中國儲能網訊：能源系統(tǒng)韌性是指系統(tǒng)在極端事件、結構擾動下維持穩(wěn)定運行并快速恢復的能力。當前，我國能源結構正經歷從“傳統(tǒng)化石能源主導”向“新能源為主體”的轉型，截至2025年7月底，我國風電光伏累計裝機16.8億千瓦、占全國總裝機容量的46%。但新能源的間歇性、電網“源網荷儲”協(xié)同難度加大，對系統(tǒng)韌性提出更高要求。隨著能源結構轉型不斷深入，風電、光伏等間歇性新能源占比持續(xù)提高，電網運行面臨前所未有的穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。2025年西班牙大停電事故揭示了高比例新能源電力系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié)，包括電壓調節(jié)能力不足、傳統(tǒng)發(fā)電機組未能按指令響應、系統(tǒng)振蕩等問題，最終導致電網崩潰。類似情況在歐洲高溫期間也頻繁出現(xiàn)，葡萄牙風電出力從8吉瓦驟降至1.2吉瓦，波動幅度超85%，而西班牙水電出力因水庫水位下降銳減42%。
為了應對以上挑戰(zhàn)，國家發(fā)展改革委、國家能源局2025年9月印發(fā)的《關于推進“人工智能+”能源高質量發(fā)展的實施意見》（以下簡稱《實施意見》）明確提出，到2027年實現(xiàn)“五個專業(yè)大模型深度應用、百個典型場景賦能”，到2030年建成全球領先的能源人工智能技術體系。人工智能技術通過實時數(shù)據分析、動態(tài)優(yōu)化決策和跨域協(xié)同調控，成為提升能源系統(tǒng)韌性的核心引擎。
一、人工智能提升能源系統(tǒng)韌性的核心路徑
（一）智能調度提升能源系統(tǒng)動態(tài)平衡能力
傳統(tǒng)能源調度依賴人工經驗與靜態(tài)模型，在高比例新能源接入場景下，面臨供需波動預測精度不足、跨區(qū)域資源配置滯后、多目標優(yōu)化沖突等問題。人工智能通過多維度數(shù)據融合、深度學習動態(tài)決策、分布式協(xié)同控制三大技術手段，實現(xiàn)調度從“經驗驅動”向“數(shù)據驅動”的轉型。
1.電網智能調度
相比于德國“E-Control”調度系統(tǒng)、美國CAISO市場，我國電網智能調度系統(tǒng)在多目標協(xié)同優(yōu)化與復雜場景適應性上已經實現(xiàn)領先。國家電網“智慧調度中樞”采用深度強化學習與圖神經網絡混合架構，構建覆蓋全國跨區(qū)電網的“狀態(tài)感知—決策優(yōu)化—執(zhí)行反饋”閉環(huán)系統(tǒng)。系統(tǒng)整合了以下核心技術模塊：第一，數(shù)據融合層接入氣象衛(wèi)星數(shù)據、新能源電站實時出力、用戶負荷特性、設備健康狀態(tài)等10萬+維度特征，通過聯(lián)邦學習實現(xiàn)數(shù)據隱私保護與跨主體協(xié)同。第二，決策優(yōu)化層基于深度Q網絡算法，動態(tài)優(yōu)化跨省區(qū)電力潮流，算法訓練采用“歷史數(shù)據預訓練+實時數(shù)據微調”模式，決策響應延遲從傳統(tǒng)5分鐘縮短至90秒。2025年迎峰度夏期間，系統(tǒng)累計調度跨區(qū)電力1.2萬億千瓦時，新能源消納率從2020年的90%提升至97.3%，減少棄風棄光量12.6億千瓦時，相當于節(jié)約標準煤38萬噸，減少碳排放92萬噸。
2.虛擬電廠協(xié)同
