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以“人工智能+”助推能源高質(zhì)量發(fā)展

作者:中國儲(chǔ)能網(wǎng)新聞中心 來源:中國能源網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間:2026-02-25 瀏覽:次

中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊:當(dāng)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(yù)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(jī)遇,才能以“人工智能+”為引擎,為能源高質(zhì)量發(fā)展撐起堅(jiān)實(shí)脊梁。

其一,重塑能源系統(tǒng)運(yùn)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(fèi)邏輯。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)面臨新能源波動(dòng)性沖擊、源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)調(diào)復(fù)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(jí)、跨區(qū)域、跨業(yè)態(tài)的能源大數(shù)據(jù)平臺(tái)。打通電網(wǎng)、電源、負(fù)荷側(cè)數(shù)據(jù)壁壘,實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)狀態(tài)感知。部署電力大模型,開展多時(shí)間尺度負(fù)荷預(yù)測、新能源出力精算。強(qiáng)化電網(wǎng)智能診斷分析,提升故障預(yù)判與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。構(gòu)建源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化決策系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)電力電量平衡柔性調(diào)節(jié)。推動(dòng)調(diào)度控制從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“模型驅(qū)動(dòng)”,從“事后響應(yīng)”升級(jí)為“事前預(yù)演”。其次,應(yīng)構(gòu)建裝備自主運(yùn)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(luò),采集振動(dòng)、溫度、局放等關(guān)鍵參量。開發(fā)設(shè)備故障預(yù)測性維護(hù)模型,實(shí)現(xiàn)缺陷隱患提前預(yù)警。建設(shè)無人機(jī)、機(jī)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(xué)習(xí)能力的設(shè)備運(yùn)維助手,從“定期檢修”轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)運(yùn)維”,從“被動(dòng)搶修”升級(jí)為“主動(dòng)防御”。再次,建議創(chuàng)新用戶側(cè)智能互動(dòng)模式。推廣營配調(diào)一體化智能服務(wù)平臺(tái),聚合分布式光伏、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)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(shí)現(xiàn)百萬級(jí)終端毫秒級(jí)響應(yīng)。推動(dòng)電力服務(wù)從“單向供給”轉(zhuǎn)向“雙向互動(dòng)”,從“統(tǒng)一菜單”升級(jí)為“個(gè)性定制”。

其二,激活能源新業(yè)態(tài)創(chuàng)新動(dòng)能,培育產(chǎn)業(yè)智能增長極。

當(dāng)前,虛擬電廠、綜合能源服務(wù)、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(jià)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(shí)現(xiàn)虛擬電廠智能聚合運(yùn)營,建設(shè)負(fù)荷側(cè)資源智能識(shí)別與動(dòng)態(tài)聚合平臺(tái)。運(yùn)用邊緣計(jì)算技術(shù),實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)設(shè)施即插即用。開發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化調(diào)度算法,提升虛擬電廠響應(yīng)速度與精度。構(gòu)建多層次電力市場交易智能代理,自動(dòng)匹配最優(yōu)交易策略。實(shí)現(xiàn)虛擬電廠從“簡單聚合”轉(zhuǎn)向“智能運(yùn)營”,從“輔助服務(wù)”升級(jí)為“主力調(diào)峰”。二是實(shí)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(bǔ)的能源樞紐智能管控系統(tǒng)。應(yīng)用知識(shí)圖譜技術(shù),打通不同能源系統(tǒng)運(yùn)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(dòng)綜合能源服務(wù)從“單一供能”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)優(yōu)化”,從“設(shè)備銷售”升級(jí)為“價(jià)值服務(wù)”。三是實(shí)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(tái),開發(fā)數(shù)據(jù)中心負(fù)荷柔性調(diào)節(jié)模型,實(shí)現(xiàn)算力任務(wù)與電力現(xiàn)貨市場智能匹配。應(yīng)用液冷、余熱回收等綠色低碳技術(shù),降低算力能耗強(qiáng)度。構(gòu)建“東數(shù)西算”工程與沙漠戈壁大型風(fēng)光基地的時(shí)空協(xié)同機(jī)制。推動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)從“高耗能負(fù)擔(dān)”轉(zhuǎn)向“靈活性資源”,從“被動(dòng)用電”升級(jí)為“主動(dòng)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(diǎn)。

