钱锋: 加快推进能源供给与流程制造数字转型

我国“一煤独大”的能源结构特征突出。2021年，我国清洁能源占一次能源比重仅为25.5%，因此，要实现“双碳”目标，我国的能源消费将面临严峻考验。对此，中国工程院院士、华东理工大学教授钱锋近日向《中国科学报》表示，当务之急是加快推进能源供给与流程制造数字化转型。

“当前，我国能源供给和流程制造存在重型化产业结构能耗高、能源供给高碳化问题突出、能源消费需求持续增长等问题。”钱锋说，我国的钢铁、建材、化工等流程制造业规模均居世界第一，上述三大行业能源消费以化石能源为主，是制造业碳排放的主要来源。重型化的产业结构、化石能源为主的能源消费结构，使经济发展与碳排放高度耦合。

钱锋认为，助力国家实现“双碳”目标，须以能源供给、流程制造及城市用能管控等数字化转型为抓手，将能源/资源供给和利用与工业互联网、大数据、人工智能、5G等现代信息技术深度融合，以绿色低碳化、高值高端化、数字智能化为目标，充分拓展减碳可能性边界。

为此，他建议一是开展多介质能源供给协同调控，实现能源供给的转型和变革。基于全时空信息泛在感知和认知计算，探究能源转换过程模拟和仿真的基础理论与关键技术，实现全过程数字孪生，为进一步优化能源结构、提高能源效率奠定理论和技术基础。同时，借助现代信息技术分析“源―网―荷―储”多维度、跨时空交互机理，研究智能联合调度和稳定支撑技术，设计一体化协同控制激励机制，保障电力系统在高比例可再生能源接入情况下的灵活、高效、稳定运行，在开放环境下多介质能源互联的协同减碳调控。

二是推进全生命周期碳排放管理，实现流程工业低碳绿色智能制造，包括流程工业碳排机制与碳足迹溯源、生产过程的智能低碳运行、低碳制造的产业链协同优化。研究流程工业产业链的碳排放数据采集与感知、全产业链碳排放机制与碳足迹监控、碳排放约束下的全产业链协同决策和全流程多目标优化，为传统高耗能、高排放行业的低碳化和智能化发展奠定科学和技术基础。

三是充分挖掘能源及碳排分布信息，实现城市智慧能源一体化管控。一方面，揭示城市多介质能源转换过程机理，基于多介质能源及碳排的全时空分布信息，刻画能源供给和碳流动轨迹，通过知识图谱、人工智能等技术，实现对城市多介质能源全生命周期智能管控；另一方面，建立城市各区域燃气、工业用天然气的多尺度、长周期需求预测模型，全域天然气系统动态平衡模型及长周期产销一体化决策模型，面向碳排实现计划调度的多层次优化，保证城市天然气系统安全、高效、稳定运行。

“此外，要面向新能源入网的城市电网实施智能协同调控，实现城市电力源网荷储的智能联动、智慧协同。”钱锋说，“同时实现面向低碳高效的城市智慧能源网一体化管控，建立多种能源之间的耦合、转换和利用模型，实现能源网运行状态的全景感知预测，综合分析区域能源运行约束、平衡约束、安全约束，研发纵向协同互动和横向协同调度技术，提高能源利用效率，降低碳排放。”