电力设备行业研究：AI+电力场景明晰

　　三、中长期看好 BIM、电网智能调度、虚拟电厂和微电网 AI 赋能落地

　　3.1 电力行业 BIM 设计软件：国产化替代需求强烈，AI 赋能贯穿设计-施工-运维环节

　　可视化与可协调性是 BIM 软件的核心优势。BIM，即建筑信息模型，指代以三维图形为主、 物件导向的电脑辅助设计软件，可将设计、可参与项目规划设计、施工建设、运营的全过 程。(1)可视化：借助三维图形营造生动自然的物体形象, 使物体存在具备真实性，有效 减少了设计与施工时的图画读取难度。(2)可协调性：有关人员可以借助信息模型平台实 现及时沟通，能促进设计、施工和管理等人员形成良性互动,针对存在的问题进行集中管 理，帮助工作更为顺利和高效进行。

　　信创发展背景下，BIM 行业国产化替代需求强烈。信息技术应用创新为近年以来我国关键 命题，旨在通过对 IT 硬件、软件的重构，建立我国自主可控的 IT 产业标准和生态，逐步 实现各环节国产替代。国内使用的 BIM 平台主要为国外软件，而国内厂商主要以项目管理 和单点应用类型的产品为主，底层核心技术大多掌握在国外厂商手中。2020 年全球 BIM 行业市场中，Autodesk 市占率为 67.9%，其次 Bentley Systems 市占率为 14.37%，CR2 集中度较高，显示出国产替代的必要性和紧迫性。

　　国产化软件更适应国内电网生态。(1)电力、水利等国民经济基础行业中的信息数据处理， 信息安全要求较高。(2)电力行业中涉及到大量的技术体系及行业标准，相比国外 Bentley、 Revit 等厂商，国产 GIM 软件能够深度理解客户需求，满足专业性要求。(3)国产软件 具有更高性价比，售价略低于国外软件，在对于国产软件内容质量较认可的前提下，客户 的服务付费意识和意愿随行业发展逐年上升。 政策牵引自主可控信息产业发展，BIM 支持政策陆续出台。从国家层面来看，关键核心技 术的发展直接影响国家经济安全、国防安全等，自主可控信息发展有高战略价值。近 3 年来，我国自中央到地方都出台了各类相应政策以支持 BIM 技术的发展与落地，2020 年 至今，中央下发关于支持 BIM 技术发展的政策已超 10 项，BIM 技术在各类建筑业相关政 策中被提到的次数逐年增加，政策牵引 BIM 技术的发展充分体现政府的高度重视。

　　BIM 为发电侧设施、“输变配”环节建设必要设计工具。1)在发电场设施的全生命周期中， BIM 可解决建设难题、降低成本、缩短工期。设计阶段中 BIM 可以帮助建立精确地形模型 并优化微观选址;施工阶段中 BIM 可用于管理进度、建构结构模型和统计工程量等;运维 阶段中 BIM 可帮助培训员工和扫描复杂设备结构。2)在“输变配”环节中，BIM 可精准 绘制三维建筑模型以提升工程安全性，并且在可视化的前提下保障各单位之间信息的流畅 性以防止权责不清。“双碳”背景下，清洁能源发电量占比逐步提升，储能、分布式电厂、 县域光伏等建设有望带来增量，输电线路、变电站、配网建设加速，相关从事设计建设电 力 BIM 领域的公司有望受益。

　　BIM 与人工智能深度融合，有望在设计、施工、运维阶段开拓应用场景与解决方案。 设计阶段：1)构件智能搜索：可以在构件智能搜索中使用人工智能对构件进行准确 的自动分类，以及使用自然语言理解技术实现构件属性的智能校准;2)AI 辅助布局 规划：融入最新的机器学习技术，可以在浏览器上生成建筑策划文件，并输出建筑空 间的最优化布局;3)AI 辅助 BIM 审图：AI 技术可以辅助 BIM 对大量规范、图集、标 准以及模型、图纸的匹配性学习，做好设计合规性、合理性的把控。施工阶段：进行辅助施工场地规划，AI 可以通过场地智能布置和合规合理性校验来 帮助经验不足的技术人员增质提效，通过建模对施工现场不同阶段的复杂状态进行模 拟展示，通过数据分析及时反馈前期方案的合理性，同时反向指导施工组织设计，进 行资源配置优化。 运维阶段：进行运维智能管理，AI 可以通过机器人和无人机等的应用，使用大量实 际现场视频数据进行训练，对现场数据进行分类处理和智能管理，大幅提升施工效率 和安全质量水准。

