氣象因素通過“需求-供給-傳輸”路徑深度影響電力市場。電力市場正向氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型,氣象變量成為定價(jià)核心要素之一,催生衍生品創(chuàng)新(如天氣期貨)及動態(tài)響應(yīng)策略,推動發(fā)電、電網(wǎng)、售電主體策略優(yōu)化。通過氣候彈性容量機(jī)制、技術(shù)突破與政策協(xié)同,構(gòu)建“氣候智能型”電力生態(tài),實(shí)現(xiàn)安全高效韌性轉(zhuǎn)型。
一、氣象因素對電力市場的影響與價(jià)值傳導(dǎo)機(jī)制
(一)電力需求側(cè),負(fù)荷曲線的氣象敏感性
1.溫度-負(fù)荷非線性關(guān)系的耦合復(fù)雜
氣溫是使電力負(fù)荷產(chǎn)生變化的最敏感要素。溫度變化與電力需求之間存在顯著的U型或反J型曲線關(guān)系。2016—2020年夏季,太原市日最大氣象電力負(fù)荷與日平均氣溫呈扁U形分布?;跉庀蟮幕貧w與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測顯示,2020—2096年湖北省黃石市和宜昌市夏日最大用電負(fù)荷呈非線性波動。
電力負(fù)荷隨氣溫呈非線性響應(yīng),呈現(xiàn)“雙峰雙谷”特征。南昌市夏季均溫 ≥27°C 時(shí)負(fù)荷率每升 1°C 增 8% ,冬季均溫 lt;7°C 時(shí)每降 1°C 增 4% ;2012—2016年,淮北市平均氣溫每升高 1°C ,夏半年日均負(fù)荷增大 1.73% ,冬半年日均負(fù)荷增大 1.35% 中
氣溫變化對電力負(fù)荷的影響呈現(xiàn)顯著季節(jié)性與地域差異。夏季高溫環(huán)境下,廣西壯族自治區(qū)(2003—2005年)日最高氣溫每升 1°C ,負(fù)荷增117\~140兆瓦;武漢市(2013—2018年)溫度在 26°C~30°C 區(qū)間內(nèi),氣溫每升 1°C ,負(fù)荷增近 10% 。冬季低溫時(shí),每降 1°C ,廣西壯族自治區(qū)采暖負(fù)荷增 3% ;江西省氣溫 ≤5% 時(shí),每降1°C ,負(fù)荷增40萬千瓦;氣溫降 1°C ,北京電網(wǎng)負(fù)荷升37萬千瓦。河北南網(wǎng)代理購電工商業(yè)用戶的電量趨勢,呈現(xiàn)出極強(qiáng)的季節(jié)性特點(diǎn),即夏季、冬季用電多,春季、秋季用電少。
2.濕度-負(fù)荷的協(xié)同效應(yīng)與閾值突變
濕度通過調(diào)控體感溫度顯著影響電力負(fù)荷特性,形成非線性耦合關(guān)系。在高溫高濕的環(huán)境下,體感溫度較實(shí)測溫度偏高,導(dǎo)致空調(diào)負(fù)荷產(chǎn)生超線性增長。南方沿海城市在梅雨季節(jié)空氣非常潮濕,雨后空氣相對濕度甚至超過 90% ,室內(nèi)墻壁、天花板及設(shè)備結(jié)露現(xiàn)象嚴(yán)重,需要大規(guī)模啟動空調(diào)除濕。除濕耗能占比可提升至空調(diào)總功耗的 30%~40% 。工業(yè)領(lǐng)域中,濕度敏感型生產(chǎn)線(如半導(dǎo)體制造、藥品生產(chǎn)等)因濕度失控可能導(dǎo)致緊急用電激增。
3.極端天氣事件對電力負(fù)荷的沖擊
極端天氣事件引發(fā)電力負(fù)荷曲線陡增或驟降,顯著沖擊預(yù)測系統(tǒng)的穩(wěn)定性。寒潮推高供暖負(fù)荷,熱浪激增制冷需求,臺風(fēng)則導(dǎo)致區(qū)域性負(fù)荷突變。傳統(tǒng)預(yù)測模型在災(zāi)害場景下面臨氣象-負(fù)荷關(guān)聯(lián)規(guī)則失效,如暴雨期間工商業(yè)負(fù)荷驟降與防洪排水負(fù)荷激增并存,形成非線性擾動。此類極端條件下,氣象要素與用電行為的耦合關(guān)系呈現(xiàn)強(qiáng)時(shí)變性,常需緊急切換人工干預(yù)模式。
4.節(jié)假日疊加效應(yīng)的電力負(fù)荷時(shí)空錯位
