中國儲能網(wǎng)訊：當前，算力中心綠電占比攀升，電網(wǎng)智能調(diào)度效率提高，新能源功率預測精度提升?！叭斯ぶ悄?”并非簡單的技術(shù)相加，而是重塑能源基因、破解資源約束的關(guān)鍵舉措。唯有緊抓機遇，才能以“人工智能+”為引擎，為能源高質(zhì)量發(fā)展撐起堅實脊梁。
其一，重塑能源系統(tǒng)運行架構(gòu)，構(gòu)筑新型電力智能體。
能源系統(tǒng)正經(jīng)歷從剛性支撐到彈性智慧的深刻蛻變。人工智能逐步嵌入“發(fā)輸配用”全鏈條，重構(gòu)能源生產(chǎn)消費邏輯。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)面臨新能源波動性沖擊、源網(wǎng)荷儲協(xié)調(diào)復雜、安全防控難度加大等多重挑戰(zhàn)，在此背景下，智能化轉(zhuǎn)型成為必答題。首先，要打造全景感知智能調(diào)度中樞。建設(shè)跨層級、跨區(qū)域、跨業(yè)態(tài)的能源大數(shù)據(jù)平臺。打通電網(wǎng)、電源、負荷側(cè)數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)毫秒級狀態(tài)感知。部署電力大模型，開展多時間尺度負荷預測、新能源出力精算。強化電網(wǎng)智能診斷分析，提升故障預判與風險預警能力。構(gòu)建源網(wǎng)荷儲協(xié)同優(yōu)化決策系統(tǒng)，實現(xiàn)電力電量平衡柔性調(diào)節(jié)。推動調(diào)度控制從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“模型驅(qū)動”，從“事后響應”升級為“事前預演”。其次，應構(gòu)建裝備自主運維智能生態(tài)。研發(fā)電力設(shè)備健康管理的智能體集群。部署輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡，采集振動、溫度、局放等關(guān)鍵參量。開發(fā)設(shè)備故障預測性維護模型，實現(xiàn)缺陷隱患提前預警。建設(shè)無人機、機器人協(xié)同巡檢體系，覆蓋山區(qū)、水域等人工難及區(qū)域。培育具備自主學習能力的設(shè)備運維助手，從“定期檢修”轉(zhuǎn)向“精準運維”，從“被動搶修”升級為“主動防御”。再次，建議創(chuàng)新用戶側(cè)智能互動模式。推廣營配調(diào)一體化智能服務平臺，聚合分布式光伏、電動汽車、儲能設(shè)施等靈活性資源。開發(fā)虛擬電廠智能管控系統(tǒng)，實現(xiàn)百萬級終端毫秒級響應。推動電力服務從“單向供給”轉(zhuǎn)向“雙向互動”，從“統(tǒng)一菜單”升級為“個性定制”。
其二，激活能源新業(yè)態(tài)創(chuàng)新動能，培育產(chǎn)業(yè)智能增長極。
當前，虛擬電廠、綜合能源服務、算電協(xié)同等模式方興未艾。這些新業(yè)態(tài)打破行業(yè)邊界，重塑價值鏈條。智能化水平在很大程度上決定新業(yè)態(tài)成敗，需以AI為核心引擎，培育壯大能源產(chǎn)業(yè)智能增長極。一是實現(xiàn)虛擬電廠智能聚合運營，建設(shè)負荷側(cè)資源智能識別與動態(tài)聚合平臺。運用邊緣計算技術(shù)，實現(xiàn)用戶側(cè)設(shè)施即插即用。開發(fā)基于強化學習的優(yōu)化調(diào)度算法，提升虛擬電廠響應速度與精度。構(gòu)建多層次電力市場交易智能代理，自動匹配最優(yōu)交易策略。實現(xiàn)虛擬電廠從“簡單聚合”轉(zhuǎn)向“智能運營”，從“輔助服務”升級為“主力調(diào)峰”。二是實現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)智能協(xié)同。研發(fā)多能流耦合建模與協(xié)同優(yōu)化技術(shù)。構(gòu)建電熱氣冷多能互補的能源樞紐智能管控系統(tǒng)。應用知識圖譜技術(shù)，打通不同能源系統(tǒng)運行規(guī)則。開發(fā)用戶側(cè)綜合能效智能診斷工具，提供定制化節(jié)能方案。推動綜合能源服務從“單一供能”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)優(yōu)化”，從“設(shè)備銷售”升級為“價值服務”。三是實現(xiàn)算力電力智能協(xié)同發(fā)展。建設(shè)算力設(shè)施與清潔能源協(xié)同調(diào)度平臺，開發(fā)數(shù)據(jù)中心負荷柔性調(diào)節(jié)模型，實現(xiàn)算力任務與電力現(xiàn)貨市場智能匹配。應用液冷、余熱回收等綠色低碳技術(shù)，降低算力能耗強度。構(gòu)建“東數(shù)西算”工程與沙漠戈壁大型風光基地的時空協(xié)同機制。推動算力產(chǎn)業(yè)從“高耗能負擔”轉(zhuǎn)向“靈活性資源”，從“被動用電”升級為“主動調(diào)荷”。
其三，攻克能源AI核心關(guān)鍵技術(shù)，搶占創(chuàng)新戰(zhàn)略制高點。
