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中新網上海新聞10月19日電(李佳佳)全球知名的可再生能源領域學術會議——2023第十二屆可再生能源發電國際會議近日在上海舉辦。本次會議由英國工程技術學會(IET)與上海交通大學聯合舉辦，會議圍繞風能技術、光伏系統技術、電池和儲能系統(BESS)等主題展開，得到國內外眾多專家學者的熱烈響應和積極參與。

作為大會聯合主席和IET旗下RPG期刊的主編，David Infield教授對RPG大會的角色和意義有更加深入的了解。對于本屆RPG大會在上海舉辦，David Infield教授樂見其成，他非常高興可以在幾年分別之后，再次來到中國與同行進行面對面交流，因為中國在可再生能源領域具有巨大優勢，市場也在蓬勃發展。David Infield教授談到，各國研究者在探索新能源方面做出了各自的努力，也都認可化石燃料的替代勢在必行，他們的發言涵蓋了可再生能源領域面臨的挑戰，以及如何保證系統的穩定性等多項議題。

上海交通大學長聘教授嚴正介紹了中國可再生能源發電的的現狀、前景及趨勢，同時也分享了可再生新能源新業態的動向。中國注重大電網的新能源接入，得益于國家電網有力的資金調配，中國在新能源發展領域建設了很多標桿型示范工程。

根據發展態勢預測，到2035年中國風電光伏裝機量將超過50%，2045年實際發電量超過50%。同時，中國對可再生能源領域的新業態探索從未止步，各地因地制宜，涌現出光伏治沙、“農業+光伏”、可再生能源制氫等新模式。嚴正指出，伴隨發展行業也面臨挑戰，包括如何建立符合政府雙碳目標的可再生能源管控機制、如何將傳統能源系統切換到更高技術融合的可再生能源發電狀態、如何保證電網運行的穩定安全。雖面臨諸多挑戰，但可以預見，在雙碳目標驅動下，未來中國在可再生能源領域會有強勁增長。這個過程離不開政府的大力扶持，以保證行業可持續發展和已投資項目的落地及回報。比如，政府可出臺相應的補貼政策，政府資金的注入不僅顯著提升整個系統的管控能力，也增強其平衡性、靈活性、經濟性。最后，在全球化背景下，加強政府間、國家間的合作對可再生能源領域的發展尤為重要。

美國愛荷華大學Andrew Kusiak教授分享了行業發展趨勢、中美兩國合作前景，以及數字化轉型等議題。他提到，可再生能源行業仍面臨很多問題，比如如何控制碳排放，以及處理海水中的重金屬沉淀等，但發展態勢令人鼓舞，到2025年全球可再生能源的發電比例可達到35%，且成本在不斷下降。縱觀能源轉型的全過程，需要教育和研究雙管齊下、多方參與，創新意識也必不可少，同時要平衡經濟發展和環境保護的不同需求。

關于中美兩國在可再生能源領域的優勢，Andrew Kusiak教授認為，中國電動車的市場規模和布局方面更有優勢，高壓輸電線路領域也更勝一籌；而美國在交通領域的可再生能源體系中，有更多元的創新方案，具備彈性和可延展性，其政府也在向可再生能源轉變的過程中，體現了更強的服務意識。IET主辦的可再生能源國際會議為國際合作提供了更多機會。以中美兩國為例，Andrew Kusiak教授提出了可行的合作方向，包括活動倡議、行業相關標準的制定、能源基建項目的韌性提升、災后重建等方面。零碳電力可以作為中美雙方合作的活動倡議之一。關于可再生能源標準的制定，雙方可以考慮如何合作實現從傳統能源到可再生能源的轉變和儲存，比如以更清潔的能源比如氫能來替代化石燃料。當前氣候變化導致自然災害的幾率提升，中美可以就最佳實踐和知識儲備進行共享，在進行可再生能源設施的基礎建設時即可納入考量。在災后恢復重建方面，雙方可合作建立全球災后重建的服務中心，進行資源共享和融合，對需求進行更及時的響應。

關于碳中和如何影響可再生能源領域的發展，David Infield教授認為，雖然各國實現碳中和的目標年份有差異，但各國都應付出努力來控制碳排放。區域性戰爭、匯率波動等都會提升使用可再生能源的成本，包括相關企業的運營成本，政府可對此做出相應的政策調整，以刺激可再生能源行業的發展。針對同一議題，Andrew Kusiak教授提到，目前針對碳中和的發展，美國存在兩種截然不同的觀點，一是認為氣候惡化嚴重，應快速轉型，可再生能源的研發與應用迫在眉睫，另一種觀點認為推動可再生能源的發展是政客們為滿足某種目的而提出的議案，因此應繼續側重傳統能源的發展，以創造更多就業機會。作為從業者，我們愿意遵循市場規律，以市場需求來引導行業發展。

可再生能源的發展離不開科技支撐，尤其是大數據技術。David Infield教授分享到，數據對風電廠的運營和維保非常重要，通過分析或建立數據模型，對風電廠的降本增效會很有幫助；另外，目前的電力系統規模龐大、愈加復雜，如何做好監控管理、提升運營效率，保證整個電網安全有效地運作，大數據都起到相當重要的作用。Andrew Kusiak教授認為，可再生能源在電力領域的部署已經相對成熟，但如何實現高效地使用，降本增效、事故預警、未來預測等，都離不開數據分析。與傳統發電不同，新能源發電無法預測和控制風速、陽光等自然變量，使情況更加復雜，所以更需要數據監控的介入，通過機器學習建立模型，收集數據來幫助預測和管理。