　　3.2 电网智能调度自动化：AI 驱动新一代调度系统实现电网智能决策和智能控制

　　电网调度自动化系统是电网运营控制重要基础设施，由调控中心主站系统、厂站系统和数 据传输通道三部分构成。1)主站系统：是调度自动化系统的核心，实现电力系统的数据 处理、运行监视和分析控制，是电网安全、经济运行的神经中枢，支撑调度机构成为电力 系统运行控制的司令部。2)厂站系统：实现厂站内一二次设备的数据采集、就地控制以 及运行控制信息的远程交换，相当于系统的眼耳和手足。3)数据传输通道：相当于神经 系统，负责把厂站端采集和处理后的各类数据传送给主站系统，同时将主站端系统的遥控、 遥调命令发送给厂站系统。

　　我国电力调度机构分五级设置。包含国家电力调度中心(国调)、区域调度中心(区调)、 省调度中心(省调)、地级调度中心(地调)、县级调度中心(县调)，各级调度间分层控 制、信息逐级传送。目前，国家电网公司已建立完备的五级调度体系，南方电网公司与国 家电网为平行机构，因为管辖的省份较少，调度机构分为四级。

　　预计电力调度自动化系统年化需求空间为 40 亿元。根据前瞻产业研究与国网招标数据， 各级调度机构数量分别约为 1/6/35/420/2900，当前各级调度自动化系统普及已基本完成。 假设国调、网调、省调、地调、县调系统价格分别为 10000/8000/6000/2000/400 万元， 更新年限分别为 8/8/8/6/5 年，则对应年均市场空间预计约为 40 亿元。

　　国电南瑞在各级调度系统市占率领先。国电南瑞较早进入电网调度自动化领域，2008 年 曾全程参与国家电网公司智能电网调度技术支持系统建设框架和总体系统制定，具备明显 先发优势，并主导新一轮调度自动化系统的研发，主要产品为 D5000。公司承担调度自动 化业务子公司主要为南京控制系统、北京科东和继保电气，业务已贯穿“发输配用”各环 节和“网、省、地、县、站”各层级系统，在各层级调度自动化系统领域均具有明显优势。 2022 年国网数字化项目设备招标，调度类软件/数字化软件标段 22 家企业实现中标，标 段总金额达到 6.78 亿元，国电南瑞南京控制系统有限公司以 2.49 亿元夺得第一。

　　新一代调度系统为 AI 广泛应用奠定了良好的模型和数据基础。新一代调度技术支持系统 采用“云大物移智”先进成熟技术，构建模型/实时数据运行数据平台，无缝结合高速通 信、移动互联等通信方式和语音、图像等交互技术，提供可靠安全高效的系统运行环境， 为电网监控与分析决策提供模型、数据、计算引擎、AI 服务和自然人机交互手段，并打 造标准开放的多业务、多场景开发生态。目前已建成的两级调控云，为 AI 的广泛应用， 奠定了模型和数据基础。

　　覆盖电力调控、发展、生产、经营和能源领域。新一代调度系统构建了覆盖电力调控、发 展、生产、经营全专业和能源各领域数据的全景数据平台，实现模型数据、实时数据和历 史数据的空间融合、时间多态和应用关联，为各类业务提供协调一致、完整准确的“一模、 一图、一数”，提供多级多维自适应可扩展的大数据智能分析挖掘引擎。

