文章來源：199IT報告
《白皮書》稱，數字能源未來十大趨勢包含：能源數字化、綠電無處不在、全鏈路高效、 AI 加持、融合極簡、能源網自動化駕駛、綜合智慧能源、智慧儲能系統、隨時隨地超級快充、安全可信。
一、能源數字化
傳統能源行業僅關注瓦特流，“發 – 輸 – 配 – 儲 – 用”節點之間彼此孤立，難以協同，導致電力生產效率低、能源效率低。且全鏈路存在大量“啞裝置”，依靠人工維護，運維效率低。
能源數字化透過引入 5G 、 AI 、大資料、 IoT 等數字化技術，並將電力電子技術與數字技術創新性地融合，在瓦特流基礎上加入位元流，用位元管理瓦特，實現全鏈路的互聯化、數字化和智慧化協同，讓電力生產效率、運維效率、能源效率最大化。
二、綠電無處不在
以太陽能和風能為主導的可再生能源，是未來 30 年增長最快的能源。根據預測，光伏發電的佔比將由 2020 年的 3% ，迅速增長到 2050 年的 24% ，成為最大的發電能源。
電力生產向綠色化、低碳化轉型；光伏發電進入“平價上網”時代；在併網穩定性要求下，光儲融合成為必然趨勢；分散式光伏進入千行百業、千家萬戶，裝機佔比穩步提升；隨著分散式光伏的廣泛應用，主動安全成為行業共識；數字世界的快速發展，資料中心、站點數量的激增，也將帶來更高能耗挑戰；綠電助力 ICT 行業更加低碳，未來將實現零碳網路和零碳資料中心。
三、全鏈路高效
高效發電：隨著全球光伏平價時代的來臨，亟待技術創新進一步降低 LCOE ，提升客戶投資收益。光伏電站未來將採用雙極電壓架構，以降低線纜成本及發電損耗。同時，未來電站將提升子陣容量，進一步降低系統成本，提升發電效率，最終達到降低 LCOE的目的。
高效站點：傳統站點採用機房建設，空調能耗高，且站點能效通常只有 60% ，造成電費高昂。如採用室外站點替換機房站點，則站點能效可提升為 80% ；若進一步採用自然散熱架構的刀片電源的杆站，則站點能效可提升至 97% 。透過以櫃替房、以杆替櫃，最大化提升站點能效。
高效資料中心：傳統資料中心使用冷凍水系統，共有 7 大部件，需要進行 4 次換熱，導致溫控系統能耗高、 PUE 高。為降低資料中心 PUE ，當前業界領先的資料中心大多采用引入自然冷源的模組化間接蒸發冷卻系統，由 4 次換熱簡化為 1 次，同時利用AI 調優，大幅降低製冷系統的電力消耗，從而進一步降低 PUE 。
整車高效：普通新能源汽車在充放電、電池包加熱或冷卻、乘員艙加熱或製冷等多種應用場景下，涉及到電能、動能、熱能的管理均為獨立控制，無有效聯動，導致新能源汽車無法進行整車維度的能效最佳化。為了進一步節能或提升續航里程，採用超融合及域控制架構，透過電能、動能、熱能的聯動控制，實現三能互補，可達到充電 – 儲電 – 用電的全鏈路整車級高效。
四、 AI 加持
AI 使能發電高效：傳統的光伏電站多根據專家經驗和天文演算法設定光伏支架傾角，但由於太陽光的照射角度隨時間、季節不同，電站無法持續達到最大發電效率點。當前，業界透過引入 AI 技術，協同聯動逆變器及支架控制單元，尋找最優角度、閉環控制，從而實現對光照資源的最大化利用，達到發電效率最大化。在安徽某光伏電站，該方案在傳統的跟蹤軸方案上進一步提升了 1。5% 發電量。
AI 使能能效最佳化：傳統冷凍水製冷系統由冷水機組、泵、冷卻塔、末端等部分組成。由於製冷效果與機房環境、大氣條件、 IT 負荷、工況設定等相互關聯，在運維達到一定的成熟度後，單純憑藉硬體節能或者基於人工經驗的簡單調優，都已經無法滿足進一步降低能耗的要求。利用 AI 技術，尋找出制約 PUE 的關鍵因素，然後推理出當前 IT負載、室外溫度下的最佳引數組合，並監督下發，最終實現資料中心能效最優。
AI 使能運維提升：傳統的百兆瓦光伏電站通常需要 20 人長期值守，發生故障時需要停電並派遣人工上站檢修，運維低效、成本高昂。而採用融合 AI 演算法的智慧 IV 診斷，在日常巡檢中可實現一鍵遠端 100% 元件健康檢查，精準識別組串故障型別，定位故障組串位置，並提供修復建議，提升運維效率，降低電量損失。在中國格爾木某百兆瓦光伏電站，採用該技術，完成全量診斷只需 15 分鐘，運維效率大幅提升，保障電站健康穩定執行。
AI 使能運營增效：傳統站點的錯峰管理僅根據峰谷電價時間設定儲能充放電時間點，儲能狀態與站點負載變化無協同，易造成備電不足和儲能利用率低等問題。採用 AI 技術，可預測市電、負載的變化，並基於儲能健康度和狀態智慧充放電，實現儲能與負載的智慧協同。在保證站點備電可靠的前提下，最大化錯峰收益。中國浙江某站點採用AI 錯峰方案，節省電費 17% 。
