出品 | 大鲸项目组
作者 | 雨林下
头图 | 《机器人总动员》
面对全球气候变化和环境保护的压力，以及中国双碳目标的提出，无论是能源生产企业，还是能源消费企业，都在考虑如何适配即将到来的“以新能源为主体的新型电力系统”。
数字化是电力系统的刚需技术基建，因此，推进其升级也被视为加速能源变革的重要途径。同时数字化智能化技术也是实现双碳目标的重要支撑要素，波士顿咨询公司的一项量化研究表明， 到2030年，AI应用可有望减少26-53亿吨碳排放，占减排总量的5%~10%。
本文为“2022大鲸榜·产业数字化”系列专题报道（点此回顾榜单详情），虎嗅访谈多位专家评委，呈现关键行业的故事和趋势，这一期，我们和大鲸导师黄锋聊了聊双碳背景下的能源数字化创新。
黄锋是百度智能云工业能源产品研发总经理，现负责百度智能云工业和能源行业的产品和研发管理，对AI、大数据等技术在工业、能源行业的应用场景有深刻理解。
以下为虎嗅对话实录，经编辑整理：
虎嗅调研：双碳背景下，数字化可以为哪些能源转型的场景提供便利？
黄锋：目前我们的碳排放已经超过100亿吨，占了全球总排量近30%，而碳达峰到碳中和，美国从2007年到目标2050年间隔43年，欧盟间隔71年，中国只有30年，所以时间紧迫，压力非常大。
国内的电力和工业用能占比高，未来几十年，我们要从“以火力发电为主体”逐渐转换为“以新能源为主体的新型电力系统”才能支撑双碳达标，可以说，一切问题的核心都在于解决好能源问题。
而能源数字化所包含的一系列人工智能、物联网、大数据等等技术，也在不断为产业带来突破。
典型的，比如在能源生产侧，新能源的随机性、间歇性特点长期都是电网接入、并网和消纳的棘手难题。通过数字化可以监控电力供应的波动，对清洁能源进行精准的发电量预测，调控储能配合，减少备用发电机的排放，推动创建零碳电力系统。
在能源输配和消费侧，数字化可以跨时空、多维度打通设备、数据与算力，提供大规模、远距离传输服务，实时监测系统内能源的供给和消耗，开展综合能效分析和协调管控，提升用能能效，同时优化区域能源结构，使分布式能源在本地更好的消纳。
虎嗅调研：随着5G的成熟，物联网、大数据和AI人工智能等新技术的加入，数字化能升级哪些创新应用？
黄锋：这些新技术可以发挥的升级作用主要体现在预测，优化，调度。
通过AI的预测能力，可以提高新能源发电出力的预测精度，降低不可控性。比如通过采用深度学习算法建立的预测模型进行风机功率预测，可以使风电出力预测误差小于15%，有力促进其大规模的消纳，解决可再生能源企业对于生产不可控的困扰。
基于深度学习算法的风电出力预测
通过AI的优化能力，可以调节化石能源的工艺，以尽可能少的碳排放和原材料投入，达到尽可能多的产出。以火力发电为例，其中一个关键环节就是提升燃煤发电过程中的能量转换效率。通过AI建模+机理模型，可以计算出火电厂锅炉、汽轮机等运行各系统的随出力变化的最佳运行参数曲线，保障全范围能效最优。
燃煤电厂运行参数优化
同时，通过AI的调度能力，还可以降低输配损耗，提升效率和网络稳定性。像一些大的食品冷链企业，物流网遍布全国，每天发车线路上千条，货运车辆调度压力大。数字化底座可以打通订单、运输、计费、调度的关键节点，梳理仓库、客户、承运商等业务数据及冷链、常温配送等业务场景。在此基础上，进一步利用AI人工智能发展车货匹配平台，对订单和运力类型进行组合，输出最优的车辆调度方案，提升配送效率，降低车辆空驶率，减少物流成本和碳排放。
虎嗅调研：要优化中间环节的效率，需要数字服务商对产业链的具体运作非常熟悉？
黄锋：所以离不开企业和数字化服务商的紧密配合与协作。分享一个水务集团的实际改造项目，水务的产业链有原水、制水、供水、排水、污水、节水等环节，地域分布广，业务归属部门分散，能耗优化需求虽比不上能源、制造、建筑、交通，但单位产值能耗高，属于能源密集型行业。
传统的水务集团虽然用的是变频水泵，但未对区域用水量进行需求预测，水平衡模型存在误差，数据不准确，以恒定频率供水难以做到按需实时调控水泵的频率，导致用电量大，造成浪费。
百度智能云为之建立了水务大脑，可以沉淀水务数据，依托区域用水量预测 AI 模型，根据用水量需求预测、泵机流量、进出口压力、电机电压和电流等参数计算泵机效率，分析泵组实际运行工况，给出用停机、频率等控制参数推荐值，进行精准的智能化调压控制。
此外，污水处理环节也能利用AI技术精准加药和曝气，减少用电能耗和药耗。经测算，全套下来能使制水供水单位能耗下降8%，并减少供水环节用电造成的间接碳排放。
某水务集团智能调压技术路线
虎嗅调研：对比人工和摄像头，新技术在安全生产监控方面的优势是什么？
黄锋：现在很流行防爆巡检机器人，就是在油气储运、炼化生产等场景中，代替巡检人员识别环境的不安全状态和危险行为。基本上，一个油气输送管廊防爆智能巡检方案可以使巡检频次提升1.5倍，识别28类异常风险，识别准确率超过99%，AI的监控识别能给到各环节比人工更及时的安全保障。
虎嗅调研：企业主对数字化转型的接纳度如何？从服务商角度有什么相关建议？
黄锋：在经济增速放缓的大背景下，企业都面临较大的生存经济压力，如果数字化不能够为企业创造实际价值，企业决策层很难有主动意愿在数字化上进行足够的投入。
不过从另一个角度来说，这种投入更像是“短痛”，如果能够提升企业整体效率和竞争力，甚至解决“长痛”问题，那么就是值得的，但这需要决策者具有比较强的魄力和远见。
同时，数字化服务商的方案也需要能真正面向市场需求，解决客户的核心痛点，而不仅仅“为了上云而上云”，搭建完底层基础设施之后就撤退走人。
数字化升级是一个长期持续的话题，在各个阶段的侧重点都有所不同，归根结底，需要数字化服务商和企业在双赢中不断实现迭代升级，才能真正利好产业发展。
「大鲸榜」，是由虎嗅发起的产业榜单，旨在用前瞻性的眼光持续寻找有远见、有持续创新动力的成长型企业，从传播、获客、资本、认知等方面为“大鲸”企业赋能。虎嗅特邀行业专家、顶级机构投资人和头部企业，齐力发掘隐藏大鲸。
本文为「大鲸榜·产业数字化」专题策划，上期回顾：《数字化能给“厂长”带来新订单吗？》。想要了解更多榜单及活动信息，扫描下方二维码添加大助理咨询交流：
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