　　AI 技术有望实现电力调控智能决策与智能控制。智能决策包括基于知识图谱的辅助决策 和基于机器学习的智能决策。 1)基于知识图谱的辅助决策，通过提取电网运行方式关键特征，在线匹配方式并进行知 识推理，依据稳定规程、事故预案等知识，快速引导调度员处置电网各类异常问题。 2)基于机器学习的智能决策，以电网海量历史运行数据训练样本，以机组出力调整、设 备投停为动作空间，以机组约束、网络约束、平衡约束为条件，以调度决策知识和优化算 法为启发引导，以设备负载率、新能源消纳等电网安全低碳量化指标为评价，构建相应样 本、决策模型和奖励函数，进行调度操作模拟智能体训练，最终获取实时运行调度决策智 能体、超短期风险预防调度决策智能体、计划编排智能体。

　　AI 智能控制实现电网自适应巡航。在常规机组自动发电控制、新能源有功自动控制、源 网荷储有功协同控制、自动电压控制、拓扑实时优化控制等控制功能方面，基于多种机器 学习模型，实现在线闭环智能控制，通过全景监视和指标分析评估，在满足电网安全约束 条件下，以自动计算和智能决策为主引导电网自动调度和控制，实现电网自适应巡航，提 升电网安全和调控能力。

　　虚拟电厂本质上是一套软件平台系统，核心为“通信”和“聚合”。通过先进信息通信技 术和软件系统，实现分布式电源、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源资源的聚 合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统，为配 电网和输电网提供管理和辅助服务。虚拟电厂概念的核心可以总结为“通信”和“聚合”， 关键技术主要包括协调控制技术、智能计量技术以及信息通信技术。 虚拟电厂分为两类：“负荷类”虚拟电厂，和“源网荷储一体化”虚拟电厂。1)“负荷类” ： 聚合了具备调节能力的电动汽车、充电桩等市场化用户，作为一个整体，对外提供负荷侧 灵活性相应调节服务。2)“源网荷储一体化”：聚合新能源发电、用户及配储一系列环节， 作为独立市场主体参与电力市场、具备自主调峰调节能力。 具备“源-荷”双重身份，有效实现削峰填谷。虚拟电厂把各类可调负荷资源汇聚，根据 电网削峰填谷的需求，进行线上填报，计划下发，执行反馈，类似于线上工单派单系统。 电网给调度指令计划，需求响应调控计划，提前几天/几周把计划发下来。负荷集成商， 虚拟电厂运营商，会把计划告诉客户，哪些时段把负荷停掉，把用电负荷降下来，具有源 -荷双重身份。

　　与虚拟电厂有所不同，微电网是能够实现自我控制、保护和管理的自治系统。由分布式电 源、储能装置、控制系统、相关负荷等汇集而成的小型发配电系统，可为区域内负荷供冷、 热和电，能够实现自我控制、保护和管理的自治系统，是智能电网的重要组成部分，是输 电网、配电网之后的第三级电网，既可以并网运行、也可以离网运行。

　　虚拟电厂与微电网的不同点： 1)微电网一般要求分布式能源位于同一区域，对地理位置要求高;2)微电网一般在某一 特定的公共连接点接入配电网侧;3)微电网聚合分布式能源时，需要改变电网原有的物 理架构;4)微电网可以离网运行也可以并网运行;5)微电网侧重自治功能。 微电网属于研究初期，未来一片蓝海。美国、欧盟、日本等国家和地区对微电网的研究和 建设起步较早，已取得了一些成果。我国对于微电网的研究起步较晚，在关键技术上和欧 美仍有差距，目前国内对于微电网的研究还处于逐步推广阶段，随着“双碳”政策和新型 电力系统的落地，国内的微电网示范项目逐渐增多，越来越多企业加入到微电网技术的研 发中，智能微电网逐渐成为行业新热点。

