas eléctricos, interacción colaborativa de área amplia, soporte a redes débiles, monitoreo de seguridad de equipos de baterías y evaluación de rendimiento y mantenimiento, se emplean tecnologías de inteligencia artificial para mejorar la capacidad de control coordinado de almacenamiento multiti
Servicios de Marketing Inteligente.Para escenarios de atención al cliente directa como petróleo, gas y electricidad, se desarrollan aplicaciones inteligentes, incluyendo asistencia inteligente para el procesamiento de negocios de agentes, servicio al cliente inteligente, generación inteligente de planes de suministro eléctrico, generación inteligente de planes integrales de uso de energía, despacho inteligente de órdenes de trabajo de mantenimiento y diagnóstico de anomalías en el consumo de energía de los usuarios. Estos esfuerzos crean un nuevo modelo de servicio al cliente interactivo y de acompañamiento, mejorando el nivel de servicio inteligente en todo el proceso del cliente.
