预测

区域电网二氧化碳排放因子是精准核算电力消费引起二氧化碳间接排放的基础参数。本研究采用平衡分析法，根据省级电网发电数据、跨省电力交换数据以及中长期电力发展规划等数据，构建省级电网生产模拟优化模型，通过情景分析评估未来不同情景下，省级电网电源结构和电力消费，分析中国2020-2035年不同情景下区域和省级电网二氧化碳排放因子。基于情景分析，中国2020-2035年各省份电网排放因子将出现大幅下降，新能源政策情景下，各省降幅平均达到43%，青海、云南、海南、吉林等8个省份的降幅超过50%；新能源高速发展情景下，各省降幅平均达到53%，青海、云南、海南、吉林等16个省份的降幅超过50%；按照两类情景结果中位数考虑，各省份降幅平均达到48%，青海、云南、海南、四川等11个省份的降幅超过50%。本研究建立的中长期省级电网排放因子，为支撑各省碳达峰碳中和路径研究，推动区域能源结构低碳化转型评估，鼓励用户优化生产和行为模式，降低企业预测间接排放不确定性，提供借鉴和参考。 本研究得到中国工程院品牌项目《我国碳达峰碳中和若干重大问题研究》（2022-PP-01）资助

随着我国数字经济规模总量的不断攀升，实体经济、数字经济和信息服务的深度融合正加速产业数字化和数字产业化变革。算力作为承载信息数据的重要基础设施，已成为全社会数字化转型的重要基石。根据中国信息通信研究院最新发布的《中国算力发展指数白皮书（2023年）》显示，至2023年我国智能算力规模达到178.5EFlops，增速为72%，在我国算力占比达59%，成为算力快速增长的驱动力；据IDC等机构预测，至2025年，新增数据量180ZB，其中80%的增长来自于文本、图片、语音、视频等非结构化的数据。随着人工智能、元宇宙、高性能计算等领域的发展，激发了更多智能数据处理的需求和场景，对新型智能算力的需求激增。本研究围绕典型智能计算应用对异构算力的协同及调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求、调度需求，研究泛在异构算力参与训练或推理过程的协同需求，包括异构算力类型、规模要求、性能要求、网络要求、数据传输要求等，分析异构算力协同的应用场景等特点，考虑同数据中心、跨数据中心、跨云边端多级、池化和非池化异构算力并存等各种场景下，算力协同的需求及可行性。研究分析异构算力资源分类整合、池化重构和智能分配等技术方案。研究分布式异构算力资源管理技术方案，包括管理跨数据中心、边缘及端侧的GPU、FPGA等异构算力设备，已虚拟化或池化的异构硬件，研究对异构算力资源进行标识和监控的方案，对算力进行细力度切分供给的技术方案，研究对计算任务进行异构算力匹配和调度的技术方案。包括如何匹配差异化的计算任务到相应的异构算力节点，如何支持异构算力资源高效和细粒度分配，基于应用场景的负载差异性，建立面向多样化异构算力资源和上层多场景需求的多元异构算力统一调度架构，统一资源实时感知，抽象资源响应和应用调度。研究分布式AI框架支持分布式异构算力的管理和调度技术方案。

他表示配电物联网基于云端机器学习和边缘推理，将来可实现配电自动化从人工值守到主动预测的转变，配电物联网的边缘智能，将来可实现全网自主进化智能分析与协作能力。

报告中提出基于卫星和无线时间同步的线路传感器可采集配网线路在特定时间断面的电流、电压/电场波形，并支持零序合成，结合人工智能技术可实现故障分析、预测式维护、负荷电流分布、电流谐波分析等配电物联网高级应用。

Electricity is central to the functioning of modern societies and economies – and its importance is only growing as technologies that run on electricity, such as electric vehicles and heat pumps, become increasingly popular. Power generation is currently the largest source of carbon dioxide (CO2) emissions in the world, but it is also the sector leading the transition to net zero emissions through the rapid expansion of renewable energy sources such as solar and wind power. Ensuring consumers have secure and affordable access to electricity while also reducing global carbon dioxide (CO2) emissions is one of the core challenges of the energy transition. Given these trends, the International Energy Agency’s Electricity 2024 is essential reading. It offers a deep and comprehensive analysis of recent policies and market developments, and provides forecasts through 2026 for electricity demand, supply and CO2 emissions. The IEA’s electricity sector report, which has been published regularly since 2020, provides insight into the evolving generation mix. In addition, this year’s report features in-depth analysis on the drivers of recent. 电力是现代社会和经济运行的核心——随着电动汽车和热泵等电力驱动技术越来越受欢迎，电力的重要性也与日俱增。发电目前是世界上最大的二氧化碳(CO2)排放源，但它也是通过太阳能和风能等可再生能源的快速扩张而引领向净零排放过渡的部门。确保消费者获得安全且负担得起的电力，同时减少全球二氧化碳(CO2)排放，是能源转型的核心挑战之一。 鉴于这些趋势，国际能源署的《2024年电力行业报告》是必读书。它对最近的政策和市场发展进行了深入而全面的分析，并提供了到2026年的电力需求、供应和二氧化碳排放预测。自2020年以来，国际能源署定期发布的《电力行业报告》提供了对不断发展的发电组合的洞察。此外，今年的报告对最近欧洲电力需求下降的驱动因素进行了深入分析；数据中心行业对电力消耗的影响；以及全球核能部门的最新发展。

