本报告立足电力数字智能技术的功能定位及发展需求，从技术视角分析了主要关键技术的发展现状、主要应用和研发方向，并就数字智能技术对电力系统、电力企业、能源产业生态的潜在价值进行了评估。报告分为8章，第1章数字智能技术发展现状与电力领域的转型需求出发，分析提出电力数字智能技术的发展目标与定位；第2至7章，分别研究了传感技术、通信技术、控制技术、芯片技术、大数据与区块链、人工智能等6项关键技术；第8章总结了关键技术发展趋势，分别从新型电力系统构建、智能企业创新管理、能源 信息 产业融合发展、电力大数据赋能等4个方面，展望和描绘了电力数字智能技术高度发达的十大典型情景。
本报告基于功能作用梳理了不同数字智能技术的发展现状、在电力行业的主要应用、关键技术以及未来发展方向，展望电力数字智能高度发达的未来，构建了十大典型情景，对于读者而言兼顾科普性、通识性以及专业性，满足不同读者的信息获取需求。
新一代数字智能技术正向社会经济多领域快速渗透，持续驱动生产生活方式和经营管理模式变革。世界主要国家已经在数字化转型领域作出一系列重大部署，积极推进产业数字化、智能化，促进数字经济与实体经济、智能系统、物理系统深度融合，推动社会经济高质量发展。电力行业关系国计民生，需要紧紧把握历史机遇，以数字化转型为抓手，以减碳降耗为目标，坚持战略驱动和创新驱动，全面构建数字化、智能化电力系统，发掘电力数据价值，提升数据应用和产品化能力，以电力 算力带动电力产业能级跃升。数字智能技术将构建起电力系统的神经系统，赋予其全面感知、智能决策、实时控制的能力。未来，数字智能技术将全面提升电力系统信息采集、传输、处理、应用能力，实现全面的数据分析和快速的智能决策，推动传统电力设施和新型数字化设施融合，促进电力系统调度智能化和企业运营管理智慧化。在此基础上，打破能量与信息、业务、资金、价值的壁垒，促进产业融合发展，创新建设能源 交通、能源 信息、能源 金融等新型数字平台，构建共享、共治、共赢的能源互联网生态圈。
本报告立足电力数字智能技术的功能定位及发展需求，从技术视角分析关键技术的发展现状、主要应用和研发方向，并就数字智能技术在电力系统、电力企业、产业协同的潜在价值进行了评估。报告分为8章，第1章从数字智能技术发展现状与电力领域的转型需求出发，分析提出电力数字智能技术的发展目标与定位；第2～7章，分别研究传感（测量）、通信、控制（保护）、芯片、大数据与区块链、人工智能等六项关键技术；第8章总结了关键技术发展趋势，分别从数字智能电力系统构建、智能企业创新管理、能源 信息 产业融合发展、电力大数据赋能等四个方面，展望和描绘了电力数字智能技术十大典型应用情景，旨在加快新一代电力系统融入数字经济和智能社会的发展步伐，打造数字智能生态体系。
本报告是全球能源互联网关键技术系列报告之一，集合了全球能源互联网发展合作组织对电力数字智能技术发展的相关研究成果。研究团队走访华北电力大学、亨通光电、中国移动、领航智库、意大利普睿司曼等单位，以及其他全球能源互联网会员、智库联盟、大学联盟等单位，得到电子信息、数据分析、人工智能等领域的多位专家学者及合作组织咨询（顾问）委员会和技术（学术）委员会专家的帮助和支持，在此表示衷心的感谢。受知识范围、数据资料和编写时间所限，内容难免存在不足，欢迎读者批评指正。
摘 要
面对全球气候变化危机，能源电力行业清洁化、低碳化、智能化转型需求迫切。数字智能技术的蓬勃发展为人类生产生活方式带来巨大变化，也将成为推动能源系统清洁发展的重要创新动力，为能源生产、输送、消费数字化、智能化创造变革空间。
数字智能技术将构建起电力系统的神经系统，赋予电力系统全面感知、智能决策、实时控制能力，促进电力系统智慧升级，构建共享、共治、共赢的能源互联网生态圈。作为规模化的网络基础设施，电力系统广泛采用传感、通信、控制、数据处理等信息技术实现设备监测和网络管控，并凭借强大的研发能力推动信息技术进步。在构建以新能源为主体的新型电力系统要求下，电力行业深化数字智能发展是能源革命与数字革命相融并进的必然选择，需要在构建数字智能电力系统、建设智慧运营体系、产业协同融合发展三个方面实现转型升级。未来，数字智能技术将全面提升电力系统信息采集、传输、处理、应用能力，推进电力系统智慧升级，打破行业壁垒，赋能协同发展，构建能量流、信息流、业务流、资金流、价值链相互融合的能源互联网生态圈。
