为有效应对大数据、物联网等新场景、新模式带来的挑战，本文介绍了钢铁工业能源管控的现 状，分析了驱动人工智能在钢铁工业能源管控领域应用的重要技术，结合钢铁工业人工智能应用实 例讨论了典型人工智能技术应用于钢铁能源管控的可行性和存在的问题，指出钢铁智慧能源的未来 发展趋势为：如何实现机理、数据、知识等多模型合理深度融合；运算结果的可解释性提升。钢铁 企业智能化、绿色化需求必将使人工智能深度融入钢铁能源综合管控。 随着能源管理系统 层面上取得了一些初步进展。然而，随着生产流程 日趋复杂、个性化产品需求日益强烈，传统的模型 方法与技术体系已遇到瓶颈，无法有效应对大数 据、物联网等新场景、新模式带来的挑战。而人工 智能热潮的到来，为上述问题的解决提供了新的 途径。 钢铁工业能源管控的现状与发展需求 钢铁生产是我国国民经济的重要支柱产业，也 是能源消耗大户。据 2017 年统计数字，我国钢铁协 会会员单位吨钢能耗 (折合标准煤消耗)570 英国等工业强国，行业整体能源效率与国际先进水 平亦差距明显 [1]。 为了提升钢铁节能降耗水平，改善我国能源利 用率远落后于发达国家的现状，除了装备、工艺等 技术革新外，如何实现余热余能高效回收利用成为 问题关键。而对诸如煤气等二次能源的感知估计、 优化调度等工作，则是支撑上述工作的重要基础和 先决条件。考虑到企业已普遍积累了海量真实数 据，基于数据驱动的模型技术逐渐成为解决上述问 作者单位：1

在电力系统使用端—园区有自己的用电特征 日内供需不平衡问题 季节性供需不平衡问题 瞬时的供需不平衡是 需要解决的核心问题 3 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 0 电量成本 一 设备折旧成本 2.0 1.5 0.8 · 成本可接受 · 短周期储能的 问题不突出 0.0 风光电 短周期储能长周期储能 日内供需不平衡问题——短周期储能 靠储电池、双向充电汽车、日储电热泵等技 电 成 本 ( 元 / 350 200 100 K W h ) 400 450 250 300 500 50 150 0.5 0.3 1.0 4 季节性不平衡 长周期储能问题 冬 夏 冬 0 50 100 150 200 耗电存热 中 利国用储城热 ( ) 代替储电 中 国 城 识 ■ 低成本地解决光伏发电与用电负荷季节性不平衡的问题 长周期储能问题的解决方案 冬 季 储热池放热 末寒期利用过剩光伏发电深度 提热制冰 秋 季 利用过剩光伏发电提升储 热池温度 春季 利用过剩光伏发电制冰 夏季 供冷 ( 冰 )

10 10 医药卫生 10 10 工程管理 10 10 合计 92 92 工程研究前沿 工程开发前沿 技术体系 最终文献专利检索列表 专家确定专利检索式 专家提名前沿问题 专家确定期刊 与会议列表 专家提名前沿问题 候选前沿热点 论文数据分析 专利数据分析 专利地图 专家数据交互 专家补充前沿 文献专利数据分析 发展路线图 50+个研究备选前沿 50+个开发备选前沿 10+个研究前沿 工程研究前沿遴选 工程研究前沿遴选包括两种途径：一是基于 Web of Science 数据库 SCI 期刊论文和会议论文数据，经 数据挖掘聚类形成工程研究前沿主题；二是通过专家提名，提出工程研究前沿问题。以上结果经过专家研 判论证、提炼得到备选工程研究前沿，再经过问卷调查和多轮专家研讨，遴选得出 9 个领域 92 个工程研 究前沿。 1.1.1 论文数据获取与预处理 首先构建中国工程院 9 与论文数据处理挖掘同步，领域专家基于专业背景知识 , 并结合其他综合性科技情报信息，如科技动态、 科技政策、新闻报道等进行分析判断，提出工程研究前沿问题，并将其融入前沿确定的每个阶段。 在数据对接阶段，图书情报专家将领域专家提出的研究前沿问题转化为检索式，作为初始数据源的重 要组成部分；在数据分析阶段，针对没有文献聚类主题覆盖的学科，领域专家提供关键词、代表性论文或 代表性期刊，用于定制