能源領(lǐng)域AI應(yīng)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?;A(chǔ)研究薄弱、關(guān)鍵算法缺失、高端芯片受制,是當(dāng)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(dòng)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(biāo)注與增強(qiáng)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(jì)算平臺(tái),實(shí)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(jí)能源數(shù)據(jù)資源池,形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。推動(dòng)數(shù)據(jù)治理從“分散管理”轉(zhuǎn)向“統(tǒng)一運(yùn)營”,從“靜態(tài)存儲(chǔ)”升級(jí)為“動(dòng)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(yù)訓(xùn)練大模型。攻關(guān)多模態(tài)融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)文本、圖像、時(shí)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(jìn)模型輕量化部署,適配邊緣計(jì)算場景。構(gòu)建能源領(lǐng)域AI開源社區(qū),匯聚產(chǎn)學(xué)研力量。推動(dòng)模型研發(fā)從“通用適配”轉(zhuǎn)向“專用定制”,從“實(shí)驗(yàn)室研究”升級(jí)為“工程化應(yīng)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(yīng)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(jì),降低單位算力能耗。開發(fā)廢熱梯級(jí)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(dòng)算力能耗從“粗放增長”轉(zhuǎn)向“綠色集約”,從“成本負(fù)擔(dān)”升級(jí)為“創(chuàng)新優(yōu)勢”。

其四,夯實(shí)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(qiáng)、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(jí)管理規(guī)范,明確數(shù)據(jù)權(quán)屬與收益分配機(jī)制,培育數(shù)據(jù)商與第三方服務(wù)機(jī)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(fù)面清單,保障安全底線。推動(dòng)數(shù)據(jù)要素從“資源沉睡”轉(zhuǎn)向“價(jià)值釋放”,從“企業(yè)私產(chǎn)”升級(jí)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(biāo)準(zhǔn)。建設(shè)算力電力聯(lián)合調(diào)度控制平臺(tái)。在清潔能源富集區(qū)規(guī)劃智能算力集群。推動(dòng)算力中心參與電力輔助服務(wù)市場。探索算力調(diào)峰補(bǔ)償機(jī)制,激發(fā)調(diào)節(jié)潛力。推動(dòng)算力布局從“東密西疏”轉(zhuǎn)向“東西協(xié)同”,從“單一用電”升級(jí)為“雙向賦能”。三要完善技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系。編制能源AI應(yīng)用場景設(shè)計(jì)指南。制定模型安全與可解釋性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。建設(shè)行業(yè)級(jí)AI應(yīng)用測試驗(yàn)證平臺(tái)。推動(dòng)能源企業(yè)主導(dǎo)國際標(biāo)準(zhǔn)制定。建立AI應(yīng)用效果后評(píng)估機(jī)制。推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)從“跟隨模仿”轉(zhuǎn)向“引領(lǐng)創(chuàng)新”,從“紙面文件”升級(jí)為“實(shí)踐標(biāo)尺”。

其五,培育產(chǎn)學(xué)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(tái)、政策全方位支撐。當(dāng)前,復(fù)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(huì)參與熱情。一是打造跨學(xué)科人才培養(yǎng)高地。鼓勵(lì)高校設(shè)立能源人工智能專業(yè)方向。推動(dòng)企業(yè)專家進(jìn)校園授課,學(xué)生進(jìn)企業(yè)實(shí)踐。設(shè)計(jì)交叉融合課程體系,培養(yǎng)懂能源精算法的復(fù)合型人才。建設(shè)國家級(jí)實(shí)訓(xùn)基地,開展工程化訓(xùn)練。實(shí)施能源AI領(lǐng)軍人才計(jì)劃,吸引全球頂尖智力。推動(dòng)人才培養(yǎng)從“學(xué)科分割”轉(zhuǎn)向“跨界融合”,從“理論講授”升級(jí)為“實(shí)戰(zhàn)錘煉”。二是構(gòu)建多元化資金投入機(jī)制。設(shè)立能源AI科技創(chuàng)新專項(xiàng)基金。引導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)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(duì)首臺(tái)(套)重大技術(shù)裝備給予保費(fèi)補(bǔ)貼。探索AI研發(fā)應(yīng)用稅收優(yōu)惠政策。推動(dòng)資金投入從“財(cái)政單一”轉(zhuǎn)向“多元共治”,從“事前資助”升級(jí)為“事后獎(jiǎng)補(bǔ)”?!咀髡呦抵泄矊幭膮^(qū)委黨校(寧夏行政學(xué)院)副教授】

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關(guān)鍵字:人工智能

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