专题丨能源转型变革中数字技术的应用场景与模式研究

能源转型变革中数字技术的应用场景与模式研究

任怀影  刘芷若  李红阳  刘燕

（中国信息通信研究院技术与标准研究所，北京 100191）

摘要：探讨了数字技术在能源转型变革中的应用场景与模式，重点分析了在电力、新能源、油气等场景中5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等数字技术的具体应用，通过案例展示了数字技术在能源生产、管理、传输和消费等各环节中的作用，并提出了加大基础设施投资、完善政策支持和强化人才培养等策略，以推动能源行业的数字化转型和可持续发展。

关键词： 能源行业数字化转型；电力；新能源；油气

0   引言

随着5G、人工智能、大数据、云计算、物联网等数字技术在能源行业的广泛应用，为能源行业带来了前所未有的变革机遇。能源行业数字化转型不仅可以优化资源配置，提高生产效率，还能够实现更加精准的能源管理和智能化运维，从而增强企业竞争力和抗风险能力。

国内外能源企业都在探索数字技术在能源生产、管理、传输和消费等各环节中的应用，以实现节能减排、降本增效。在能源生产环节，智能电网技术通过传感器和物联网实现了实时监控，并利用大数据和人工智能进行智能调度和自动化管理，从而实现能源生产的智能化和高效化。在能源管理环节，大数据分析和人工智能技术帮助企业实现更精准的能效管理和风险控制，通过对历史数据的分析，可以优化能源使用进而减少浪费。在能源消费环节，区块链技术应用在能源交易和碳排放管理中，通过去中心化和分布式账本，实现了能源交易的透明化和高效化，推动了绿色能源的发展。

1  数字技术在能源行业的应用背景

1.1  政策背景

1.1.1  国际层面的政策背景

美国的数字经济战略主要服务于美国科技在全球科技领域的领导地位。近年来，面对能源数字化转型，美国政府推出一系列核心文件，如《建设现代化的可持续的基础设施与公平清洁能源未来计划》《清洁能源革命与环境正义计划》《迈向2050年净零排放的长期战略》等，强调运用数字技术实现能源数字化。其中，《通货膨胀削减法案》主要激励太阳能、风能、碳捕获和清洁氢等清洁能源数字技术的发展，旨在建立美国清洁能源供应链^[1-2]。

欧盟委员会内部由于成员国数字化差异较大，整个欧洲能源体系面临成员国网络层互通及网络安全两大难点，《欧盟网络团结法案》则以此来解决上述问题；同时，《网络弹性法案》要求欧盟成员国市场内所有带有数字元素（软件、硬件和物联网设备）的产品必须符合严格的网络安全标准，从而推动欧盟成员国能源领域数字化步伐；《欧洲绿色协议》提出，到2030年，欧盟成员国应大幅度增加对数字化能源基础设施的投资，以实现碳中和目标。

1.1.2  我国国家和地方层面的政策支持与引导

《“十四五”数字经济发展规划》印发后，2023年有11 省/市/自治区级地方政府在工作报告中提到推进数字经济产业，打造具有竞争力的数字产业集群；有29 省/市/自治区发布了地方数字经济发展专项规划，推动行业数字技术的发展。在能源行业，《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》号召国企加快探索数字化转型步伐；《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》指出，能源产业与数字技术融合发展是新时代推动我国能源产业基础高级化、产业链现代化的重要引擎，对推动能源高质量发展具有重要意义。在地方层面，各地相继出台了支持能源数字化转型的政策。《上海市碳达峰实施方案》提出，强化前沿技术研发和核心技术攻关，聚焦能源系统数字化智能化技术的研发；《贵州省能源数字化“十四五”规划》旨在研究建立“数据+平台+应用”模式，推动新一代数字技术与能源行业深度融合，构建更为清洁、高效、安全和可持续发展的能源数字化体系。

1.2  技术背景

1.2.1  5G

5G是实现人-机-物互联的网络基础设施，5G技术在能源领域的应用日益广泛，其高速率、低时延和大连接的特点为能源行业的数字化、智能化转型提供了强大的技术支持。在生产领域，5G技术可以支持智能制造系统的建设，如智能制造产线远程实时控制，受控者需要在远程感知的基础上，通过5G通信网络向控制者发送状态信息，控制者根据收到的状态信息进行分析判断，并作出决策，然后通过5G通信网络向受控者发送相应的动作指令。受控者根据收到的动作指令执行相应的动作，完成远程控制的处理流程。5G技术还可以支持远程运维和故障诊断，降低维护成本和时间。

1.2.2  人工智能

人工智能技术研究范围包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，人工智能通过学习和训练，使计算机能够模拟人类的某些智能行为，从而完成特定任务。人工智能在能源领域（目前主要在生产环节，尤其是危险环节），初步实现智能设备逐步代替人工进行作业（如深井作业），人工智能机器人发挥越来越大的作用。例如，煤矿井下管路安装对人工依赖度高，且登高作业存在较大安全隐患，人工智能机器人代替了人工安装管路，实现了井下管路夹持、举升和对接等安装作业的自动化，极大地减轻了工人劳动强度，保障了作业安全。在能源消费和节约方面，人工智能通过对用户的用电习惯和需求进行分析，提供个性化的能源管理方案，帮助用户合理规划能源使用。例如，智能家居系统可以通过学习用户的生活习惯和行为模式，自动调节家中的电器设备，实现能源使用的最优化。

