网络物理系统的关键作用

能源转型导致了称为权力下放的重大转变。可再生能源资源允许本地微型发电，而不是集中发电，从而减少对集中能源系统的依赖。然而，由此产生的可再生能源和分布式能源的广泛整合使得能源供应链的控制变得越来越困难。

只有使用信息物理系统 （CPS），才能实现这种间歇性和异构集群的组合。在能源转型的背景下，需求、发电和储存之间的相互作用极为重要 。

网络物理系统

通过机器学习从大数据中收集见解是许多 CPS 应用程序的核心能力，计算智能在这些过程中起着关键作用 。

机器学习技术的最新进展，尤其是深度学习，在许多能源系统环境中开辟了新的可能性或数据驱动的方法。然而，大多数基于机器学习的模型都是黑盒模型，可解释性非常低。此外，现有的能源管理系统很大程度上是基于规则或逻辑的。机器智能与传统物理系统的结合带来了另一个挑战以及集成过程中可能的计算成本。

值得注意的是，智能模型的计算成本很高，并且在某些情况下可能相对较慢，这可能会给参数更新和模型预测控制等实时应用带来障碍。因此，从未来的角度来看，预计基于 CPS 的能源系统中的计算引擎可以以微妙的方式平衡领域知识和机器智能，从而以适度的计算成本实现最佳性能。

这些想法是使用通过机器学习从数据中提取知识的典型过程来说明的，如图 1 所示。

图 1. 通过机器学习从数据中提取知识的典型过程。EETech 的图像属性

很明显，CPS 对于集中式高碳能源系统向分散式低碳能源供应的转变至关重要。除了这种关联带来的好处外，还需要承担大量成本，因为在传感和计算模型方面的大量投资要先于更有效的资源使用和精益运营所带来的好处［2］。在这方面要讨论的三个关键领域包括经济、安全问题和政策。

电力数字化转型

随着供暖、制冷和运输等能源供应部门各个分支之间的传统界限开始模糊，电力部门正在经历一场重大的数字化转型。能源市场、商业模式和消费模式的既定概念正在被颠覆，新的供应商正在进入市场。

除了当前的转型挑战之外，新技术正在以更快的速度影响能源公司的内部商业文化、战略和一般管理。这方面的主要研究是关于经济和环境影响评估。该领域的主要贡献者包括通过保持能源消耗和大规模投资新安装电力供应能力、间歇性可再生能源整合、电动汽车先进充电技术和推广分布式能源来实现智能需求响应 。这进一步要求研究发电、配电成本以及能源基础设施和维护。

能源安全的影响

能源安全的影响是多方面的。贯穿始终强调的 CPS 的巨大优势伴随着其独特的缺点，例如对能源和工业安全的网络威胁。事实证明，CPS 可以增强能源和工业等关键部门的运营，但同时也会使它们更容易受到网络攻击，从而使它们依赖网络。这可能会破坏能源价值链中任何一点具有战略意义的能源供应，从而严重影响国民经济。

由于 CPS 将网络空间与物理世界连接起来的固有特性，攻击很容易从一个渗透到另一个，从而在现实世界中造成重大风险。毕竟，网络犯罪造成的经济影响不容忽视。这使得通过投资强大的基础、压力测试和投资下一代技术等关键资产来关注网络安全和弹性是不可避免的。

总而言之，数字技术发展需要有效的政策和市场设计，以帮助引导转型走向安全和可持续的道路。政府现在了解与这些技术进步相关的经济竞争力以及管理这些技术进步的政策影响，以便在多个层面上有效实施。

监控与 CPS 相关的环境过程也很重要，从供水到火灾探测，以建立明确的环境政策，同时关注环境问题、安全政策和围绕人工智能的管理规则。

审核编辑：彭静