未来电力行业将达到高度发达的数字智能化水平，实现资源全局调配能力、数据共享汇聚能力、共性服务支撑能力的全面提升，形成数字智能电力系统、智能企业管理、能源 信息 产业和电力数据赋能的新局面。在数字智能电力系统构建层面，电力数字智能技术将打通源网荷储各环节，推动电力系统智慧升级，从容应对清洁能源比例快速提升、电力电子设备大量接入和用电精细化管理等新挑战，建立清洁低碳、安全高效、源荷互动的先进基础性平台。随着系统智能化发展水平的提升，电源侧将向人机数控、云边协同的智能电厂转变，智能电网将向全景看、全息判、全局控的智慧电网转变，单向用电负荷将向多能互补、源荷互动的虚拟电厂转变。在智能企业管理层面，数字智能技术将支撑电力企业建立多级融合的数据中心与信息网络，构筑一体化企业信息管理系统，促进数据资源纵向贯通和横向集成，充分挖掘大数据在部门管理、行业分析和电力系统创新管理方面的潜力，助力企业科学决策和智能运营。在能源 信息 产业融合发展层面，电力数字化技术将发挥强大的信息互联能力，链接电力系统和生产生活的各领域，人类社会将呈现泛在互联、智能高效的数字化发展新局面，通过产业链及业务链之间的数据贯通，形成电矿冶工贸数字联动发展、V2G双向交互等大量数字化新情景。在电力数据赋能层面，电力大数据作为重要的社会基础数据资产，将广泛应用于经济金融、基建地产、人口税务等领域，实现不同行业产业链、业务链之间的数据贯通，为社会治理全面赋能。
电力数字智能技术的发展、应用与推广，是能源电力行业实现智能化发展的关键。本报告根据数字智能技术在能源电力系统中的不同作用，分为传感（测量）技术、通信技术、控制（保护）技术、芯片技术、大数据与区块链和人工智能等六类关键技术。
传感（测量）技术是实现物理世界和数字世界映射的基础，是实现电力系统可观测、可分析、可预测、可控制的前提。传感器能够将数据或价值信息转换成电信号或其他形式的信号输出，满足信息传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。根据被测对象特征，传感器可分为电气量传感器、状态量传感器以及环境量传感器。在电力系统中，传感技术主要应用于发电设备、输电线路、变电设备、配电设备、用电设备的状态感知，其关键技术包括MEMS传感器、光纤传感器、传感器组网、自取能等。为促进电力系统、电力行业乃至全产业链的数字智能转型，未来传感技术将向低成本集成化、抗干扰内置化、多节点自组网、自取能低耗能等方向发展。
通信技术可以实现数据、信息、指令的快速传输，是电力系统、企业内部及跨行业信息传递的保障。通信是传递语言、图像、文字、符号、数据等信息的过程。通信技术自19世纪中叶发展至今，形成以电话网、数据网、计算机网、移动通信网为代表的现代通信网络。从空间上划分，它在电力行业的主要应用包括发电厂内通信、电力通信网和用户侧通信三部分。随着通信技术的持续发展，电力通信的关键技术从单一电缆、电力线载波，向微波、卫星通信、光纤、5G移动通信等领域转变。现代社会的通信网络将向更大容量、更广覆盖、更低时延、更高安全性等方向发展，先进通信技术的进步也将有力支撑电力通信系统的升级改造。
控制（保护）技术是保障电力系统安全、可靠、经济运行的基础。控制技术通过控制信号对系统产生影响，使其运动状态达到或接近设定目标；电力系统保护是在电力系统发生故障和不正常运行情况时，用于快速切除故障，消除不正常状况的重要自动化控制技术和设备。两者在三道防线上按不同功能分布和协同为电力系统安全稳定运行提供强有力支撑。控制技术的理论研究和应用有近150年的历史，经历经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。控制技术在电力系统发电、输电、用电各个环节中均有广泛应用，其关键技术包括经典控制技术、线性控制系统、非线性控制系统、系统辨识、模糊控制、神经网络控制、专家控制、遗传算法、广域保护等。未来，随机控制、测辨控技术、广域控制技术、保护控制协同技术和系统保护等先进控制（保护）技术的成熟、应用和推广将有效支撑具有双高特征电力系统的发展和转型。
芯片被誉为现代工业的粮食，是物联网、大数据、云计算等新一代信息产业的基石，广泛应用于电力系统各个环节。芯片是半导体元件产品的统称，承担着运算和存储功能。芯片产业的发展源于二战期间的军事应用，随着计算机、互联网、移动互联网及人工智能等科技浪潮的发展而不断迭代，至今已有超过80年的发展历程。作为电力设备的基本单元，芯片是构成传感、测量、控制和通信的硬件基础，在电力系统的发电、输电、配电、用电各个环节中发挥着核心支撑作用，其关键技术包括低功耗设计、可靠性设计、电磁防护、可测性设计和热仿真等。未来电力系统应用的传感、通信、主控、安全、射频识别等芯片呈现出智能化、集成化、抗扰性强、计算速度快等新趋势。