人工智能 + 能源是新一轮科技革命与产业变革下培育新质生产力的核心方向，也是推动能源系统转型、保障能源安全、实现双碳目标的关键抓手。本文基于《关于推进 “人工智能 +” 能源高质量发展实施意见》官方解读、电力规划设计总院实践成果及毕马威、国家能源局等权威行业报告，系统梳理人工智能 + 能源的战略背景、行业痛点、应用方向与创新实践，为行业规模化落地与高质量发展提供参考。
一、战略背景
1.1 人工智能引领能源科技革命
新一轮科技革命和产业变革加速演进，以网络化、信息化与智能化为核心的第四次工业革命全面铺开，人工智能从实验室走向产业一线，成为重塑全球能源竞争格局、重构行业发展生态的核心驱动力。能源行业正经历生产、输送、存储、消费全链条的根本性变革，人工智能推动能源系统从传统经验驱动转向数据智能驱动，成为新型能源体系建设的核心技术支撑。
1.2 国家顶层战略全面布局
人工智能已上升为国家战略性技术，具备显著头雁效应。人工智能 + 能源并非技术简单叠加，而是重塑能源全链条运行模式的系统性变革，是保障能源安全、提升运行效率、推动绿色低碳转型的关键抓手。行业发展实现三大核心转变：电力调度从经验驱动转向数据驱动的智能决策，新能源消纳从被动适应转向多能互补的主动调控，能源安全从单点防御转向系统协同的智慧防护。
1.3 政策体系持续完善
我国已构建从国家顶层设计到行业落地的完整政策体系。2017 年《新一代人工智能发展规划》奠定人工智能发展基础框架；2021 年《“十四五” 规划和 2035 年远景目标纲要》明确人工智能与实体经济融合方向；2025 年《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》绘制全域融合蓝图，同期发布的《关于推进 “人工智能 +” 能源高质量发展实施意见》为能源领域量身定制路线图与时间表，明确技术路径、应用场景与保障措施，形成全周期政策支撑。
1.4 两步走战略发展目标
实施意见设定 2027 年、2030 年分阶段发展目标，稳步推进融合落地。2027 年聚焦打基础、树标杆、探路径，核心推动技术用起来、模式跑起来，实现五十百发展目标，建成一批行业级专业大模型与典型应用场景，形成一批技术标准和验证平台，打造复合型人才队伍，通过示范项目完成技术验证与商业模式探索，为规模化应用奠定基础。2030 年着眼全面赋能、生态构建，推动人工智能技术融得深、效果好，实现能源 AI 技术整体达到世界领先水平，建成若干具有全球影响力的研发创新基地，实现跨领域跨业务规模化智能协同应用，让人工智能从单点工具升级为支撑能源系统高效、清洁、安全运行的核心基础设施。
二、行业核心痛点
2.1 基础设施支撑不足
行业人工智能应用面临算力、数据、平台三大基础短板。算力层面，国产算力性能与稳定性不足，制约研发与部署效率；数据层面，数据质量与数量难以满足高水平模型开发需求，电力核心业务实际运行数据、罕见场景数据供给短缺；平台层面，各系统平台割裂，数据与业务无法高效贯通，制约技术创新与规模化应用。
2.2 模型技术能力存在短板
现有人工智能算法实用化水平有待提升，部分算法在实际能源场景中的准确率与召回率未达预期，面对复杂运行环境时识别、预测、决策效果不佳。能源行业具有高可靠性、强实时性、复杂物理约束的特性，通用大模型难以适配行业专属需求，轻量化、可解释、高可靠的行业专用模型研发与应用存在明显短板。
2.3 服务运营体系不成熟
AI 产品推广与迭代敏捷性不足，一线用户难以便捷获取共享组件与算法工具，对人工智能技术应用能力不熟悉，出现不会用、不愿用的现象。产品工程化打磨、产品化提升与标准化推广不足，基层用户使用 AI 的便捷度与服务质量无法满足实际业务需求。
来源：杨俊，电力规划设计总院
2.4 场景挖掘与规模化推广受阻
多数人工智能应用仍处于试点阶段，行业级规模化推广进程缓慢。电力企业老旧设备存量大，智能化改造升级难度高、成本高，制约整体智能化转型。部分场景尚未形成 AI 驱动的规模化价值闭环，技术投入与产出效率不匹配，规模效应未全面显现。
2.5 标准体系尚不健全
