随着我国《氢能产业发展中长期规划(2021-2035年)》的发布,发展氢能已被确定为实现碳中和的重要举措。
规划中提出,到2025年,形成较为完善的氢能产业发展制度政策环境,产业创新能力显著提高,基本掌握核心技术和制造工艺,初步建立较为完整的供应链和产业体系。
此外,氢能还将在未来可再生能源的长周期储能调峰中扮演重要角色。
因此,在政策热度下,人才和资本正在向氢能产业流动。氢能成为热门赛道,甚至被誉为21世纪最具发展潜力的清洁能源,吸引越来越多巨头重金入局。
这就意味着,谁先在氢能,尤其是绿氢应用领域取得先机,谁将在全球氢能发展及双碳进程中取得发展优势。
对于电解水制氢合成氨,北京清华工业开发研究院副院长、水木明拓总经理付小龙表示:“这两年风电光伏等新能源成本在迅速下降。挑战在于后端的工业系统必须能够动态去适应风光变化。制氢及氢合成氨系统一定是稳定运行,不能出现安全问题。化工装置本身能不能抗波动?这是重要问题。我们这个项目已经在跟全球顶级的企业合作去解决。”
因高碳排放量,化工于“十四五”期间,与发电、石化、化工、建材、钢铁、有色金属、造纸和国内民用航空一并,被逐步纳入的八个高耗能行业,即碳排放八大行业。因此,氢能在重工业体系的安全稳定应用,对全国乃至全球的绿色发展都至关重要。
近日,全球能源管理和自动化领域的数字化转型专家施耐德电气与水木明拓(达茂)氢能源科技有限公司(以下简称“水木明拓”)正式签署合作协议,施耐德电气将作为业内首家实现电力和流程联动的数字化解决方案提供商,与水木明拓携手打造从绿电到绿氢再到绿氨的全流程优化业务——电氢氨动态联合仿真项目,助力中国能源绿色转型再提速。施耐德电气高级副总裁、战略与业务发展中国区负责人、商业价值研究院院长熊宜,北京清华工业开发研究院副院长、水木明拓总经理付小龙代表双方于现场签署协议,施耐德电气系统及服务业务全球执行副总裁高飞克(Frederic Godemel),施耐德电气高级副总裁、中压及服务业务中国区负责人徐韶峰出席活动并见证签约。

施耐德电气ETAP电气系统数字孪生平台及AVEVA工艺流程模拟软件,能够通过仿真去验证系统能不能连接,并在确认能连接后,计算其变化速率。通过大量的仿真计算,能得出:第一,设备的变化边界范围;第二,设备的控制策略;第三,在当前风光条件下,计算控制策略、储能容量,储氢容量等。借助数字技术实现模拟和仿真,能够解决非常多的问题,而这也是本次合作的主要根源。
付小龙表示:“以新能源为中心的新型工业体系时代即将到来。新能源及其氢能载体在工业体系的深度应用,能够很好地解决新能源高效利用和重工业体系脱碳的难题,但其发展也面临着新能源给工业体系带来的能源供给波动、负荷动态变化等全球性技术难题。目前,波动条件下的新能源电力与化工的联合动态运行还是行业空白,在此背景下,水木明拓选择与施耐德电气合作打造电氢氨动态联合仿真项目。”
他认为:“因为施耐德电气有ETAP 电气系统数字孪生平台这样的仿真软件,AVEVA工艺流程模拟软件能力,能够首先通过仿真去验证这套系统到底能不能连在一起?每个的变化速率是多少?通过进行大量的仿真计算,让我们得出几个结论:第一是我们设备的变化边界到底是多大?第二是整个控制策略到底是多少?在现在风光条件下,到底用什么样的控制策略,到底要加多大的储能,加多大的储氢才能够解决。总之有非常多的问题要通过模拟和仿真来得到解决。”
“通过仿真结果来进行测试,才能够科学地去设计一个真正面向未来的系统。我们相信施耐德电气强大的电力和流程联动的数字化解决方案能力,能够支持我们突破技术难关,从而共同为全球气候问题探索可行方案。”付小龙称。
好文章,需要你的鼓励
随着5G流量快速增长和新用例不断涌现,网络运营商需要在最小化环境影响的同时管理密集网络使用。Orange法国与爱立信合作开展创新试验,测试FDD大规模MIMO天线集成无线电,优化高流量区域频谱使用。双方还探索Cloud RAN和Open RAN架构,通过虚拟化RAN功能实现灵活的软件中心网络。合作重点关注利用AI驱动的自动化和意图驱动技术提升能源效率,在不影响性能的前提下动态调整网络资源以降低能耗。
谷歌DeepMind等顶级机构联合研究揭示,当前12种主流AI安全防护系统在面对专业自适应攻击时几乎全部失效,成功率超过90%。研究团队通过强化学习、搜索算法和人类红队攻击等多种方法,系统性地突破了包括提示工程、对抗训练、输入过滤和秘密检测在内的各类防护技术,暴露了AI安全评估的根本缺陷。
微软正在将Windows 11改造为"智能代理操作系统",在任务栏中集成AI代理功能。新功能允许AI代理在后台执行任务,用户可通过任务栏图标查看进度状态。微软还在文件资源管理器中集成Copilot,提供文档摘要、文件问答等功能。此外,Click to Do功能得到改进,可将网页表格转换为Excel文档。这些AI功能采用本地AI和云端AI混合模式,为用户提供更智能的操作体验。
西蒙弗雷泽大学和Adobe研究院联合开发的MultiCOIN技术,能够将两张静态图片转换为高质量的过渡视频。该技术支持轨迹、深度、文本和区域四种控制方式,可单独或组合使用。采用双分支架构和分阶段训练策略,在运动控制精度上比现有技术提升53%以上,为视频制作提供了前所未有的灵活性和精确度。