AI 使能安全增強：傳統的端雲 BMS 僅具備資料上傳和簡單的資料統計功能，需要輔以人工判斷的方式進行故障篩選及識別，導致故障檢測精準度差，查全率不足 30% 、誤報率高於 15%/ 月，且無法實現提前預警。隨著在網車輛的增加，給車企帶來了沉重的運維成本。端雲 BMS 在 AI 演算法的加持下，故障檢測精度可大幅提升，查全率可達70% 以上，誤報率控制在 0。2%/ 月以內，並可按天級提前預警，實現智慧輕量運維和提供極致安全保障。
五、融合極簡
全面融合極簡架構，實現佔地小、部署快、省租金、降運維：傳統能源基礎設施存在多系統、裝置體積大、工程複雜等問題，造成建設週期長、建設和運維成本高。透過架構融合、形態融合、工程產品化等極簡部署，使能源基礎設施佔地更小、部署更快、租金更省、運維更簡單、成本更低。
六、能源網自動駕駛
傳統能源裝置維護多依靠人工，需要大量重複和複雜的操作，人工成本高。自動駕駛能源網路不僅可以代替人工，還可基於海量資料，提升預測和預防能力，並基於資料驅動提供差異化的服務。
在資料中心，採用 AI 機器人，可實現自動巡檢、識別影象聲音氣味、提供溫度雲圖、進行資產管理，資訊實時上報、自動生成巡檢報告等，讓資料中心巡檢進入“無人”時代。
在光伏發電站，採用 AI 技術的智慧光伏 IV 診斷方案， 2 分鐘可完成百兆瓦級別光伏電站的全量掃描， 10 分鐘線上生成報告，實現光伏電站“無人”運維和診斷。
七、綜合智慧能源
傳統能源的建設方式中，源 – 網 – 荷 – 儲獨立建設，缺乏統一管理和協同，造成能源效率低、用能成本高。綜合智慧能源運用數字化的技術，將能源的發電、輸電、配電、用電各個環節，從傳統的煙囪式獨立系統架構和孤島式管理，演進至統一架構、統一管理和綜合應用，實現全鏈路的統籌、協調和最佳化，極大提升能源利用效率，降低用能成本。
透過綜合智慧能源，打造源 – 網 – 荷 – 儲一體化的自治系統，推進園區、家庭、資料中心、網路、出行、工廠等細分場景的零碳化建設，充分發揮綠色產業動能優勢。推動經濟綠色低碳轉型和可持續發展，助力“零碳國家”建設，加速碳中和目標達成。
八、智慧儲能系統
全面鋰電化正迅速成為各行各業的儲能首選：傳統的鉛酸電池使用面臨很多問題，如體積大、重量重、迴圈壽命短，且對環境要求嚴苛，溫度太高會縮減壽命、太低則影響使用效能。從全生命週期的擁有成本、使用壽命、安全性角度來說，鋰電池優勢明顯，有更廣泛的應用前景。隨著電動汽車的快速發展，鋰電池成本已大幅下降，已廣泛應用於各行各業。
當前普通鋰電池僅是電芯與結構件的簡單組合，在使用過程中，電芯的不一致性將導致偏流和環流，影響鋰電壽命，同時帶來安全隱患。當前鋰電池主要用於備電，使用效率低，投資收益低。為了提高儲能的安全性，激發更多應用和最大化儲能價值，智慧儲能系統應運而生。
智慧儲能系統採用 AI 、大資料、雲、 IoT 等技術，實現儲能系統的自組網和雲化智慧管理。透過 AI 和大資料，使用更精準的電化學模型，提升儲能管理精度，同時可對儲能系統進行狀態、壽命和風險預測，保障系統的可靠執行和安全。智慧儲能系統應用場景更加豐富，如與電網協同，實現調頻調峰；與業務協同，實現錯峰運營效率最大化。在中國浙江，透過智慧儲能系統的 AI 自錯峰，節省電費近 17% 。
九、隨時隨地超級快充
未來不管是消費電子產品還是電動汽車出行，都將實現 10 分鐘內完成充電，且充電地點不再受限，真正做到一杯咖啡時間，隨時隨地充滿能量。
移動網際網路時代，人們在體驗便捷生活的同時，電能的快速消耗與持久續航之間的矛盾讓人們產生了“低電量焦慮”，隨時隨地超級快充需求日益增加。隨著電力電子技術的發展，如新型的寬禁帶技術及拓撲技術、先進散熱材料的成熟應用，加速充電功率提升和體積小型化，實現超級快充的同時，也使得充電模組可以整合到各種裝置中。
未來無論是有線充還是無線充，充電裝置不再侷限於傳統的充電器，無論是插排、插牆，還是電腦主機、檯燈、跑步機、咖啡機，甚至是公交車、高鐵等，都可以整合快充模組，真正實現居家、辦公、出行、休閒等所有場景都能隨時隨地超級快充。
汽車正在從傳統的燃油車向 0 排放的新能源電動汽車發展，但當前電動汽車的充電速度仍有待提高，平均快充時間為 1 小時。充電速度慢是影響消費者購買電動汽車的最主要原因，而當前整車電氣架構受限於電壓平臺，無法實現真正的快充。
從樁側到車側進行更高電壓的電氣架構級改革，使高壓平臺電動車 10 分鐘內即可完成充電，真正做到充電像加油般迅速、便捷，為使用者提供極致的快充體驗。
有線充電無線化，將進一步提升充電體驗。隨著金屬異物及生命體檢測技術的成熟，無線充電逐步進入人們的視野，充電將無需人工干預，自動泊車、自動充電，為終端使用者提供更加極致的便捷充電體驗。
十、安全可信
能源產業向網路化、數字化、智慧化轉型，硬體和軟體的可靠性、安全性、隱私性、韌性等成為必須要求。
在硬體端，除了硬體本身的高可靠設計及製造外，需加強預測性維護，由被動變主動，從器件、裝置到系統三層級，進行壽命預測性維護，夯實可靠地基；在軟體端重點投入分層級防禦，實現軟體的分層可控、分層防禦，使軟體更加安全可信。
