? ? ? 現(xiàn)代文明極度依賴于電力的獲取。電力系統(tǒng)支撐著我們視為理所當(dāng)然的幾乎所有基本生活功能。沒有電力的獲取，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)將是不可能的。然而，現(xiàn)有的電網(wǎng)系統(tǒng)并未設(shè)計(jì)來應(yīng)對(duì)當(dāng)前——更不用說未來的——電力需求。與此同時(shí)，氣候變化迫切要求我們的能源系統(tǒng)進(jìn)行劇烈變革。發(fā)展和現(xiàn)代化電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施需要大量投資，而這些項(xiàng)目的融資由于資源有限和預(yù)算優(yōu)先級(jí)的競爭而變得復(fù)雜。

? ? ?人工智能（AI）應(yīng)用有潛力解決電網(wǎng)面臨的許多挑戰(zhàn)。它們可以在電力系統(tǒng)中執(zhí)行一系列功能，使電力更便宜、更可靠。在許多情況下，AI的部署僅僅是擴(kuò)展現(xiàn)有的方法和途徑。例如，幫助增加電力市場清算的AI應(yīng)用可以建立在許多現(xiàn)有的數(shù)據(jù)應(yīng)用之上。AI工具還可以開啟電力系統(tǒng)內(nèi)互動(dòng)的新方式，如電動(dòng)汽車電池的動(dòng)態(tài)充電和放電，以提供靈活的儲(chǔ)能。這些機(jī)會(huì)有助于提高電力系統(tǒng)的整體能源安全。然而，AI應(yīng)用的部署也可能引發(fā)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，行為不明或意外的風(fēng)險(xiǎn)，或供應(yīng)商依賴性和供應(yīng)商鎖定問題。AI的發(fā)展速度意味著這些風(fēng)險(xiǎn)中的許多尚未被充分理解。

? ? ?本報(bào)告伴隨著主要的政策報(bào)告《利用AI提高能源安全》（RR-A2907-1），描述了我們對(duì)基于AI的應(yīng)用對(duì)歐洲電網(wǎng)能源安全影響的定量探索的方法、工具和結(jié)果。

1 能源安全

能源安全是衡量一個(gè)國家或地區(qū)能源供應(yīng)穩(wěn)定性和可靠性的重要指標(biāo)，它涵蓋了多個(gè)方面，包括：

1.1 可用性 (Availability)（確保有足夠的供應(yīng)儲(chǔ)備以滿足需求）

確保在任何時(shí)候都有足夠的能源供應(yīng)來滿足經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的需求。

• 衡量指標(biāo)： 儲(chǔ)備容量比率 (Reserve Margin)，即系統(tǒng)中可用的過剩容量與凈負(fù)荷的比例。
• 影響因素： 電力系統(tǒng)容量、可再生能源的可獲取性、電網(wǎng)穩(wěn)定性、突發(fā)事件響應(yīng)能力等。

1.2 可負(fù)擔(dān)性 (Affordability)（電力的平均和邊際成本）

與提供能源相關(guān)的成本，包括能源價(jià)格和能源獲取的便利性。

• 衡量指標(biāo)： 平均邊際價(jià)格 (Average LMP) 和最大邊際價(jià)格 (Max LMP)，即向特定地點(diǎn)提供額外一兆瓦時(shí)電力所需的成本。
• 影響因素： 電力市場結(jié)構(gòu)、燃料價(jià)格、能源效率、補(bǔ)貼政策等。

1.3 可獲取性 (Accessibility)（確定電力生成是否依賴進(jìn)口化石燃料）

能源供應(yīng)的來源和運(yùn)輸方式，以及由此產(chǎn)生的地緣政治挑戰(zhàn)。

• 衡量指標(biāo)： 燃料依賴度 (Fossil Fuel Dependency)，即社會(huì)或經(jīng)濟(jì)依賴化石燃料的程度。
• 影響因素： 能源資源分布、運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施、國際貿(mào)易關(guān)系、地緣政治穩(wěn)定性等。

1.4 可接受性 (Acceptability)（評(píng)估電力的碳排放）

與環(huán)境問題和可持續(xù)發(fā)展相關(guān)的考量。

• 衡量指標(biāo)： 總二氧化碳當(dāng)量排放量 (CO2e)，即電力生產(chǎn)過程中的溫室氣體排放量。
• 影響因素： 電力生產(chǎn)技術(shù)、能源效率、碳定價(jià)政策、公眾對(duì)環(huán)境問題的關(guān)注度等。