節(jié)假日人口流動與特殊氣象疊加會顯著改變電力負(fù)荷時(shí)空分布。春節(jié)期間,大規(guī)模人口返鄉(xiāng)導(dǎo)致城市負(fù)荷驟降,如,2017—2018年,石家莊市春節(jié)假期期間最大電力負(fù)荷較節(jié)前一周下降約150萬千瓦,凸顯城市“空城效應(yīng)”對能源需求的抑制。
相反,假日經(jīng)濟(jì)與極端天氣共振會引發(fā)新型供需失衡。十一國慶黃金周高溫天氣下,商業(yè)綜合體空調(diào)負(fù)荷較常態(tài)激增20%~30% ;旅游景區(qū)突遇雷暴等極端天氣時(shí),索道停運(yùn)后緊急疏散需瞬時(shí)提升應(yīng)急供電負(fù)荷,如黃山景區(qū)雷擊事件中索道緊急轉(zhuǎn)運(yùn)傷員導(dǎo)致電力負(fù)荷脈沖式波動。
(二)電力供給側(cè),氣象變化導(dǎo)致可再生能源出力波動
1.風(fēng)光發(fā)電短期波動與預(yù)測偏差的沖擊
新能源行業(yè)是氣象因素高敏感行業(yè),氣象條件是影響新能源高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素。風(fēng)電出力與風(fēng)速呈三次方關(guān)系,2米/秒風(fēng)速誤差可致功率偏差達(dá) 50% 左右。光伏系統(tǒng)對環(huán)境敏感性強(qiáng),溫度每升1°C 會導(dǎo)致峰值功率損失 0.4% ,云量增長10% 則出力下降 15%~20% 。二者受自然條件非線性影響顯著,功率預(yù)測精度直接影響電網(wǎng)穩(wěn)定性與項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)性。
可再生能源過剩與儲能不足,風(fēng)光發(fā)電的分鐘級波動放大預(yù)測誤差成本。歐洲電力交易所(EpexSpot)數(shù)據(jù)顯示,2024年德國負(fù)電時(shí)長達(dá)468小時(shí),同比增超60% 。電力現(xiàn)貨市場預(yù)測誤差觸發(fā)偏差考核。依據(jù)并網(wǎng)管理及輔助服務(wù)細(xì)則,風(fēng)光電站功率預(yù)測準(zhǔn)確率成考核重點(diǎn),部分電站因不達(dá)標(biāo)被處罰,顯著影響項(xiàng)目收益。
2.水電資源的氣象依賴性與中長期風(fēng) 險(xiǎn)暴露
氣象約束貫穿水力發(fā)電全周期,降水對水電站發(fā)電營運(yùn)階段的影響最直接。徑流預(yù)測失準(zhǔn)降低了水庫調(diào)度計(jì)劃的可靠性,季風(fēng)降水模式的變化使得水電出力下降。水電站的電力供需關(guān)系受氣象影響顯著。
極端事件如干旱和洪澇分別導(dǎo)致發(fā)電量腰斬和棄水調(diào)峰,造成資源浪費(fèi)與生態(tài)壓力。2022年夏,長江流域遭遇極端高溫和干旱,8月出現(xiàn)罕見“汛期反枯”,上游主要水庫徑流量同比減少 45%~65% 。三峽水電站發(fā)電量僅67.3億千瓦時(shí)(常年超110億千瓦時(shí));2022年8月,烏東德水電站發(fā)電量同比下降 21.2% ??缂菊{(diào)節(jié)困境進(jìn)一步加劇了水電資源的長期風(fēng)險(xiǎn),丹江口水庫2022年6—8月來水較同期偏少,達(dá) 57% ,還承擔(dān)著南水北調(diào)的供水任務(wù);發(fā)電量較多年同期減少 27% ,較上年同期減少 56% 。
3.極端天氣下的設(shè)備可靠性保障與運(yùn)維成本較高
極端天氣直接威脅發(fā)電設(shè)施的可用率。例如2020年,四平市33臺風(fēng)機(jī)因覆冰停發(fā)、白城市393臺風(fēng)機(jī)因風(fēng)速脫網(wǎng)。2022年6月,法國因高溫致核反應(yīng)堆冷卻,河流水位降至20年來最低,核電發(fā)電量同比減少 27% O
