科技行者 9月7日 北京消息(文/劉新萍): 第九屆中國(天津濱海)國際生態城市論壇暨2018中國國際數字經濟創新峰會于9月7日-8日在天津舉行。本會議由天津市濱海新區人民政府、中國經濟體制改革研究會產業改革與企業發展委員會主辦。大會以“數字時代讓城市生活更美好”為主題,圍繞數字經濟、智慧城市、生態城市等主題開展一系列展覽展示、投融資對接、實地考察、濱海座談等專項活動。
大會還邀請了政府官員、權威研究機構領導和眾多知名企業高管出席和發表精彩演講,共同探討數字經濟理念、智慧生態城市建設、智能科技產業發展和智能數字生活,推進美好的城市生活建設。
天津大學電氣自動化與信息工程學院院長、智能電網教育部重點實驗室主任、教育部長江學者特聘教授、“973”項目首席科學家王成山出席大會,并做了題為《智慧城市與智慧能源》的演講。王院長提到了目前能源發展的重要性,并提出目前的城市發展需要走智能能源腳步,未來多種能源融合+智慧能源系統逐漸成為趨勢。除此之外,在演講中,王院長也分享了各個領域中智慧能源的經典案例,以進一步闡述當下智慧能源發展的迫切需求。
天津大學電氣自動化與信息工程學院院長、智能電網教育部重點實驗室主任、教育部長江學者特聘教授、“973”項目首席科學家王成山
以下為王成山的演講內容整理(該內容根據現場速記整理,未經發言嘉賓確認,僅供參考,謝絕轉載)
王成山:各位領導、各位來賓大家下午好!
很高興有這樣一個機會和大家分享關于智慧城市與智慧能源的一些想法。
目前,國家對于能源發展非常關注,我們提出了發展多元化、低碳化、無碳化智能安全清潔的系統,提出了發展智能能源。結合我國智慧城市發展需要,發展多種能源融合智慧能源系統逐漸成為趨勢。
智慧能源發展是重大需求
城市人口持續增加,規模不斷擴大,資源環境、生活空間和城市設施承載能力有限,發展矛盾日益突出,城市發展需要新模式、新理念和新技術。
智慧城市以先進信息技術為基礎,將能源、交通、服務、安全、教育、醫療等社會環節智慧化融合,高校提高運行管理效率和生產生活水平。就智慧能源而言,滿足社會清潔能源的供應,為用戶提供優質能源服務保證高效供應,能源系統是智慧城市發展重要支撐。
智慧城市成員結構和消費形式發生顯著變化,分布式能源、電動汽車等新型電源和負荷大量接入給能源系統提出了巨大挑戰,包括可再生能源像風、光就有大幅度階梯性和波動性,能熱電需要連供,供熱、供能、供氣需要很好的結合,電動汽車儲量需要大幅度增長,如果像天津這樣的城市,有100萬電動汽車,10%的電動汽車以快充的模式進行充電的話,這樣的發展必須采取措施,才能夠滿足他們的需求。
城市中用戶身份的角色發生轉變,用戶只是買電和熱,我們只是消費者,未來我們會是消費者及生產者,比如說屋頂可以發電、用戶可以產生一些能量,同時過去用戶只是單方向從能源公司買電能和其他能量,未來可以點對點的交易,用戶之間也可以進行交易。
智慧能源系統未來在城市的定位,應該是一個城市清潔化能源融合的供應平臺,融合不僅僅是電能、還有熱能、冷的需求還有燃氣,另外是智能交通社會環節的支撐平臺,電動車的發展需要能源的支撐,同時也是城市海量數據融合利用的平臺,每一個家庭都有智能電表,全國有5億多個智能電表,所有的電表數據是非常準確的,可以分鐘級把實時數據傳輸上來。大量的信息上來之后,我們可以把通過大數據的分析,應用于研究人們消費行為,用于制定電價政策,未來在智慧城市里面,我們的能源將是一個扁平化的管理模式,有點對點的交易,多利益主體共同參與。
