“电力系统低碳化” 和 “终端部门电气化” 将成为我国双碳目标落地重要支撑，新型电力系统将为实现碳中和目标做出重要的贡献。

　　结构上，我国传统电力根据生产方式分类，可分为火电、水电、风电、光伏发电和其他类型。火电是我国的第一主体电源，装机占比47.6%，再生能源占比超过火电，其中，水电装机占比14.4%，风光新能源成为我国新的两大电源，容量占比分别达到15.1%与20.9%。

　　传统电力系统主要有以下特征：一是以火电等化石能源发电为主体;二是即发即用，调节能力薄弱，造成弃风弃光弃水现象；三是发电、输配电、用电较为独立。在“双碳”目标的背景下，传统的电力系统已经难以满足未来碳达峰碳中和的要求，构建新型电力系统已经成为必然趋势。

　　一是新能源消纳与电力保供压力并存，电力系统面临巨大调节压力；二是新能源并网及交直流混联带来的高比例电力电子化结构形态对新型电力系统安全稳定运行带来空前的挑战；三是电力系统源荷界限模糊，荷侧可控对象增加，调节能力亟待提高；四是现有储能技术难以满足我国高比例新能源发展的战略需求，亟待突破高安全、长寿命、低成本新型储能技术。

　　碳达峰期及平台期：2021-2030年是电力系统的碳达峰和平台阶段。在此期间，电力系统的碳排放将率先达到峰值，然后迅速下降。随着终端部门电气化进程的加快，电力需求将持续增长，预计到2030年电力需求将超过11万亿千瓦时。为应对新增的电力需求，全部由清洁能源满足，预计到2030年风电和光伏发电的装机占比将迅速提升至50%以上。

　　快速减排期：2031-2050年是电力系统的快速减排期。在碳达峰之后，电力系统的碳排放将迅速下降。随着终端部门电气化的进一步深化，以及5G、电动汽车、数据中心等新型负荷的快速发展，预计到2050年电力需求将达到16.5万亿千瓦时以上。到2050年，风电和光伏发电的装机占比将提升至75%上，其发电量占比将达到60%。

　　碳中和期：2051-2060年为电力系统的碳中和期。在这一阶段，电力系统的碳排放将迅速下降，并通过碳捕集技术实现净零排放。预计到2060年电力需求将超过17万亿千瓦时。非化石能源发电的占比将进一步提升，达到90%以上，风电和光伏发电的发电量占比将达到70%左右。清洁能源将成为主要的电量供应来源，全面建成新型电力系统。

　　构建新型电力系统需要依靠高比例新能源并网支撑技术、新型电能传输技术、柔性智能配电网技术、智能用电与供需互动技术、电力系统多类型储能灵活调节技术、电网数字化技术、电力系统运行优化技术以及电力系统碳核算与碳计量等八方面技术，新型电力系统关键技术体系。

　　这些技术的筛选标准基于专家判断，包括未来电力系统必需的技术，即不采用就难以运行的技术，以及最有可能被采用的技术，即解决未来电力系统问题的最经济方案。这些技术将协同作用，推动电力系统朝着更加智能、高效、可靠和环保的方向发展，为实现碳中和目标和可持续能源未来做出重要贡献。

　　电力生产方面，2023年发电装机容量前十名的国家依次为我国、美国、印度、日本、俄罗斯、德国、巴西、加拿大、韩国和法国，总装机容量约为62.4亿千瓦，约占世界总装机容量的69%。2023年我国发电量位列世界第一，达到9.3万亿千瓦时，较2022年增长6.8%，受电力消费不断增加和清洁能源利用水平持续提高的影响，火电与核电发电量占比基本持平，非水可再生能源发电量及发电占比快速增长。火电、水电、非水可再生能源发电量占总发电量的比例分别为60%、20% 15.3%。下图为2023年的世界装机现状。

