(资料图片仅供参考)

虚拟电厂其主要功能是实现分布式电源、储能、可控负荷、电动汽车等多种分布式资源的聚合和协同优化，因此可以理解为一个特殊的电厂，参与电力市场和电网运行的协调管理系统。
和电厂不同，虚拟电厂并不是真正的电厂，但是却可以起到真正电厂的作用。利用其能源管理系统不仅可以调节高峰和低谷，还能通过利用电网电力的价差来实现电力供给，使电力达到供需平衡。
伴随AI技术的不断发展以及AI大模型应用落地，业内开始讨论起AI在电力领域的应用。其实制约AI 发展的因素是：如何将AI与其应用场景进行结合。 业界一直在为没有找到收入足以覆盖研发、算力等成本的应用模式而苦恼，与此同时，市场也在期待一个更通用的 AI 模型的出现。
由于ChatGPT的火爆，业内关于AI如何在电力系统中应用激起广泛讨论，而近期华安证券表明， 虚拟电厂 与电力交易是AI在电力领域的最佳落地场景。而不少网友对此提出疑问， AI在电力领域如何应用？能够发挥多少作用呢？
AI赋能虚拟电厂
相信不少财友有疑问，AI技术不是早已有之吗，怎么之前没有听说过AI赋能虚拟电厂呢？其实这和Chat GPT的发展有关。笔者认为， 正是由于Chat GPT的出现和应用，使得虚拟电厂智能化的程度有了新的可能。
一直以来业界苦恼的是，AI应用于电网的费用，不可以覆盖其研发和算力成本。而GPT的出现，很好地解决了这个问题，通用的 AI模型的确展现了，一条更加通用化的路径。 在此基础上，AI+虚拟电厂的应用迎来新的局面，商业模式也将落地。
当前业内的共识是，机器代工是大趋势， 仅在虚拟电厂的巡检阶段，AI技术可以帮助其节省的开支就十分可观，为此，笔者算了一笔账，以一个50MW的变电站为例，人工巡检完整一圈，覆盖所有设备所需要时间通常为2-3个月，而机器巡检仅需要2天左右的时间。
从成本端来讲，目前巡检机器人采购成本通常为48-85万元，除去机器的磨损老化，用个15年不过分吧，一年也就3.2-5.6万元，而如果靠人工，用人成本可就高了，现在的工资水平，雇佣一个人没有一万一个月都下不来。现如今，以AI算法为基础的运维已经广泛应用在了电力巡检之中。
具体来看，虚拟电厂的发电、输电、以及配电环节中，都能应用AI技术，相比传统 AI 算法，GPT 模型的区别在于通过海量参数，进一步提升了模型的精确度 ， 达到降本增效的目的 。
笔者研究了一下 ， AI可以在 虚拟电厂 中 发挥的作用 主要有 ，预测负荷需求 即 AI可以基于历史数据、天气预报等来对未来的负荷需求进行预测，从而使虚拟电厂能够提前做出相应的安排。
能量优化调度： 根据负荷需求和各种能源的供应情况， AI可以制定，最优化的能量调度方案，从而保证虚拟电厂的稳定运转，并且尽可能减少成本。 此外，在 智能风险识别 和 数据分析挖掘 方面也能发挥不小的作用 。
以上环节 ， AI都可以 更好地指导虚拟电厂的运营管理， 起到降本增效的作用 。
此外，虚拟电厂与电力交易是 AI 在电网落地的最佳场景 。虚拟电厂 可以与大电网与电力市场互通，这将使得电网系统更加完善，还能为内部聚合的企业、用户、充电桩、储能、分布式能源等市场主体提供参与电力市场化交易的途径 。
当前，我国虚拟电厂尚处于早期试点阶段，各地正开展虚拟电厂试点，江苏、浙江、上海、冀北等地均出现了大 型的虚拟电厂试点 。 不过 ， 这种局面有望在近期改变 ， 未来虚拟电厂的发展将更迅速 ， 而这离不开 AI的助推作用 。
尤其是 3 月 28 日 国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》， 该 《意见》指出，重点推进在智能电厂、新能源及储能并网、输电线路智能巡检及灾害监测、虚拟电厂等十七个场景组织试点示范工程，围绕重点领域、关键环节、共性需求 。 而笔者认为 ， 以上环节在 AI 技术应用与落地方面有望得到率先验证。
尾声
随着 AI 在电力系统中应用场景更加明确，应用范围更加广泛深入，新型电力系统运行效率有望提升，新一代数字电网建设将更加完善。
【免责声明】本文仅代表作者本人观点，不构成任何投资建议。

推荐内容