2020年我国能源消费产生的二氧化碳排放中 ， 电力行业占能源行业二氧化碳排放总量的42.5%左右 ， 电力行业的碳达峰、碳中和进度将直接影响整个碳达峰、碳中和目标实现的进程 。 因此 ， 大规模接入新能源、限制化石能源总量 ， 构建以新能源为主体的新型电力系统 ， 是实现清洁低碳安全高效能源体系的必要手段 。
新型电力系统中 ， 电源、电网、储能、负荷（源网储荷）各个环节相互耦合 ， 使得电力系统的分析必须由过去孤立分析方式 ， 向各个环节的协同分析转变 。 因此 ， 构建数字电网 ， 形成以数据为核心的生产要素 ， 推进电能、风能、太阳能等多种能量流和由数据构成的信息流的深度融合 ， 打通源网储荷各个环节 ， 实现多能源网的协同互动 ， 是电力系统对国家实现碳达峰、碳中和目标提供主动支撑的有效途径 。
深入发展电网数字化将有力地推进新型电力系统的建设：一方面 ， 数字电网将使得数据采集终端在数量上越来越多、在类型上越来越广 ， 使得数据在数量和类型上大大增加 。 同时 ， 各种跨域、跨业务数据系统之间的壁垒逐渐被打破 ， 不同数据系统之间的数据共享为跨域、跨业务数据分析提供了广泛的数据基础；另一方面 ， 数字电网的建设将催生更加有效的数据处理技术 。 边缘计算、云计算、人工智能等新一代数字技术的发展 ， 将为新型电力系统中的不同场景、不同领域、不同业务提供更加有力的技术支撑 。
在此背景下 ， 如何有效获取大量数据 ， 并对其进行关联和综合分析 ， 实现对新型电力系统中各个环节各类场景的准确、统一和全面感知（即数据融合） ， 是电网可观、可测、可控的重要手段 。
新型电力系统中的数据融合主要包括三个关键步骤：第一 ， 数据采集层面 ， 通过广泛部署小微传感、芯片化智能终端和智能网关 ， 采集大量数据 ， 为电网的全面感知提供有效的数据基础；第二 ， 数据处理方面 ， 通过充分发挥运用数据融合技术 ， 充分挖掘数据间的关联性 ， 实现数据间的补充和增强 ， 增强新型电力系统中万物互联和全面感知的能力；第三 ， 数据应用方面 ， 通过跨领域、跨业务数据系统之间的数据共享 ， 加速实现电网状态、设备状态、交易状态、管理状态的全面透明 。
新型电力系统中 ， 数据融合有利于对目标进行精确感知 ， 从而实现电网的全面可观：数据融合从多种维度对同一目标进行感知 ， 使得被感知目标全面可观；精确可测：单一数据表征的信息有限 ， 一定程度限制了目标感知的精确性 ， 数据融合通过数据之间的补充和增强 ， 实现被感知目标的精确可测；高度可控：对被感知目标的全面可观和精确可测 ， 使得目标越发“透明” ， 有利于实现其高度可控 。
【技术|数字化赋能新电力】新型电力系统中 ， 数据融合有利于实现源网储荷各个环节的协同 ， 从而能统筹好新能源与电力保障的关系：风光等新能源发电具有较强的随机性、波动性和间歇性 ， 在目前技术条件下可能出现因其波动性导致的电力支撑能力不足问题 ， 且新能源发电对极端天气的耐受能力相对脆弱 。 数据融合通过电网和新能源之间的协同运行 ， 使电网及时做出相应措施应对新能源的不稳定性 ， 保障电力持续稳定输出；统筹好新能源与电网安全的关系：新型电力系统中 ， 源网储荷各环节高度电力电子化 ， 电网将呈现低转动惯量、宽频域振荡等新的动态特征 ， 电力系统的稳定性问题更加复杂 。 数据融合通过多能源之间的融合 ， 准确把握新型电力系统的运行特性；统筹好新能源与电能供应经济性的关系：新能源能量密度小、发电年利用小时数低 ， 且大型新能源基地通常远离负荷中心 ， 为保障高比例新能源并网消纳、系统安全与可靠供电 ， 总体上新型电力系统建设和运营成本将上升 。 数据融合通过统筹系统可靠安全供电和经济性之间的关系 ， 结合电价趋势分析 ， 推动电源侧降本增效 ， 用户侧节能提效 。
（文/武汉大学电气与自动化学院院长董旭柱、南方电网数字电网研究院有限公司新型电力系统数字化技术研究所所长姚森敬）
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