中国电力科学研究院有限公司 面向双碳目标的新型电力系统 演进路径与挑战 王 伟 胜 总 工 / 教 高 中国电力科学研究院有限公司 2023 年 9 月武汉 背景 新型电力系统演 进路径 电力系统电碳协 同技术 新能源并网挑战 与措施 结语 主要 内容 口 2020 年，我国提出“双碳”战略目标。 2021 年，我国提出建设以新能源为主体的新型电力系统， 明确了新能源在“双碳”目标实施中的主体作用。 分布式光伏就近开发 》一、背景 口 能源结构转型是实现双碳目标的必由之路。据预测， 2060 年我国一次能源消费总量约为 46 亿吨标煤， 其中非化石能源占比将达到 80% 以上，风、光成为主要能源，且主要转换成电能进行利用。 口 终端能源消费方面，交通、建筑、工业等行业纷纷将电气化作为实现双碳目标的重要举措， 2060 年 电力占终端能源消费比例将超过 70%, 电力系统将成为能源资源优化配置的主要平台。

典型园区特点及零碳战略定位 2 综合解决方案框架 系统化的综合解决方案概述 零碳园区综合解决方案框架 3 规划方法 以规划为抓手构建零碳能源体系 传统能源规划与综合能源规划对比 以零碳为目标的综合能源规划内容 建立零碳目标体系 全面量化情景分析 跨领域一体化优化 制定规划落实措施 4 政策机制 充分发挥政策机制作用保障规划落地 国家层面"碳中和"相关公共政策 案例一：宁波梅山建筑全生命周期碳减排机制 园区管理职责明确，可有效运用行政手段落实减排任务 零碳园区建设将为国家"双碳"目标贡献至少15%的减排量 零碳园区建设将带来约30万亿的投资需求 在园区层面探索以零碳为目标的发展路径将是落实国家"双碳"目标的重要方面，各类园区面向零碳才能发挥对社会经济发展的正向价值。 零碳园区综合解决方案 | 第4页 园区在中国经济发展中的重要地位 发展历程 中国的园区建设起源于上世纪80年代，是国家实施改革开放战略的关键手 量的能源和资源消耗，成为中国二氧化碳排放的一大主体。 工业类型园区对全国碳排放总量的贡献率达31%。 园区在中国碳排放中的占比 数据来源：基于园区能源消耗与排放特征分析 未来展望：在园区层面探索以零碳为目标的发展路径将是落实国家"双 碳"目标的重要方面，各类园区面向零碳才能发挥对社会经济发展的正向 价值。 零碳园区综合解决方案 | 第5页 典型园区特点及零碳战略定位 建筑 工业 交通 循环经济理念的产业聚集区和生态工业示范园区。

建议参评城市加强碳排放和可再生能源消费等关键指标的统计和公开，以利于动 员各界参与城市双碳进程。 报告提出的第二个建议是，建立可再生能源多元供应体系，提升供给能力。 按照集中式和分布式并重原则，大力开发太阳能，围绕城镇建筑、基地设施、产 业园区等重点领域，推进光伏建筑一体化应用，构建多能互补的微型能源体系。 在新的能源供应和运行体系尚未建立，应综合考虑区域能源需求变化，加强化石 能源消减目标路径与可再生能源发展目标的衔接，以及能源转型的技术经济可行 连续两年 得分上升。北京、呼和浩特、盐城、佛山在棋盘上位置变化不大主要由于“气候 雄心”得分上升棋子变大带来的上升；焦作、延安在棋盘上出现右移，主要由于 “低碳状态”的得分升幅带来的。沈阳则三个指标的得分变化比较均衡，其余9 个得分上升的城市均是“排放趋势”得分升幅带来的变化。 图 7 城市双碳指数两年综合得分上升示意图 中国城市双碳指数 2022-2023 19 年度对比综 非化石能源消费比重从 10.2%提高到 17.9%，累计提高 7.7 个百分点 13。 根据全社会电力消耗强度、非化石能源消费占比 2 个具体指标的得分，加权 得到各城市能源消费指标的评价结果。对比 3 个年度该指标的评价结果，能源消 费指标的评分呈逐年平稳上升趋势。深圳、成都、广州 3 年来稳居 Top3，晋城、 唐山 3 年来排名最后。北京、天津、上海、重庆 4 个直辖市评分三年都较为稳定，