深圳虛擬電廠突破傳統(tǒng)調度“源網荷”分離困境，通過分層控制架構聚合碎片化資源。解決了分布式資源“小、散、亂”的調度難題，表明人工智能可將碎片化資源轉化為“虛擬發(fā)電容量”，響應速度較傳統(tǒng)電廠提升80%，成本降低56%。物理層通過接入2.3萬戶居民分布式光伏、5.7萬輛電動汽車、12座用戶側儲能、47家工業(yè)可調節(jié)負荷，實現(xiàn)94.7兆瓦靈活調節(jié)能力。聚合層采用聯(lián)邦深度強化學習算法，在保護用戶數(shù)據隱私的前提下，實現(xiàn)資源協(xié)同優(yōu)化。例如，通過LSTM網絡預測電動汽車用戶出行行為，結合動態(tài)電價信號引導用戶錯峰充電，響應準確率達82%。市場層參與廣東電力輔助服務市場，提供削峰、填谷、調頻等服務。2025年7月15日負荷高峰時段（14:00—16:00），通過15分鐘內快速削減負荷14.4萬千瓦，單次響應獲利218萬元，度電調節(jié)成本降至0.35元/千瓦時。
3.儲能優(yōu)化控制
儲能系統(tǒng)是平抑新能源波動的核心手段，但傳統(tǒng)電池管理系統(tǒng)存在三大局限：充放電策略靜態(tài)化、壽命衰減快、故障預警滯后。寧德時代“AI-BMS系統(tǒng)”通過多尺度融合建?？朔陨暇窒蕖６唐趦?yōu)化基于LSTM網絡預測未來24小時電價與新能源出力，動態(tài)調整充放電計劃，使儲能利用效率從60%提升至85%。中期健康管理采用注意力機制識別電池衰減特征，優(yōu)化充放電深度，循環(huán)壽命延長至4500次。長期故障預警融合電壓、溫度、振動等多模態(tài)數(shù)據，通過CNN+Transformer模型識別早期故障信號，預警提前時間從2小時延長至12小時，2025年青海海西州儲能電站應用中，減少火災事故3起，運維成本降低40%。
（二）風險預警強化能源系統(tǒng)全鏈條安全防護
能源系統(tǒng)面臨臺風、冰凍等自然風險、技術風險、人為風險等多重威脅。2025年全球能源行業(yè)因風險事件導致的損失超800億美元，其中，設備故障占比42%，極端天氣占比35%。人工智能通過“預測—診斷—處置”閉環(huán)管理，將風險抵御能力從“事后搶修”升級為“事前預防”。
1.設備故障診斷
電力設備故障具有“隱蔽性強、后果嚴重”的特點，傳統(tǒng)定期檢修存在“過度維護”或“維護不足”的矛盾。華為全液冷超充樁“智能大腦”采用多模態(tài)數(shù)據融合診斷技術。數(shù)據采集部署振動傳感器、紅外溫度傳感器、聲學麥克風，實時監(jiān)測設備運行狀態(tài)。特征提取通過小波變換提取振動信號中的故障特征，結合溫度場分布與聲學頻譜。故障識別采用改進的YOLOv5模型進行故障分類，準確率達98.3%，較傳統(tǒng)閾值法提升23.3個百分點。系統(tǒng)應用效果顯著，深圳前海1.2萬臺超充樁試點中，平均故障修復時間從4小時縮短至1.5小時，年減少充電中斷事件1.8萬起，用戶滿意度提升至96%，運維成本降低30%。
2.極端天氣應對
2025年臺風“海燕”、歐洲寒潮等極端事件，暴露了傳統(tǒng)氣象預測“精度低、時效短”的局限。深能集團“智慧能源大模型”融合盤古氣象大模型與物理機理仿真。氣象預測采用3D變分同化技術融合衛(wèi)星云圖、雷達回波、地面觀測站數(shù)據，將風速預測誤差控制在±6%以內，預測時效延長至72小時。電力系統(tǒng)仿真構建包含風電場、輸電線路、負荷中心的數(shù)字孿生模型，模擬臺風路徑下的出力驟降、線路舞動等場景。調度決策通過強化學習生成最優(yōu)應對策略，如提前24小時將火電機組出力提升至90%備用、啟動儲能電站、臨時調整負荷曲線?！爸腔勰茉创竽Ｐ汀笔褂眯Ч@著，2025年臺風“海燕”期間，廣東電網通過該系統(tǒng)實現(xiàn)零大面積停電，減少經濟損失45億元。
3.核電安全保障