1.2.3  大数据

大数据技术是指通过对海量数据进行采集、存储、处理和分析，从中提取有价值信息的一系列技术和方法，主要包括数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术。数据挖掘技术可以从海量数据中发现潜在的模式和规律，帮助企业优化生产和管理；机器学习技术可以自动从数据中学习和预测未来的趋势；数据可视化技术则可以将复杂的数据通过图表和图形的方式直观地展示出来，帮助管理者快速理解数据背后的信息。能源企业每天产生大量的数据（包括设备运行数据、生产数据、市场数据等），通过大数据技术，可以实现对数据的高效处理和分析。例如，通过对历史生产数据的分析，可以发现设备故障的早期征兆，从而提前进行维护，减少设备停机时间。

1.2.4  云计算

云计算技术是指通过网络以按需、便捷和可扩展的方式提供计算资源和服务的技术，主要包括虚拟化、分布式计算和云存储等技术。虚拟化技术通过将物理资源虚拟化为多个虚拟资源，实现资源的灵活调度和高效利用；分布式计算技术将计算任务分解成多个子任务，分布到多个计算节点上并行处理，提高计算效率；云存储技术则将数据存储在云端，提供高效、安全和可靠的数据存储服务。在能源行业，云计算技术的应用显著提高管理的效率。云计算平台的弹性和扩展性使能源企业可以根据需求动态调整资源配置，降低运营成本，提高能源利用效率，降低能源消耗。图1为基于云计算技术能源管理业务架构。

图1   基于云计算技术能源管理业务架构

1.2.5  物联网

物联网技术是指将各种设备和传感器通过各种协议连接到互联网，实现设备之间的信息交换和智能控制的技术，在能源行业的应用主要体现在智能电网、智能油田等领域。传感器技术是物联网的基础，通过传感器可以实时采集设备的运行状态和环境参数。通信技术是物联网的关键，通过通信网络将采集到的数据传输到数据中心进行处理和分析。物联网技术可以对采集到的数据进行处理和分析，实现智能控制和决策。例如，通过对电网数据的实时分析，可以实现电力负荷的动态调整，保障电网的稳定运行。

2  能源数字化转型的应用场景

2.1  电力方向应用场景

智能电网作为电力系统领域的一项革命性创新，它将传统的电力系统变成一个高度数字化、自动化和智能化的网络，能够有效提高电力系统的安全性、智能性和可持续性。近年来，我国智能电网建设水平显著提高，2023年中国智能电网市场规模已接近1 077.2 亿元，近5年的年均复合增长率高达10.31%^[3]（见图2）。

图2   智能电网市场规模走势

智能电网的发展越来越依赖于多种数字技术的融合应用。国家电网有限公司某发电公司采用最新的5G、物联网、大数据、数字孪生等技术，改善现有纯手工、纯人为管理的落后方式，建设独立、统一、集成、可推广的数据决策平台，实现辅助决策、生产预警。通过基于无线定位技术精准定位电厂人员位置，保证现场人员的行为可控、位置可视，提升人员管理水平。引入智能移动巡检终端，通过设备完成传感、通信、拍照等功能，巡检信息自动录入管理系统中，方便工作总结和问题追溯，提高了生产数据质量，打造了电力行业5G智慧电厂项目的应用实践和建设实施的行业标杆。

2.2  新能源方向应用场景

风电作为清洁能源的重要组成部分，其发展速度与日俱增，智慧风电以数字化、信息化、标准化、智能化为主要衡量指标，以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台，以数字孪生技术为辅助。近年来，新型技术逐步在各个场景中落地，其中在远程智能运维中的应用较为成功。

国家电力投资集团有限公司在内蒙古某地建设“智慧风电场”，利用视频监控、物联网、无人机巡检、5G、边缘计算、机器视觉等技术，2019年开始推动5G智慧风电场的建设，2023年完成建设，一期投入运营年发电量突破13 亿千瓦时，项目首批机组全容量并网发电后每年可提供36 亿千瓦时清洁电能，可替代120 万吨标准煤，减少二氧化碳排放306 万吨，对于加快推动地方能源行业低碳转型，促进地方绿色经济发展及环境保护具有重要意义^[4]。在运维方面，利用“5G+人工智能+大数据”分析创建数据模型，通过智能分析诊断系统可以有效提升运维的执行效率，节约了人力资源，降低了运维实施成本。

海上风电的运维难度远高于陆地，面临着通达困难、作业时间长、危险系数高等难点，利用5G网络实时获取采集风机的振动、温度、油液、风速、电压、电流等数据，可以实现预测性维护。

