利用率

针对当前配电网巡检方式存在工作量大、效率低、状态量获取不足且易受主观因素影响导致漏检、巡视不到位、误判等问题，他提出采用移动终端开展配电网巡检，实现配网巡检工作任务自动下载、多状态量巡检数据采集与数据处理、前端与后台数据线上录入等功能，提升运检资源整合利用率，提高现场工作效率，降低人员劳动强度，可以促进管理工作的提升。

介绍了变电站操作、保护和监测用直流电源系统是电网安全的关键设备，基于电力电子技术的并联智能型变电站直流电源系统，具有电池利用率高、自动在线核容、便于运维检修和供电可靠性优等特点，近年来随其技术的完善和技术标准的建立已在不同类型变电站得到成功应用。

报告主要分为“传统配电网面临的挑战”、“现代配电网的关键技术”、“未来配电网的发展展望”三部分。总结提出：传统配电网面临的挑战主要包括不断提高供电可靠性；不断提高电能利用效率；不断提高电网资产利用率；主动应对大规模分布式电源接入；主动应对大量电动汽车充电站/桩接入等五大方面。现代配电网的关键技术主要包括现代配电网的优化规划技术；先进运行控制与管理技术；应对复杂性与不确定性技术。

近年来，随着光伏，储能等分布式电源设备价格的大幅度下降，分布式电源已经成为保障配网可靠性的重要手段。以云南地区为例，部分电网末梢地区，供电半径大，远超设计标准，地形复杂，架设配网线路困难。为保证村村通电的号召，架设配网线路，一方面投资成本大，末端用户用电量少，经济性不合理，另一方面线路维护成本高，且末端存在低电压等现象，资产利用率低下的问题。因此，利用分布式或微网技术，为线路末端地区进行供电，可以有效提升线路的可靠性，更能够降低配网线路改造的成本。报告对于利用分布式技术对于配网进行支撑提出了解决思路及面临问题。

随着人工智能技术特别是强化学习在能源优化调度领域的深入研究，将系统状态表示为向量用于学习的模式，其训练效率与信息利用率较低。针对这一问题，提出了一种融合图神经网络模型与强化学习的综合能源系统优化调度方法。首先，将电-热-气综合能源系统建模为图结构数据，充分利用系统的拓扑信息。其次，提出了基于图神经网络架构的强化学习模型，使其可以充分利用图结构信息实现更快的训练速度，获得更大的探索空间。最后，将表示系统状态的图结构信息送入该模型进行训练，算例仿真验证了该方法的训练效率与探索能力。

虚拟电厂作为一种具备储能特性的灵活性资源，虽然其在配合电网削峰填谷、消纳新能源等方面的作用越发重要，但其目前在市场运营上缺乏经济性及高效性，直接导致其参与市场积极性不足。鉴于此，提出一种虚拟电厂参与电能量市场与辅助服务市场协同工作策略。首先，基于现货市场电价与虚拟电厂的聚合情况，确定其参与市场各时段策略；其次，以虚拟电厂收益最大化为目标，采用动态规划方法构建多时间尺度下虚拟电厂参与现货电能量-调频市场协同优化模型；最后，通过仿真分析对比虚拟电厂只参与单独市场与联合优化情况下的收益及利用率，并使用shapely值法对参与虚拟电厂聚合的各类资源进行收益分摊分析，验证所提方案的可行性及有效性。

深远海风电具有资源丰富、利用小时数高、不占用陆上土地等优势，对于推动实现碳达峰碳中和具有重要意义。以深远海风电为核心的海上能源岛，通过“海上风电+”的融合发展模式，能够提高海域综合利用率，提升整体效益，降低开发成本。建设以深远海风电为核心的能源岛，涉及漂浮式海上风电等能源开发技术、电制氢（氨）等能源综合利用技术、柔性直流输电和管道输氢等能源外送技术。介绍以深远海风电为核心的能源岛总体构成，比较分析适用于深远海风电为核心的能源岛大规模能源外送的输电技术，分别测算了汇集1000 MW漂浮式海上风电的能源岛通过柔性直流送电的成本、电制氢后通过管道输氢的成本，并将输电成本与输氢成本进行了比较。通过比较分析，以深远海风电为核心的海上能源岛适宜选择柔性直流输电技术或者管道输氢作为能源外送方案。测算结果表明，在2023年、2030年和2050年，输送距离为100~200 km时柔性直流输电方案的经济性均要优于输氢方案；输电方案与输氢方案的选择需综合考虑成本和登陆地区的消纳能力；预计在2050年，离岸100~200 km不同比例的电氢混合外送综合成本在0.18~0.27元/(kW·h)之间，与西部北部风光新能源基地、西南水风光基地外送东部的成本相比具有竞争力。