核電系統(tǒng)對安全性要求“萬無一失”，傳統(tǒng)監(jiān)測依賴“閾值報警”，但無法識別早期微弱異常。中廣核“核電AI監(jiān)測平臺”采用超分辨率特征提取技術，數(shù)據采集在反應堆壓力容器、蒸汽發(fā)生器等關鍵設備部署光纖傳感器、聲吶陣列，實時監(jiān)測振動、流量、溫度等2000+參數(shù)。異常識別通過自編碼器構建正常狀態(tài)基線，可識別0.1毫米級管道裂紋、閥門卡澀等早期故障。應急處置結合數(shù)字孿生模型模擬故障擴散路徑，自動生成隔離方案，響應時間從30分鐘縮短至5分鐘。系統(tǒng)將核電設備故障預警提前30分鐘，較傳統(tǒng)手段提升15倍，為核安全提供“最后一道防線”，2025年陽江核電站應用中，成功預警蒸汽發(fā)生器傳熱管堵塞隱患。
（三）多能協(xié)同互補構建了靈活高效能源網絡
傳統(tǒng)能源系統(tǒng)呈現(xiàn)源網荷儲各環(huán)節(jié)割裂、能源品類獨立調度的特點，綜合能效只有40%～50%。人工智能通過多能流耦合建模、動態(tài)優(yōu)化算法，推動系統(tǒng)從“單一能源”向“綜合能源”轉型。
1.風光儲一體化
風電、光伏出力受氣象影響呈現(xiàn)強波動性，傳統(tǒng)功率預測依賴統(tǒng)計模型，導致棄風棄光率長期高于10%。內蒙古烏蘭察布“風光儲氫”示范項目采用物理—數(shù)據融合預測技術。物理模型基于數(shù)值天氣預報，模擬風速、輻照度的時空分布。數(shù)據模型通過XGBoost+LSTM組合模型修正物理模型偏差，輸入特征包括歷史出力、地形參數(shù)、設備狀態(tài)。協(xié)同優(yōu)化根據預測結果動態(tài)調整儲能充放電、氫能電解槽啟停，棄風率從12%降至4.8%，年減少棄風電量14.6億千瓦時。該技術使度電成本從0.35元/千瓦時降至0.28元/千瓦時，為制氫提供低價電力，降低綠氫成本。
2.綠氫生產優(yōu)化
電解水制氫是實現(xiàn)“綠氫替代灰氫”的核心技術，但傳統(tǒng)工藝存在能耗高、成本高、穩(wěn)定性差的問題。隆基氫能“人工智能電解槽控制系統(tǒng)”通過全流程參數(shù)優(yōu)化突破瓶頸。原料端優(yōu)化進水純度、溫度，減少離子雜質導致的電極腐蝕。電解端采用強化學習優(yōu)化極板間距、電流密度、膜電極濕度，能耗得到有效降低。負荷端跟蹤新能源出力波動，通過PID+模糊控制維持電解槽電壓穩(wěn)定。寶武集團湛江鋼鐵基地采用該技術，年生產綠氫2萬噸替代焦爐煤氣，減少碳排放12萬噸，噸鋼成本降低180元，投資回收期縮至6年。
3.零碳園區(qū)管理
工業(yè)園區(qū)是能源消費集中區(qū)域，傳統(tǒng)管理模式存在“能源浪費、碳排放高、可再生能源占比低”等問題。深圳媽灣智慧能源生態(tài)園通過數(shù)字孿生全要素管控，能源生產包括100兆瓦光伏、50兆瓦時儲能、300臺智能充電樁。能源消費涵蓋20家工業(yè)企業(yè)、1萬戶居民、5000輛電動汽車。人工智能管控系統(tǒng)通過GNN模型優(yōu)化能源分配，如光伏優(yōu)先供給園區(qū)負荷、儲能平抑午間出力高峰、充電樁低谷充電。綜合能效從42%提升至65%，碳排放強度從350千克二氧化碳/平方米降至252千克二氧化碳/平方米，年節(jié)約能源費用1.2億元，可再生能源占比達38%。
二、人工智能提升能源系統(tǒng)韌性的關鍵問題分析
（一）技術可靠性與可解釋性不足
能源行業(yè)對決策容錯率要求“零事故”，但當前人工智能技術存在“算法黑箱”“極端場景失效”兩大瓶頸，導致應用受限。
1.算法黑箱風險