2.3  油气方向应用场景

在全球油气勘探的背景下，现代化开采正逐渐取代传统的人力开采模式，以5G、人工智能、大数据为代表的技术正逐步在油气领域大规模应用^[5]。推进油气开发关键技术创新与突破，发展数字化和节能减碳新技术，实现原油增产稳产，天然气持续快速上产，以及不断提升保障我国能源安全的能力，是目前我国油气方向发展的主要目标。

某油气单位在海南省设备维护领域采用数字技术进行运维，基于海上与陆地间5G融合组网，海上中心平台实时采集生产设备性能状态数据，比对分析设备运行参数和历史健康数据，提前预测设备故障，主动运维，避免计划外停机。

江苏省某石化全域物流监控系统利用5G、互联网、人工智能等技术对危险化学品运输车辆进行全过程实时管控，基于定位数据形成行驶轨迹，进行偏离预警，确保按计划行驶和定点装载。同时，对车载布控球拍摄的视频进行人工智能分析，对危险行驶情况进行实时告警，保障运输车辆和驾乘人员的安全。

2.4  矿山方向应用场景

智慧矿山以矿山数字化、信息化为前提和基础，重点对生产、运输领域进行管理，实现智能化。人工智能、虚拟现实、大数据、5G等技术正在融入矿山领域，人工智能辅助生产调度、提升决策能力；虚拟现实可实现矿山数字孪生，于虚拟世界中进行操作培训、远程操控；大数据处理分析海量矿山数据，为各项决策提供辅助数据；5G确保矿山通信网络的高速率大容量、稳定性、低延迟。

某露天煤矿在2020—2021年间完成矿用自卸卡车无人驾驶连续作业，借助5G大带宽、平均可靠时延≤30 ms的安全特性，完成无人驾驶作业验收，对标人工，作业效率为92%^[6]。

另外，基于5G网络实现20立电铲5G+远程遥控作业，联合无人驾驶车辆构建无人化工作面；采用5G云代驾控制仓，远程遥控被困无人驾驶车辆，极大降低无人化工作面的现场干预次数。

3  推进能源数字化转型的策略

3.1  加大基础设施投入

国家和地方政府应加大对能源领域大模型、人工智能、5G/6G、云计算、大数据等技术基础设施的投资力度，加快技术研发的创新与突破。通过财政补贴和政策支持，鼓励企业和用户安装、使用和运营智能设备和系统，提高能源系统的智能化水平。

3.2  推动标准化建设

不断完善能源数字化标准体系建设，加强标准的实施与监督，研究建立国家标准、行业标准、团体标准、地方标准、企业标准等多层次标准体系；加强标准化和能源科技创新的有效互动，制定和实施一批能源先进装备与信息技术、绿色低碳等的融合标准，确保设备和系统的兼容性、互操作性，提高能源系统的可靠性和安全性。通过标准化促进能源企业数字化转型，推动技术广泛应用和发展。

3.3  完善政策支持与激励机制

国家和地方政府应制定和完善支持能源数字化转型的政策体系，通过政策引导和支持，促进能源行业的数字化转型和可持续发展。提供财政激励、荣誉激励等多种方式，打造标杆，推动技术的广泛应用和市场化发展。支持企业和研究机构在大数据、云计算、物联网和区块链等技术领域的研发，对创新研发项目予以奖励。

3.4  加强人才培养机制

数字化转型对研发和一线工作人员有着更高的要求，能源数字化转型更需要相关人才对新一代数字技术不断学习和创新，以应对行业变革，为技术创新应用的路径探索提供智力支撑。企业、高校和培训机构需要提供更多新技术的培训机会，培养更多数字化人才^[7-8]。能源企业员工受制于传统的工作方式，对于新技术、新功能的适应需要一定的时间和精力，企业需结合能源管理业务的实际需求，完善业务和技术人员相融合的培训模式和工作机制，通过完善的适应性培训能够更好地推动创新应用的成果落地。

4  结束语

能源转型变革是一个系统工程，随着数字技术的不断进步，以新模式、新业态促进能源企业的数字化转型将是必然发展过程，对企业加速优化、转型升级具有极大促进作用。能源企业应紧抓这一历史机遇，加快数字化转型步伐，努力实现质量、效率、动力变革。未来，新技术、新功能将以更加智能化、融合化的特点，为我国能源产业可持续发展注入新动力。

Research on application scenarios and models of digital technologies in energy transition and transformation

REN Huaiying, LIU Zhiruo, LI Hongyang, LIU Yan

（Technology and Standards Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China）

Abstract: This paper explores the application scenarios and models of digital technology in the energy transition and transformation, with a focus on the specific applications of 5G, artificial intelligence, big data, cloud computing, and the Internet of Things in the fields of electricity, new energy, as well as oil and gas. Through case studies, this paper demonstrates the role of digital technology in various stages of energy production, management, transmission, and consumption. Additionally, it proposes strategies such as increasing infrastructure investment, improving policy support, and strengthening talent development to promote the digital transformation and sustainable development of the energy industry.

Keywords: digital transformation of the energy industry; electricity; new energy; oil and gas

本文刊于《信息通信技术与政策》2024年 第10期

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