人工智能与能源双向赋能

2026-07-18 01:59:08 [知识] 来源：德瑞斯资讯网

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

上游（资源开采与装备制造）：
从依赖经验判断转向数据建模与智能优化。
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。
中游（能源流通与输送）：
电网、管网、储能及基础设施成为智能化改造重点。
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。
下游（终端消费）：
用户从被动用能转向主动参与调节。
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。