深度學習模型的“黑箱”特性導致決策過程不可解釋，與能源行業(yè)“可追溯、可驗證、可審計”的安全要求沖突。電網調度方面，某省級電網人工智能調度算法在負荷驟增20%時，因隱藏層神經元激活閾值異常，誤判為數(shù)據噪聲并拒絕執(zhí)行調節(jié)指令，導致12座變電站過載跳閘，影響用戶32萬戶。核電控制方面，國際原子能機構研究顯示，78%的核電企業(yè)因無法解釋人工智能診斷結果，拒絕將其用于反應堆安全控制。標準缺失方面，歐盟《人工智能法案》要求2026年起高風險人工智能應用必須通過“可解釋性認證”，但我國能源人工智能模型通過率不足30%，缺乏統(tǒng)一評價標準。
2.極端場景適應性弱
人工智能模型依賴歷史數(shù)據訓練，但極端事件因樣本稀缺，導致預測精度驟降。第一，數(shù)據稀疏性。我國西北風電基地歷史數(shù)據中，風速大于25米/秒的樣本僅占0.3%，導致人工智能功率預測在強風條件下誤差率從±6%升至±25%。第二，分布偏移。2025年歐洲能源危機中，天然氣價格從80歐元/兆瓦時飆升至300歐元/兆瓦時，我國某跨境電力交易人工智能模型因“分布外數(shù)據”預測偏差達45%，導致購電成本超支12億元。第三，魯棒性不足。傳統(tǒng)模型采用“最小化均方誤差”訓練，對異常值敏感，如加入5%噪聲數(shù)據，光伏功率預測誤差率增加20%。
（二）數(shù)據基礎與共享機制滯后
數(shù)據是人工智能的“燃料”，但能源行業(yè)存在“數(shù)據孤島”“質量低下”、“標準混亂”三大痛點，導致人工智能模型面臨一定困境。
1.跨主體數(shù)據壁壘
能源系統(tǒng)數(shù)據分散在發(fā)電企業(yè)、電網公司、用戶側、政府部門等主體，共享率不足20%。主要壁壘原因有：第一，商業(yè)利益。新能源電站出力數(shù)據涉及發(fā)電計劃，電網公司不愿共享；用戶用電數(shù)據涉及隱私，居民端共享意愿低于30%。第二，安全顧慮。電力系統(tǒng)屬關鍵信息基礎設施，數(shù)據共享存在網絡攻擊風險。第三，政策缺失。我國尚未出臺《能源數(shù)據共享管理辦法》，數(shù)據權屬、使用邊界、收益分配等問題無明確規(guī)定。
2.數(shù)據質量參差不齊
設備差異、維護不當、環(huán)境干擾導致，新能源電站傳感器數(shù)據質量低下。主要原因有：第一，采集不規(guī)范。全國風電場風速儀采樣頻率差異達5倍，輻照度計精度范圍±5%~±15%，數(shù)據時間戳偏差大于10秒。第二，標注混亂。故障數(shù)據標簽不一致，如“風機故障”在A電站指“葉片損傷”，在B電站指“齒輪箱故障”，導致模型泛化能力差。第三，噪聲污染。西北某光伏電站因沙塵覆蓋傳感器，輻照度數(shù)據偏差達-15%，人工智能功率預測誤差率從±8%升至±15%，年棄光損失增加2300萬元。
（三）算力與電力供需逆向分布
人工智能訓練與推理需海量算力，但我國算力資源與能源基地存在空間錯配，導致“東數(shù)西算”與“西電東送”協(xié)同困難。
1.西部算力短缺
西北、華北新能源基地的風電、光伏裝機占全國55%，而算力樞紐覆蓋率不足30%，制約實時調度算法運行。主要原因有：第一，硬件缺口。甘肅酒泉風電基地僅部署2個邊緣計算節(jié)點，無法支撐10吉瓦級風電集群的實時預測，算法響應延遲達650ms。第二，網絡瓶頸。西部數(shù)據中心與東部核心節(jié)點的網絡帶寬小于100Gbps，數(shù)據傳輸延遲大于50ms，無法滿足實時調度對“毫秒級”響應的要求。第三，成本壓力。西部電價雖低，但算力設備采購成本高，企業(yè)投資意愿不足。
2.東部電力緊張
