能源科學與工程專業(yè)社會實踐報告——以降低新能源“棄風棄光率”為核心實踐主題
一、實踐背景與目的
（一）實踐背景
  隨著“碳達峰、碳中和”目標在我國能源戰(zhàn)略中的地位日益凸顯，風能、太陽能等新能源產(chǎn)業(yè)迎來爆發(fā)式增長。據(jù)國家能源局數(shù)據(jù)，2023年我國風電、光伏累計裝機容量突破12億千瓦，占全國發(fā)電總裝機容量的40%以上。但新能源“間歇性、波動性”的固有特性，疊加電網(wǎng)消納能力不足、儲能配套滯后等問題，導致“棄風棄光”現(xiàn)象仍較突出——部分新能源基地年棄風率達5%-8%，棄光率達3%-5%，大量清潔電力因無法有效利用被浪費，既制約了新能源產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益，也影響了能源轉(zhuǎn)型的推進效率。
  作為能源科學與工程專業(yè)的學生，理論學習中已掌握新能源發(fā)電原理、電網(wǎng)運行機制、儲能技術(shù)等核心知識，但缺乏對產(chǎn)業(yè)實際問題的深入認知。為將理論與實踐結(jié)合，聚焦行業(yè)核心痛點，本次實踐以“降低新能源棄風棄光率”為主題，通過實地調(diào)研、數(shù)據(jù)采集、企業(yè)訪談等方式，探究棄風棄光率居高不下的深層原因，并結(jié)合專業(yè)知識提出可行解決方案。
（二）實踐目的
    1.    深入了解新能源電站（風電場、光伏電站）的實際運行情況，掌握棄風棄光率的計算邏輯與影響因素；
    2.    分析電網(wǎng)公司、儲能企業(yè)、新能源項目方在協(xié)同消納新能源電力中的矛盾與難點；
    3.    運用能源科學與工程專業(yè)知識，針對具體場景提出降低棄風棄光率的技術(shù)與管理建議；
    4.    提升專業(yè)實踐能力，明確自身知識體系與行業(yè)需求的差距，為后續(xù)學習與職業(yè)規(guī)劃奠定基礎(chǔ)。
二、實踐內(nèi)容與過程
  本次實踐為期4周（2024年7月1日-7月10日），實踐地點選取我國新能源產(chǎn)業(yè)典型區(qū)域——內(nèi)蒙古大唐集團風電基地分三個階段開展工作：
（一）第一階段：前期調(diào)研與理論準備（7月1日-7月3日）
    1.    資料收集：通過國家能源局、行業(yè)協(xié)會（中國光伏行業(yè)協(xié)會、中國可再生能源學會）官網(wǎng)，獲取2020-2023年全國及實踐地區(qū)的棄風棄光率數(shù)據(jù)、新能源裝機容量、電網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃等公開信息；研讀《新能源消納行動計劃（2024-2026年）》等政策文件，明確行業(yè)監(jiān)管要求與支持方向。
    2.    理論梳理：結(jié)合專業(yè)課程知識，梳理棄風棄光率的核心影響因素——包括新能源發(fā)電預測精度、電網(wǎng)輸電能力、儲能系統(tǒng)配置、負荷側(cè)調(diào)節(jié)能力等，構(gòu)建“發(fā)電-輸電-儲能-用電”全鏈條分析框架。
    3.    方案設(shè)計：制定實地調(diào)研計劃，針對不同實踐對象設(shè)計訪談提綱（如對電站運維人員聚焦“發(fā)電預測與設(shè)備調(diào)度”，對電網(wǎng)調(diào)度人員聚焦“消納瓶頸與調(diào)度機制”）。
（二）第二階段：實地調(diào)研與數(shù)據(jù)采集（7月3日-7月8日）
1. 內(nèi)蒙古A風電基地調(diào)研
  A基地是我國北方大型風電集群之一，總裝機容量150萬千瓦，配套接入500千伏輸電線路，主要向華北地區(qū)輸送電力。實踐團隊重點開展了三項工作：
    •    電站運行數(shù)據(jù)采集：在運維中心調(diào)取2023年全年運行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)該基地棄風率呈現(xiàn)明顯季節(jié)性差異——冬季（11月-次年2月）棄風率達12%-15%（因冬季取暖負荷集中，但電網(wǎng)輸電通道飽和），夏季（6月-8月）棄風率僅2%-3%；且單日棄風主要集中在夜間（22:00-次日6:00），此時負荷低谷，風電出力卻因夜間風速穩(wěn)定維持在較高水平（約80萬千瓦）。