運(yùn)維體系在極端環(huán)境下出現(xiàn)漏洞。暴雨冰雪阻礙搶修作業(yè),高溫導(dǎo)致無人機(jī)熱失控?zé)o法巡檢,而海上風(fēng)電的高鹽霧環(huán)境使齒輪箱腐蝕率上升,增加運(yùn)維成本。
(三)電力傳輸環(huán)節(jié),氣象約束下的輸電阻塞與市場風(fēng)險(xiǎn)
1.節(jié)點(diǎn)電價(jià)分化與氣象套利風(fēng)險(xiǎn)
極端天氣通過多重路徑加劇節(jié)點(diǎn)電價(jià)分化。高溫導(dǎo)致架空線路傳輸容量下降,2023年,美國加利福尼亞州在極端熱浪期間,輸電瓶頸引發(fā)日內(nèi)節(jié)點(diǎn)電價(jià)極差超500美元/兆瓦時(shí),最終因電網(wǎng)崩潰造成30億美元的停電損失。低溫冰凍則提高了斷面故障率,2021年,英國寒潮期間風(fēng)電容量系數(shù)驟降至 11% ,被迫緊急調(diào)用燃煤機(jī)組推高出清價(jià)格至市場常態(tài)的8倍。災(zāi)害性天氣還可能催生氣象套利行為,即交易商利用區(qū)域氣候差異進(jìn)行跨區(qū)電力對沖。
2.災(zāi)害天氣下的輸電可靠性
強(qiáng)風(fēng)與覆冰誘發(fā)輸電線路超限舞動,顯著抬升線路跳閘風(fēng)險(xiǎn);暴雨觸發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害大幅延長故障修復(fù)周期,沿海高鹽霧環(huán)境則加速關(guān)鍵設(shè)備絕緣性能劣化;災(zāi)害期間備用容量需求激增,擠占常規(guī)調(diào)節(jié)資源并削弱電網(wǎng)動態(tài)平衡能力。
運(yùn)維體系在復(fù)合災(zāi)害場景下面臨失效風(fēng)險(xiǎn);極端天氣既破壞巡檢設(shè)備功能,又因交通阻斷而延遲搶修響應(yīng),形成設(shè)備老化加速與運(yùn)維效能下降的惡性循環(huán)。
歷史經(jīng)驗(yàn)表明,氣象災(zāi)害已成為重大停電事故的核心誘因,其破壞路徑涵蓋物理設(shè)備損傷、電力供需失衡及市場機(jī)制失序等多重維度。全球迄今發(fā)生的190多次大停電事故,一半以上都是由于氣象災(zāi)害或氣象要素引發(fā)的。
二、氣象因素驅(qū)動電力市場的系統(tǒng)性變革
(一)氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場機(jī)制創(chuàng)新
氣象數(shù)據(jù)正在改變電力市場的運(yùn)行模式,從輔助工具演變?yōu)槭袌鲞\(yùn)行的核心變量,推動交易邏輯、定價(jià)機(jī)制與風(fēng)險(xiǎn)管理體系的全面革新。
1.在交易策略層面,全球電力市場通過多尺度氣象博弈實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動到數(shù)據(jù)智能的跨越
日前,市場構(gòu)建“全球-區(qū)域-場站'三級修正模型,融合72小時(shí)全球預(yù)報(bào)與6小時(shí)局地微氣象,將臺風(fēng)路徑概率分布嵌入報(bào)價(jià)目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)收益與減出力罰金風(fēng)險(xiǎn)的動態(tài)平衡。臺風(fēng)“山竹”期間,廣東省電力市場基于衛(wèi)星云圖精準(zhǔn)預(yù)測光伏出力,并優(yōu)化報(bào)價(jià)策略,同時(shí),北斗定位追蹤極端天氣路徑實(shí)現(xiàn)“動態(tài)調(diào)倉”,提前6小時(shí)調(diào)整交易合約,有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。
