未来能源系统的核心是什么？如何从顶层设计能源系统和信息系统的关系？怎样处理高比例清洁能源消纳与市场主体博弈问题？为此，本刊日前采访了中国工程院院士、国网电力科学研究院名誉院长薛禹胜。他认为，未来能源系统的核心是电力和电网。大规模可再生能源接入电网的严峻性还没有被充分认识到，能源互联系统不能简单套用因特网的概念，需要物理系统和信息系统深度融合。
信息能源融合在向广义的环境扩展
在万物互联时代，您对于未来能源系统有何期待和评价?
薛禹胜：未来的能源系统应该读为能源领域中的信息-物理-社会系统，它由广义的物理系统，包括综合能源系统及广义的环境系统，综合信息系统，以及各种社会行为深度融合而成。其中的综合能源系统的核心是当前在二次能源中占绝对主导的电力和电网，但为了保证电力的安全，必须考虑整个能源流的上下游，即一次能源和终端电源，可再生能源对于化石类能源的替代对电力安全性和充裕性的影响，用户用能模式的改变对于电力安全性和充裕性进行互动等等。
人类的可持续发展不仅需要能源，还有赖于经济和环境的安全，它们彼此之间是相互影响相互关联的，不能孤立地研究某一方面、某一领域，而应该从全局高度考虑。
与传统能源系统相比，在现代化能源系统中，相关要素间的关系有何不同？
薛禹胜：在原来的系统中，不同的一次能源如煤炭、石油、天然气，以及不同的产业如电动汽车、制造业、智慧城市等等，都是完全孤立的领域，现在则连接成了一个无法分割的整体。但是因为不同领域中的信息源、信号组织形式并不一样，所以如果缺乏完整的设计和良好的信息系统沟通机制，不可能把相关领域中的任务连接成一个整体的任务。
既然这些联系越来越紧，那么是否意味着电力系统需要把关注目标扩展到周边领域？
薛禹胜：这种必要性、重要性越来越突出。比如，智能电网中的专用通信网的功能就需要从电力系统扩展到其他环节,不仅要考虑各种非电的能源系统,而且要考虑相关的非能源领域。在电网内部的物理系统，需要和信息系统深度融合，以保障电力供应安全、清洁、灵活和经济，所以需要引入不同类型的数据，包括经济领域、人的用电习惯，自然界中的云图、台风图、影像、照片等等非文本形式的信息，实现信息系统和电力系统的真正互联。
但要注意的是，这种融合不是把能源网和信息网简单地混杂在一起,更不能把IT领域的词汇生搬硬套到能源领域中。因为因特网（Internet）是支持信息流的计算机技术，而能源流服从的物理规律与信息流不同，同样需要专用网的传输。所以能源互联系统应该实现二者在支撑层面的深度融合，才能保证能源流的全面监控及优化。
有人认为，随着清洁能源崛起，基荷和基荷电厂的概念将逐步失去意义，因为基荷电厂也需要灵活运行，在灵活运行下实现电力系统可靠性才是王道。您怎么看？
薛禹胜：是这样的。从能源流来看，一次能源转换成电能后，才接入电力系统。在一次能源可控，负荷平稳可预测的情况下，才有可能孤立考虑备用容量及备用电量。当一次能源实现了大规模可再生能源发电替代后，按传统方式保留固定比例的备用容量的方式，不再能保障能源安全充裕。此外，除了能源流，综合能源系统还要和自然界、社会主体进行交互，也会和通信系统、应急管理、市场监管发生关系，任何一个环节发生重大事件，都会通过交互耦合的关系，造成整个能源系统的故障。
目前，大规模可再生能源接入电网之后的严峻挑战还没有被充分认识到。我们真正要解决的问题是，当可再生能源占比达到70%，甚至更多时，电力系统和电网应该如何支撑，怎样保证综合能源系统中各个环节的安全，尤其需要从顶层设计上给予考虑。
研究需要以人为本