提出了基于多维度信息融合与上下文理解的目标判别模型,并详细 阐述了包括时空动态分析与轨迹建模、微动特征分析等关键技术在内的综合解决方案。 通过系统测试 验证,该方案在复杂环境下实现了对各类低空目标的精准识别与快速响应,为低空智联监视体系的实际 应用提供了可靠的技术参考。 关键词:低空经济;5G-A;低空监视 中图分类号:TN959. 1 文献标志码:A 引用格式:胡雅静, 宋倩, 光电探测、广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)等多源数据融合,为合 作目标提供信息服务,更重要的是提升非合作目标的 检测识别率,然后进一步结合深度学习模型,实现对飞 行器行为意图的精准预测与异常事件的可靠告警;同 时,构建智能决策中枢,为空域动态管理、交通流量调 度、飞行冲突解脱及突发事件应急响应提供实时辅助 并结合多站连续组网与跨小区航迹跟踪技术,解决低 空多目标协同感知与连续跟踪的难题;同时,具备厘米 级定位与毫秒级时延能力 [5],满足无人机避障、远程控 制等高精度需求。 相控阵雷达则通过波束赋形技术实 现目标的精确探测与跟踪,其对目标雷达散射截面积 (Radar Cross Section,RCS) 的探测灵敏度是衡量系统 性能的关键指标之一。 光电探测通过可见光及红外光 电摄像头实现全天候环境监测

从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时，长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法，这些方法包 括大到流程的本地化，小到具体管理指标的定义；如何实现此类管理经验的落实呢？ 智慧运维平台提供处置知识管理，通过对用户日常故障处置方法的收集，经验积累，自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 真实线路，准确而快速的完成拓扑的构建。 网络拓扑能清晰展现网络的关系，自动布局；并能提供“圆形”“树形”多种拓扑展现方式，便于 用户根据业务关系快速调整到用户需要的展现方式，同时将管理对象的实时性能和告警信息通过 图标的不同状态展现给用户。 10/70 智慧运维平台建设方案 智慧运维平台拓扑管 构成强大的功能平台；具体资源的管理 作为基于平台的管理功能，具备以接口为中心的设计模式。 系统提供强大的扩展能力，支持管理能力的自由扩展：  采集平台支持用户个性化采集程序的快速兼容，实现管理指标的快速扩展；  采集服务器支持无缝扩展，支持多个采集器同时部署；  支持管理策略的快速扩展，实现用户管理方式落地；  支持用户个性化报表的快速扩展，实现各种具备企业特征报表数据和展现方式。

5G-A通感基站感知基本工作原理如图3.3所示，与雷达（Radio Detection and Ranging, RADAR）工作原理类似，主 要通过计算无线电波发射波和目标回波的时延、目标的多普勒效应频偏、不同天线波束收到目标回波的强度差异，给出探测 目标的精确定位和速度感知。 图3.2 5G-A通感一体化技术 5G-A通感基站 通信+感知 通信+感知 通信+感知 无人机 车辆 船只 图3.3 5G-A通感基站/雷达感知基本工作原理 5所示。例如，在低空安防场景中， 5G-A通感基站通过识别引擎区分无人机和鸟，以减少不必要的预警。目标识别的基本原理是利用感知回波中的幅度、相 位、频谱和极化等目标特征信息，通过多维空间变换来估算目标的大小、形状等参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别 函数，在分类器中进行识别判决。为了提升目标识别效果，在5G-A通感基站中，还会引入AI技术，对不同场景不同类型的目 标信号特征和运动特征进行数 应用场景。 相比传统雷达，为了在复杂环境下实现对无人机等“低慢小”目标的精确探测及跟踪，低空监测雷达采用了脉冲多普勒体 制、有源相控阵技术、抗杂波处理、目标识别等关键技术，其主要工作频段是X波段/Ku波段，基本性能指标如表3.2所示。 低空监测雷达通过向空中发射无线电波，并接收目标反射回来的回波，实现对低空飞行目标的探测、定位、跟踪和识 别，基本工作原理如图3.3所示，其典型设备形态如图3

