华为发布《数字能源十大趋势白皮书》，探讨能源数字化转型！

由华为技术有限公司主编的《数字能源十大趋势白皮书》于近日正式发布，白皮书基于对数字能源十大趋势的详细研读与关键洞察，为能源产业转型升级提供战略参考。

《白皮书》称，数字能源未来十大趋势包含：能源数字化、绿电无处不在、全链路高效、AI加持、融合极简、能源网自动化驾驶、综合智慧能源、智能储能系统、随时随地超级快充、安全可信。

一、能源数字化

传统能源行业仅关注瓦特流，“发-输-配-储-用”节点之间彼此孤立，难以协同，导致电力生产效率低、能源效率低。且全链路存在大量“哑设备”，依靠人工维护，运维效率低。

能源数字化通过引入5G、AI、大数据、IoT等数字化技术，并将电力电子技术与数字技术创新性地融合，在瓦特流基础上加入比特流，用比特管理瓦特，实现全链路的互联化、数字化和智能化协同，让电力生产效率、运维效率、能源效率最大化。

二、绿电无处不在

以太阳能和风能为主导的可再生能源，是未来30年增长最快的能源。根据预测，光伏发电的占比将由2020年的3%，迅速增长到2050年的24%，成为最大的发电能源。

电力生产向绿色化、低碳化转型；光伏发电进入“平价上网”时代；在并网稳定性要求下，光储融合成为必然趋势；分布式光伏进入千行百业、千家万户，装机占比稳步提升；随着分布式光伏的广泛应用，主动安全成为行业共识；数字世界的快速发展，数据中心、站点数量的激增，也将带来更高能耗挑战；绿电助力ICT行业更加低碳，未来将实现零碳网络和零碳数据中心。

三、全链路高效

高效发电：随着全球光伏平价时代的来临，亟待技术创新进一步降低LCOE，提升客户投资收益。光伏电站未来将采用双极电压架构，以降低线缆成本及发电损耗。同时，未来电站将提升子阵容量，进一步降低系统成本，提升发电效率，最终达到降低LCOE的目的。

高效站点：传统站点采用机房建设，空调能耗高，且站点能效通常只有60%，造成电费高昂。如采用室外站点替换机房站点，则站点能效可提升为80%；若进一步采用自然散热架构的刀片电源的杆站，则站点能效可提升至97%。通过以柜替房、以杆替柜，最大化提升站点能效。

高效数据中心：传统数据中心使用冷冻水系统，共有7大部件，需要进行4次换热，导致温控系统能耗高、PUE高。为降低数据中心PUE，当前业界领先的数据中心大多采用引入自然冷源的模块化间接蒸发冷却系统，由4次换热简化为1次，同时利用AI调优，大幅降低制冷系统的电力消耗，从而进一步降低PUE。

整车高效：普通新能源汽车在充放电、电池包加热或冷却、乘员舱加热或制冷等多种应用场景下，涉及到电能、动能、热能的管理均为独立控制，无有效联动，导致新能源汽车无法进行整车维度的能效优化。为了进一步节能或提升续航里程，采用超融合及域控制架构，通过电能、动能、热能的联动控制，实现三能互补，可达到充电-储电-用电的全链路整车级高效。

四、AI加持

AI使能发电高效：传统的光伏电站多根据专家经验和天文算法设置光伏支架倾角，但由于太阳光的照射角度随时间、季节不同，电站无法持续达到最大发电效率点。当前，业界通过引入AI技术，协同联动逆变器及支架控制单元，寻找最优角度、闭环控制，从而实现对光照资源的最大化利用，达到发电效率最大化。在安徽某光伏电站，该方案在传统的跟踪轴方案上进一步提升了1.5%发电量。

AI使能能效优化：传统冷冻水制冷系统由冷水机组、泵、冷却塔、末端等部分组成。由于制冷效果与机房环境、大气条件、IT负荷、工况设定等相互关联，在运维达到一定的成熟度后，单纯凭借硬件节能或者基于人工经验的简单调优，都已经无法满足进一步降低能耗的要求。利用AI技术，寻找出制约PUE的关键因素，然后推理出当前IT负载、室外温度下的最佳参数组合，并监督下发，最终实现数据中心能效最优。

AI使能运维提升：传统的百兆瓦光伏电站通常需要20人长期值守，发生故障时需要停电并派遣人工上站检修，运维低效、成本高昂。而采用融合AI算法的智能IV诊断，在日常巡检中可实现一键远程100%组件健康检查，精准识别组串故障类型，定位故障组串位置，并提供修复建议，提升运维效率，降低电量损失。在中国格尔木某百兆瓦光伏电站，采用该技术，完成全量诊断只需15分钟，运维效率大幅提升，保障电站健康稳定运行。

AI使能运营增效：传统站点的错峰管理仅根据峰谷电价时间设定储能充放电时间点，储能状态与站点负载变化无协同，易造成备电不足和储能利用率低等问题。采用AI技术，可预测市电、负载的变化，并基于储能健康度和状态智能充放电，实现储能与负载的智能协同。在保证站点备电可靠的前提下，最大化错峰收益。中国浙江某站点采用AI错峰方案，节省电费17%。

