“新基建”对中国“十四五”电力需求和电网规划的影响分析

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.202010049

中国电力 ›› 2021, Vol. 54 ›› Issue (7): 11-17.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.202010049

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“新基建”对中国“十四五”电力需求和电网规划的影响分析

余潇潇^1,2, 宋福龙^1,2, 周原冰^1,2, 梁海峰³

1. 全球能源互联网集团有限公司，北京 100031;
2. 全球能源互联网发展合作组织，北京 100031;
3. 华北电力大学电力工程系，河北保定 071003

收稿日期:2020-10-19 修回日期:2020-11-08 出版日期:2021-07-05 发布日期:2021-07-12
基金资助:
国家电网有限公司科技项目(SGTYHT/16-JS-198)

Investigations on the Impact of New Infrastructure on Electricity Forecast and Power System Planning during the 14th Five-Year Plan Period

YU Xiaoxiao^1,2, SONG Fulong^1,2, ZHOU Yuanbing^1,2, LIANG Haifeng³

1. Global Energy Interconnection Group Co., Ltd., Beijing 100031, China;
2. Global Energy Interconnection Development and Cooperation Organization, Beijing 100031, China;
3. Department of Electrical Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China

Received:2020-10-19 Revised:2020-11-08 Online:2021-07-05 Published:2021-07-12
Supported by:
This work is supported by Science and Technology Project of SGCC (No.SGTYHT/16-JS-198)

摘要/Abstract

摘要： 近年来，中国已将“新基建”纳入国家发展战略，明确提出立足于高新科技基础设施建设，建成集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系。“十四五”期间，为了实现疫情后经济复苏，实现创新高质量发展，“新基建”将成为投资重点。“新基建”中5G基站、大数据中心、电动汽车等基础设施布点密集，能耗密度大，大规模发展对电网安全稳定运行冲击大。对“新基建”各类基础设施“十四五”期间发展趋势进行展望，重点对5G基站、数据中心等“数字新基建”的能耗模型进行分析建模，量化分析“十四五”期间“新基建”对中国电力需求和电网发展的影响，为科学开展能源电力“十四五”规划提供参考。

关键词: 新基建, 5G基站, 数据中心, 电动汽车, 电气化铁路, 电力需求预测

Abstract: In recent years, China has incorporated “new infrastructure” into its national development strategy, clearly stating that a modern infrastructure system should be developed on the basis of new and high technology infrastructure. This infrastructure system is expected to be intensive, efficient, affordable, intelligent, green, safe, and reliable. During the 14th five-year plan period, the new infrastructure will become an investment priority in order for post-pandemic economic recovery and high-quality development driven by innovation. This paper focuses on the development trend and energy consumption model of the new infrastructure, such as 5G base stations, data centers, and electric vehicles. The electricity demand of the new infrastructure in the 14th five-year plan period is forecasted, and the impact of new infrastructure on power system is analyzed, which will provide a reference for the energy and power system planning in the 14th five-year plan period.

Key words: new infrastructure, 5G base station, data center, electric vehicle, electric train, electricity demand forecast

余潇潇, 宋福龙, 周原冰, 梁海峰. “新基建”对中国“十四五”电力需求和电网规划的影响分析[J]. 中国电力, 2021, 54(7): 11-17.

YU Xiaoxiao, SONG Fulong, ZHOU Yuanbing, LIANG Haifeng. Investigations on the Impact of New Infrastructure on Electricity Forecast and Power System Planning during the 14th Five-Year Plan Period[J]. Electric Power, 2021, 54(7): 11-17.