大数据与区块链技术实现了对海量信息的分析处理和安全管理，是未来电力数据得以深入挖掘和广泛利用的技术基础。大数据技术具有大量、高速、多样、低价值密度等特点，而区块链作为分布式共享账本具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。大数据技术在进入21世纪后快速发展，成为数字化社会经济发展的重要基础；区块链在2008年被提出后，应用范围不断扩大。大数据与区块链技术已经在电力生产经营、市场开发、客户管理、投融资管理决策、电碳市场构建等方面实现应用。大数据关键技术包括多源数据整合、可靠性设计、并行计算、分布式存储、分析挖掘等，区块链关键技术包括共识算法、非对称加密、点对点网络、智能合约等。未来大数据技术将在数据采集和存储、分析和挖掘、安全和隐私保护方向深入发展，区块链将在共识机制、安全算法、隐私保护、系统优化等核心技术方面持续提升。
人工智能技术是对人类思维过程的模拟，近年来成为推动产业变革、社会经济转型的新动能。人工智能是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸和拓展类人智能的能力。人工智能起源于20世纪50年代，60多年来经历两起两落，当前随着信息技术进步和互联网普及迎来了第三次快速增长。电力人工智能的应用涉及电力系统发电、输电、变电、配电、用电全环节，重点包括电网调度、设备运维和用电营销等领域。人工智能在电力行业的应用可实现平台智能、传感智能、数据智能、认知计算和决策智能等功能，涉及机器学习、语音处理、计算机视觉、智能机器人、生物特征识别等关键技术。人工智能技术在电力系统应用中的发展方向主要有群体智能、混合增强智能、认知智能和无人智能等四个方面。
电力数字智能技术是能源革命与数字革命相融并进、实现能源清洁转型的关键。基于先进电力数字智能技术构建清洁低碳、电为中心、智慧互联的全球能源互联网将增强综合能源体系的灵活性、开放性、交互性、经济性和共享性，激发电力大数据的基础性战略资源潜能，支撑人类社会绿色低碳可持续发展。
全球能源互联网发展合作组织（简称合作组织），是由致力于推动世界能源可持续发展的相关企业、组织、机构和个人等自愿组成的国际组织。注册地设在北京。合作组织的宗旨是推动构建全球能源互联网，以清洁和绿色方式满足全球电力需求，推动实现联合国人人享有可持续能源和应对气候变化目标，服务人类社会可持续发展。合作组织将积极推广全球能源互联网理念，组织制定全球能源互联网发展规划，建立技术标准体系，开展联合技术创新、重大问题研究和国际交流合作，推动工程项目实施，提供咨询服务，引领全球能源互联网发展。
前言
摘要
1 发展现状与趋势?001
1.1 发展现状?002
1.1.1 数字智能技术引领社会变革?002
1.1.2 电力领域广泛应用数字智能技术?003
1.1.3 电力发展促进数字智能技术进步?003
1.2 形势与要求?004
1.2.1 构建新型电力系统的要求?004
1.2.2 构建智慧运营体系的要求?005
1.2.3 产业协同融合发展的要求?006
1.3 目标定位?007
1.3.1 电力系统智慧升级?007
1.3.2 构建能源互联生态?009
1.4 关键技术?010
1.4.1 精准感知传感（测量）技术?010
1.4.2 信息传递通信技术?010
1.4.3 稳定运行控制（保护）技术?011
1.4.4 核心要素芯片技术?011
1.4.5 数据平台大数据与区块链?012
1.4.6 决策支持人工智能?012
1.5 小结?013
2 传感（测量）技术?015
2.1 技术现状?016
2.1.1 发展历程?016
2.1.2 应用现状?017
2.2 主要应用?025
2.2.1 核心电气量测量?025
2.2.2 发电设备状态感知?026
2.2.3 输电线路状态感知?028
2.2.4 变电设备状态感知?032
2.2.5 配电设备状态感知?036
2.2.6 用电设备状态感知?038
2.3 关键技术?039
2.3.1 MEMS传感器技术?040
2.3.2 光纤传感器技术?041
2.3.3 传感器组网技术?043
2.3.4 自取能技术?045
2.4 研发方向?047
2.4.1 低成本集成化?047
2.4.2 抗干扰内置化?048
2.4.3 多节点自组网?048
2.4.4 自取能低能耗?049
2.5 小结?050
3 通信技术?053
3.1 技术现状?054
3.1.1 发展历程?054
3.1.2 应用现状?057
3.2 主要应用?058
3.2.1 发电厂内通信?058
