人工智能与能源双向赋能

 人参与 | 时间:2026-07-17 04:59:05

来源:中国城市报

在新型能源体系加速构建的人工当下,电网稳定性、人工设备精细化管控以及能源供需动态匹配等多重矛盾日益凸显。人工为突破行业瓶颈,人工国家层面持续出台政策,人工强力推动人工智能(AI)与能源产业的人工深度融合。

近日,人工国家发展改革委与国家能源局联合发布《新型能源体系建设“十五五”规划》,人工明确提出深入实施“人工智能+”能源行动。人工此举继2026年4月四部委发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的人工行动方案》之后,进一步从顶层设计完善战略布局,人工为能源行业的人工数智化转型绘制了清晰的路线图。

落地场景:从成熟应用到复杂探索的人工两极分化

当前,AI在能源领域的人工落地场景呈现出鲜明的“两极分化”特征,既有成熟场景的人工快速复制,也有复杂场景的艰难试点。

成熟场景:高效响应与智能安防

  • 江苏苏州:直控型AI虚拟电厂聚合工商业空调、储能及充换电站等资源,实现5分钟内下调3万千瓦负荷,30分钟完成响应调整。
  • 山东济宁:东滩煤矿构建智能化视频监管平台,实时识别井下人员违章、设备故障及环境隐患,通过声光预警筑牢安全防线。
  • 广西柳州:输电线路断股修复作业由飞行机器人担任“主刀医生”,替代一线人工进行高危作业。

专家观点:数据稳定、边界清晰是规模化前提

厦门大学中国能源政策研究院副教授吴微指出,现阶段AI在能源领域已具备规模化推广基础,主要集中于新能源功率/负荷预测、设备状态监测、智能巡检、故障识别、客户服务及园区能耗优化等场景。这些场景的共同特征是数据来源稳定、业务边界清晰且风险可控。

复杂场景:利益协调与隐私保护仍是难点

天使投资人、资深AI专家郭涛分析,目前处于探索阶段的多为高难度场景:
* 分布式能源协同调度:涉及千家万户的光伏与储能设备,利益协调与动态优化难度大,仅在长三角部分园区试点。
* 个性化能效管理:需结合用户行为习惯动态调整,受数据隐私及用户接受度限制,仍在局部社区测试。

国家能源局副局长万劲松表示,已推出智能电网、智能煤矿、智能油气田等51个高价值应用场景,未来将持续深化场景开放,加速落地。

全链条转型:从“技术叠加”到“认知范式碰撞”

业内共识认为,“人工智能+能源”绝非简单的软件加装,而是引发能源生产、装备制造、输配交易及终端消费全链条的根本性变革,将重塑产业链的盈利逻辑与价值分配规则。

核心逻辑:从“数据拟合”到“物理对齐”

中国节能协会智慧用电领域高级专家董鹏强调,能源是机理驱动,AI是数据驱动。二者的融合不是技术叠加,而是认知范式的碰撞,必须完成从“数据拟合”到“物理对齐”的跨越。掌握高价值数据与AI模型,即掌握规则定义权。

产业链各环节变革

  1. 上游(资源开采与装备制造)
  2. 从依赖经验判断转向数据建模与智能优化。
  3. 煤炭领域在勘探、井下开采、矿山运输等环节已有大量AI应用案例。
  4. 中游(能源流通与输送)
  5. 电网、管网、储能及基础设施成为智能化改造重点。
  6. 调度模式从“专家经验”转向“AI辅助决策”,实现风险预警、灵活性资源调度及跨区域优化。
  7. 下游(终端消费)
  8. 用户从被动用能转向主动参与调节。
  9. 工业园区、建筑、交通、数据中心及居民用户通过智能能碳管理、需求响应、分布式光伏及储能参与新型电力系统运行。

算电协同:应对AI爆发带来的能源新矛盾

AI产业的爆发式增长导致用电量激增(例如生成5秒高清视频相当于充满10部手机),引发了新的能源供需矛盾。国家能源局局长王宏志提出,将按照“以电强算、以算促电”的要求,统筹能源配置与算力设施建设,推进算电协同:
* 西部地区:统筹国家算力枢纽与大型新能源基地建设,推进算力设施与电力系统协同。
* 东部地区:推动分布式算力与分布式电源、微电网、虚拟电厂协同规划,就近响应算力需求。

未来展望:迈向“人机共生”新阶段

尽管AI已走出实验室,成为一线班组改变作业模式的实用工具,但从试点走向全国普及仍面临标准不统一、数据壁垒未打破、复合型人才缺口三大堵点。

破局关键:三项基础建设

董鹏建议,推动AI规模化落地需优先解决以下问题:
1. 突破标准壁垒:统一数据格式、模型接口及效果评估规范,解决“水土不服”,降低创新成本。
2. 破解数据孤岛与安全难题:依托联邦学习架构实现“数据可用不可见”,辅以分级确权与收益分配机制,激活数据共享意愿。
3. 补齐复合人才断层:高校增设交叉学科,企业推行算法工程师与运行人员双向挂职,促进两大知识体系深度融合。

发展预测

  • 生态演变:郭涛预测,未来3-5年将涌现一批提供全链条解决方案的能源AI服务商,行业由“硬件主导”转向“软硬协同”,新能源消纳率有望提升至98%以上。
  • 演进路径:董鹏描绘了“点面智脑、人机共生”的递进格局:
  • 短期:变电巡检、负荷预测等单点场景实现AI全域覆盖与无人化,人员角色转为监督者。
  • 中期:省级电网建成“调度智脑”超级推演引擎,分钟级生成多套方案并标注风险,决策从“经验拍板”转向“推演择优”。
  • 长期:鉴于AI尚不具备独立掌控大电网安全的能力,最优形态将是“人机共生”
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