? ? ?四個(gè)維度相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了能源安全的全面評(píng)估。例如，提高能源效率可以降低成本，從而提高可負(fù)擔(dān)性，并減少對(duì)化石燃料的依賴，從而提高可獲取性和可接受性。反之，依賴化石燃料會(huì)導(dǎo)致環(huán)境污染，影響公眾對(duì)能源的接受度。

2 人工智能在能源系統(tǒng)中的應(yīng)用

人工智能 (AI) 在能源系統(tǒng)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用潛力，可以提升能源效率、優(yōu)化能源系統(tǒng)運(yùn)營、降低成本并促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。以下是一些主要的 AI 應(yīng)用領(lǐng)域：

2.1 預(yù)測(cè)與規(guī)劃

• 電力需求預(yù)測(cè)： AI 可以分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來的電力需求，幫助電力系統(tǒng)運(yùn)營商優(yōu)化發(fā)電和輸電計(jì)劃，避免電力短缺或過剩。
• 可再生能源發(fā)電預(yù)測(cè)： AI 可以預(yù)測(cè)風(fēng)能和太陽能等可再生能源的發(fā)電量，幫助電力系統(tǒng)運(yùn)營商更好地管理這些間歇性資源，提高其利用率。
• 電力市場預(yù)測(cè)： AI 可以預(yù)測(cè)電力市場價(jià)格，幫助發(fā)電廠和用戶進(jìn)行市場交易，優(yōu)化收益。

2.2 優(yōu)化與控制

• 電力系統(tǒng)優(yōu)化： AI 可以優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行，例如確定最優(yōu)的發(fā)電組合、調(diào)度儲(chǔ)能設(shè)施、控制電網(wǎng)潮流等，降低發(fā)電成本并提高系統(tǒng)效率。
• 需求響應(yīng)： AI 可以控制建筑物和工業(yè)用戶的電力消耗，例如自動(dòng)調(diào)整空調(diào)溫度、調(diào)整照明時(shí)間等，以減少峰值負(fù)荷并降低電力成本。
• 電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化： AI 可以優(yōu)化電網(wǎng)的運(yùn)行，例如檢測(cè)電網(wǎng)故障、預(yù)測(cè)電網(wǎng)擁塞、自動(dòng)切換備用電源等，提高電網(wǎng)的可靠性和安全性。

2.3 數(shù)據(jù)分析與洞察

• 能源數(shù)據(jù)挖掘： AI 可以分析大量的能源數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，幫助能源公司更好地理解能源使用情況，并制定更有效的能源管理策略。
• 設(shè)備故障預(yù)測(cè)： AI 可以預(yù)測(cè)發(fā)電廠和電網(wǎng)設(shè)備的故障，幫助提前進(jìn)行維護(hù)，避免停電事故。
• 環(huán)境監(jiān)測(cè)： AI 可以監(jiān)測(cè)空氣和水質(zhì)等環(huán)境指標(biāo)，幫助評(píng)估能源生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的影響，并制定相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)措施。

2.4 新能源開發(fā)

• 智能電網(wǎng)： AI 可以優(yōu)化智能電網(wǎng)的運(yùn)行，例如自動(dòng)控制分布式能源資源、優(yōu)化電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等，提高電網(wǎng)的靈活性和可靠性。
• 儲(chǔ)能技術(shù)： AI 可以優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)施的運(yùn)行，例如確定最佳的充放電策略、預(yù)測(cè)儲(chǔ)能設(shè)施的壽命等，提高儲(chǔ)能設(shè)施的利用效率。
• 電動(dòng)汽車： AI 可以優(yōu)化電動(dòng)汽車的充電策略，例如選擇最佳的充電時(shí)間和地點(diǎn)，降低充電成本并提高電動(dòng)汽車的利用率。

? ? ? ?AI 在能源領(lǐng)域的應(yīng)用仍然處于早期階段，但已經(jīng)取得了一些顯著的成果。隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，AI 將在能源領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

3 量化建模

3.1 優(yōu)化模型

• 目標(biāo)函數(shù)： 通常是最小化發(fā)電成本或最大化系統(tǒng)效率。
• 約束條件： 包括電力需求、發(fā)電容量、輸電容量、環(huán)境限制等。
• 求解器： 用于找到滿足約束條件并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的算法。
• 應(yīng)用： 優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行，例如確定最優(yōu)的發(fā)電組合、調(diào)度儲(chǔ)能設(shè)施、控制電網(wǎng)潮流等。