實(shí)時(shí)市場則依托雷達(dá)追蹤與邊緣計(jì)算技術(shù),將氣象異常識別延遲壓縮至分鐘級,量化氣溫-負(fù)荷-邊際成本傳導(dǎo)系數(shù),動態(tài)生成報(bào)價(jià)曲線。衍生品市場同步創(chuàng)新,巴西試行降雨量互換協(xié)議,氣象數(shù)據(jù)已完成從預(yù)測工具到核心定價(jià)因子的角色轉(zhuǎn)變;廣州期貨交易所推進(jìn)天氣期貨研發(fā),助力新能源產(chǎn)業(yè)極端天氣風(fēng)險(xiǎn)管理;中國氣象局發(fā)布的金融氣象指數(shù)與服務(wù)平臺(1.0版)覆蓋能源、電力等領(lǐng)域,為天氣衍生品創(chuàng)新提供技術(shù)支撐。
2.預(yù)測模型層面,呈現(xiàn)“感知-認(rèn)知一決策”的智能化躍遷
數(shù)據(jù)整合層通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建氣象-電力知識圖譜,模型優(yōu)化層實(shí)現(xiàn)物理機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度融合。德國TenneT實(shí)現(xiàn)氣象雷達(dá)與市場報(bào)價(jià)的毫秒級融合,風(fēng)電預(yù)測分辨率提升至分鐘級。中國氣象局建成“短臨-短期-月-季-年”國省一體化功率預(yù)測系統(tǒng),2023年實(shí)現(xiàn)太陽輻射72小時(shí)預(yù)報(bào)誤差降低5%~8% ,百米風(fēng)速誤差減少 17%~43% ,預(yù)報(bào)時(shí)長延至336小時(shí)。湖北省氣象部門研發(fā)電網(wǎng)智能調(diào)度氣象服務(wù)決策支持系統(tǒng),將市級電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率平均提高 1.5% ,轉(zhuǎn)折性天氣條件下提高 3% 到 5% 。
(二)市場主體策略的換擋轉(zhuǎn)型
發(fā)電企業(yè)正通過氣象數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和靈活性資源組合優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)“以產(chǎn)定銷”模式向“預(yù)測-優(yōu)化-交易”全鏈條主動管理轉(zhuǎn)型。2025年,海康威視“氣象 + 時(shí)序大模型”在華東300兆瓦海上風(fēng)電場年均降費(fèi)超120萬元(降幅15% ),在華南80兆瓦高山山地降費(fèi)超80萬元(降幅 46% )。
電網(wǎng)企業(yè)重構(gòu)氣候適應(yīng)性基礎(chǔ)設(shè)施。電網(wǎng)企業(yè)通過氣候適應(yīng)性投資重構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施韌性,構(gòu)建氣象數(shù)據(jù)賦能的主動防御體系。云南電網(wǎng)創(chuàng)新“追光捕風(fēng)”微氣象應(yīng)用,雪邦山風(fēng)電場超短期發(fā)電預(yù)測精度由 86.3% 提至 90.5% ,新能源整體預(yù)測精度達(dá) 87.6% ;山火監(jiān)測算法的優(yōu)化使衛(wèi)星識別準(zhǔn)確率達(dá) 83% 。黃岡市2023年日最大負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率為 97.08% ,光伏、風(fēng)電分別達(dá) 94.5% 和90.35% ;河北省采用SKPCA與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),負(fù)荷預(yù)測精度為 98.92% ,誤差低于 5% 。