您认为，电力系统和信息系统深入融合后，未来还会如何演进？
薛禹胜：到现在为止，绝大多数的研究都是把电力系统与信息系统的安全性、经济性两者隔离开进行的。未来要拓展到更大的物理系统中，要从电力系统向它的上游拓展，要研究煤炭、风电等不同类型的能源品类出力变化的关联、可再生能源的波动性如何引起负荷和一次能源的不平衡与损失等。从系统角度而言，电力系统要了解外部的环境，比如污染排放、自然灾害等的影响，从事气象、自然灾害防御的人也应了解电力系统的安全运行机理。
目前电力经济研究还没有很好解决人的行为和需求问题，您认为挑战在哪里？
薛禹胜：从信息物理系统（CPS,Cyber-PhysicalSystems）视角看智能电网，电网系统关注的对象只是能源系统中的一个核心环节。要保障电网运行安全，需要广域采集能源及广义环境系统，以及社会行为的数据，挖掘知识并做出决策支撑。人的行为涉及所有的环节，性质不仅包括正常博弈的不确定性，以及恶意攻击。在紧急状态下，人的反应能力跟不上的情况下，要靠计算机系统实现闭环控制。
虽然社会元素原来也被纳入经济性研究范畴，但是没有很好地融合到整体框架中。我们现在强调以人为本，就是要充分考虑广大的共同需要和个别人群的特殊需要，以及这些人是怎样参与到市场博弈中去的问题。
以前，我们只是定性地去讲、仅仅用语言去描述这个问题，如果要进行精细化研究，就一定要有定量的分析。这需要在社会学、人类行为学当中找到新的研究方法，需要数学模型，也要考虑不同角色的参与者行为的影响，包括：他们在不同的环境和场景之下，是如何理性及非理性地博弈，又是如何影响能源系统运行的，这是很大的一个挑战。
在具体的能源应用中，该如何处理这种参与者的博弈行为与整个能源系统运行的关联？
薛禹胜：在市场框架之下，不考虑人的因素，用完全理想的数学模型来解决、分析和控制问题，是不接地气的方法。
以电动汽车充放电为例。目前广泛研究的V2G技术是指电动汽车的电池参与备用辅助服务市场，减少可再生能源发电波动性对电网的压力。但这是建立在一个假设的前提下，即汽车停在充放电站时，电池就可以被服务商或者调度人员调用。这是一个脱离市场环境的假设。但现实因素是如何取得车主的认可，包括充放电之间的电量损失及电池寿命如何补偿？用户临时改变行程出行，但发现电池电量不足的补偿问题。实际上，要解决V2G参与电网的分析和控制方法，一定要充分考虑电动汽车发展的各个环节，包括购买、出行、充电和备用服务等不同场景下，人们的行为怎么样参与博弈。当然，也不能为了补偿而“用力过猛”，甚至违背市场规律。
对于战略性问题，比如能源转型路径优化的问题，您认为，这样的科学方法该如何发挥作用？
薛禹胜：这样的方法同样可以应用于关于能源转型的科学决策。比如，我们现在制定的2030年和2050年能源转型目标，仅以非化石能源占比为例，相关数字是怎么算出来的，为什么会是20%和30%，为什么不是少一点或者多一点？
在我们承担的中国工程院重大研究和咨询项目中，针对我国能源转型到2050年的目标、路径和优化问题，给出了相应的解答：作为一个多领域的交互问题，需要先确定能源转型问题涉及的物理系统的数据模型，包括一次能源的石油、煤炭，以及清洁能源的技术经济特性等。然后建立经济模型，对每一种系统都有对应的市场行为，要能够反映市场交易方式，以及参与者的互动，包括参与者的理性和不理性的各种行为，如政府补贴政策的改变怎样影响市场行为。最后，对于能源系统、经济系统、环境系统等相关市场的互动，需要通过实时和分时间段的仿真推演进行验证。