3.2 網(wǎng)絡(luò)模型

• 節(jié)點(diǎn)和邊： 節(jié)點(diǎn)代表發(fā)電廠、儲(chǔ)能設(shè)施和負(fù)荷，邊代表輸電線路。
• 流量： 表示電力在不同節(jié)點(diǎn)和邊上的流動(dòng)。
• 約束條件： 包括節(jié)點(diǎn)功率平衡、線路潮流限制等。
• 應(yīng)用： 分析電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行，例如檢測(cè)電網(wǎng)故障、預(yù)測(cè)電網(wǎng)擁塞、優(yōu)化電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等。

3.3 時(shí)間序列模型

• 時(shí)間序列數(shù)據(jù)： 例如電力需求、發(fā)電量、市場價(jià)格等。
• 模型類型： 例如自回歸模型、移動(dòng)平均模型、ARIMA 模型等。
• 應(yīng)用： 預(yù)測(cè)未來的電力需求和發(fā)電量，幫助電力系統(tǒng)運(yùn)營商進(jìn)行規(guī)劃和決策。

3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)： 使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以預(yù)測(cè)未來的事件或模式。
• 模型類型： 例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹等。
• 應(yīng)用： 預(yù)測(cè)電力需求、可再生能源發(fā)電量、電力市場價(jià)格等，以及進(jìn)行設(shè)備故障預(yù)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。

3.5 AI場景分析

場景分析是量化建模中的一種方法，它通過模擬不同的情景來評(píng)估 AI 應(yīng)用對(duì)電力系統(tǒng)的影響。

3.5.1 基準(zhǔn)場景

? ? ? ? 研究 AI 應(yīng)用對(duì)歐洲電網(wǎng)能源安全影響的起點(diǎn)，它模擬了 2013 年 1 月 16 日至 22 日這一周內(nèi)，歐洲電網(wǎng)在未部署任何 AI 應(yīng)用的情況下的運(yùn)行情況。

• 研究工具: PyPSA-Eur，一個(gè)開源的歐洲電力系統(tǒng)模型，它包含了 33 個(gè)歐洲國家的發(fā)電、存儲(chǔ)、需求以及輸電基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)來源: PyPSA-Eur 使用了多個(gè)開源數(shù)據(jù)源構(gòu)建了歐洲電網(wǎng)模型，并提供了 2013 年這一年的完整數(shù)據(jù)集。
• 時(shí)間范圍: 2013 年 1 月 16 日至 22 日，這一周是歐洲電網(wǎng)歷史上負(fù)荷最高的時(shí)期，通常伴隨著極端寒冷的天氣，導(dǎo)致供暖需求激增。
• 國家范圍: 研究涵蓋了 33 個(gè)歐洲國家，包括阿爾巴尼亞、奧地利、波斯尼亞和黑塞哥維那、比利時(shí)、保加利亞、瑞士、捷克共和國、德國、丹麥、愛沙尼亞、西班牙、芬蘭、法國、英國、希臘、克羅地亞、匈牙利、愛爾蘭、意大利、立陶宛、盧森堡、拉脫維亞、黑山、北馬其頓、荷蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、羅馬尼亞、塞爾維亞、瑞典、斯洛文尼亞和斯洛伐克。
• 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)? 由于計(jì)算資源有限，研究將電網(wǎng)簡化為 37 個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)或多個(gè)國家。
• 優(yōu)化目標(biāo): PyPSA-Eur 模型以最低成本為目標(biāo)，優(yōu)化發(fā)電和儲(chǔ)能設(shè)備的調(diào)度，同時(shí)滿足每小時(shí)的需求和物理約束條件。

3.5.2 AI 驅(qū)動(dòng)的負(fù)荷減少 (S1)

使用 AI 技術(shù)控制商業(yè)和工業(yè)用戶的電力消耗，例如自動(dòng)調(diào)整空調(diào)溫度、調(diào)整照明時(shí)間等，以減少峰值負(fù)荷并降低電力成本。

假設(shè)： AI 技術(shù)可以將商業(yè)和工業(yè)用戶的電力消耗減少 14%。

結(jié)果：

• 能源安全指標(biāo)： 可用性、可負(fù)擔(dān)性、可獲取性和可接受性指標(biāo)均有所改善。
• 發(fā)電組合： 減少了聯(lián)合循環(huán)燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電量，增加了抽水儲(chǔ)能設(shè)施的發(fā)電量。
• 邊際價(jià)格： 大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的邊際價(jià)格有所下降。