東部數(shù)據中心集群年耗電量占區(qū)域用電15%，且以火電為主，加劇能源與環(huán)境壓力。主要原因有：第一，電力負荷。上海數(shù)據中心集群年耗電量達80億千瓦時，相當于400萬居民用電，導致“迎峰度夏”期間電力缺口增加5%。第二，碳排放。東部數(shù)據中心PUE值平均1.5，單位算力碳排放強度達0.5kgCO2/PFlops，是西部綠色數(shù)據中心的3倍。第三，通道壓力?！皷|數(shù)西算”工程需將東部算力需求轉移至西部，但“西電東送”通道最大負荷率已達92%，新增算力用電面臨輸送瓶頸。
（四）復合型人才供給短缺
能源人工智能需“能源+算法+工程”跨界能力，但我國人才培養(yǎng)存在能源與計算機專業(yè)分離、“實踐薄弱”、“評價缺失”三大問題，導致“供需錯配”。
1.人才缺口顯著
中國能源研究會2025年報告顯示，能源人工智能人才缺口達12萬人，細分領域供需比如下：電網調度算法工程師1:8，儲能人工智能優(yōu)化專家1:10，綜合能源系統(tǒng)分析師1:7，現(xiàn)有人才中，僅15%同時掌握“電力系統(tǒng)分析”與“機器學習”，80%的企業(yè)反饋“招聘不到既懂業(yè)務又懂技術的復合型人才”。
2.培養(yǎng)機制滯后
高校教育課程脫節(jié)，全國127所開設能源專業(yè)的高校中，僅49所開設人工智能課程，且內容側重理論，缺乏數(shù)字孿生平臺操作、電網仿真軟件應用等工程實踐。能源專業(yè)教師中，具有人工智能研究背景的比例低于10%，跨學科教學團隊組建困難。
企業(yè)培訓方面，多側重“人工智能工具使用”，缺乏模型設計、優(yōu)化理論等底層算法創(chuàng)新能力培養(yǎng)。中小能源企業(yè)無力建設實訓平臺，員工實操機會不足，導致“學用脫節(jié)”。
三、人工智能提升能源系統(tǒng)韌性的對策建議
（一）強化政策引導與頂層設計
第一，跨部門協(xié)同機制。建立國家能源人工智能領導小組，統(tǒng)籌國家發(fā)展改革委、國家能源局、工信部等相關部門，破解數(shù)據共享、算力布局等跨領域難題。第二，分階段目標推進。落實《實施意見》“五十百”工程，爭取于2026年前完成電網、新能源、核電等5個行業(yè)大模型試點，2027年推廣至百個典型場景。
（二）突破關鍵技術瓶頸
第一，可信人工智能研發(fā)。重點攻關可解釋人工智能、聯(lián)邦學習等技術，開發(fā)能源專用輕量化模型，降低“黑箱”風險。第二，極端場景適配。構建包含歷史事故、地緣沖突等非常規(guī)事件的“韌性訓練數(shù)據集”，提升人工智能模型魯棒性。
（三）完善數(shù)據治理體系
第一，統(tǒng)一數(shù)據標準。制定《能源人工智能數(shù)據規(guī)范》，明確新能源電站、儲能系統(tǒng)等設備的數(shù)據采集頻率、格式要求。第二，建立共享平臺。依托國家能源大數(shù)據中心，推動跨區(qū)域數(shù)據共享，2027年前實現(xiàn)省級電網數(shù)據互通率達80%。
（四）優(yōu)化算力與能源協(xié)同
第一，分布式算力布局。在西北新能源基地建設“風光儲—算力”一體化樞紐，利用棄風棄光電力支撐人工智能訓練，降低算力成本40%。第二，綠電算力認證。推行數(shù)據中心綠電使用比例與人工智能算法碳排放因子掛鉤機制，引導算力向可再生能源富集區(qū)域遷移。
（五）構建人才培養(yǎng)生態(tài)
第一，高校學科融合。在清華大學、華北電力大學等高校開設“能源人工智能”微專業(yè)，課程內容覆蓋電力系統(tǒng)分析與深度學習等跨學科知識。第二，企業(yè)實訓基地。支持國家電網、國家能源集團、華為等企業(yè)建設一批國家級能源人工智能實訓基地，規(guī)模化培養(yǎng)復合型人才。
（本報告為教育部人文社科基金（24YJA630075）的階段性成果）
