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先立后破，加快建设新型能源体系******

　　先立后破，加快建设新型能源体系

　　——建设绿色低碳高质量发展先行区三年行动计划解读④

　　本报记者　张文婷　王建

　　能源领域是降污减排的主战场。加快能源绿色低碳发展，是推动经济社会发展全面绿色转型的关键。省委、省政府印发的《山东省建设绿色低碳高质量发展先行区三年行动计划（2023－2025年）》立足我省能源资源禀赋，提出加快新能源和可再生能源规模化发展，促进化石能源清洁高效利用，协同推进绿色低碳转型与能源供应保障。

　　“《行动计划》对山东建设新型能源体系作出了明确的规划，有目标、有步骤，思路清晰。”省生态文明研究中心主任、齐鲁工业大学（山东省科学院）二级研究员周勇表示，从碳中和长期战略考虑，未来能源主要由可再生能源、核能、储能组成，加上小部分配备二氧化碳捕集和贮藏设施的煤炭清洁热电联产能源设施，山东近三年在可再生能源和核电方面重点发力，既有创新性，也有前瞻性。

　　《行动计划》提出，坚持海陆并进、集散并举，加快推动可再生能源基地化、大规模、高比例发展。在海阳市，省内首批海上风电项目之一的国家电投山东半岛南3号海上风电工程，自2021年并网发电以来，已稳定运行一年有余。依托半岛南3号风电场，全省首个海上漂浮式光伏示范项目建成，并发出了全球海上漂浮式光伏第一度电。“我们将打造海阳千万千瓦级海上风电、海上光伏基地，构建多业态融合发展新格局，探索多渠道绿电转化新模式。”国家电投山东分公司党委副书记、总经理郑海村表示。

　　推动非化石能源规模化发展是实现能源结构转型的必然要求。按照《行动计划》，山东将聚焦推进碳达峰、碳中和，更好发挥新能源在能源绿色低碳转型中的引领作用，以重大项目建设为支撑，加快推进海上风电、海上光伏、胶东半岛核电、鲁北盐碱滩涂地风光储一体化、鲁西南采煤沉陷区“光伏+”等五大清洁能源基地建设，推动新能源和可再生能源基地化、规模化跃升发展。同时，加快推进新型储能技术推广应用，在大规模风光基地、特高压落点等重点区域实施一批新型储能示范工程，不断提升新能源消纳能力。

　　近日，文登抽水蓄能电站1号、2号机组顺利投产发电。电站机组投运后可承担电网调峰、填谷、调频、调相、紧急事故备用和黑启动等任务，对保障电网安全稳定运行、促进清洁能源消纳、推动能源结构调整具有重要意义。“实现绿色低碳高质量发展，威海市有基础、有优势，我们将贯彻‘四个革命、一个合作’能源发展战略，稳步推进能耗‘双控’向碳排放总量和强度‘双控’转变。”威海市发展和改革委员会主任隋同朋表示，将加快文登抽水蓄能电站、“国和一号”等清洁能源项目建设，推动华能核电扩建、乳山半岛南和华能半岛北海上风电、HG32海上光伏等项目前期工作，积极发展核电、风电、光伏等产业，抓好清华大科学装置、能源互联网等建设，着力构建现代能源体系。

　　加快可再生能源开发利用的同时，煤电的兜底保供作用仍不可忽视。根据《行动计划》，山东将加快煤电机组更新改造，促进化石能源清洁高效利用。“我们坚持‘一机一策’推进‘三改联动’工作，先后完成一期两台机组高背压改造、二期两台机组低压缸切缸改造，机组发电的热效率为43%，供热的循环热效率提升到95%以上，实现了冬季发电与供热的灵活转换，可为30公里外的济南城区供热。”华电章丘公司党委书记、董事长赵永表示，作为济南东部重要的电源和热源点，公司将继续优化机组运行方式，促进煤炭清洁高效利用。

　　山东重化工业比重大，煤电比例高，煤炭消费量大，压减煤炭消费是重中之重。“确保经济发展所需要的能源供应，确保清洁能源对煤电的安全替代，确保经济发展所需要的能源成本不会大幅度上升，实现‘先立后破’是关键。”周勇认为，《行动计划》充分考虑有效利用过去已经建设完成的煤电机组，尤其是有较大供热需求的机组，并让这些机组发挥一定作用后适时退出，此举对于资源节约利用和绿色低碳发展具有重要意义。

　　建设新型能源体系，一方面要深挖自身潜力，另一方面也要借助省外优质资源。《行动计划》明确，强化能源跨区域合作。努力扩大“绿电入鲁”规模，加强与送端省份合作，积极参与国家大型风电光伏基地开发，加快陇东至山东特高压直流输电通道建设，不断提高输电通道中可再生能源电量比例，适时启动新直流输电通道研究论证工作。到2025年，年接纳省外电量达到1500亿千瓦时左右。

　　“深入挖掘省内可再生能源的消纳能力，同时充分考虑大规模外电尤其是绿电入鲁，加上核电的加快发展和热利用等，提升非煤能源比重，降低碳排放量，这样才能够真正体现先行区的形象和作用。”周勇表示，这其中需要科技的有力支撑，加强人才队伍建设，充分发挥市场规模推动创新，牢牢把握这些关键要素，将推动山东加快建成绿色低碳高质量发展先行区。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）