施 提供参考。 问卷在设计阶段对企业类型进行了分类，主要分成了三类——货主企业、 物流运输商和其他相关方（包括从事运输设备制造、能源配套、平台服务 的企业），并根据不同企业类型设置了差异化的问题模块，以精准捕捉其 在新能源货运转型过程中的角色定位、关注重点与实践差异。 问卷围绕市场驱动、应用现状、面临挑战与政策需求四个核心研究维度展 开，旨在研究新能源货运转型的进展，并识别阻碍因素与政策突破口。 推进阻力：经济性考量阻碍新能源重卡部署 货主端 经济性不明显（购置成本高，使用频率低，运营成本或回报不确定） 基础设施不足（充电 / 换电站不完善，电力供应受限） 运营效率受影响（充电时间长，补能不便） 续航与载重问题（续航里程短，载重能力受限） 市场选择有限（适用车型少，难以满足业务需求） 融资与政策支持不足（贷款、补贴或激励政策吸引力不够） 不清楚应如何推进 维护保障体系不成熟（售后服务、维修能力不足） 25% 0% 0% 物流运输服务端 经济性不明显（购置成本高，使用频率低，运营成本或回报不确定） 客户尚未提出明确要求 融资与政策支持不足（贷款、补贴或激励政策吸引力不够） 续航与载重问题（续航里程短，载重能力受限） 运营效率受影响（充电时间长，补能不便） 市场选择有限（适用车型少，难以满足业务需求） 基础设施不足（充电 / 换电站不完善，电力供应受限） 维护保障体系不成熟（售后服务、维修能力不足）

。上海交通大学ESG 研究院成立的宗旨，就是通过构建开源的数据平台，开放的研究组织，集合安泰经济与管理学 院、智慧能源创新学院、环境学院和数学学院的力量，识别中国实现低碳转型的核心问题、发现 解决这些核心问题的有效途径，并和关心低碳转型的社会各界力量，推动中国企业的低碳转型， 并在此基础上推动中国企业在环境、社会和治理三个层面的全面升级，帮助中国企业实现一种更 整体、更持续的成功。 能 五：灵活参与电力市场化改革，将为企业带来新的商业机遇 在用能企业的能源产消一体化转型过程中，经济性分析不可或缺。首先，“能算得过来账” ，也就是说，部署光伏和储能的经济性是调研企业普遍关注的问题；其次，未来电力市场化改 革将为企业带来新的商业机遇，如大规模用电、且具备灵活用电能力的企业可以通过参与电力 市场交易，降低企业用能成本、提升经济性，同时市场上也出现了负荷聚合商参与辅助服务、 用能侧建设分布 式能源系统，至少有两个优点：第一，分布式自发自用，减轻电网平衡供给和需求的负担；第 二，需求柔性，通过需求侧管理，可以帮助电网实现供需耦合。因此用能侧的变革，是解决新能 源消纳问题、助力传统能源向清洁能源转型、实现“双碳”目标过程中不可或缺的战略步骤。 风力发电（兆千瓦） 光伏发电（兆千瓦） 30 2010 2014 2019 2012 2016 2021 2011 2015

累计2065万千瓦，约占全省发电总装机的 27.9%；其中，光伏发电1254万千瓦，风电274万千瓦，生物质发电192万千瓦，水电 345万千瓦。 4/26 项目背景-面临的问题 问题1 问题2 问题3 问题4 Ø2019年底，安徽 省可再生能源总装 机达到2065万， 在能源结构占比 27.9%，在光伏出 力最大的春秋季中 午全省最低负荷 2000万左右。 可再生能源装 机比重高 中在皖北平原。 风电建设短时 过快 Ø皖北负荷小， 电网结构薄弱， 已建成煤电光伏 较多、电网输送 断面已经不足。 皖北电网薄弱 Ø春秋季中午时 段面临消纳问题， 而夏季和冬季局 部时段电力短时 供应不足。 电网消纳和电力 供应问题同在 5/26 6 /26 目录 Contents 设计方案 经济分析 前景分析及建议 02 03 04 01 项目背景 u 华润濉溪孙疃

感谢李星宇、孙一丹、马倩儒、雍容、刘宇 呈秋、赵雨晨给与本报告的帮助 目录 执行摘要 1 第一章 研究背景 6 第二章 全球经验与中国启示：适应 高比例可再生能源的机制设计 10 2.1 应对电力电量失衡问题的市场 及配套机制 11 典型挑战 11 市场机制、配套政策及典型实践 11 中国平衡机制建设情况及海外 经验带来的启示 14 2.2 应对超短期灵活性需求提升的 2.8 北京 41 3.3 典型省级绿色电力市场共性问题 与趋势 42 3.3.1 供需关系与市场价格 42 3.3.2 市场建设与交易模式 43 3.3.3 促进绿电消费的机制与政策 46 3.4 小结 47 第四章 中国省级绿色电力市场问题、 挑战与建议 48 4.1 问题与挑战 49 4.2 思考与建议 50 注释 以期促进绿色电力市场建设的进一步完善，激发绿 电消费活力。同时，报告也尝试分析可再生能源快速 发展下的市场关切问题与配套机制，为更广泛的市场 主体提供借鉴。 研究方法 报告采用了文献研究与专家交流相结合的研究 方式。第一章介绍了过去十年间全球及中国可再生能 源的发展趋势。第二章梳理了全球可再生能源发展 历程中的关键共性问题和典型市场机制设计。第三章 选取了中国八个典型省（市、地区）电力市场，围绕电 能量、

