韩国能源技术研究院以人工智能打造“碳中和能源城市”

by Jeong Ilwoong

Published 11 Sep.2024 10:12(KST)

韩国能源技术研究院（以下简称“能技研”）11日表示，新再生系统研究室与能源信息通信技术研究团联合研究团队开发出利用人工智能实现“城市电气化（Urban Electrification）”的核心技术。

所谓城市电气化，是以建筑一体化光伏等技术为手段，将城市能源从化石燃料转向可再生能源。

在美国和欧洲等地，这一概念正作为实现碳中和和构建可持续城市环境的核心战略被积极推进。

研究团队成员正在监控能源管理系统。韩国能源技术研究院提供

不过，传统城市模式可根据用电需求，较为容易地通过化石燃料调节能源供应量；相反，已推进电气化的城市对可再生能源的依赖度较高，能源供应量会随天气变化而出现较大波动。这会导致各建筑之间电力需求不匹配，从而使电网的稳定运行变得困难。

例如，骤然寒潮或极端酷暑等由气候变化引发的极端“低概率高影响事件（Low-Probability High-Impact Event）”，会在急剧增加能源需求的同时，限制能源生产，从而可能威胁城市电网的稳定性，导致大规模停电等问题。

低概率高影响事件之所以备受警惕，在于其发生概率低到足以被称为“极端”，不仅难以预测，而且一旦成为现实，其造成的经济和社会损失规模几乎难以估量。

为解决上述问题，联合研究团队开发了应用人工智能分析结果的能源管理算法，并将其系统化实现。

研究团队首先利用人工智能分析了各建筑的能源使用量和可再生能源发电量模式；随后又掌握了天气、人类行为模式、可再生能源设备规模及运行状况等复杂变量对电网造成的影响。

在此过程中，联合研究团队确认到，年均仅约1.7天（约0.5%水平）发生的低概率高影响事件，足以对整个电网的稳定性和运营成本产生决定性影响。

上述分析结果也被构建为算法和系统。所开发的算法可优化建筑之间的能源共享，并有效管理用电高峰和发电高峰。

尤其是，该系统不仅有助于维持日常的能源平衡，还能在应对低概率高影响事件时，使电网在极端情形下依然保持稳定运行。

联合研究团队在将自主开发的系统应用于再现城市电气化环境的社区单元后确认，能够实现自给自足率（通过建筑自身发电满足用电需求的程度）38%、自我消费率（建筑直接使用其所生产剩余电力的比例）58%的水平。

与未应用该系统的建筑自给自足率（20%）和自我消费率（30%）相比，这是大幅改善的数值；通过这一改善效果，电费也可在原有基础上降低18%。

联合研究团队强调，尤其是本次实证所采用的年能源消费量为107兆瓦时，比海外先进机构基于仿真的研究高出7倍，因此相关系统在城市环境中实际应用的可能性相对更高。

能源信息通信技术研究团博士Han Gwangwoo表示：“本次研究成果的意义在于，通过人工智能提高城市电气化效率，并确保电网稳定性。联合研究团队今后将把所开发的系统应用于多种城市环境，提高能源效率、改善电网稳定性，从而为实现碳中和作出贡献。”

此外，本次研究作为韩国能源技术研究院基础项目实施，研究成果已刊登于建筑领域国际知名学术期刊《Sustainable Cities and Society》网络版。

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。