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参考文献

[1] 中国电子信息产业发展研究院. 中国"新基建"发展研究报告[R]. 北京:中国电子信息产业发展研究院, 2020.
[2] 顾海波. 新基建通信行业投资策略-5G和数据中心得投资计划[R]. 北京:中信证券, 2020.
[3] 杜忠明, 王雪松. "十三五"中国电力需求水平预测[J]. 中国电力, 2017, 50(9):11-17
DU Zhongming, WANG Xuesong. Electricity consumption forecasting of China during the period of the 13th five-year[J]. Electric Power, 2017, 50(9):11-17
[4] 单葆国, 李江涛, 谭显东, 等. 经济转型时期电力弹性系数应用[J]. 中国电力, 2017, 50(12):1-4
SHAN Baoguo, LI Jiangtao, TAN Xiandong, et al. The application of electricity elasticity coefficient during economic transition period[J]. Electric Power, 2017, 50(12):1-4
[5] 沈依婷, 张菁, 武鹏, 等. 含电动汽车的配电网双重不确定性网架规划方法[J]. 中国电力, 2020, 53(4):139-146
SHEN Yiting, ZHANG Jing, WU Peng, et al. Bi-uncertainty network frame planning method for distribution network with electric vehicles[J]. Electric Power, 2020, 53(4):139-146
[6] 王睿, 高欣, 李军良, 等. 基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法[J]. 电力系统保护与控制, 2020, 48(16):37-44
WANG Rui, GAO Xin, LI Junliang, et al. Electric vehicle charging demand forecasting method based on clustering analysis[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(16):37-44
[7] 张秀钊, 王志敏, 钱纹, 等. 基于时空神经网络的充电桩时空动态负荷预测[J]. 智慧电力, 2019, 47(8):50-54, 111
ZHANG Xiuzhao, WANG Zhimin, QIAN Wen, et al. Spatio-temporal dynamic load forecasting of charging pile based on spatio-temporal neural network[J]. Smart Power, 2019, 47(8):50-54, 111
[8] 毛光辉, 秦睿, 郝如海, 等. 电气化铁路牵引负荷接入电网对风电场影响仿真分析研究[J]. 中国电力, 2016, 49(7):135-139
MAO Guanghui, QIN Rui, HAO Ruhai, et al. Modeling analysis of the influence of the electric traction load integration on wind farms[J]. Electric Power, 2016, 49(7):135-139
[9] 前瞻产业研究院. 2020年中国5G基站建设行业报告[R]. 北京:前瞻产业研究院, 2020.
[10] 工业和信息化部. 2019年通信业统计公报[R]. 北京:工业和信息化部, 2020. http://www.miit.gov.cn/n1146285/b1146352/n3054355/n3057511/n3057518/c7696204/content.html.
[11] 张晔. 打造高质量5G离不开这对"超强组合"[N]. 科技日报, 2020-03-(25).
[12] 李新. 基站设备功耗对5G网络建设的影响及应对[J]. 通信世界, 2019(21):38-39
[13] 贾骏, 郭慧娟, 李杰强. 5G基站供电系统需求及供电技术探讨[J]. 通信电源技术, 2019, 36(4):163-165
JIA Jun, GUO Huijuan, LI Jieqiang. Discussion on power supply system demand and power supply technology of 5G base station[J]. Telecom Power Technology, 2019, 36(4):163-165
[14] 韦良才. 5G基站功耗的影响因素及应对策略[J]. 通信电源技术, 2020, 37(5):214-215
WEI Liangcai. On the influencing factors of 5G base station power consumption and countermeasures[J]. Telecom Power Technology, 2020, 37(5):214-215
[15] 华为技术有限公司. 5G电源白皮书[R]. 深圳:华为技术有限公司,2019.
[16] 全球能源互联网发展合作组织. 中国"十四五"电力发展规划研究[R]. 北京:全球能源互联网发展合作组织, 2020.
[17] 赛迪顾问股份有限公司. 中国数据中心市场发展和应用趋势[R]. 北京:赛迪顾问股份有限公司, 2019.
[18] 赛迪顾问股份有限公司. 2018—2019中国数据中心市场研究年度报告[R]. 北京:赛迪顾问股份有限公司, 2019.
[19] SHEHABI A, SMITH S, SARTOR D, et al. United states data center energy usage report[R]. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2016.
[20] IEA. Data Centres and Data Transmission Networks[R]. Paris, 2020. https://www.iea.org/reports/data-centres-and-data-transmission-networks.
[21] 智研咨询. 2020—2025年中国数据中心IT基础设施第三方服务行业市场竞争状况及投资风险预测报告[R]. 北京:智研咨询, 2019.
[22] 钟景华, 史海疆. "新基建"下数据中心选址与节能[J]. 电气时代, 2020(6):24-27
[23] 中国国家铁路集团有限公司. 2019年中国国家铁路集团有限公司统计公报[R]. 北京:中国国家铁路集团有限公司, 2020.
[24] 秦跃军, 刘军. 5G基站供配电勘察设计思路的调整分析[J]. 移动通信, 2020, 44(5):37-41
QIN Yuejun, LIU Jun. Adjustment and analysis of survey and design ideas for power supply and distribution system of 5G base stations[J]. Mobile Communications, 2020, 44(5):37-41
[25] 立鼎产业研究网. 5G时代基站供电的变化分析及基站电源市场需求空间测算分析[R]. 北京:立鼎产业研究网, 2019.