　　第一，低碳清洁能源生产技术持续进步：我国已经实现了大规模煤炭超低排放技术的应用，可以将二氧化硫、氮氧化物等主要污染物排放量控制在国家排放标准以下。已经在超临界和超超临界技术上取得了突破，提高了燃烧效率和热能利用率，减少了燃烧产生的污染物排放。

　　第二，安全高效的能源网络技术稳步发展：在高比例新能源并网支撑技术方面，我国已经在适应高比例新能源并网的电网优化规划技术、大规模集群风电和光伏并网控制技术、分布式新能源并网技术等方面积累了大量技术储备。

　　第三，能源高效利用技术持续提高：在柔性智能配电网技术方面，我国在智能变电站、智能用电终端、智能配电网等领域研发了一系列新技术和新产品，增强配电网的可观性和可控性，提高电能质量，提高电能终端利用效率，促进消纳新能源的灵活性。

　　第三，能量高效存储技术快速发展：在电化学储能方面，我国企业在锂离子电池技术领域取得了很多进展，已经成为全球领先的制造国，在锂离子电池安全性、耐久性和成本方面也有了很大的提升，使得锂离子电池应用范围更广。

　　新能源多时间尺度高精度功率预测技术：新能源功率预测技术使用新能源场站基础信息、功率、气象信息(风速、太阳辐照度)等动态数据，建立气象预报数据与功率数据之间的映射关系(即功率预测模型)，进而根据气象预报或实测功率等输入数据，提前预知未来一段时间内(七天、日前、日内、超短期等)逐时刻的新能源功率，有助于电力调度机构调整机组的组合方案，优化常规电源机组发电计划，根据超短期预测结果滚动调整日发电计划，达到系统安全性约束条件下的最佳经济性。

　　新能源并网网源协调控制技术：电力调度优化是提高新能源并网稳定性、确保新能源并网消纳的一种有效方式。风、光发电的随机性与波动性增加了电网调度的难度，面向常规火电、水电等确定性电源的调度运行技术难以适应高比例新能源接入，需要将风电场、光伏电站进行一体化整合、集中协调控制，对外响应上级调度中心的调控指令，配合大电网完成风、光、火、水协调调度和紧急控制；对内协调控制各风电场、光伏电站、无功补偿设备等，实现风、光基地内部的在线有功控制、无功电压调整、运行优化和本地安全策略，从而保障电力系统安全稳定运行。

　　系统友好型新能源电站可靠替代技术：在以水电、火电等同步电源为主体的传统交流系统中，电网的频率、电压的建立和维持主要依赖同步电源完成。相比同步电源，新能源出力波动性大、转动惯量小，保障系统频率稳定能力有限；新能源机组无功支撑能力远小于同步电源，新能源主导电力系统的电压调节难度较大。随着新能源的大规模高比例并网，新能源并网技术需要从“被动适应”到“主动支撑和自主运行”转变，确保新能源具备主动支撑控制能力、具备接近或高于同步电源的控制特性，支撑系统的电压、频率稳定以及提供备用容量。

　　构网型新能源电站主动支撑技术：采用构网型(grid-forming，GFM)新能源并网控制技术可以提高变流器的电压、频率支撑能力，增强电力系统稳定性。该技术采用适当的控制算法，通过建立功率变化和内电势之间简单直接的数学联系，使换流器自生并网内电势、对外表现为受控电压源特性，能够类似水、火、核、气电的“同步机”，给系统提供惯量及阻尼支撑，典型应用为虚拟同步发电机。构网型变流器不依赖电网频率/相位测量以实现同步，在弱电网中对频率和电压的调节更为灵活。构网型新能源发电技术典型场景与应用模式包括高比例新能源接入弱同步支撑电网、新能源海岛/海上平台/孤网供电。

　　灵活可控型新能源光热发电技术：太阳能光热发电技术是新兴的新能源发电技术。相比于风电、光伏等间歇性新能源发电技术，光热发电技术能够配备高性价的储热设备，从而拥有与常规火电机组相媲美的调节特性，因而既是“新能源电源”又是“灵活性电源”，协调了新能源发电利用与新能源发电不确定性之间的矛盾，受到了全球能源行业的广泛关注，近年来迎来了高速发展。