能源領(lǐng)域AI應用面臨數(shù)據(jù)孤島、算力碎片化、算法黑盒化、能耗高企等瓶頸，核心技術(shù)必須走自主可控之路。基礎(chǔ)研究薄弱、關(guān)鍵算法缺失、高端芯片受制，是當前主要短板，亟需集中優(yōu)勢力量，開展有組織科研攻關(guān)，掌握發(fā)展主動權(quán)。一是突破能源大數(shù)據(jù)治理技術(shù)。研發(fā)能源數(shù)據(jù)智能標注與增強技術(shù)。攻克多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合難題，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)字典。開發(fā)隱私計算平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見。攻關(guān)跨域可信溯源技術(shù)，確保數(shù)據(jù)全流程安全。建設(shè)國家級能源數(shù)據(jù)資源池，形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。推動數(shù)據(jù)治理從“分散管理”轉(zhuǎn)向“統(tǒng)一運營”，從“靜態(tài)存儲”升級為“動態(tài)增值”。二是研發(fā)能源專用大模型。開發(fā)電力系統(tǒng)仿真預訓練大模型。攻關(guān)多模態(tài)融合技術(shù)，實現(xiàn)文本、圖像、時序數(shù)據(jù)聯(lián)合建模。研究可解釋性AI技術(shù)，破解算法黑盒難題。推進模型輕量化部署，適配邊緣計算場景。構(gòu)建能源領(lǐng)域AI開源社區(qū)，匯聚產(chǎn)學研力量。推動模型研發(fā)從“通用適配”轉(zhuǎn)向“專用定制”，從“實驗室研究”升級為“工程化應用”。三是攻關(guān)綠色智算技術(shù)。突破數(shù)據(jù)中心柔性直流供電技術(shù)。研發(fā)小型模塊化反應堆為算力中心供電關(guān)鍵技術(shù)。攻關(guān)AI芯片能效優(yōu)化設(shè)計，降低單位算力能耗。開發(fā)廢熱梯級利用系統(tǒng)，提升能源綜合利用效率。建設(shè)零碳智算示范工程，探索可持續(xù)發(fā)展路徑。推動算力能耗從“粗放增長”轉(zhuǎn)向“綠色集約”，從“成本負擔”升級為“創(chuàng)新優(yōu)勢”。
其四，夯實數(shù)據(jù)算力算法三基石，構(gòu)筑智能轉(zhuǎn)型硬支撐。
數(shù)據(jù)、算力、算法構(gòu)成人工智能“鐵三角”。目前，數(shù)據(jù)方面，采不全、用不好、流不通并存現(xiàn)象在能源領(lǐng)域仍然存在。算力方面，建得多、用得散、協(xié)同難問題仍較突出。算法方面，通用強、專用弱、解釋差短板還較為明顯。為解決這些問題，一要構(gòu)建能源數(shù)據(jù)要素市場，建立能源數(shù)據(jù)分類分級管理規(guī)范，明確數(shù)據(jù)權(quán)屬與收益分配機制，培育數(shù)據(jù)商與第三方服務機構(gòu)。建設(shè)區(qū)域性能數(shù)據(jù)交易中心，制定數(shù)據(jù)流通負面清單，保障安全底線。推動數(shù)據(jù)要素從“資源沉睡”轉(zhuǎn)向“價值釋放”，從“企業(yè)私產(chǎn)”升級為“行業(yè)公器”。二要統(tǒng)籌算力電力協(xié)同布局。制定算力中心電力彈性調(diào)節(jié)標準。建設(shè)算力電力聯(lián)合調(diào)度控制平臺。在清潔能源富集區(qū)規(guī)劃智能算力集群。推動算力中心參與電力輔助服務市場。探索算力調(diào)峰補償機制，激發(fā)調(diào)節(jié)潛力。推動算力布局從“東密西疏”轉(zhuǎn)向“東西協(xié)同”，從“單一用電”升級為“雙向賦能”。三要完善技術(shù)標準規(guī)范體系。編制能源AI應用場景設(shè)計指南。制定模型安全與可解釋性評估標準。建設(shè)行業(yè)級AI應用測試驗證平臺。推動能源企業(yè)主導國際標準制定。建立AI應用效果后評估機制。推動標準建設(shè)從“跟隨模仿”轉(zhuǎn)向“引領(lǐng)創(chuàng)新”，從“紙面文件”升級為“實踐標尺”。
其五，培育產(chǎn)學研用融合生態(tài)，釋放協(xié)同創(chuàng)新聚變力。
能源AI發(fā)展需要人才、資金、平臺、政策全方位支撐。當前，復合型人才匱乏、投入成本高、創(chuàng)新鏈條斷裂、政策協(xié)同不足等問題突出，必須打破壁壘，構(gòu)建開放創(chuàng)新生態(tài)，激發(fā)全社會參與熱情。一是打造跨學科人才培養(yǎng)高地。鼓勵高校設(shè)立能源人工智能專業(yè)方向。推動企業(yè)專家進校園授課，學生進企業(yè)實踐。設(shè)計交叉融合課程體系，培養(yǎng)懂能源精算法的復合型人才。建設(shè)國家級實訓基地，開展工程化訓練。實施能源AI領(lǐng)軍人才計劃，吸引全球頂尖智力。推動人才培養(yǎng)從“學科分割”轉(zhuǎn)向“跨界融合”，從“理論講授”升級為“實戰(zhàn)錘煉”。二是構(gòu)建多元化資金投入機制。設(shè)立能源AI科技創(chuàng)新專項基金。引導風險投資投向能源AI初創(chuàng)企業(yè)。推廣“揭榜掛帥”“賽馬制”組織模式。對首臺（套）重大技術(shù)裝備給予保費補貼。探索AI研發(fā)應用稅收優(yōu)惠政策。推動資金投入從“財政單一”轉(zhuǎn)向“多元共治”，從“事前資助”升級為“事后獎補”?！咀髡呦抵泄矊幭膮^(qū)委黨校（寧夏行政學院）副教授】