售電公司創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)管理工具破解價(jià)格波動難題。售電公司借助氣象數(shù)據(jù)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)管理工具,破解價(jià)格波動與用戶需求不確定性難題。求實(shí)能源技術(shù)(深圳)有限公司與招證資本投資有限公司簽署寒潮指數(shù)看漲期權(quán)協(xié)議,2024年1月6日至2月29日合約期間,廣東省遭遇兩輪寒潮,觸發(fā)合約條件,最終實(shí)現(xiàn)近1.5萬元收益,凸顯氣象金融工具在極端天氣風(fēng)險(xiǎn)對沖中的實(shí)踐價(jià)值。
(一)技術(shù)方面
一是預(yù)測精度與不確定性難題。短期與超短期預(yù)測偏差大,難以支撐電力實(shí)時(shí)平衡;氣象數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率與調(diào)度需求錯配,跨尺度應(yīng)用存在壁壘;極端天氣預(yù)警延遲加劇新能源波動風(fēng)險(xiǎn)。二是多源數(shù)據(jù)融合壁壘。數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致模型協(xié)同失效,邊緣端實(shí)時(shí)計(jì)算能力不足阻礙動態(tài)仿真;物理模型與AI預(yù)測結(jié)果存在耦合沖突,缺乏動態(tài)反饋機(jī)制;市場-氣象聯(lián)動數(shù)據(jù)失真,價(jià)格信號與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)建模困難。三是AI可解釋性存在瓶頸。數(shù)據(jù)驅(qū)動模型與電力物理規(guī)律脫節(jié),黑箱特性導(dǎo)致機(jī)制解釋性缺失;極端天氣對市場沖擊路徑不明,影響預(yù)案生成;
三、氣象融合電力市場面臨的挑戰(zhàn)
在當(dāng)前電力市場中,氣象因素對電力供需的影響日益顯著,但氣象融合電力市場面臨著復(fù)雜的技術(shù)、政策和市場挑戰(zhàn)。
多元主體協(xié)同不足影響跨領(lǐng)域決策。
(二)政策方面
一是部門權(quán)責(zé)邊界模糊制約跨領(lǐng)域協(xié)同,政策目標(biāo)分散導(dǎo)致規(guī)劃、數(shù)據(jù)共享與災(zāi)害預(yù)警聯(lián)動不足。二是市場規(guī)則靜態(tài)化加劇風(fēng)險(xiǎn)錯配,容量拍賣未納入氣象風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)倷C(jī)制,合約設(shè)計(jì)忽視極端天氣發(fā)電偏差責(zé)任界定。三是數(shù)據(jù)治理面臨雙重矛盾,氣候數(shù)據(jù)跨部門共享缺乏產(chǎn)權(quán)與共擔(dān)機(jī)制保障,隱私保護(hù)又限制風(fēng)險(xiǎn)信息實(shí)時(shí)流動。
(三)市場方面
一是價(jià)格機(jī)制與氣象風(fēng)險(xiǎn)矛盾。風(fēng)光預(yù)測偏差導(dǎo)致負(fù)電價(jià)頻發(fā),抑制投資并加劇系統(tǒng)靈活性風(fēng)險(xiǎn)。二是市場主體博弈需平衡。發(fā)、售、用電主體目標(biāo)分歧導(dǎo)致效率損耗,電網(wǎng)數(shù)據(jù)共享缺乏成本分?jǐn)傄?guī)則。三是高頻交易與氣象數(shù)據(jù)耦合有待加強(qiáng)。
四、氣象融合電力市場的制度創(chuàng)新與技術(shù)突破
(一)市場機(jī)制改革
構(gòu)建氣候適應(yīng)性容量機(jī)制,動態(tài)調(diào)整備用容量評估體系,引入氣象預(yù)測彈性容量拍賣,提升極端天氣供應(yīng)韌性;優(yōu)化電價(jià)傳導(dǎo)機(jī)制,開發(fā)氣象-電價(jià)耦合模型實(shí)時(shí)修正輸電阻塞,建立氣象附加費(fèi)浮動機(jī)制引導(dǎo)需求響應(yīng),平抑極端價(jià)格波動。
