电力可及率 0 % 100 清洁烹饪可及率 0 % rmi.org / 10 迈向共建共享的零碳能源未来——全球农村能源合作社的经验与探索 · 成为可再生能源发展的有力抓手：通过其资源整合能力有效聚合土地和屋顶资源，部署包括分布式光伏、风电、 地热、生物质和农村小水利在内的可再生能源开发项目，提升农村能源可及性和供给可靠性，减少了对集中式 化石能源系统的依赖，并促进了能源供应的多元化、分散化。 农村能源合作社的国际实践直指农村能源转型的核心问题，对我国现阶段农村能源转型发展有着重要的借鉴意 义。第一，农村能源合作社提供了在农村地区集体开发、民主参与、利益共享的组织模式，为能源项目的资源整合、 技术应用、社区参与和公平分配等提供了宝贵的经验和启示。第二，国际上可再生能源合作社的经验有助于识别 和突破我国当前农村可再生资源开发利用的瓶颈，如资源分散、基础设施薄弱、产业协同能力弱、就地消纳不足 月末，依法登记的农民合作社达到 221.6 万家。通过借鉴农村能源合作社的国际经验，以合作社发 展现实为基础，探索农村可再生能源共建共享机制，拓展多元化集体经济发展形式，提升农村能源社会化服务能力。 作为农村地区资源整合利用的重要组织形式，农村能源合作社在全球范围内得到了广泛发展，并在促进国家和地 区可再生能源发展和提升当地社区福祉等方面取得了显著成果。然而，目前关于农村能源合作社的系统性研究 和相关报道仍较为

要意义。全球能源转型的本质是一场跨越国 界、技术、经济和文化的系统性变革，其复杂性与全球性特征决定了国际交流与经验互鉴的必要 性。国际交流与经验分享不仅是技术扩散的通道，更是政策协调的桥梁、资源整合的纽带和责 任共担的平台。未来，随着氢能等新技术的发展，国际合作将从单一项目走向更为广泛的全球 协作，最终构建“安全、高效、公平”的全球能源治理新秩序，实现全球能源转型的“可持续 未来”。 变化和气候变化目标的实现。中国 通过建设新能源大基地、特高压输电网络等基础设施，优化“集中式大基地 + 跨省跨区互联互 通”发展模式以推动实现新能源大规模开发利用，并依托“大规模投资 + 产业链整合”推动新 能源发电、电动汽车、储能等行业的快速发展，大幅降低新能源技术成本，使能源转型更加经济 可行，为其他国家尤其是发展中国家提供了重要借鉴与参考。 德国是全球能源转型的先行者。德国制定了雄心勃勃的气候目标，计划 年底，这一比例达到 54%A。其中，陆上风电占比 最大（23%），其次是光伏发电（15%）、生物质能（10%）、海上风电（5%）和水电（4%）B。 接下来的章节将重点介绍德国如何将不断增长的可再生能源发电整合到电网中，并分析在通 往完全脱碳电力系统的道路上，仍然面临的挑战以及下一步举措。 2.3 主要做法与发展重点 2.3.1 市场设计 德国电力市场设计有两个基本目标：一是通过合理的市场机制，维持能源供需及时匹配和系

一个中心 将全部能源操控和管理整 合到集控中心 Ø 五大专业 集控中心按照发电、供 电、给水、燃气、氧气 专业化管控 Ø 专业点巡检 按区域和专业设置点 巡检队伍 Ø 资源整合 整合站所室整合实 现无人 值守，优化配置人力资源 PA RT F O U R 4业绩 & 收益 已建成项目：鞍钢股份鲅鱼圈钢铁分公司智能化能源管控平台 项目建设周期： 2018 年 1 月——

灵活性，并以数据驱动对海量设备资源的整合协同以及精准决 策，在保障系统安全高效运转的基础上，打造电力资源优化配 置的枢纽平台，并与油、气、热、氢等能源网络深度耦合，驱 动能源体系的清洁低碳转型。 为了达成碳中和的宏伟目标，关键路径之一在于打造包含六个 核心要素——源、网、荷、储、碳、数的全新电力系统。这个 系统将利用数字化技术的力量，协调和整合电力生产、输送、 使用和储存的各个环节。通过增强源网荷储之间的动态互动和 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 • 以电力数据透视电力系统绿色属性，实现对碳资产的全面盘查、认证与溯源 • 赋能减排决策的同时支持兑现绿色价值 • 基于海量数据的深入整合与挖掘，反哺设备，优化运行策略与协同模式 • 护航用户隐私为前提，以开放共享释放数据价值 • 因地制宜 • 降本增效 • 多能互补 • 高覆盖 • 高韧性 • 高灵活性 • 多样化 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消纳。数字化技术将聚合多时间、多空间、多类型 数据信息，利用机器学习等人工智能技术，实现精准气象预测 和功率预测，并结合储能策略，平抑波动性。 资源整合与调度： 高比例新能源接入电网和负荷端用能设施的多样化，对电网供 需平衡能力提出极大考验。仅靠硬件设施的扩容将带来高昂的 资金投入与资源消耗。因此，电网必须基于对发电出力特性和 用能需求的精