能源系統未來發展目標,將是組成以電力為核心綜合能源網絡,作為智慧能源網絡物理載體,打破能源網信息壁壘,通過先進信息化技術手段,賦予能源網智慧性,充分挖掘利用各種能源形式和供能系統天然具有互補特性,使得能源更清潔,更高效,電熱氣網絡協調降低峰谷差,更安全。多種能源形式互支撐和備用,更經濟,用戶側就地功能,更加智能,挖掘用戶規律改善行為。
智慧能源發展形態。我們說智慧能源系統將智能電網、能源網互聯網深度融合,發展路徑概括為能源基礎設施融合和信息融合兩個方面。智慧能源網絡,我本人搞電力系統,從電網的角度來講,我們希望它是以智能電網為核心,關注多能轉換和電能替代的技術,這是從電力角度考慮。從其他能源網的角度去考慮,它應該是以城市能源網為核心,關注多能網絡的協同規劃,建設和運行。
從智慧城市視角考慮,智慧能源系統將利用大數據、互聯網等城市信息化技術,顛覆傳統能源技術與商業模式。
能源基礎設施就是供給側,通過多能轉換裝置,實現各類能源協調供應與峰谷互濟,可再生能源發出的過剩電能轉化為氣冷熱存儲和輸送,有效提升可再生能源利用水平,把電和多余的風電,可以用電變成氫氣,注入到燃氣管道用于燃燒和其他作用??梢詫⑦^剩的電力轉化為燃氣,用網進行傳輸并加以利用。另外還可以實現冷熱電聯動技術,可以用電制冷和制熱,將過剩的電能轉化成冷熱,從供給側來講是源的融合。
在輸配環節,結合城市發展規劃,將電、冷、熱、氣、水通信等多種管線統一設計、統一管理、統一建設,形成地下綜合管浪,實現多種能源集約化協同輸送。同時多能源協同傳輸還可以保證能源供應的靈活定制,實現多能互通互進,提升競技性和可靠性,需有關鍵技術需要做支撐。
能源基礎設施另外一個融合方面是在消費,充分利用分布式能源,以電能替代用戶側燃煤、燃油等傳統功能方式,構建區域智慧綜合能源系統,對用戶側給和用能環節實施有效協調與優化,能源局發布一些政策推動這個系統,實現清潔高效用能,比如說消費側電能替代,能源梯級利用。建立一個微網系統,另外保證系統高效運行,用戶與系統有效互動,提升能源利用效應。
在信息側融合,城市能源大部隊,通過對能源、氣象、交通等海量城市信息深入融合與有效挖掘,可以使城市各環節運行狀態與發展變化規律可視化,并提供智慧劃分決策手段,利用氣象來預測我們的負荷需求,比如說交通數據預測電動汽車充換電情況,對我們電網影響,通過互聯網數據進行用戶信息反饋,最終實現經濟社會層面,以及運行管理層面管理效率的提升和能效的提升。
智慧能源還要和智慧交通融合,車聯網是智慧能源與智慧交通深度融合的形態,將車輛位置、行進趨勢等信息融入能源系統的運行控制當中,形成智慧能源與智慧交通的雙向互動,告訴每一個用戶在什么時間、什么地點以什么樣方式充電是最為有效和經濟的,可以得到比較好的回報,這就需要我們從信息網絡和交通網絡,從城市的環境角度綜合考慮,引導電動汽車用電行為。
最終形態是能源互聯網,以全面覆蓋能源生產、傳輸、消費環節的智能傳感器網絡為基礎,將武力能源網絡/設備與信息網絡全面融合,使能源系統透明化、可視化、可控化,推動能源技術發展和商業模式的創新。實際上這兩大塊,互聯網+智慧能源,智慧能源是基礎設施的融合,互聯網+是信息、基礎設施之間的融合。
案例分享
第三部分,分享一些案例,有些是已經建成,有些是在籌劃當中。
我們團隊在國內做了很多的工作,近十年左右的時間,承擔了30余國家項目,包括863重點研發計劃,有的是負責,有的是做一些參與工作,比如說國家電網公司北方客戶中心,建了一個智慧能源系統,可以為園區提供電、冷、熱水多種能源協調供應,總建設面積14萬平米左右,可以實現100%的電能替代,從外部來的電源只有電,沒有天然氣和其他能源,像太陽能和風能沒有問題,這些是外部輸入進來的,包括光伏發電、儲能、太陽能熱水、蓄熱電網爐、地緣熱等等。