3.5.3 AI 驅(qū)動(dòng)的負(fù)荷轉(zhuǎn)移 (S2)

使用 AI 技術(shù)自動(dòng)調(diào)整電力消耗時(shí)間，以減少峰值負(fù)荷并降低電力成本。

假設(shè)： AI 技術(shù)可以將歐盟系統(tǒng)峰值負(fù)荷減少 9%。

結(jié)果：

• 能源安全指標(biāo)： 可用性和可負(fù)擔(dān)性指標(biāo)有所改善，但可獲取性和可接受性指標(biāo)沒有變化。
• 發(fā)電組合： 與基準(zhǔn)場景相比沒有顯著變化。
• 邊際價(jià)格： 大多數(shù)節(jié)點(diǎn)的邊際價(jià)格有所下降。

3.5.4 AI 驅(qū)動(dòng)的風(fēng)力機(jī)尾流控制 (S3)

使用 AI 技術(shù)控制風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行，以減少尾流損失并提高風(fēng)力發(fā)電效率。

假設(shè)： AI 技術(shù)可以將風(fēng)力發(fā)電量提高 3%。

結(jié)果：

• 能源安全指標(biāo)： 沒有顯著變化。
• 發(fā)電組合： 與基準(zhǔn)場景相比沒有顯著變化。
• 邊際價(jià)格： 與基準(zhǔn)場景相比沒有顯著變化。

3.5.5 所有 AI 應(yīng)用組合 (S4)

同時(shí)使用 S1、S2 和 S3 中的 AI 應(yīng)用。

結(jié)果：

• 能源安全指標(biāo)： 儲(chǔ)備容量比率指標(biāo)表現(xiàn)最佳，但平均和最大邊際價(jià)格指標(biāo)表現(xiàn)不如 S1。
• 發(fā)電組合： 與 S1 相比，聯(lián)合循環(huán)燃?xì)廨啓C(jī)的發(fā)電量進(jìn)一步減少，但抽水儲(chǔ)能設(shè)施的發(fā)電量沒有增加。
• 邊際價(jià)格： 與 S1 相比，部分節(jié)點(diǎn)的邊際價(jià)格有所上升。

? ? ? ?場景分析結(jié)果表明，AI 應(yīng)用可以改善能源安全，但需要根據(jù)不同指標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡。例如，S1 場景可以顯著降低邊際價(jià)格，但 S2 和 S4 場景對(duì)邊際價(jià)格的影響較小。

? ? ? ?此外，不同 AI 應(yīng)用場景對(duì)能源安全指標(biāo)的影響存在差異，這表明 AI 應(yīng)用的選擇需要考慮具體的應(yīng)用場景和目標(biāo)。

4 開源模型PyPSA-Eur

PyPSA-Eur 是一個(gè)開源的歐洲電力系統(tǒng)優(yōu)化模型，它在研究電力系統(tǒng)能源安全方面具有廣泛的應(yīng)用。

源碼鏈接：https://github.com/ECON3/pypsa-eur2

4.1 優(yōu)點(diǎn)

• 數(shù)據(jù)可用性： 包含歐洲電力系統(tǒng)的開放數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以免費(fèi)獲取，并可以根據(jù)需要進(jìn)行修改。
• 系統(tǒng)要求： 可以在多種計(jì)算資源上運(yùn)行，例如個(gè)人電腦和服務(wù)器。
• 可配置性： 允許用戶根據(jù)需要修改模型參數(shù)，例如節(jié)點(diǎn)數(shù)量、發(fā)電容量、輸電容量等。
• 優(yōu)化能力： 可以進(jìn)行電力系統(tǒng)優(yōu)化，例如確定最優(yōu)的發(fā)電組合、調(diào)度儲(chǔ)能設(shè)施、控制電網(wǎng)潮流等。
• 場景分析： 可以模擬不同的情景，例如使用 AI 應(yīng)用的不同組合，以評(píng)估它們對(duì)電力系統(tǒng)的影響。
• 社區(qū)支持：有一個(gè)活躍的社區(qū)，用戶可以在這里獲取幫助、分享經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)新知識(shí)。

4.2 缺點(diǎn)

• 操作系統(tǒng)限制：需要在 Linux 系統(tǒng)上運(yùn)行，這可能會(huì)限制其在某些用戶中的使用。
• 調(diào)試和錯(cuò)誤處理：調(diào)試和錯(cuò)誤處理可能不如商業(yè)軟件直觀，需要用戶具備一定的技術(shù)能力。
• 偏離基本設(shè)置： 如果用戶想要修改 PyPSA-Eur 的基本設(shè)置，例如選擇不同的年份進(jìn)行研究，可能會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)。
• 頻繁更新： PyPSA-Eur 頻繁更新，每次更新都會(huì)帶來一些新的功能和改進(jìn)，但用戶需要重新配置模型才能使用這些新功能。