合全球氣候與局地微氣象數(shù)據(jù),提升新能源預(yù)測精度至 95% 以上,強(qiáng)化邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)分鐘級響應(yīng);構(gòu)建“氣象-電價(jià)”效應(yīng)分離模型,通過可解釋性AI識別因果路徑,規(guī)避偽相關(guān)干擾。
(三)政策體系完善
設(shè)立氣候韌性金融專項(xiàng)基金,推行發(fā)電偏差分?jǐn)偱c輸電保險(xiǎn)制度,聯(lián)動災(zāi)害指數(shù)保險(xiǎn)與現(xiàn)貨市場;修訂市場規(guī)則嵌入氣候適應(yīng)性指標(biāo),明確氣象數(shù)據(jù)法律效力及偏差豁免條款,增設(shè)氣象風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整因子與應(yīng)急保證金,強(qiáng)化《電力現(xiàn)貨市場基本規(guī)則(試行)》氣候韌性相關(guān)條款。
(二)關(guān)鍵技術(shù)突破
五、結(jié)論與展望
氣象要素通過“負(fù)荷-出力-傳輸三維路徑重構(gòu)電力市場,其非線性響應(yīng)與可再生能源波動加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。市場主體需加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新與策略優(yōu)化以降低沖擊成本,加速氣候適應(yīng)性轉(zhuǎn)型;政策應(yīng)構(gòu)建分層風(fēng)險(xiǎn)管理框架,強(qiáng)化“氣象-能源-市場”協(xié)同與數(shù)據(jù)共享;技術(shù)層面需深化氣象-電力耦合模型智能化,依托數(shù)字孿生構(gòu)建決策系統(tǒng),提升極端天氣應(yīng)對能力。通過制度創(chuàng)新與技術(shù)突破協(xié)同,驅(qū)動市場策略向主動調(diào)控轉(zhuǎn)型,構(gòu)建氣候智能型電力生態(tài),推進(jìn)電力市場向安全、高效、可持續(xù)方向轉(zhuǎn)型。
研發(fā)跨時(shí)空氣象電-力耦合系統(tǒng),整
參考文獻(xiàn)
[1]師莉紅,岳江,于小紅等.太原市電力負(fù)荷特征及其與夏季氣象要素的相關(guān)性分析[J].河南科技,2023(12)
[2]王麗娟,任永建,王俊超等.基于氣象因素的長江經(jīng)濟(jì)帶湖北段夏季日最大電力負(fù)荷預(yù)測[J].南方能源建設(shè),2024(1).
[3]汪付華,周后福,張屏等.氣象因素對淮北市電力負(fù)荷的影響及其預(yù)測研究[J].氣象與環(huán)境學(xué)報(bào),2022(8)
[4]鐘利華,周紹毅,鄧英姿等.廣西近 年高溫干旱氣象災(zāi)害及對電力供求的影響 [J].災(zāi)害學(xué),2007(3).
[5]劉靜,王麗娟,成丹等.武漢市電力負(fù)荷特征及其與氣象因子的關(guān)系[J].暴雨與災(zāi)害,2023(4).
[6]武輝芹,楊琳晗,張中杰.基于3種模型的石家莊日最大電力負(fù)荷變幅預(yù)報(bào)效果分析[J].干旱氣象,2021(8).
[7]李艷,蔡薌寧,徐衛(wèi)立等.典型天氣形勢與溪洛渡電站發(fā)電供求關(guān)系的影響[J].氣象科技,2022(6).
[8]郭廣芬,吳瑤,秦鵬程等.長江流域2022年極端高溫干旱特征和成因及其對水電資源的影響[J].長江流域資源與環(huán)境,2023(10).
[9]劉昌義,楊方,陳星.建設(shè)新型電力系統(tǒng)需重視應(yīng)對氣候風(fēng)險(xiǎn)[J].科技中國,2024(8).
[10]劉強(qiáng)強(qiáng),侯瑞.基于數(shù)智一體的電力設(shè)備管理系統(tǒng)研究[J].新經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊,2024,(09):63-69.
(鄭勇系國網(wǎng)綜合能源服務(wù)集團(tuán)有限公司副研究員;王瀟系中核戰(zhàn)略規(guī)劃研究總院有限公司工程師)