29 7.2 指标测算方法 .................................................................... 29 附件 1：关于自选评价指标的制定说明 .................................................... 31 参考文献 ............................... 评价指标体系 城市全域数字化转型评价指标体系包括转型场景、转型支撑、转型生态3个一级指标、12个二级指标和42个三级指标，其中转型场景权重为50%， 转型支撑权重为30%，转型生态权重为20%，二级及以下指标的权重见后续指标详表。评价指标体系框架图见图 1。 此外，各地在开展城市全域数字化转型评估评级过程中，可以参照上述指标体系制定“自选评价指标”，用于体现本地转型特色成果和具体 成效，详见附件1。 指标目标值。 2）根据各个四级指标的评估分数，再基于四级指标的权重值，计算得到各个三级指标 的评估分数；根据各个三级指标的评估分数，再基于三级指标的权重值，计算得到各个二级 指标的评估分数；根据各个二级指标的评估分数，再基于二级指标的权重值，计算得到各个 T/ZGCSC 018-2025 30 一级指标的评估分数。以此类推，基于各个一级指标的权重值，最终加权计算得到城市全域 数字化转型得分。计算公式如式（1）：

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 8 电子 免责声明 分析师声明 本人，黄乐平，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见；彼以往、现在或未 来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。 一般声明及披露 本报告由华泰证券股份有限公司（已具备中国证监会批准的证券投 确 性及完整性不作任何保证。 本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰可能会发出与本报告所载意见、 评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现 并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。 华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。 预示。华泰不 承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影 响所预测的回报。 华泰及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况 下，华泰可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产 品等相关服务或向该公司招揽业务。 华泰的销售

市场规模持续增长，应用领域不断拓展。 低空视觉主要涵盖无人机、低空飞行器等在低空空域获取的视觉数据。在此空域内飞行 器面临着诸多挑战，如复杂光照条件，包括强光、弱光、逆光等，可能导致图像过曝、欠曝 或细节丢失[4]；动态目标的频繁出现，如行人、车辆、其他飞行器等，增加了目标识别与跟 踪的难度[5]；局地气象变化，如雾霾、雨雪、强风等，会影响图像的清晰度和稳定性，进而 给视觉数据的获取与分析带来巨大挑战[6]。底层视觉任务是计算机视觉领域中基础性且重要 视觉 xxx -13- 任务系统划分为退化恢复任务、信息增强任务与质量评估体系三大类。底层视觉任务近 10 年部分典型算法如图 1.1 所示。 图 1.1 底层视觉任务算法图 根据任务目标的技术特性与处理流程的本质差异，本章节将低空底层视觉任务系统划分 为三大类：退化恢复任务、信息增强任务与质量评估体系。此分类体系基于任务的核心目标 导向和技术内涵： （1）退化恢复任务的核心在于 趋势：将物理先验（如大气 散射模型）嵌入深度学习框架，既保留模型可解释性，又提升复杂场景泛化能力。典型方案 通过双分支网络分别学习物理参数与残余雾特征，在输电线路巡检等场景中实现了绝缘子等 关键目标的清晰化。特定气象条件下的低空去雾需针对性优化，Wierzbicki 等[89]针对高气压 锋面下的低海拔雾特征，提出基于局部对比度增强的去雾方法，通过动态调整雾区与晴空区 的增强强度，在沿海城市

多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时，长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法，这些方法包 ⱻ8⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 括大到流程的本地化，小到具体管理指标的定义；如何实现此类管理经验的落实呢？ 智慧运维平台提供处置知识管理，通过对用户日常故障处置方法的收集，经验积累，自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 真实线路，准确而快速的完成拓扑的构建。 网络拓扑能清晰展现网络的关系，自动布局；并能提供“圆形”“树形”多种拓扑展现方式，便于 用户根据业务关系快速调整到用户需要的展现方式，同时将管理对象的实时性能和告警信息通过 图标的不同状态展现给用户。 智慧运维平台拓扑管理不仅是，拓扑结构的展现方式，更是用户监控的智能帮手；针对于业 务承载的主机，系统同样提供了系统拓扑，不仅提供全局状态监控界面，同时也讲拓扑图作为全 局 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨  内部数据库  浏览器：  Chrome  Firefox 平台系统提供强大的扩展能力，支持管理能力的自由扩展：  采集平台支持用户个性化采集程序的快速兼容，实现管理指标的快速扩展；  采集服务器支持无缝扩展，支持多个采集器同时部署；  支持管理策略的快速扩展，实现用户管理方式落地；  支持用户个性化报表的快速扩展，实现各种具备企业特征报表数据和展现方式；