3.2.2 电力通信网?060
3.2.3 用户侧通信?063
3.3 关键技术?066
3.3.1 载波通信?066
3.3.2 光纤通信?069
3.3.3 微波通信?073
3.3.4 卫星通信?075
3.3.5 总线通信?076
3.4 研发方向?077
3.4.1 更大容量?077
3.4.2 更广覆盖?078
3.4.3 更低时延?081
3.4.4 更高安全性?082
3.5 小结?083
4 控制（保护）技术?085
4.1 技术现状?086
4.1.1 经典控制理论阶段?086
4.1.2 现代控制理论阶段?088
4.1.3 智能控制理论阶段?091
4.1.4 保护技术发展历程?092
4.2 主要应用?093
4.2.1 发电厂控制系统?093
4.2.2 电网调度控制?096
4.2.3 变电站综合自动化?102
4.2.4 用电需求控制?104
4.3 关键技术?105
4.3.1 经典控制?106
4.3.2 线性系统控制?107
4.3.3 非线性系统控制?111
4.3.4 系统辨识?115
4.3.5 模糊控制?116
4.3.6 神经网络控制?117
4.3.7 专家控制?118
4.3.8 遗传算法?119
4.3.9 广域保护?120
4.4 研发方向?122
4.4.1 随机控制?122
4.4.2 测辨控技术?123
4.4.3 广域控制技术?124
4.4.4 保护控制协同技术?127
4.4.5 系统保护?128
4.5 小结?129
5 芯片技术?131
5.1 技术现状?132
5.1.1 发展历程?132
5.1.2 应用现状?136
5.2 主要应用?141
5.2.1 智能电能表?142
5.2.2 电力通信?144
5.2.3 用电安全?145
5.2.4 资产管理?146
5.2.5 设备状态监测?147
5.3 关键技术?148
5.3.1 低功耗?148
5.3.2 可靠性设计?152
5.3.3 电磁防护?155
5.3.4 可测性设计?157
5.3.5 热仿真?160
5.4 研发方向?163
5.4.1 传感芯片?163
5.4.2 通信芯片?165
5.4.3 主控芯片?166
5.4.4 安全芯片?166
5.4.5 射频识别芯片?166
5.5 小结?168
6 大数据与区块链技术?169
6.1 技术现状?170
6.1.1 发展历程?170
6.1.2 应用现状?173
6.2 主要应用?176
6.2.1 系统运行?176
6.2.2 企业管理?178
6.2.3 市场分析?179
6.2.4 预测研究?181
6.2.5 市场交易?182
6.3 关键技术?183
6.3.1 多源数据整合?183
6.3.2 分析挖掘?184
6.3.3 分布式存储?185
6.3.4 并行计算?186
6.3.5 可视化?187
6.3.6 共识算法?188
6.3.7 非对称加密算法?189
6.3.8 点对点网络技术?190
6.3.9 智能合约?190
6.3.10 其他数据处理技术?191
6.4 研发方向?193
6.4.1 大数据采集和存储技术?193
6.4.2 大数据分析和挖掘技术?194
6.4.3 大数据安全和隐私保护?195
6.4.4 区块链核心技术提升?196
6.5 小结?198
7 人工智能技术?201
7.1 技术现状?202
7.1.1 发展历程?202
7.1.2 应用现状?206
7.2 主要应用?207
7.2.1 源荷预测?207
7.2.2 电网调度?209
7.2.3 设备运维?211
7.2.4 用电营销?213
7.2.5 规划设计?215
7.3 关键技术?215
7.3.1 机器学习?215
7.3.2 语音处理?219
7.3.3 计算机视觉?222
7.3.4 智能机器人?224
7.3.5 生物特征识别?226
7.3.6 专家系统?228
7.4 发展方向?229
7.4.1 群体智能?229
7.4.2 混合增强智能?230
7.4.3 认知智能?231
7.4.4 无人智能?232
7.5 小结?233
8 发展展望?235
8.1 技术发展趋势?236
8.2 发展情景展望?238
8.2.1 数字智能电力系统?238
8.2.2 智能企业管理?243
8.2.3 能源 信息 产业?244
8.2.4 电力大数据赋能?249
附录 缩写/定义?253
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