提出加快配网无人机规模化应用，深化自适应巡检等航线规划技术攻关，推动竣工验收、杆塔坐标数据治理等应用场景落地，发挥应用效能。结合参数化自适应前端视觉识别技术实现无人机自主飞巡应用;加快配网无人机工程验收技术攻关，试点开展通道树障隐患识别与预测，推动无人机向机动巡查模式演进

工器具全生命周期物联智能管理技术研究通过构建 “无人职守”的新型智能化管理模式，将人工参与降到最低限度。实现批量完成工器具数据信息采集，通过高效的管理手段实时掌握工器具的性能及使用情况，提高工器具日常管理效率，保障作业安全开展。通过无源标签开发实现“物联AI”智能化技术。研发体积小、高精度、可靠的高性能抗干扰RFID无源标签，使识别准确率达100%。研究高性能抗干扰RFID无源标签受强电场、强磁场的影响，使无源标签可以在强电场、强磁场中多频次使用，实现工器具自动识别、通过整合射频识别、智能分析监测技术，实现智能化库房管理，提高管理精准度及效率。对工器具进行全生命周期的形迹化管理。有效、精准的对每件工器具性能进行实时监测，准确掌握每件工器具的全生命周期状态，大数据统计分析工器具的生命轨迹，进而完成工器具性能的超前预测。解决公司目前面临的工器具管理的问题。

我国电力市场目前仍处于改革中，电力企业代理购电预测的准确与否，在市场资源配置中起着决定性作用。为保证代理购电机制平稳发展，需明确电力企业市场化购电规模。目前代理购电电量主要是根据代理购电工商业用户用电量及典型负荷曲线进行预测，缺乏完整的体系，难以精确预测，导致缺少合理的规划。文章提出一套相似日月度预测算法与混合时序月度预测算法相结合的智能算法，用于代理购电业务电量预测与评价，围绕江苏省2022年用电情况进行预测，从5个维度对预测结果进行评价，帮助电力企业精准预判整体售电量规模，合理规划购电计划。

在2021年12月14日发布的《我国能源、煤炭中长期需求展望》和2022 年2月15日发布的《我国能源、煤炭需求中长期预测(二)》中，我们 对于“十三五”以来能源消费弹性(能源消费总量增速/实际GDP 增速)逐年抬升的逻辑以及后续演绎的趋势进行分析，并对本轮能源消费弹性上行 的拉动力进行拆分。本文从我国用电结构角度，对2020-2021全社会用 电量持续超预期增长情况进行解释，并结合具体新兴产业与居民生活用电 量测算，对2022-2025年我国全社会电力电量需求进行预测与展望。

当前，新一轮科技革命和产业变革席卷全球，数字经济成为经济增长新引擎。数字化生产、数字化运营和数字化生活正在成为我国社会的新常态。习近平总书记站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，提出了一系列战略性、前瞻性、创造性、方向性、全局性的重要论述，深刻阐明了数字化发展的趋势和规律。习近平总书记在党的二十大指出，“发展数字经济意义重大，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择”“我们一定要抓住先机、抢占未来发展制高点”。 当前，传统产业与数字产业深度加速融合，数据要素推动了一、二、三产业的深刻变革，“绿色化”和“数字化”成为全球经济复苏的主旋律，能源化工行业迎来战略转型加速期。随着以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术突飞猛进，数字经济对全社会生产、生活的影响引发了世界各国的广泛关注。Gartner、IDC等研究机构发布的技术趋势预测报告显示，大数据、边缘计算、人工智能、物联网、云服务、数字孪生等新技术引发的数字革命正在重构现代能源体系，数字世界的大门已经敞开，智能未来的大幕即将开启。我国能源化工产业正在加快战略调整与转型升级的步伐，推进数字产业化和产业数字化。以数据为驱动，重构价值链条，重塑商业模式，推进生产管理的智能化和集约化，提高经营管控能力和价值创造能力。