中国储能网讯：2024年，德国的可再生能源发电量占比已达到62.7%，弃电率维持在3%左右，年均停电时间约为12分钟。在高比例可再生能源的背景下，德国电力系统正面临前所未有的挑战，主要体现在可再生能源出力预测、电力现货市场运行和电网调度管理这三个领域。随着人工智能在电力系统应用的不断进步，德国电力转型的未来图景越发清晰。从技术突破到市场优化，这一进程不仅有望显著降低电力系统成本，还可能让德国早日实现碳中和目标。

在出力预测领域的应用

德国在可再生能源预测领域采用了多种天气模型，包括常规天气模型、异常天气模型、农业天气模型、滑雪天气模型以及天气指纹方法等。这些模型的预测精度依赖于高质量的测量数据，例如风机上的气象测量点数据、撒哈拉沙尘暴预测数据、雾气测量数据、雷达测量数据（如云层运动）以及卫星测量数据等。德国气象局开发了能源领域的专用大模型，不断提升预测效率。为适应电力现货市场的高要求，发布时间从2小时缩短至5分钟。这些改进显著提高了预测精度，例如，风电预测误差降至2%～4%，光伏预测误差降至5%～7%。

尽管取得了进展，但实践中仍暴露出两大问题：一是现有非线性数学模型的精确性不足，例如，天气指纹方法在某些情况下能提供比大模型更准确的结果；二是不同模型在时间和区域上的拼接过程较为复杂，将观测数据整合到数值模型中仍需依赖人工的物理数值模型支持。这种数据同化是数值天气预报的核心技术。过去60年中，这一技术通过传统方法（如变分技术和集合卡尔曼滤波器）一直沿用至今，成为数值天气预报的重要基础。

为解决上述问题，2024年6月，德国气象局推出了一种全球首创的人工智能大模型（AI-Var），将数据同化方法与深度学习技术结合，可以快速优化数据与大模型的结合，使数据同化过程更加高效，不再单纯依赖算力支持。

与传统天气模型相比，该人工智能模型不再依赖传统的天气数学模型，而是通过深度学习，实现了复杂非线性数学问题更高效地并行处理。

AI-Var大模型为未来全数据驱动的天气预报系统奠定了坚实基础，在天气预测领域实现了革命性突破，弥补了谷歌 AI 气象模型（GenCast）和神经网络技术的不足。

精准的天气预测和可再生能源出力预测，为电力现货市场提供了更可靠的供需数据支持，人工智能在优化市场交易和应对波动性中发挥了重要作用。

可再生能源发电出力的间歇性与波动性，是对现货市场的价格稳定性的挑战，但也为市场参与方创造了更多盈利机会。例如，通过人工智能优化充放电策略，电池储能系统能够在价格波动中实现利润最大化。

相比传统商业模式，通过人工智能优化的电力交易，售电商收入增幅可超过60%。其操作方式类似于股票市场中的趋势跟踪算法。趋势跟踪模式的盈利能力通常为套利模式的三倍以上。

然而，市场趋势随时可能反转，带来追高或低卖的风险并导致损失，风险较高，因此更适合长期市场。这一创新还稳定了市场价格，让人工智能助力能源市场上的参与者实现双赢。

基于精准的天气预测与市场优化，人工智能在电网调度中的应用潜力将进一步提升。海量测量数据和低成本天气预测将进一步提升可再生能源的预测速度和精度。这为平滑现货市场价格曲线和解决电网过载问题提供了重要支持。根据对2030年、2040年和2050年三个场景的预测，集中式储能设施和人工智能在现货市场的广泛应用将显著降低现货市场的价格，助力解决电力转型带来的电价上涨难题。

在电网运行中的应用

随着可再生能源设备价格的不断下降，电网运行费用逐渐成为影响电费的主要因素之一。在德国，再调度和治愈性调度等运行操作措施是当前研究的两个重点方向。其中基于天气预测的48～72小时潮流预测是新型调度模式的基础。

再调度是通过调整可再生能源发电和传统电厂出力，以“一升一降”的方式解决电网过载问题，保持系统平衡的措施。德国通过再调度2.0进一步完善了配电网的弃电管理措施，要求将可再生能源弃电纳入再调度机制。具体来说，功率超过100千瓦的分布式可再生能源必须接受调度控制，以确保系统平衡，减少弃电量和负电价对系统的影响。

德国正在将再调度2.0升级为再调度3.0，计划取消对可再生能源发电功率的限制，将措施覆盖范围进一步扩大至包括家庭光伏、热泵及储能设施。这一升级依赖于“可控智能电表”的推广，以及更加先进的通信与安全技术。

当前，研究工作的重点是开发安全且可扩展的物联网解决方案，推动人工智能和机器学习技术在预测、再调度3.0优化以及分布式设备控制中的广泛应用。通过边缘计算与云网格技术，确保电网安全，即使部分区域出现问题，其他区域仍能维持正常再调度。

为了保障电网的安全运行和经济性，德国电网企业采用了治愈性调度方法。这种方法通过新型系统保护策略，使电网在发生故障时能够迅速恢复到安全状态，其目标是在正常运行时，双线路的输送能力接近100%。当故障发生时，非故障线路短暂过载，网络助推器（电池）介入解决过载问题，使得系统迅速恢复正常。随后，通过使用电转热设备、调整发电计划、启动备用电厂、优化潮流等措施接替电池。这一过程类似一次、二次、三次调频之间的过渡。目前，治愈性方法在输电网上已进入试点阶段，配电网也启动了相应研究项目。研究项目包括利用大功率充电桩和大型热泵实现治愈性调度。

尽管治愈性方法显著提升了输电网的利用效率，但其推广仍需克服海量场景计算与动态电网拓扑的复杂性。目前，人工智能尚未完全解决因电网拓扑动态变化引发的高复杂性问题，但相关研究正在积极推进中。

在日前市场，德国在再调度和治愈性调度中坚持“先市场、后电网”策略，在大尺度预测的基础上，充分利用慢速且低成本的灵活性资源，有望进一步降低电网费用，从而减轻电力转型的总体成本。

随着电制氢、电转热、热泵、调峰电厂和网络助推器（电池）的逐步投入运行，组合优化形式不断增多。预计到2035年，德国将建成一个灵活性市场，通过AI优化电网拓扑连接方式，彻底解决电网计算并行化难题，推动电网调度的重大变革。