四、能源技術裝備創新的關鍵領域

IEA發布的《能源技術展望2020》報告中指出，要實現能源轉型和氣候目標，全球需要大力開發和部署清潔能源技術。未來需要的清潔能源技術取決于當下的創新。

自2000年以來，清潔低碳能源技術加速變革，特別是風電、光伏等可再生能源發電推動能源系統進一步綠色轉型，全球生物燃料供應自2000年以來穩步增長，從廢原料中提煉加氫處理植物油技術受到越來越多的關注，氫能也在近幾年中重新受到關注，發展低碳氫、電解槽制氫等技術尤為重要。建筑部門一直在加強能效政策，交通運輸部門通過更高效的動力系統、更輕的材料和其他技術改進使車輛燃油經濟性有了較大提高。特別是電動汽車經歷了十年的快速發展，鋰離子電池是當今實現道路車輛電氣化的關鍵技術，將加速發展。未來實現能源部門“凈零排放”需要多元化的燃料和技術方案，必須進行根本性的技術變革。

電力技術變革引領能源系統轉型。可再生能源技術的快速進步帶動成本持續下降，推動當前全球的能源系統正在以前所未有的速度轉型。得益于電池和風機效率提升、新技術不斷應用以及生產規模的持續擴大，光伏和陸上風電的投資成本持續下降，陸上風電和太陽能光伏發電將逐漸成為中國、歐洲和北美洲最低價的新增電力來源。由于風能和太陽能具有間歇性和波動性特征，隨著可再生能源比例的提高，需要多種靈活性技術對其提供支撐。當前，雖然主要以傳統的火電為新能源發電提供主力調峰，但電化學儲能等新型儲能技術由于其持續的技術進步帶來快速的成本下降，將為可再生能源發展提供越來越顯著的支撐。化學儲能預計將作為日內調節的主力，為光伏和陸上風電的高比例應用提供有力的支撐。此外，利用需求側響應技術來調節需求，從而可以更好地適應間歇性可再生能源發電和電力峰值需求。電力消費和生產的互動更為密切，在電力需求側進行管理和響應將有望成為未來電力消費的重要模式。

電動化促進交通行業轉型。電動技術的快速發展，將在未來的幾十年內促使交通業轉型。隨著以動力電池技術為核心的新能源汽車的持續進步，以及成本的快速下降，純電動或混合動力汽車將與使用內燃機的車輛在成本上具有競爭性。電池成本下降的同時，續航里程、充電時間、安全性等各項指標也得到提高。在乘用車領域預計電動車的滲透率將逐漸增高，并有望在中遠期成為市場的主流。在卡車領域，使用動力方式可能更為多元化，包括在城市等短距離場景下實現電動化，而在長距離、重載場景下可能通過使用燃料電池汽車或者LNG汽車實現成本和環境效益的最優。此外，隨著電動車的普及，汽車的充電/放電行為也將對電網的運行產生巨大的影響。

多種技術促進工業建筑深度脫碳。除可再生能源和能效作為核心支柱外，未來能源變革技術還包括：終端部門廣泛電氣化；碳捕集、利用和封存（CCUS）；氫能及相關燃料；生物能技術。單一的燃料和技術都不能使整個能源部門實現“凈零排放”，替代燃料將在交通、建筑和工業脫碳中發揮重要作用，生物質轉化為液體燃料這一技術將推動全球生物燃料供應快速增長，低碳制氫技術也將發揮重要作用。

數字化和智能化改變能源生產和消費模式。未來能源生產與消費的方式將變得更加智能化、靈敏化和低碳化，其技術將變得規模化、分散化和數字化。隨著數字工具（包括傳感器、超級計算、數據分析、自動化、人工智能等設備）依托“云”網絡而得到應用，人工智能將提升能源行業的預測能力，優化其生產力和管理能力，給未來能源行業帶來前所未有的機遇。能源行業未來的發展主要在于優化和預測，人工智能通過自我學習和演算，能針對能源生產、供應提供獨特的解決方案。人工智能使用當前計算機大規模且迅速的數據處理功能優化能源的生產過程，通過復雜的算法結合技術數據和自然環境數據，優化能源開采。同時，人工智能在能源領域還進行需求管理，通過對大量消費數據進行學習，了解消費者的習慣、價值觀、動機和個性，預測消費行為，更有效地制定策略，最典型的是在電力領域進行需求側響應和管理。此外，隨著可再生能源比例的提高，人工智能通過建立預測模型，收集大量有關天氣、環境、大氣條件以及新能源電站和電網運行情況的數據，解決能源流的預測和管理問題，確保供需始終處于均衡狀態。