灵活性，并以数据驱动对海量设备资源的整合协同以及精准决 策，在保障系统安全高效运转的基础上，打造电力资源优化配 置的枢纽平台，并与油、气、热、氢等能源网络深度耦合，驱 动能源体系的清洁低碳转型。 为了达成碳中和的宏伟目标，关键路径之一在于打造包含六个 核心要素——源、网、荷、储、碳、数的全新电力系统。这个 系统将利用数字化技术的力量，协调和整合电力生产、输送、 使用和储存的各个环节。通过增强源网荷储之间的动态互动和 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 • 以电力数据透视电力系统绿色属性，实现对碳资产的全面盘查、认证与溯源 • 赋能减排决策的同时支持兑现绿色价值 • 基于海量数据的深入整合与挖掘，反哺设备，优化运行策略与协同模式 • 护航用户隐私为前提，以开放共享释放数据价值 • 因地制宜 • 降本增效 • 多能互补 • 高覆盖 • 高韧性 • 高灵活性 • 多样化 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消纳。数字化技术将聚合多时间、多空间、多类型 数据信息，利用机器学习等人工智能技术，实现精准气象预测 和功率预测，并结合储能策略，平抑波动性。 资源整合与调度： 高比例新能源接入电网和负荷端用能设施的多样化，对电网供 需平衡能力提出极大考验。仅靠硬件设施的扩容将带来高昂的 资金投入与资源消耗。因此，电网必须基于对发电出力特性和 用能需求的精

特定的技术关键词，初步构建 9 个领域 53 个学科组的专利数据检索范围及检索策略。领域专家对专利检索式删减、增补和完善，并提名 备选前沿主题，图书情报专家将其转化为专利检索式。以上两部分检索式整合后确定 53 个学科组的专利 检索式，在 2018—2023 年“DWPI 和 DPCI（德温特专利引文索引）专利集合”中检索（专利引用时间截 至 2024 年 1 月），进而获得相应学科的专利 系统大芯片摆脱了传统 微电子技术对先进制程的依赖，可通过异构异质集成、多光罩拼接和晶圆级键合等方式实现系统摩尔定律 的延续，并通过软件定义体系结构赋能集成电路设计与应用全流程，实现多应用场景垂直整合和随阅历数 据的自我演化。目前，晶圆级系统大芯片理论与设计的研究成果保持着高速迭代，并快速渗透到云计算、 超算、智算等大型信息系统基础设施中。 晶圆级系统大芯片理论与设计为提升信息系统性能、效 续无缝的低空信息服务。最后， 多频段、多节点、多模态的深度协作将融合多维数据，通过对多源数据的联合处理与优化，进一步提升系 统性能。 （4）多模态感知认知智能理论 多模态感知认知智能理论是指整合多种感知渠道（如视觉、听觉、触觉、文本等）信息，实现对环境 或对象的全面理解与解析，模拟人类多维感知与认知机制的智能计算范式，实现机器对视觉、听觉、触觉 等多模态数据的协同理解与推理。 多模态

汇聚到中央控制系统，实现生产过程中每个参数的高可视性、 高透明度，确保潜在风险与异常情况及时发现和响应。 网络协同。通过工业互联网实现各个生产环节和部门之间 的高效协作。利用网络将不同地点的数据和计算资源进行整合 7 和治理，实现跨部门、跨区域的实时数据共享，各部门可以实 时获取生产数据和信息，协调生产活动，从而提高生产效率和 响应能力，减少信息孤岛，增强生产过程整体协调性和灵活性。 智能分析。利用大数据、人工智能等新兴技术对收集到的 访问能力。 资源层通过对数据资源、算力资源和网络资源的全面整合， 为工业互联网构建了一个坚实、灵活且安全的基础设施环境。 14 图 4 工业互联网赋能能源化工行业体系架构—资源层 （三）平台层提供基于数据模型贯通的技术服务能力 平台层是工业互联网体系的关键核心，涵盖技术中台、数 据中台、业务中台和 AI 中台。平台层通过整合技术、数据、业 务流程等，封装集成企业大量垂直行业知识经验，并基于此构 技术平台，为用户提供统一的技术服务，可降低新技术的应用 成本，快速推进新兴技术落地应用，加速场景普及。 16 数据中台是工业互联网平台的重要组成部分，通过数据中 台，实现对企业内部和外部海量数据的有效治理、整合、分析 和处理，利用大数据等新兴技术，通过模型对业务数据进行价 值提炼，形成企业数据资产，提供决策知识，服务业务应用， 确保企业能有效利用数据进行业务创新、决策优化及风险防控。 业务中台是工业互联网平台的核心，通过业务中台将专业