人工智能与能源融合的标准体系存在双重缺失，一是场景、算力、数据、算法等核心要素无法有效贯通衔接，要素协同效率低；二是新技术产品测试缺乏统一安全可靠的方法与验证环境。实用评价指标体系不完善，评价标准、算力利用评估指标不统一，样本数据质量参差不齐；技术管理规范缺失，样本库建设、数据清洗标注验证无统一标准，算法研发架构、接口与开发流程不规范，厂商间技术体系差异显著。
三、核心应用方向
3.1 人工智能发展四大核心要素
能源领域人工智能应用以场景、数据、模型、算力为四大核心支柱，形成协同支撑体系。场景是人工智能落地的核心载体，决定应用需求与目标，不同能源场景对模型性能、功能要求差异化显著；数据是人工智能的核心燃料，高质量数据集为模型训练提供基础素材，数据质量与规模直接决定模型性能；模型是人工智能的决策大脑，通过算法选型、训练与部署实现数据学习与预测，适配不同业务任务；算力是人工智能的基础支撑，为数据处理与模型运算提供核心动力，支撑复杂场景实时决策。
3.2 应用导向：聚焦高价值场景落地
围绕实施意见明确的八大应用场景，以解决能源安全保供、绿色低碳转型、运行效率提升等实际问题为核心，杜绝为 AI 而 AI 的技术空转。优先选择需求迫切、数据基础完备、应用价值易衡量的场景，采用小切口、深突破的方式，打造可落地、可评估、可复制的标杆应用，以实际成效驱动人工智能 + 能源规模化、产业化发展。八大应用场景覆盖人工智能 + 电网、人工智能 + 能源新业态、人工智能 + 新能源、人工智能 + 水电、人工智能 + 火电、人工智能 + 核电、人工智能 + 煤炭、人工智能 + 油气，同步明确 37 项融合应用重点任务，实现能源全领域全方位赋能。
3.3 技术导向：夯实自主可控智能底座
遵循实施意见技术攻关路线，聚焦能源行业高可靠性、强实时性、复杂物理约束的特性，突破多智能体协同、可解释 AI、轻量化模型等关键技术。摒弃盲目追求模型参数规模的误区，重点研发与能源系统特性深度适配的专用算法与轻量化模型，保障数据、算力、算法全链条自主可控，筑牢安全可靠的技术底座。
3.4 生态导向：构建开放协同创新环境
落实创新生态构建要求，推动跨领域、跨主体资源整合与协同创新。鼓励组建地方性人工智能 + 能源创新联盟，搭建共性技术研发平台，汇聚技术、数据、场景、资本等关键要素。积极推进示范项目与产业园区建设，在商业模式、合作机制等方面先行先试，形成可复制、可推广的成熟经验，打造产学研用一体化融合创新生态。
四、行业创新实践成果
基于实施意见指引，电力规划设计总院等机构已推出七大核心智能化产品矩阵，覆盖电力市场、源网荷储、储能、经济评价等核心领域，实现多场景规模化落地。
4.1 电力市场仿真与交易辅助决策系统
该系统面向复杂电力市场环境，解决收益最大化核心需求，融合小波变换、Bi-LSTM、Transformer、强化学习等多种算法，构建覆盖中长期、现货、辅助服务的全周期交易决策体系。功能包含市场总览、运行监测、电价预测、交易辅助决策、复盘分析等模块，可实现多约束平衡、博弈预期量化、新能源出力波动适配等核心能力。系统已在甘肃、广东、蒙西、山西等电力现货地区部署，服务华能、大唐、三峡、中核等多家电力企业及数据中心服务商，在华电甘肃公司统筹 37 家新能源场站参与市场交易。实践案例显示，山西某 10 兆瓦风电月度交易 AI 策略收益达 557 万元，某 50 兆瓦风电采用智能策略收益较原始策略提升 15%。
4.2 源网荷储一体化智慧调控系统
作为多能互补一体化项目的中枢大脑，系统面向大工业负荷、绿电园区、风光制氢、沙戈荒新能源基地等场景，打通源网荷储各环节信息，实现全要素实时监测、动态感知、高效协同。采用 Modbus、EC104、MQTT 等通信协议构建统一数字底座，基于小模型与时序大模型协同实现高精度源荷预测，运用强化学习与智能优化算法开展多目标滚动优化调度，配套新型电力系统实时控制仿真中心完成全流程验证。系统核心指标领先行业水平，新能源弃电率降至 5%，智慧优化控制精度达到 S±2% 额定功率，风电超短期预测精度≥87%，光伏超短期预测精度≥92%，负荷短期预测精度≥95%，平台可用率达 99.99%，可适配五百兆瓦级一体化项目。已应用于新疆特变电工 500MW 级绿电制硅、通辽 238 万风电基地、华电天山北麓 610 万新能源基地等标杆项目。
