美國國家工程院院士張東曉：實現“雙碳”戰(zhàn)略的關鍵在于優(yōu)化能源結構

12月22日，2022網易未來大會創(chuàng)新力論壇在杭州舉行，一眾院士大咖相聚對量子、智能制造、醫(yī)療衛(wèi)生、經濟等等話題展開討論。

 

美國國家工程院院士、東方理工高等研究院常務副院長張東曉發(fā)表《智慧能源系統與科學機器學習》主題演講，圍繞能源科技革命及“雙碳”戰(zhàn)略、光功率預測技術、風功率預測技術、電力負荷預測技術、抽水蓄能電站智能選址技術展開介紹。

 

他提到，能源安全是關乎國家經濟社會發(fā)展的全局性、戰(zhàn)略性問題，實現一次能源高效低成本開發(fā)，二次能源經濟安全運行，是維護能源安全的首要任務和基礎性工作。“雙碳”戰(zhàn)略的核心在于優(yōu)化能源結構，實現一次能源高效低成本開發(fā)和二次能源經濟安全運行。但可再生能源的不穩(wěn)定性提升并網難度，限制了其大規(guī)模應用，核心在于供需平衡與穩(wěn)定功能，我們應該由總量平衡轉向實時平衡，比如說15分鐘級別6-72小時預測。

 

在張東曉看來，利用科學機器學習方法構建具有物理常識的知識與數據雙驅動的人工智能模型，這些模型相對于市場主流模型準確率有大幅度的提升。另外，利用遷移學習等技術，可以基于短期歷史數據進行建模，形成預測模型，將歷史數據需求從6個月降低至3周。同時，利用在線學習技術，自主適應電站運行情況，降低設備老化和故障對預測結果的影響。用月度和日度的總量平衡轉向實時平衡，比如15分鐘級別的預測。

 

他總結到，實現“雙碳”戰(zhàn)略的關鍵在于優(yōu)化能源結構，其核心在于供需平衡，特別是對供給，像光伏、風能和需求（如電力負荷）進行準確預測。智慧能源系統需要綜合優(yōu)化調度、隨機建模、時空序列預測、多尺度分析和科學機器學習等技術手段，實現自動閉環(huán)優(yōu)化。

 

“通過將復雜的各個領域知識以及多種來源數據相互融合，可以構建知識與數據雙驅動模型，降低數據需求，提升可靠性與精度。智慧能源系統的關鍵就是剛才提到的知識嵌入和知識發(fā)現，智慧能源系統核心目標就是通過科學機器學習中的知識嵌入與知識發(fā)現，實現智慧能源領域中知識與數據的閉環(huán)，發(fā)展新一代人工智能技術，助力能源科技革命和“雙碳”戰(zhàn)略的實現。”