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[1]	孙通, 张沈习, 曹毅, 曹佳晨, 程浩忠. 计及5G基站可调特性的配电网分布式光伏准入容量鲁棒优化[J]. 中国电力, 2025, 58(2): 140-146.
[2]	丁屹峰, 曾爽, 张宝群, 王立永, 刘畅, 付智, 张吉. 光伏-直流智能充电桩有序充电策略与应用效果[J]. 中国电力, 2024, 57(5): 70-77.
[3]	吕志鹏, 宋振浩, 李立生, 刘洋. 含电动汽车的工业园区综合能源系统优化调度[J]. 中国电力, 2024, 57(4): 25-31.
[4]	杨磊, 浑连明, 祖国强, 李树军, 李心达, 郭俊龙, 张玉涛. 电动汽车充电机器人发展现状和标准需求[J]. 中国电力, 2024, 57(4): 89-99.
[5]	甘润东, 龙玉江, 汤杰, 何熙, 罗鸿轩, 金鑫. 计及负荷时空转移需求响应的数据中心聚合商最优运行策略[J]. 中国电力, 2024, 57(3): 20-26.
[6]	张雷, 肖伟栋, 蒋纯冰, 刘耀, 李少杰, 张吉. 光伏办公建筑的关键设备容量配置方法[J]. 中国电力, 2024, 57(3): 152-159, 169.
[7]	易文飞, 朱卫平, 郑明忠. 计及数据中心和风电不确定性的微电网经济调度[J]. 中国电力, 2024, 57(2): 19-26.
[8]	周原冰, 龚乃玮, 王皓界, 肖晋宇, 张赟. 中国电动汽车发展及车网互动对新型储能配置的影响[J]. 中国电力, 2024, 57(10): 1-11.
[9]	张俊成, 黎敏, 刘志文, 谭靖, 陶毅刚, 罗天禄. 配电网用户侧多类型柔性资源调节能力评估方法[J]. 中国电力, 2023, 56(9): 96-103,119.
[10]	叶宇剑, 袁泉, 汤奕. 面向双碳目标的交通网-电网耦合网络中电动汽车负荷低碳优化方法[J]. 中国电力, 2023, 56(5): 72-79.
[11]	安佳坤, 杨书强, 王涛, 贺春光, 张菁, 袁超, 窦春霞. 电动汽车聚合下的微能源互联网优化调度策略[J]. 中国电力, 2023, 56(5): 80-88.
[12]	赵建立, 向佳霓, 汤卓凡, 漆磊, 艾芊, 王帝, 殷爽睿. 虚拟电厂在上海的实践探索与前景分析[J]. 中国电力, 2023, 56(2): 1-13.
[13]	刘宗, 何俊, 黄文涛, 朱理文, 邓长虹. 基于态势感知的高渗透率电动汽车接入电网后电压调整策略[J]. 中国电力, 2023, 56(2): 32-44.
[14]	段瑶, 高崇, 程苒, 吴亚雄, 黄烨, 刘志文. 考虑5G基站可调度潜力的配电网分布式光伏最大准入容量评估[J]. 中国电力, 2023, 56(12): 80-85, 99.
[15]	吴岩, 王光政. 基于CiteSpace的配电网韧性评估与提升研究综述与展望[J]. 中国电力, 2023, 56(12): 100-112, 137.

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