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自动化科技助力我国可再生能源体系迈向全球领先

- 自动化网写在央视网《逐绿前行 我国构建起全球最大可再生能源体系》后​

在 “双碳” 目标引领下，我国可再生能源产业实现从 “跟跑” 到 “领跑” 的跨越式发展，成功构建起全球规模最大、覆盖最广、技术最先进的可再生能源体系。截至 2025 年6月，我国可再生能源装机容量突破 21 亿千瓦，占全球总量的 45% 以上，风电、光伏新增装机连续 10 年位居世界第一。这一瞩目成就的背后，自动化科技如同 “隐形引擎”，以机械工程的硬核支撑、电气工程的稳定保障、数字化转型的智慧赋能、人工智能的精准优化，全方位破解可再生能源发展瓶颈，为我国能源结构转型注入强劲动力，更向世界提供了可再生能源发展的 “中国方案”。​

一、机械工程：夯实可再生能源装备制造的 “硬核根基”​

可再生能源的规模化发展，始于装备制造的自主可控。机械工程技术的创新突破，从源头解决了风电、光伏装备 “卡脖子” 难题，推动我国从 “装备进口国” 转变为 “全球装备供应核心”。​

在风电装备领域，叶片作为风机核心部件，其制造精度直接决定发电效率。过去依赖人工铺层的生产模式，不仅将单支叶片制造周期拉长至 15 天，精度误差更是超过 2 毫米，导致风机发电效率损失超 15%。如今，我国自主研发的风电叶片自动化生产线，集成数控缠绕技术、智能模具温控系统与机器人铺层设备，实现从原材料配比到固化成型的全流程自动化。以金风科技新疆生产基地为例，该生产线将叶片制造周期压缩至 7 天，精度误差控制在 0.5 毫米以内，叶片抗疲劳强度提升 20%，配套风机的年发电量增加 10% 以上。针对海上风电安装 “高风险、低效率” 的痛点，我国研发的 “海油观澜号” 海上风电专用吊装平台 ，搭载智能平衡控制系统与液压驱动装置，可在 6 级风浪、3 米波高的恶劣环境下稳定作业，单台 5 兆瓦风机安装时间从传统的 10 天缩短至 3 天，推动我国海上风电装机容量在 2025 年突破 4000万千瓦，占全球海上风电总装机的 50%以上。​

光伏装备制造领域同样实现 “质效双升”。激光切割设备与自动化装配线的广泛应用，彻底改变了传统人工组装的低效模式。晶科能源安徽生产基地的光伏组件全自动化生产线，采用 AI 视觉检测与机器人精准焊接技术，每小时可生产光伏组件 220 片，较传统人工生产线效率提升 3 倍，组件不良率降至 0.08% 以下，远低于国际行业平均的 0.5%。针对西部山地、荒漠等复杂地形的光伏电站建设难题，我国研发的履带式光伏支架安装机器人，配备自适应地形传感器与精准定位系统，可在坡度 30 度以上、碎石覆盖的山地灵活移动，实现光伏支架与组件的 “一键安装”，将西部光伏电站建设周期缩短 20%，人工成本降低 40%。截至 2025 年，我国风电、光伏装备国产化率已超 95%，核心零部件如风机主轴、光伏逆变器国产化率突破 98%，机械工程技术的创新，为可再生能源装备制造的自主可控筑起 “防护墙”。​

二、电气工程：构建可再生能源高效传输与存储的 “稳定网络”​

可再生能源的 “发得出”，更要 “送得稳、存得住”。电气工程技术以特高压输电与智能储能为核心，搭建起连接能源生产端与消费端的 “桥梁”，破解了风电、光伏 “间歇性、波动性” 的并网难题。​

在特高压输电领域，我国自主研发的柔性直流输电技术，凭借电力电子器件的精准调控能力，成为西部清洁能源外送的 “主力军”。±800 千伏昌吉 — 古泉特高压直流工程作为全球首个 ±800 千伏柔性直流输电工程，采用自主研发的换流阀自动化控制系统，可实时监测电网电流、电压波动，在 200 毫秒内完成故障隔离与功率调节，相当于 “闪电般” 化解电网风险。该工程将新疆、甘肃等地的风电、光伏电力输送至华东负荷中心，输电效率提升至 90% 以上，每年减少输电损耗相当于节约标准煤 120 万吨，减少二氧化碳排放 300 万吨。截至 2025 年，我国已建成 “十四交十直” 特高压输电通道，实现 “西电东送、北电南供” 的能源战略高效落地。​

储能领域的技术突破，则为可再生能源 “错峰消纳” 提供关键支撑。针对电化学储能电站 “充放电效率低、安全风险高” 的痛点，我国研发的智能储能变流器，通过数字化控制算法优化充放电策略，将储能系统充放电效率提升至 95% 以上，同时集成过压、过流、过温三重安全保护机制，电池起火风险降低 80%。在抽水蓄能领域，我国自主设计的可逆式水轮发电机组，搭载高精度传感器与自动化调速系统，实现 “发电” 与 “抽水” 模式的 10 秒内无缝切换，响应速度较国际同类产品快 30%，成为电网调峰填谷的 “稳定器”。截至 2025 年7月，我国储能装机容量突破 9000 万千瓦，储能总量达2.26亿千瓦时。其中电化学储能占比超 60%，电力系统自动化覆盖率达 98%，为可再生能源大规模消纳构建起 “安全缓冲带”。​