5G通信基站通常配备光储，数量庞大、功耗可调，是一种优质的电力灵活性调节资源。提出了多类型光储式5G基站集群灵活性资源聚合方法以及参与电网调峰的协同调度策略。首先，分析休眠机制下多类型基站功耗可调特性与计及基站备用电量的储能调节能力。基于极限场景思想，构建了光储式5G基站的灵活性空间量化模型。在此基础上，利用闵可夫斯基和法刻画异构基站柔性资源的时空耦合能量轨迹，得到海量基站集群的灵活性资源聚合可调域。其次，建立了基站集群聚合资源参与电能量市场和辅助服务市场的协同调度优化模型，提出了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)的分层分布式基站集群协同优化调度策略，将大规模基站集群调度问题降维分解为统一协同调峰功率响应、聚合功率自治调度和基站集群功率分配3个子问题进行求解。通过算例对比分析可知，所提策略可降低通信基站69.86%的用能成本，为提升通信资源利用率和电力系统灵活调节能力提供了有效手段。

储能技术是解决以风、光为主的新能源系统波动性、间歇性的有效技术，对建立新型电力系统具有关键的支撑作用，具有重大的战略意义。随着新能源装机容量和发电比例的提升，对储能时长的要求越来越高，容量型储能的需求日益增长。容量型长时储能可以提供数小时、数天数周乃至更长时间的电力供应技术方案，减小峰谷差，提升电力系统效率和设备利用率，提高电力系统的稳定性，为清洁能源的稳定输出和消纳提供有力保障。国内外都将长时储能视为实现能源转型的重点技术，出台多种政策支持长时储能发展。国内发布的《关于加快推动新型储能发展的指导意见》《“十四五”能源领域科技创新规划》《“十四五”新型储能发展实施方案》等都从不同角度提到了发展长时储能。国际上美国、英国、德国法国、意大利等多国也相继表示对长时储能技术提供资金和政策支持，推动长时储能装机增长，长时储能技术种类较多，包括抽水蓄能、压缩空气储能、液流电池储能、储热蓄冷、储氢等这些技术为可再生能源的大规模利用提供强有力的支撑。

经过近年来的摸索发展，四川已经成为引领西部大数据发展的“头雁”，在大数据发展环境、产业实力、行业应用等方面均已形成领先优势。全省重点打造“一核四区”大数据产业集群、“一核”即以成都为核心、“四区”即以东（达州）、南（宜宾）、西（雅安）、北（德阳）为支撑的产业集聚区；积极推广DCMM数据管理能力成熟度国家标准落地，已完成16家大数据领域企业贯标。2022年，我省大数据产业发展不断攀高的同时，产业快速发展过程中的挑战也日益明显，与国内领先的京津、长三角、珠三角等地区相比，我省大数据产业发展还存在差距。区域发展不平衡，成都周边是我省大数据产业的核心区域，其他地区产业基础相对比较薄弱。数据中心布局还有待优化，数据中心计算资源利用率低、规模化绿色化程度还不够高（老旧数据中心PUE平均为1.35，个别达到1.6）。缺少有重要影响的大数据龙头企业，还未形成龙头企业带动形成产业集群的格局。为此，编撰2022年度四川省大数据产业白皮书是为摸清家底做大做强产业。四川省大数据产业联合会鼓励会员单位和社会各界关注关心数字经济的企业、高校、科研院所的生态合作伙伴共同参与大数据产业的发展，推动我省大数据与各行各业深度融合，充分发挥大数据的乘数效应和倍增作用，为建设数字中国贡献四川力量！