通過調控平臺的協調優化,園區能源消耗中可再生能源占比達到40%以上,年累計節約電量975萬千瓦時,節約電費875萬元。
對于大數據每幾分鐘把家里面用電數據傳送上來,不是傳輸用電數據不夠,可以在家里用戶電表附近,裝一個小的東西,知道家里面每一個電器全天用電情況,每一時刻用什么電,哪些電器在打開,那些在關閉,都可以知道。如果把這些信息拿上來之后,我們得到了大數據更加精細,并且賬單反饋給家庭,看到每個月、每天用電情況,你可以采取一些節電措施……類似這樣的東西,把所有的電器數據、能源消費數據拿來,構成一個電力大數據系統,可以解決能源精細化的管理和用戶更好服務的問題。 其目的就是解決城市電力海量數據資源分散、開發共享不足等問題,未來有很好的前景。
比如我們曾經參與過一個項目,整個海南省有兩個國家重點研發計劃的支撐,包括環歡島電動汽車管理,風電太陽能管理,酒店重要區域進行微網建設,用戶和電網共需互動,可以形成一體化的技術,現在還做一些工作以優化過程。
現在想做城市區域能源互聯網,在百萬人口這樣的區域,把所有的電動汽車給管理起來,從車聯網進行互動,通過用戶和電網之間的互動,能把負荷最大值降低10%到20%。我們希望把能源整個冷熱電各種能源互聯互通起來,實現能效提升,同時我們也想探索一下能源電力體制機制的創新,因為現在講新技術很多,但是很多技術難以發揮效率,難以體現出價值,關鍵在于體制機制不健全,有一些好的東西價值沒有得到很好的體現。另外滿足用戶多元化需求,這樣一個項目,當初提出的時候是想面向雄安來做的,雄安也做了各種規劃,各種觀點都有,總之提高能效更好方便用戶。
還有,比如說我們國家搞特色城鎮建設,全國各地建了很多特色小城鎮,包括綠色、休閑、醫療方方面面很多。所有這些城鎮,都需要能源供應。這里面舉一個例子,比如說在江蘇同里小鎮有大概10平方米左右,現在想把它打造成100%可再生能源系統,真正做到100%很難,通過直流電可以進行太陽能無線充電、無人駕駛環島公路等平臺,還要建設一些新的供電模式,這是電網公司做的事情,我和一些單位牽頭尋找一些點,在東部和西部地區搞一個小的特色城鎮,努力將信息做到智能化,以實現100%可再生能源供應,這個實際上是很難的。
今天的匯報到這里,有些想法不太成熟,還請大家批評指正,感謝!
好文章,需要你的鼓勵
想象一下,你有一個非常聰明的朋友,他知道很多知識,但每當需要使用計算器、搜索引擎或查詢最新天氣時,卻變得像個笨手笨腳的孩子。這正是當前大語言模型(簡稱LLMs,如ChatGPT這類AI系統)面臨的尷尬處境。
想象一下,你擁有一個聰明的助手,它知道很多知識,但在面對需要使用計算器、搜索引擎或查詢最新信息時卻顯得笨手笨腳。這正是當前大語言模型(LLMs)面臨的困境。雖然這些模型已經通過監督微調(SFT)學會了使用工具的基本能力,但它們常常在面對復雜或不熟悉的場景時表現不佳。
想象你正在和一個智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能會禮貌拒絕。但如果你通過一系列看似無害的對話,逐步引導它走向你的真實目標呢?這就是當前AI安全領域面臨的一個嚴峻挑戰——多輪對話中的安全漏洞。
想象你在使用一個非常聰明的AI助手完成一項復雜任務,比如解決一道數學難題。你可能注意到這個助手會花很長時間"思考",一步一步寫下大量推理過程,最后才給出答案。雖然這種詳細的思考過程確實幫助AI做出了更準確的判斷,但同時也帶來了一個明顯的問題:它太"啰嗦"了,消耗了大量的計算資源和時間。