    •    設(shè)備與技術(shù)調(diào)研：觀察到基地采用的風電功率預測系統(tǒng)為傳統(tǒng)統(tǒng)計模型，短期（4小時內(nèi)）預測準確率約85%，但極端天氣（如寒潮、沙塵暴）時準確率驟降至60%以下，導致電網(wǎng)調(diào)度難以提前預留接納空間；基地配套儲能系統(tǒng)僅10萬千瓦/20萬千瓦時（充放電2小時），僅能平抑短時功率波動，無法應對夜間長時負荷低谷。
    •    人員訪談：運維負責人表示，“基地風電出力受風速影響大，而電網(wǎng)給的‘接納額度’每天上午9點前確定，若午后風速突增，超出額度的電力只能棄掉；且儲能成本太高，全生命周期度電成本約0.3元，比風電度電成本（0.2元）還高，企業(yè)難以承擔大規(guī)模配套”。
    •    政策與市場銜接不足：當前新能源消納考核以“棄風棄光率低于5%”為硬指標，但缺乏市場化激勵機制（如用戶側(cè)可中斷負荷補貼、儲能調(diào)頻收益），導致負荷側(cè)與儲能企業(yè)參與消納的積極性不足。
（三）第三階段：數(shù)據(jù)整理與分析（7月8日-7月10日）
 實踐團隊對采集的300余組數(shù)據(jù)（包括棄風棄光率、發(fā)電預測準確率、輸電容量、負荷曲線等）進行整理，結(jié)合專業(yè)工具（如MATLAB電力系統(tǒng)仿真模塊）進行分析，得出核心結(jié)論：
    1.    棄風棄光率與“供需時空匹配度”高度相關(guān)：A基地冬季夜間棄風，本質(zhì)是“風電出力高峰”與“電網(wǎng)負荷低谷+輸電通道飽和”疊加；B園區(qū)節(jié)假日棄光，是“光伏出力穩(wěn)定”與“工業(yè)負荷驟降”的矛盾。
    2.    技術(shù)層面的核心短板是“預測精度低+儲能配套不足”：A基地短期預測準確率不足85%，導致調(diào)度被動；儲能配置容量僅為新能源裝機的6.7%（A基地）無法實現(xiàn)“錯峰消納”。
    3.    管理與機制層面的關(guān)鍵問題是“多方協(xié)同不足”：電站、電網(wǎng)、負荷側(cè)缺乏統(tǒng)一的信息共享與調(diào)度平臺，且市場化激勵缺失，導致消納主體（如儲能企業(yè)、可調(diào)節(jié)負荷用戶）參與度低。
三、問題分析與解決方案
（一）核心問題總結(jié)
  結(jié)合實踐調(diào)研，新能源棄風棄光率居高不下的問題可歸納為“技術(shù)、管理、政策”三個層面：
技術(shù)層面
·1. 新能源發(fā)電預測精度不足，極端天氣下偏差大；
·2. 儲能系統(tǒng)配置不足，長時儲能技術(shù)成本高；
·3. 電網(wǎng)輸電通道容量與新能源裝機不匹配。 
管理層面
· 1. 電站、電網(wǎng)、負荷側(cè)缺乏協(xié)同調(diào)度機制，信息不互通；
·2. 新能源發(fā)電預測數(shù)據(jù)分散，缺乏統(tǒng)一監(jiān)管與校準。 
政策層面
·1. 市場化激勵機制不完善，負荷側(cè)與儲能企業(yè)參與消納的收益不足；
·2. 分布式新能源“電力互助”等模式缺乏明確的政策支持。 
（二）針對性解決方案
 基于能源科學與工程專業(yè)知識，結(jié)合實踐場景，提出“技術(shù)優(yōu)化+機制創(chuàng)新+政策引導”三位一體的解決方案：
1. 技術(shù)優(yōu)化：提升“發(fā)電-儲能-輸電”全鏈條適配性
    •    升級發(fā)電預測技術(shù)：推廣“AI+多源數(shù)據(jù)”預測模型，整合氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)（如風速、光照強度）、電站歷史運行數(shù)據(jù)、電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)，構(gòu)建省級統(tǒng)一預測平臺，將短期預測準確率提升至90%以上（參考實踐中A基地傳統(tǒng)模型85%的不足，AI模型可通過深度學習降低極端天氣偏差）。
    •    差異化配置儲能系統(tǒng)：對集中式新能源基地（如A基地），配套“短時儲能+長時儲能”混合系統(tǒng)——10%裝機容量的鋰電池儲能（平抑短時波動）+20%裝機容量的壓縮空氣儲能（長時錯峰，充放電8小時以上），利用壓縮空氣儲能低成本（全生命周期度電成本0.25元）優(yōu)勢，解決夜間棄風問題；對分布式園區(qū)（如B園區(qū)），推廣“光伏+戶用儲能”模式，鼓勵園區(qū)企業(yè)安裝小型儲能（20-50千瓦時/戶），儲存周末多余光伏電力，政策補貼儲能成本的30%。
2. 機制創(chuàng)新：建立多方協(xié)同消納體系