(这更像是在 10 到 100 码之间行驶) ， 这是由于 有缺陷的假设和转换错误的混合 ， 智囊团 最终在一年后纠正。7 随着最近对人工智能 (AI) 的兴趣激增 ， 人们 再次提出了关于新兴能源使用的问题 技术。在这种情况下 ， 批评家推测 AI 的快速采用 数据创新中心 1 再加上深度学习模型规模的增加将导致 能源使用的大量增加 ， 具有潜在的破坏性 环境影响。8 然而 ， 与过去的技术一样 系统在其生命周期中具有挑战性 ， 因为这些计算 取决于许多复杂的因素 ， 包括有关芯片的详细信息 ， 冷却 使用的系统、数据中心设计、软件、工作负载和能源 用于发电。这个问题不是 AI 独有的。作为一组 能源研究人员在一篇文章中描述了这个问题Annual 能源与环境回顾: 为信息创建可靠的电力需求估计 技术充满了困难。底层数据未知 准确地说 ， 经验数据是有限的 ， 最有用的数据是 通常是专有的 ， 而且技术变化如此之快 用于训练用于神经架构搜索 (NAS) 的 AI 模型的发射 自动寻找一个或多个神经网络的技术 给定任务的体系结构 - 计算最复杂的体系结构之一 机器学习中的问题。具体来说 ， 他们评估了能量 使用 NAS 来创建更好的英语 - 德语机器 翻译模型。11 研究人员估计 ， 训练模型 问题产生了 626, 155 磅的 CO2排放量 (大致相当于 从东海岸到西海岸的 300 个往返航班) 。12 毫不奇怪 ， 鉴于新闻业倾向于负面

撑 质 量与 运营 组 织 能 力建 设 基 础设 施 知识 管理 文件 管理 6 C S D 管 理 体 系 的 改 进 问题 闭环 回溯 持 续 改进 商业环境 利益相关方 客户 商业环境 利益相关方 客户 1 领导力 4 流程运营 华为数字能源 可持续发展 管理体系框架 要求 相关方满意度。 1 Integrated Product Development，即集成产品开发。 2 Lead To Cash，即线索到回款。 3 Issue To Resolution，即问题到解决。 华为数字能源 2024 年可持续发展报告 可持续发展管理 16 我们设立了华为数字能源 CSD 委员会，负责指导华为数字能源各级业务组织围绕 CSD 四大战略制定可持续发展目标，并推 等关键利益相关方的 有效沟通。 确保本领域 CSD 相关目标及重点工作的达成，并推动跨领域/跨流程 CSD 业务协 调和问题解决，促成 CSD 业务端到端运作协同。 指导华为数字能源 EHS 管理体系的建设、运作与改进，负责环境、职业健康和安 全（EHS）重大问题的处理。 执行 CSD 委员会相关决议，推动各领域 CSD 相关目标的落实和达成，汇报部门 CSD 重点工作进展。 支撑华为数字能源

钠离子电池储能：成本优势暂未凸显，未来会在特定场景发挥作用 ................................................... 8 4.2 固态电池储能：能量密度天花板更高，需解决界面问题 ....................................................................... 9 4.3 液流电池储能：未来在长时储能背景下优势独特 1889GW，同比增长 25%，已经约占我国 总装机的 56%。 图表：中国可再生能源新增装机继续再创新高 资料来源：国家能源局，彭博新能源财经，泽平宏观 与此同时，新能源消纳问题开始成为新能源发展绊脚石。我国 的风光发电量预计在 2035-2040 年超过煤电。但风电、光伏发电在用 电高峰期依然缺乏支撑高峰负荷的能力，煤电尚不能被完全替代。因 储能对电网稳定性和可靠性的提升作用关键。可快速响应电网 波动与故障，维持稳定运行，为关键设施提供应急电源，增强 电网韧性； 3) 在整合可再生能源方面，鉴于风能、太阳能的间歇性，储能可 平滑出力波动，提升其并网能力，解决弃风弃光问题，稳固可 再生能源的主体地位。预计 2025 年全年新增风电光伏装机 2 亿 千瓦左右，可再生能源消费量超过 11 亿吨标准煤； 4) 从电力市场交易视角出发，储能依电价灵活充放，参与市场套