　　发展新型电力系统电能传输技术，主要聚焦于极端场景下特高压输电技术、直流电网输电技术、新型柔性交流输电技术、柔性低频输电技术和高温超导输电技术，这些技术均是未来应对高比例新能源并网后不同场景下的输电技术。如下图所示。

　　新型电力系统电能传输技术中，针对大规模新能源并网消纳和送出，须采用直流电网输电和新型柔性交流输电技术进行组网传输电能，极端场景下特高压输电方式是极端恶劣环境下清洁能源输送的支撑性技术，中短距离海上风电和沙戈荒新能输送适于采用柔性低频输电技术，高温超导输电是目前超导材料成本较高情形下变电站中电缆传输方式的重要补充。综上，新型电力系统电能传输技术，各项输电技术的特点及适合场景等简介列于下表：

　　电力系统运行优化主要解决以系统化视角进行电力资源安全与经济配置的问题。一方面，电力系统源网荷储环节电力资源间通过电气耦合具备物理层面的相互连接；另一方面，电力系统区别于其他能源系统，具有更为严苛的运行要求(如电力供给和电力负荷必须保持瞬时平衡)。为实现电力资源的经济高效配置并且满足电力系统严苛运行要求，必须以系统化视角，统筹协调具备不同功能的电力资源。

　　电力系统调度优化在依托人工经验阶段，主要采用是手动化方式，调度人员需要根据人工经验和判断进行调度决策。人工方式较为耗时，易出差错，可能导致安全隐患和能源浪费等问题。除此之外，过去阶段还存在以下问题：一是计算机技术水平不高，难以应对大规模电力系统的有效管理和调控；二是缺乏足够的运筹优化模型和工具，难以对电力系统有更加深入的了解和管理。随着技术和算法的不断发展(如计算机技术、运筹优化算法)，电力系统调度优化可依托软件实现。现阶段开云真人官方网站通过借助不断发展的先进技术和算法，可面向电力市场化等需求，减少调度人员对于人工经验的依赖，减少人工干预程度，以提升电力系统调度优化水平。新能源的快速发展需求，对电力系统带来显著影响，如显著的功率波动不确定性。为此，还需采用人工智能等先进技术，增强电网调度安全边界感知，实现源网荷储智能协同调度，支撑新型电力系统构建。下图为电力系统调度优化阶段演变总结。

　　电力系统调度可分为日前调度阶段和日内调度阶段。在日前调度阶段，调度人员依据负荷预测曲线，考虑电网安全及机组安全等运行约束，制定需较长调度响应时间的决策(如具有最小启动时间和最小关闭时间的火电机组启停计划)。然而，日前预测负荷需求与日内实际负荷需求难免具有偏差，同时系统运行条件可能发生变化(如机组异常故障等)。为此，调度人员还需在日前调度决策基础上，进一步制定快速响应资源(如火电机组功率)的日内调度决策方案，以期在保证安全运行前提下，实现源荷实时平衡。调度人员可根据调度目标建立所需调度决策模型，将其输入求解器进行求解，最终在电力系统调度决策软件系统中生成满足电网安全运行要求、同时实现预期电网优化运行目标的电力资源调度方案。

　　为实现电力系统调度优化，需基于电力系统负荷预测技术实现电力负荷预测，收集电力系统运行调度边界信息，基于电力系统调度优化建模技术构建电力系统调度优化问题；此外，电力系统调度优化协调多区域电力系统运行资源并考虑电力系统不确定性，还在市场环境下给出电力系统的经济信号分析。为此，本章还将根据上述调度需求，介绍相应的电力系统运行优化关键技术及相应挑战，主要包括：电力系统预测技术、电力系统调度优化建模求解技术、多区域电力系统协调调度技术、应对不确定性的电力系统调度优化技术、电力市场环境下的调度优化技术。下图为电力系统运行优化关键技术特性总结。