　　相对于传统电力能源生态系统，虚拟电厂的能源生态系统出现了明显变化，发电、输电、 配电、用电界限相互交叉，同时兼具生产者与消费者的角色，根据需求可以改变身份特征， 其价值主要体现在以下三方面： 1)可缓解分布式发电的负面效应，提高电网运行稳定性。虚拟电厂对大电网来说是一个 可视化的自组织，既可通过组合多种分布式资源进行发电，实现电力生产;又可通过调节 可控负荷，采用分时电价、可中断电价及用户时段储能等措施，实现节能储备。虚拟电厂 的协调控制优化大大减小了以往分布式资源并网对大电网造成的冲击，降低了分布式资源 增长带来的调度难度，使配电管理更趋于合理有序，提高了系统运行的稳定性。 2)可高效利用和促进分布式能源发电。我国分布式光伏、分散式风电等分布式能源增长 很快，其大规模、高比例接入给电力系统的平衡和电网安全运行带来一系列挑战。如果分 布式发电以虚拟电厂的形式参与大电网的运行，通过内部的组合优化，可消除其波动对电 网的影响，实现高效利用。同时，虚拟电厂可以使分布式能源从电力市场中获取最大的经 济效益，缩短成本回收周期，吸引扩大此类投资，促进分布式能源的发展。 3)可用市场手段促进发电资源的优化配置。虚拟电厂充当分布式资源与电力调度机构、 与电力市场之间的中介，代表分布式资源所有者执行市场出清结果，实现能源交易。从其 他市场参与者的角度来看，虚拟电厂表现为传统的可调度发电厂。由于拥有多样化的发电 资源，虚拟电厂既可以参与主能量市场，也可以参与辅助服务市场，参与多种电力市场的 运营模式及其调度框架，对发电资源的广泛优化配置起到积极的促进作用。

　　冀北虚拟电厂作为我国首个以市场化方式运营的虚拟电厂示范工程投运。2019 年年底， 国网冀北虚拟电厂示范项目投运。公开数据显示，到 2020 年，冀北电网夏季空调负荷将 达 6GW，10%空调负荷通过虚拟电厂进行实时响应，相当于少建一座 600 MW 的传统电厂。 “煤改电”最大负荷将达 2GW，蓄热式电采暖负荷通过虚拟电厂进行实时响应，预计可增 发清洁能源 720GW·h，减排 63.65 万 t 二氧化碳。今年深圳也建成了虚拟电厂管理平台， 这是国内首家虚拟电厂管理中心。标志着深圳虚拟电厂即将迈入快速发展新阶段，也意味 着国内虚拟电厂从初步探索阶段向实践阶段迈出重要一步。

　　预计 2025 年虚拟电厂投资规模达到 800 亿元，运营市场规模达到 50 亿元。现阶段主要 的盈利模式为通过需求侧响应赚取辅助服务费用后的分成。据中电联预计，2025 年我国 全社会用电量将达 9.5 万亿千瓦时，而最大负荷将达到 16 亿千瓦，按 5%可调节能力、投 资成本 1000 元/千瓦计算，预计到 2025 年，虚拟电厂投资规模有望达 800 亿元。参考目 前峰值负荷时长水平，我们预计 2025 峰值负荷将达到 50 小时，对应 2025 年电网需求侧 响应电量 40 亿千瓦时。目前我国虚拟电厂处于发展初期，度电补偿较高以刺激时长，参 考《广州市虚拟电厂实施细则》0-5 元/千瓦时的削峰响应补贴，预计 2025 年虚拟电厂进 入商业化运营后，补偿标准为 2.5 元/千瓦时。假设分成比例为 50%，则预计 2025 年虚拟 电厂运营市场规模将达到 50 亿元。

　　应用数字孪生构建新一代虚拟电厂。通过数字化建模和部署物联网设施将其纳入到数字孪 生虚拟电厂体系中，通过智能感知和数据采集补充完善信息中枢数据中台。在优化运行方 面，虚拟孪生空间与物理实体通过高效连接和实时传输实现孪生并行与虚实互动。通过智 能感知和信息实时采集技术实现“由实入虚”;虚拟电厂物理实体和虚拟空间通过反馈机 制实现虚实迭代，并通过智能决策平台的支撑和实时优化运行控制实现“由虚控实”。

　　“聚合”和“通信”是虚拟电厂的核心，与 AI 匹配性强。建设虚拟电厂可分为两大关键 信息化技术：即协调控制、信息通信技术。其中，协调控制技术要联通源网荷储多个环节 的调整，并要做出对于发电量、用电量、电价等多个数据的判断，AI 的接入有望极大提 升分析效率和准度。另一方面，主要影响 B 端用电水平的虚拟电厂对于电网整体稳定性影 响较小、数据相比 C 端更容易授权用于训练，有望率先接入大模型应用。