三、数字化转型：打造可再生能源运营管理的 “智慧引擎”​

传统可再生能源运营依赖 “人工巡检 + 经验决策”，不仅效率低下，更难以应对大规模电站的精细化管理需求。数字化转型通过数字孪生、物联网、大数据等技术，推动行业迈入 “数据驱动、智能管控” 的新阶段，让每一座电站都拥有 “智慧大脑”。​

在光伏电站运营中，西部大型光伏电站往往占地超万亩，传统人工巡检每天需运维人员步行 20 公里以上，不仅耗时耗力，还难以发现组件隐裂、阴影遮挡等细微故障，导致电站年发电量损失超 8%。如今，基于数字孪生技术的光伏电站管理平台，通过无人机航拍、红外热成像设备与物联网传感器的协同联动，可实时采集组件温度、电流、电压等 100 余项运行数据，并在虚拟空间 1:1 构建电站 “数字镜像”。运维人员只需在中控室操作平台，就能通过数字孪生模型精准定位故障组件，维修响应时间从 24 小时缩短至 2 小时，维修效率提升 80%，电站年发电量增加 5%—8%。以青海共和光伏产业园为例，该园区引入数字孪生管理系统后，每年减少运维成本超 1200 万元，组件故障发现率从 60% 提升至 99%，成为全球数字化光伏电站的标杆。​

电网调度领域的数字化升级，更让可再生能源消纳效率大幅提升。我国新一代电力调度控制系统，整合全国 10 亿级电力用户、百万座发电站的实时运行数据，通过大数据分析技术实现负荷预测精度达 95% 以上，风电、光伏出力预测精度超 90%。调度人员可根据清洁能源出力变化，动态调整火电、储能的运行策略，确保电网频率稳定在 50±0.2 赫兹的安全范围内。以江苏省电力调度中心为例，借助数字化调度平台，该中心优先消纳风电、光伏等清洁能源，2025 年江苏风电、光伏利用率达 98.5%，较传统调度模式提升 12 个百分点，每年减少标准煤消耗 800 万吨，推动江苏清洁能源在能源消费结构中的占比突破 40%。数字化转型不仅降低了可再生能源体系的运营管理成本，更让 “全额消纳清洁能源” 从目标变为现实。​

四、人工智能：激活可再生能源智能优化的 “核心大脑”​

如果说数字化转型为可再生能源体系搭建了 “神经网络”，那么人工智能就是驱动体系高效运转的 “核心大脑”。AI 技术通过深度学习、强化学习等算法，实现可再生能源 “发、输、配、用、储” 全链条的精准优化，让能源利用效率达到新高度。​

在新能源发电预测方面，传统预测模型依赖历史数据，受气象、地形等因素影响，预测误差常超过 20%，导致电网调度被动，清洁能源消纳受阻。而基于深度学习的 AI 预测系统，可融合卫星云图、风速风向、温度湿度等 100 余项气象数据，以及设备运行状态、地形特征等多维度信息，构建动态预测模型。以新疆达坂城风电场为例，该风电场采用的 AI 风电出力预测系统，将短期（24 小时内）预测误差降至 8% 以下，中长期（72 小时内）预测误差控制在 12% 以内，使电网调度部门能够提前预留清洁能源消纳空间，每年增加风电消纳量 1.2 亿千瓦时，相当于减少二氧化碳排放 9.6 万吨。​

在能源消费端，AI 技术推动 “源网荷储” 协同发展。我国智慧能源管理平台通过 AI 算法分析工业、商业、居民用户的用电习惯，结合风电、光伏出力情况，制定个性化的 “错峰用电” 与 “需求响应” 方案。某汽车制造企业接入该平台后，AI 系统根据电网负荷变化与清洁能源出力高峰，自动调整焊接、涂装等高耗能工序的运行时间，将 70% 的高耗能生产安排在风电、光伏出力高峰时段，每月减少电费支出 15 万元，同时帮助电网降低峰谷负荷差 20%，实现企业经济效益与电网稳定性的双赢。在储能系统优化中，AI 技术通过学习电网负荷变化规律与储能电池充放电特性，自动调整储能电站的充放电策略，使储能电池循环寿命延长 30%，度电存储成本降低 15%。某储能电站引入 AI 优化系统后，每年增加收益超 500 万元，储能系统整体运行效率提升 25%。​

从机械工程筑牢装备根基，到电气工程保障传输存储，从数字化转型革新运营管理，再到人工智能驱动智能优化，四大自动化科技领域协同发力，共同推动我国可再生能源体系实现 “量质齐升”。截至 2025 年，我国可再生能源在总能源消费中的占比突破 25%，为全球能源转型提供了 “中国样本”。未来，随着自动化科技与可再生能源的深度融合，我国将继续引领全球能源革命，在攻克高效储能、智能电网、绿氢制备等关键技术上持续突破，为实现 “双碳” 目标与能源安全提供更坚实的科技支撑，让绿色能源照亮人类可持续发展的未来之路。