　　相对于传统电力系统，新型电力系统的发电、输电、配电、用电界限相互交叉，兼具生产者与消费者的角色，根据需求可以改变角色身份特征。例如新能源汽车，既是用电设备，也是储能设备，在需要的时候还可以用作供电设备。新能源装机比例及用户侧间歇性负荷的进一步增长，对电力系统灵活调节能力提出了越来越高的要求，传统“源随荷动”的运行模式亟须向“源荷互动”转变，解决电网实时供需平衡难题。智能用电与供需互动技术，为“源荷互动”的新型电力系统运行方式提供了技术支撑，其关键技术主要包含智能用电技术、需求侧响应技术、车网互动技术和虚拟电厂技术。下图为智能用电与供需互动示意图。

　　直接碳排放是指由排放源直接释放到大气中的二氧化碳，如化石燃料燃烧或工业过程中的碳排放，这些都是实际的碳排放量。间接碳排放则是因主体活动间接引发的碳排放，发生在其他地方，例如消费者在购买商品时不会直接产生碳排放，但商品生产过程中产生的碳排放则算作该消费者需要承担的间接碳排放。因此，间接碳排放被视为一种虚拟的责任。在电力系统中，直接碳排放主要是由于燃煤、燃气等发电机组在燃烧化石燃料时产生的。通过精确的计量和分析直接碳排放的方法，可以全面掌握电力系统的实际碳排放水平，识别系统内的主要排放源。这为发电环节的碳排放管理提供了精准和详尽的基础数据。电力系统中的间接碳排放是指电力用户在使用电能时所产生的碳排放，其实质是与电力供应侧发电过程中产生的碳排放量相关。采用准确且合理的间接碳排放核算方法对于明确电力系统中各方的碳排放责任以及进行碳排放总量控制至关重要。

　　用电间接碳排放实时计量技术：用电间接碳排放实时计量技术主要以电力潮流作为开展用电碳排放计量的依据，通过实时追踪用户使用电能的电力来源，实现电力系统用电间接碳排放的实时计量。目前，基于电力潮流的用电碳排放责任追踪主要基于电力系统碳排放流理论。电力系统碳排放流定义为：依附于电力潮流存在，且用于表征电力系统中支路潮流碳排放所形成的虚拟网络流。简单来说，这种碳排放流可以看作是在每条支路潮流上附加了碳排放的标签，并确定了从发电源侧经过网侧，最终流向荷侧的唯一路径。电力系统碳排放流理论通过将碳排放与潮流耦合，来实现碳排放责任的转移与分配，由于电开云真人官方网站力潮流数据具有实时性强、空间精细度高的特征，而该理论又以电力潮流为用电碳计量依据，因而能够较为容易的实现高时空分辨率的用电间接碳排放计量。

　　基于电力大数据的全口径碳排放测算技术：针对电解铝、水泥等高碳排放行业，电力消费与碳排放相关活动之间具有较高的相关性。因此，基于电力大数据实现碳排放的反演、推算可以有效解决当前碳排放监测方法存在的监测成本高、灵活性低、覆盖范围有限等问题，有望在未来成为一种全新的碳排放测算技术。基于电力大数据的碳排放测算步骤为：首先，以历史维度的海量电力消费数据及碳排放数据作为核心输入，挖掘电力大数据与碳排放数据之间直接或间接隐含的关联关系；在此基础上，建立数据驱动的电力数据与碳排放数据的关联关系模型；然后，将当前高频电力大数据作为关联关系模型的输入，计算得到高频的碳排放数据，实现碳排放的低成本、高频度、高置信度测算。基于电力大数据的碳排放测算技术只需要历史电碳数据和当前电力数据，即可开展不同区域、行业以及企业的碳排放测算，具有较强的灵活性和较低的使用成本。

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