链，其应用场景也从单一问题解决向多维度、全链条的智能化转型拓展。然而，储能行业复杂的工业 系统特性决定了其对AI的需求远超消费领域的传统大语言模型（LLM）。取而代之的是融合型 AI——一种能够整合多源数据、跨越多个领域、实现实时决策与优化的创新解决方案。 （1）明确方向：“AI+储能”赋能企业稳定增收 衡量AI赋能储能的效果，关键在于其能否通过降低成本、提升运营效率，实现规模化效益，从而 划、动态充放电策略和多目标协同优化方案，结合复杂场景建模与实时决策能力，最大化收益并适应 多样化需求，就像给储能系统装上“智慧大脑”。在应用方向上，AI可通过分析多维数据实时优化储能 充放电时序，实现峰谷套利收益最大化；大模型整合复杂变量，生成全局最优策略，平衡电网调频需 求与电池损耗等目标。从技术价值来看，大模型利用预训练的海量历史数据，可快速适应不同区域和 政策环境下的优化需求；并能结合边缘计算和轻量化模型部署，实现毫秒级响应。 能技术，减少标注数据需求；还可结合 红外热成像、声纹信号等非结构化数据，提升故障检测精度。 3. 云端储能电站：分布式储能聚合与虚拟电厂运营（中高价值） 分布式储能聚合与虚拟电厂运营将分散资源整合为“云端储能电站”，AI优化资源调度和市场策 略，实现整体效益最大化。尽管当前受电力市场开放程度限制，但长期具备显著潜力。在应用层面， AI可协调分布式储能、电动汽车、柔性负荷等资源参与电网调频、需求响应，并基于博弈论和强化学

管控脱节、信息化和自动化结合相对不够紧密等问 题，信息无法及时反馈到控制系统中。因此，钢铁 企业建立 CPS 系统，不但要满足钢铁生产工序内物 理环境与生产信息的融合，还应对工序间数据信息 整合给予高度重视。对于已建立生产制造系统 (MES)、企业资源管理系统 (ERP) 且实现车间内、各 车间之间的信息交互，或已建立过程控制系统 (PCS) 且实现车间内物理设备之间信息交互的钢铁企 20%，系统稳定运行后钢厂 的产量等生产指标稳步上升。鞍山钢铁厂在现有的 ERP 系统、MES 系统以及 LIMS 数据库等基础上建 立高炉大数据云平台，将原来高炉系统中纷繁复杂 的信息进行整合优化，实现大数据的统一采集、分 析和处理，并在云端大数据的存储、数据分类和数 边缘数据处理 工业系统及信息安全防护 消费者、开发人员、企业单位等 工业通信协议解析 工业设备接入 边缘层 度，在原有 ERP 系统基础上开发 BW 大数据挖掘系 统，对 ERP 系统中各模块信息进行进一步的提取、 整合以及分析，将海量工业数据转化为可为实际生 产提供支撑的可用信息。该系统涵盖唐钢信息对象 百余个、信息立方体 24 个、各分厂数据存储对象 19 个的信息整合。可以细化为对企业销售管理、采 购管理、生产管理、库存管理、财务和费用管理等 功能 [9]。基于 SAP 进程对大量数据处理，可以快速

 采集时间  采集地点  ……  存储格式  存储方式  存储安全  数据结构  …… 农 业 基 准 数 据 库  数据增值的关键在于整合，但整合的前提是数据标准的统 一。 3. 农业大数据分析处理技术 建模技术：  农作物生长与产量形成机理建模；  农产品消费行为与消费量变化动态建模；  基于多代理系统进行农业智能仿真模拟； 度，最大限度地降低农业生产资料损失，提高农业投入 效率。 （ 3 ）大数据与农业的融合将进一步加深 （ 4 ）数据开放力度将进一步增强 内开放 外开放  摸清家底，建立共享目录  整合资源、建立共享平台  部门协作、建立数据会商制度  加强合作，参与国际数据交流  形成对外农业展望制度  明分类、确顺序，制定数据公开路线图