周孝信：未来电网既能输送电力，又能输送天然气

电力18讯：

能源和电力系统的转型

国家发改委、能源局先后在2016和2017年发布了关于电力和能源发展的“十三五”规划以及能源生产和消费革命的战略指标。目前能源消费中，煤炭占比60%以上，而国家的战略目标中，非化石能源占50%。剩下的50%就是油气和煤炭，最好的结构是油气能保持在30%左右，剩下的20%就是煤炭，这是一个宏观的设想。

 

2017年，煤电占比是装置容量58%，电量占66%，人均用电量是4537千瓦时，非化石占比13%多，能源消费总量45亿吨。而国家的能源消费总量总体目标是2020年50亿吨，2030年60亿吨，2050年55亿吨；非化石能源占比2020年15%，2030年20%，2050年50%；人均用电量2020年5000度，2030年6000度，2050年9000度，9000度达到了发达国家的平均水平，比欧洲的水平还要高，我们后来根据十九大的报告做了一些分析，未来可能人均用电会超过9000度，再结合我国的国情来看，未来煤电一定要转型。

 

电力系统是能源系统里一个非常主要的组成部分，它有两跟连线的曲线，一条是发电量的曲线，或者叫用电量；一条是装机容量曲线。目前，煤电发电量的比重是70%左右，且在逐步降低，预计到2030年，非化石能源的发电量将超过煤电发电量。

 

新一代电力系统的主要特征

10年前，电网的概念是广义电网，包括电源、网络传输、用电负荷。而国家电网公司提出的进一步发展的目标，是加快建设以智能电网为核心，以新一代电力系统为基础的能源互联网+。其战略目标是建设具有卓越竞争力的世界一流能源互联网企业。核心任务是打造广泛互联、智能互动、灵活柔性、安全可靠的新一代能源系统。

 

新一代电力能源系统具备四个特征：

1. 高比例可再生能源电力系统。新一代电力系统定的目标很高，核电要占一部分，可再生能源要占相当大的一部分，但是从现在的实际情况来看，高占比已经在西北、北部一些省份和地区实现。2017年全国并网风电装机达到1.63亿kw，太阳能发电装机突破1亿Kw达到1.3亿Kw，其中分布式光伏2966万Kw。但是其特点是资源的分布非常不均匀，主要的可再生能源包括风能、太阳能、水能集中在西部。

 

2.高比例电子装备电力系统。西电东送就采用了大规模的直流输电。由于大规模的直流输电和分布式发电进入电力系统，对电力系统的运行、控制带来相当大的挑战，整个系统的惯量减小，意味着这个电量里面发生一个小的事故它的反应就会很快，这会造成非常大的安全隐患，所以现在正在急迫解决之中。

 

3.多能互补的综合能源电力系统。能源互联网的第一要义，即互联网+智慧能源，就是能源互联网，但是它存在的一个重要意义就是多能互补，用互联网的思维来指导我们能源系统的发展，实现多能互补。这个多能互补又分成两部分：源端基地综合能源电力系统和终端能源电力系统。

 

4.信息物理融合的智能电力系统。这一特征实际上就是能源互联网。

 

新一代电力系统的关键技术

1.高效低成本太阳能风能发电技术。除了光伏发电以外还有光热发电，光热发电怎样从技术层面大幅度的降低成本？这就要根据太阳能光复发电的成本下降情况来讲，近10年来我国光伏组建价格从每瓦近50元左右降到2—2.2元左右；光伏逆变器价格从每瓦2元左右降到0.2元；整个光伏系统成本从每瓦60元左右降到5元左右。这主要得益于技术的进步和材料的进步。

 

2.高效低成本长寿命储能技术。目前电力系统用的储能有很多种：物理储能，像压缩空气等储能；化学储能，得益于电动汽车的发展，动力电池要求高功率高能量特性，而电网的储能和动力电池不完全一样，并不要求太高的功率特性，但是要求储能的能量要大。

 

3.高可靠性低损耗电力电子技术。在这方面，期望目前的IGBT能够国产化，特别是用在高压输电、特高压输电里面的晶门管和IGBT，能够大部分采用国产的设备。电网涉及整个社会的生产和消费所以搞电网的人非常慎重，因此提倡高可靠性低损耗的电力电子技术。我国目前IGBT做的不错，怎样进一步降低损耗提高可靠性？未来值得研究。

 

4.高强度绝缘技术和超导输电技术。还有一些其他新型的输电方式，也包括GIL，就是气体管道线路，比如江苏做测高压交流输电，要跨过长江，造价很高，需要几十亿，如何降低它的成本？用管道输电，包括将来开发西部的水电，水电跨过高山（4000—5000米的高山），挖一个隧道过去，有没有这个可能？

 

现在有一个新的理念，就是让一条管道既能送电又能送气，叫“能源管道”。这是国家现在重点支持和全力研究的项目，把天然气和超导结合在一个管子里，超导需要冷却，液化天然气也需要冷却，它的冷却在110度K，其落地情况拭目以待。

 

5.新一代人工智能技术。电力系统里如何合理利用人工智能，包括：解决哪些问题、底层还是传感、人工智能平台、大数据、机器学习、计算机视觉、自然语言处理，智能机器人等。