可再生能源发展中的共性问题与应对机制：以 风电、光伏为代表的波动性可再生能源的大规 模部署和入市，需要考虑包括电力电量失衡、超 短期灵活性需求提升、多重市场营收风险、环境 价值体现在内的关键问题，相应配套市场机制可 依据实际需求，进行本土化设计。 ● 中国省级市场特色实践梳理：本报告参考资源 基础、市场建设进度和新能源渗透率等因素，选 取了8个各具特色的典型省（市、地区）进行梳 易，绿电事后交易机制丰富绿电交易的灵活 性；绿电溯源报告为用户的绿电消费提供更 加规范、透明的认证；绿电消费补贴为参与 用户提供经济激励。 执行摘要 中国省级绿色电力市场建设：现状与展望 3 关键问题 中国绿色电力市场 建设的关切议题 海外电力市场的解决方案实例 问题一： 电力电量失衡 电力系统调节能 力不足加剧运行 风险，限制可再生 能源接入 德国电力平衡单元 基于德国的电网分区结 等 13，也会影响可再生能 源的长 期收 益预 期 和可持续投资发展。 本章从海外可再生能源发展历程中遇到的问题 和挑战出发，聚焦与电力系统安全稳定运行、促进可 再生能源自身可持续发展相关的关键问题，介绍应 对可再生能源快速发展的典型市场机制设计和有益 探索。值得说明的是，部分海外电力市场机制建设起 步较早，先于可再生能源大规模发展，已建立起较为 成熟的电力市场框架和交易机制，并仍在不断改革

随着近年来我国城镇化水平加速提升， 农村老龄化、空心化现象突出。乡村人才队伍建设已经成为推进乡村振兴和农业农村现代化的重要考量。同样地， 有效破解“谁来组织、谁来参与”是未来农村能源合作社发展关键问题。 农村能源合作机制创新，亟需能源人才队伍作为支撑，尤其是青年能源人才队伍。通过举办讲座、展示农村能源 转型发展成功故事等方式，强化农村能源宣传教育，让公众更直观地感受到能源转型发展带来的经济、社会和环 《第三次全国农业普查数据》, https://data.stats.gov.cn/images/snp/index.html, 2023年. 22 . 冯凯辉, 李琼慧, 黄碧斌, 闫湖 & 张红宪. 中国农村能源发展关键问题. 中国电力 55, 1–8 (2022). 23 . 中华人民共和国政府网站, https://www.gov.cn/xinwen/2020-10/20/content_5552561.htm

正当其时——数智技术赋能新型电力系统 多元耦合与协同调度 随着电力装机结构逐步向可再生能源为主体转变，清洁能源发 电存在的随机性、波动性、季节不均衡性成为制约高比例新能 源并网和外送消纳的关键问题。数字化与智能化技术不仅支持 在多种发电设施与用电负荷之间实现互补协同，达成动态平 衡，还能通过优化调度方案，提高储能设施、柔性负荷等调节 性资源的利用效率，降低基础设施投资压力。 关键场景：

正当其时——数智技术赋能新型电力系统 多元耦合与协同调度 随着电力装机结构逐步向可再生能源为主体转变，清洁能源发 电存在的随机性、波动性、季节不均衡性成为制约高比例新能 源并网和外送消纳的关键问题。数字化与智能化技术不仅支持 在多种发电设施与用电负荷之间实现互补协同，达成动态平 衡，还能通过优化调度方案，提高储能设施、柔性负荷等调节 性资源的利用效率，降低基础设施投资压力。 关键场景：

， 使得制冷机非常庞大、成本高昂、能耗大。如果能将单组稀释单元的性能大幅提高， 将有效减少稀释单元阵列数量、减少体积和成本。但单组稀释单元性能的提高，就 必须突破克服渗透阻力、超大面积换热等关键问题，以突破现有技术瓶颈。目前欧 美企业的大功率稀释单元研发也正处于起步阶段，因此对于中国来说，并没有现成 的技术路径可供参照，需要通过自主创新来实现技术突破。 中船鹏力超低温KDDR-1-400稀释制冷系统采用自研GM制冷机， 其是在量子线路设计和量子门操作的优化上。以T门为例，它 是量子计算中不可或缺的逻辑门，在众多量子算法的实现中扮 演关键角色。然而，T门的操作较为复杂，如何有效减少其使 用数量成为量子计算领域的关键问题。Quantinuum、Google DeepMind等机构利用AlphaTensor，自动对量子线路中T门和 π/8门的使用进行优化，通过深度强化学习来探索更高效的量 子计算方式。此外，

域专家深度合作，能够总结出大 量物理规律和专家知识，进而揭示潜在科学问题。其次，基础设施建设与数据平台搭建。随着各学科领域 数据的迅速积累，如何有效地收集、处理、存储和共享这些数据成为科研中的关键问题。未来需要构建跨 学科的高效数据平台，以整合不同来源的数据，从而提升科研效率。最后，四轮驱动的科学计算自进化系统。 当前数据驱动的科学计算面临物理机制缺失、领域知识不足以及设计依赖专家经验等问题。未来研究将聚 来自中国的科研院所，体现出中国科研工作者对该领域的密切关注。 “基于机器学习的新型智能材料设计”研究在近年来得到了迅猛发展。构建数据驱动的材料感知内在 机制发掘和设计范式开发是新型智能材料进一步发展的关键问题。如图 4.6 所示，未来的研究中，应着重 80 全球工程前沿 Engineering Fronts 全球工程前沿 2024 表 4.7 “基于机器学习的新型智能材料设计”工程研究前沿中核心论文的主要产出国家 reinforcement learning，DRL）算法由于其强大的感知和决策能力，成为当前解决未知动态环境下 AUV 路径规划最具潜 力的方法。DRL 算法的优化和综合利用是提升 AUV 运行自主性和高效性的关键问题，对于助力 AUV 海 洋探测开发走向深远海，推动海洋强国战略的实施具有重要意义。 目前，基于深度强化学习的自主水下航行器路径规划技术的研究主要包括：DRL 算法的训练速度和 路径规划准确率的提升，DRL