4.3 源网荷储一体化生产模拟系统
系统聚焦新型电力系统规划设计需求，通过数字化技术构建源网荷储全环节统筹仿真体系，服务一体化项目、零碳园区前期咨询与工程设计。技术路线涵盖数据准备、条件设置、生产模拟、结果展示全流程，完成 8760 小时时序生产模拟，输出电力电量平衡、新能源利用率、电网影响等核心参数。已服务 30 余项市场化并网新能源前期咨询项目，获批指标超千万千瓦，完成 7 项千万千瓦级以上新能源大基地仿真分析，总规模超 7000 万千瓦，覆盖包头、兴安盟、阿拉善等多个重点区域项目。
4.4 能源经济评价软件
自主研发全自主知识产权的系列能源经济评价软件，覆盖风光水火储氢一体化、输变电工程、核电工程三大领域。风光水火储氢一体化软件支持 9 种电源类型独立与组合测算，组合方式达 511 种；输变电工程软件支持经营期法、准许收入法测算及敏感性分析，适配两部制输电价格政策；核电工程软件结合行业专属财税政策，实现全周期现金流一键测算、智能投资调整与多格式报表输出，为项目投资决策提供精准支撑。
4.5 储能智能控制系统解决方案
打造集装箱级到站控级的储能整体控制方案，累计应用规模超 7GWh，国产化率达 90% 以上。配套研发新能源场站在线调控性能分析系统、功率上报优化系统，解决场站考核与功率上报优化难题。系统集成 LEX 控制平台、SCADA、AGC/AVC 等模块，实现 GWh 级新能源场站与储能电站快速协调控制，提升供应链韧性与运行可靠性。
4.6 储能数字化产品
开发能量管理系统、电池监测预警系统、数字孪生平台三大核心产品，大数据实时处理与主动安全技术达国际领先水平，累计应用于 4GWh 储能项目。能量管理系统支持云边协同电力辅助交易；电池监测预警系统异常电芯识别定位准确率 95%，内短路、析锂等失效问题识别准确率超 80%，构建三级预防控制体系；数字孪生平台实现 2GWh 电站全景承载，历史数据保存时长提升至 5 年，覆盖储能全寿命周期数字化管理。
4.7 储能系统集成产品
基于模块化多电平技术，推出低压级联柔性储能系统与 5MWh 双极液冷储能系统。低压级联柔性储能系统实现电池一包一管理，容量灵活配置，安全性与运维便捷性显著提升；5MWh 双极液冷储能系统采用 DC1500V 电压平台，电芯温差控制在 2°C，领先行业 3-5°C 水平，集成凝露监测、流体实时监测与多级安全预警功能。两类产品累计应用规模超 1GWh，服务内蒙古库布齐、三峡乌兰察布等国家级新能源基地项目。
五、发展趋势与对策建议
5.1 行业发展趋势
一是技术融合持续深化，人工智能将从单点应用走向全链条嵌入，成为能源系统核心基础设施；二是场景应用从试点示范走向规模化推广，八大场景全面落地，形成成熟商业模式；三是自主可控能力全面提升，行业专用大模型、轻量化算法、国产算力实现全链条替代；四是生态协同更加紧密，产学研用一体化创新体系完善，跨领域资源高效整合；五是算力与电力协同发展，形成绿色、经济、安全、高效的算力用能模式，支撑人工智能与能源双向赋能。
5.2 对策建议
一是夯实基础设施，统筹算力布局，完善能源行业数据治理体系，打破平台壁垒，实现数据、算力、算法高效协同；二是突破关键技术，聚焦行业专属模型、可解释 AI、实时协同算法等核心技术攻关，适配能源行业高可靠、强实时需求；三是完善标准体系，统一数据、算法、平台、测试等标准，构建全链条规范，解决评价与管理不统一问题；四是加速场景落地，优先推进高价值场景规模化应用，打造标杆项目，形成可复制推广经验；五是培育人才生态，推动高校设立交叉学科，打造跨能源、人工智能、信息技术的复合型人才队伍；六是强化政策保障，加大资金支持，推进试点示范，完善跨部门协同推进机制，激发市场主体创新活力。
人工智能 + 能源是能源高质量发展与新质生产力培育的核心方向，当前行业已完成技术可行性验证，进入规模化实践攻坚期。随着政策落地、技术突破与生态完善，人工智能将深度融入能源全产业链，推动能源系统向高效、清洁、安全、智能转型，为国家能源安全保障与双碳目标实现提供坚实支撑。