AI使能安全增强：传统的端云BMS仅具备数据上传和简单的数据统计功能，需要辅以人工判断的方式进行故障筛选及识别，导致故障检测精准度差，查全率不足30%、误报率高于15%/月，且无法实现提前预警。随着在网车辆的增加，给车企带来了沉重的运维成本。端云BMS在AI算法的加持下，故障检测精度可大幅提升，查全率可达70%以上，误报率控制在0.2%/月以内，并可按天级提前预警，实现智能轻量运维和提供极致安全保障。

五、融合极简

全面融合极简架构，实现占地小、部署快、省租金、降运维：传统能源基础设施存在多系统、设备体积大、工程复杂等问题，造成建设周期长、建设和运维成本高。通过架构融合、形态融合、工程产品化等极简部署，使能源基础设施占地更小、部署更快、租金更省、运维更简单、成本更低。

六、能源网自动驾驶

传统能源设备维护多依靠人工，需要大量重复和复杂的操作，人工成本高。自动驾驶能源网络不仅可以代替人工，还可基于海量数据，提升预测和预防能力，并基于数据驱动提供差异化的服务。

在数据中心，采用AI机器人，可实现自动巡检、识别图像声音气味、提供温度云图、进行资产管理，信息实时上报、自动生成巡检报告等，让数据中心巡检进入“无人”时代。

在光伏发电站，采用AI技术的智能光伏IV诊断方案，2分钟可完成百兆瓦级别光伏电站的全量扫描，10分钟在线生成报告，实现光伏电站“无人”运维和诊断。

七、综合智慧能源

传统能源的建设方式中，源-网-荷-储独立建设，缺乏统一管理和协同，造成能源效率低、用能成本高。综合智慧能源运用数字化的技术，将能源的发电、输电、配电、用电各个环节，从传统的烟囱式独立系统架构和孤岛式管理，演进至统一架构、统一管理和综合应用，实现全链路的统筹、协调和优化，极大提升能源利用效率，降低用能成本。

通过综合智慧能源，打造源-网-荷-储一体化的自治系统，推进园区、家庭、数据中心、网络、出行、工厂等细分场景的零碳化建设，充分发挥绿色产业动能优势。推动经济绿色低碳转型和可持续发展，助力“零碳国家”建设，加速碳中和目标达成。

八、智能储能系统

全面锂电化正迅速成为各行各业的储能首选：传统的铅酸电池使用面临很多问题，如体积大、重量重、循环寿命短，且对环境要求严苛，温度太高会缩减寿命、太低则影响使用性能。从全生命周期的拥有成本、使用寿命、安全性角度来说，锂电池优势明显，有更广泛的应用前景。随着电动汽车的快速发展，锂电池成本已大幅下降，已广泛应用于各行各业。

当前普通锂电池仅是电芯与结构件的简单组合，在使用过程中大数据能源，电芯的不一致性将导致偏流和环流，影响锂电寿命，同时带来安全隐患。当前锂电池主要用于备电，使用效率低，投资收益低。为了提高储能的安全性，激发更多应用和最大化储能价值，智能储能系统应运而生。

智能储能系统采用AI、大数据、云、IoT等技术，实现储能系统的自组网和云化智能管理。通过AI和大数据，使用更精准的电化学模型，提升储能管理精度，同时可对储能系统进行状态、寿命和风险预测，保障系统的可靠运行和安全。智能储能系统应用场景更加丰富，如与电网协同，实现调频调峰；与业务协同，实现错峰运营效率最大化。在中国浙江，通过智能储能系统的AI自错峰，节省电费近17%。

九、随时随地超级快充

未来不管是消费电子产品还是电动汽车出行，都将实现10分钟内完成充电，且充电地点不再受限，真正做到一杯咖啡时间，随时随地充满能量。

移动互联网时代，人们在体验便捷生活的同时，电能的快速消耗与持久续航之间的矛盾让人们产生了“低电量焦虑”，随时随地超级快充需求日益增加。随着电力电子技术的发展，如新型的宽禁带技术及拓扑技术、先进散热材料的成熟应用，加速充电功率提升和体积小型化，实现超级快充的同时，也使得充电模块可以集成到各种设备中。

未来无论是有线充还是无线充，充电设备不再局限于传统的充电器，无论是插排、插墙，还是电脑主机、台灯、跑步机、咖啡机，甚至是公交车、高铁等，都可以集成快充模块，真正实现居家、办公、出行、休闲等所有场景都能随时随地超级快充。

汽车正在从传统的燃油车向0排放的新能源电动汽车发展，但当前电动汽车的充电速度仍有待提高，平均快充时间为1小时。充电速度慢是影响消费者购买电动汽车的最主要原因，而当前整车电气架构受限于电压平台，无法实现真正的快充。

从桩侧到车侧进行更高电压的电气架构级改革，使高压平台电动车10分钟内即可完成充电，真正做到充电像加油般迅速、便捷，为用户提供极致的快充体验。

有线充电无线化，将进一步提升充电体验。随着金属异物及生命体检测技术的成熟，无线充电逐步进入人们的视野，充电将无需人工干预，自动泊车、自动充电，为终端用户提供更加极致的便捷充电体验。

十、安全可信

能源产业向网络化、数字化、智能化转型，硬件和软件的可靠性、安全性、隐私性、韧性等成为必须要求。

在硬件端，除了硬件本身的高可靠设计及制造外，需加强预测性维护，由被动变主动，从器件、设备到系统三层级，进行寿命预测性维护，夯实可靠地基；在软件端重点投入分层级防御，实现软件的分层可控、分层防御，使软件更加安全可信。

（编辑：拼字网 - 核心网）

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