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图1 典型的能量并网用户侧储能配置
尽管目前公用规模的电池系统在已部署的容量方面占主导地位,但小型电池系统的份额却是逐年增长。
图2 2017-2030年电表后储能电池的增长
3、电动汽车的智能充电
电动汽车代表交通和电力行业发展的新方向,他们的结合可以同步促进两个行业的脱碳。可再生能源发电成本的降低使电力成为有吸引力的低成本燃料。而电动汽车的大规模部署也为电力行业带来了机遇。电动车队可以创造巨大的蓄电能力,它们可以充当灵活的负载和分散的储能资源,提供额外的灵活性来支持电力系统运行。借助智能充电,电动汽车可以调整充电模式以平缓峰值需求,调整充电水平来支持电网的实时平衡。
智能充电意味着电动汽车的充电周期要与电力系统和用户需求相适应,在满足出行需求的同时整合电动汽车的储能能力。因此,智能充电是一种根据配电网的约束、本地可再生能源的可用性以及客户偏好来优化充电过程的方式。该项技术的发展和智能模式的设计将成为未来发展的重点。
4、物联网(IoT)助力智能电网发展
物联网将智能设备接入物理对象,以实时收集、监控和解释其周围环境中的信息。它使得电力系统更加高效、更加“智能”。物联网是“智能电网”的基础,从根本上讲,它是一种“电网”,可以智能地集成与其连接用户的行为,从而实现可持续、经济和安全的电力供应。分布式能源的部署将典型电力系统拥有的数百个控制点变为潜在的数百万个。因此物联网的数据聚合能力,将在未来的管理和业务模型选项方面发挥巨大作用。
图3 物联网的背景:从需求和供应方连接智能设备的智能电网
除此之外,物联网还可以用于可再生能源发电量预测、电厂的自动化控制、分布式能源的聚集与控制等方面。想必其强大的数字计算与处理能力能为智慧能源控制提供更多的技术支撑与模式创新。
5、人工智能与大数据
电力行业正面临着重大变革,VRE、分布式能源(DER)、双向电力流、物联网收集的数据流以及其他设备都在不断变化。由于缺少可自动控制的资源,许多系统的操作决策仍是手动执行。
人工智能与大数据在电力系统中的发展帮助大量资源自动响应相关需求。这种先进的控制技术可以优化DRE系统,提高系统灵活性的同时减少系统的运营成本。人工智能和大数据的作用正从便利、优化工具转向智能、快速决策。
目前,AI支持的大多数技术都与天气预测、可再生能源发电预测以及预测性维护有关。通过天气预报、占用率、能源价格和消费者行为,AI可以优化用户侧能源管理,减少电费。例如,谷歌的DeepMind AI仅利用数据中心内传感器收集的历史数据(例如,温度,功率)就将其冷却能耗降低了40%。
图4 用于VRE集成的AI的新兴应用
6、区块链在电力行业中起到什么作用
分布式分类账本技术(DLT),如区块链,为电力部门提供了多种可能性。它为复杂电网的发展铺平道路,这些电网将以更分散、更有效的方式来管理整个分布式能源价值链。
图5 电力交易从传统集中式模型(左)过渡到基于区块链的分散式分布式模型(右)
从集中化到分散化的这种转变,使得电网中的每个参与者都可直接进行交易,无需第三方来验证和保护交易。在降低交易成本和时间的同时,为交易中心建立了骨干。这就是新型的去中心化互联网。
图6 电力行业的区块链计划
智能合约是实现区块链计划的关键工具。用一种恰当的比喻来描述智能合约:使用自动售货机时,您购买的物品将在您存入款项并做出选择后自动到达。就智能合约而言,自动售货机是分类帐,其产品可以是从电能到房地产契约的任何东西。
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