    •    構(gòu)建“源網(wǎng)荷儲”協(xié)同調(diào)度平臺：由電網(wǎng)公司牽頭，整合電站發(fā)電數(shù)據(jù)、儲能運行數(shù)據(jù)、用戶負荷數(shù)據(jù)，開發(fā)智能調(diào)度系統(tǒng)——當A基地夜間風電出力過剩時，系統(tǒng)自動指令儲能系統(tǒng)充電，同時向園區(qū)高耗能企業(yè)推送“谷時電價優(yōu)惠”，引導企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)計劃（如夜間運行高耗電設(shè)備），實現(xiàn)“儲能充電+負荷轉(zhuǎn)移”雙重消納。
    •    推行新能源發(fā)電預測“獎懲機制”：電網(wǎng)公司對電站上報的預測數(shù)據(jù)進行實時校準，預測準確率高于95%的給予度電0.01元獎勵，低于70%的處以度電0.02元罰款，倒逼電站提升預測精度。
3. 政策引導：完善市場化激勵與標準體系
    •    建立“消納收益共享”機制：從新能源電站上網(wǎng)電價中提取0.005元/千瓦時，設(shè)立“消納獎勵基金”，用于補貼參與調(diào)峰的儲能企業(yè)（如每提供1千瓦時調(diào)峰服務補貼0.03元）和可調(diào)節(jié)負荷用戶（如企業(yè)因調(diào)整負荷消納新能源，給予電費10%減免）。
    •    明確分布式新能源“電力互助”規(guī)則：允許B園區(qū)內(nèi)企業(yè)間通過“微電網(wǎng)”實現(xiàn)電力自由交易，余電企業(yè)可向缺電企業(yè)收取“成本+5%收益”的電費，電網(wǎng)公司簡化交易備案流程，無需額外審批。
四、實踐總結(jié)與收獲
（一）實踐總結(jié)
本次實踐聚焦新能源“棄風棄光”這一行業(yè)核心痛點，通過對集中式風電基地、分布式光伏園區(qū)、電網(wǎng)調(diào)度中心的實地調(diào)研，明確了棄風棄光率居高不下的技術(shù)瓶頸（預測精度、儲能配套）與機制障礙（協(xié)同不足、激勵缺失）。提出的解決方案既結(jié)合了能源科學與工程專業(yè)的理論知識（如電力系統(tǒng)調(diào)度、儲能技術(shù)選型），又充分考慮了企業(yè)實際成本與政策可行性，形成了“技術(shù)-機制-政策”聯(lián)動的解決思路，為降低新能源棄風棄光率提供了實踐參考。

（二）個人收獲
    1.    專業(yè)認知提升：此前在課堂上學習的“新能源消納”僅停留在理論層面，通過實踐才真正理解“輸電通道容量”“負荷剛性”等概念對實際消納的影響，例如A基地冬季棄風并非單純“發(fā)電過多”，而是“輸電能力不足+負荷低谷”的疊加效應，這讓我意識到能源問題的解決需要“全鏈條思維”。
    2.    實踐能力增強：在數(shù)據(jù)采集過程中，學會了運用電站SCADA系統(tǒng)（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)）提取運行數(shù)據(jù)，通過MATLAB仿真分析負荷與發(fā)電的匹配度；在訪談中，逐漸掌握了與行業(yè)人員溝通的技巧，能精準提出專業(yè)問題（如“儲能系統(tǒng)的充放電效率對棄風率的影響”）。
    3.    職業(yè)規(guī)劃清晰：實踐中發(fā)現(xiàn)，新能源行業(yè)對“懂技術(shù)+懂管理+懂政策”的復合型人才需求迫切，未來將重點學習“電力市場運營”“儲能系統(tǒng)設(shè)計”等課程，提升跨領(lǐng)域解決問題的能力，為投身新能源消納領(lǐng)域的工作做好準備。
（三）不足與改進
本次實踐仍存在兩點不足：一是調(diào)研時間有限，未深入了解儲能企業(yè)的實際運營成本，導致提出的儲能補貼標準可能與市場脫節(jié)；二是缺乏對居民用戶負荷（如戶用光伏+儲能）的調(diào)研，解決方案未覆蓋民用場景。后續(xù)將通過線上訪談儲能企業(yè)、補充調(diào)研居民社區(qū)的方式，完善實踐成果，進一步提升方案的全面性與可行性。
五、致謝
  尤其感謝各單位運維人員、調(diào)度專員的耐心講解，為團隊提供了寶貴的一手數(shù)據(jù)與實踐指導。同時，感謝學校導師在實踐方案設(shè)計與數(shù)據(jù)分析過程中的專業(yè)建議，讓實踐得以順利開展。此次實踐不僅深化了對專業(yè)知識的理解，更讓我們體會到能源行業(yè)從業(yè)者的責任與擔當，未來將以更扎實的專業(yè)能力助力我國能源轉(zhuǎn)型事業(yè)。