[智能应用]到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建 [复制链接]

国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《意见》），旨在抢抓人工智能发展重大战略机遇，突出应用导向，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全。
到2027年，能源与人工智能融合创新体系初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实，人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径，培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台，制定完善百项技术标准，培养一批能源与人工智能复合型人才，探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系，形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能化成效初显。
到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效，能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能，在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破，具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地，建成更加完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展奠定坚实基础。
《意见》提出，围绕能源保供和绿色低碳转型需求，推进人工智能技术在虚拟电厂（含负荷聚合商）、分布式储能、电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用，提升负荷侧群控优化和动态响应能力；加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用，推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优。强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理，提升多能互补综合能源系统电、热、冷、气联供的综合能效和降碳水平。推动人工智能在零碳园区、智能微电网、算电协同中的应用，提升源网荷储一体化智能运行水平，促进新能源就地消纳。
同时，针对新能源出力波动性与间歇性的问题，加快在高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用，持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新，推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展，支撑广域新能源资源协同优化，促进偏远地区新能源场站智能运维发展，打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式，全力支撑新能源稳定供给。

能源与人工智能融合创新体系构建的核心方向
能源与人工智能的融合创新体系构建是未来能源产业发展的重要趋势，涉及技术、产业、政策等多个层面。从当前发展态势来看，该体系的初步构建可能围绕智能能源生产、能源网络优化、能源消费升级等核心方向展开，通过人工智能技术提升能源系统的效率、安全性和可持续性。

能源生产环节的智能化升级
可再生能源发电优化：利用人工智能算法对太阳能、风能等可再生能源的出力进行精准预测，结合电网负荷需求动态调整发电计划，提高能源利用效率。例如，通过机器学习模型分析历史气象数据和发电数据，提升预测精度，减少弃风弃光现象。
智能电站运维：借助计算机视觉、传感器技术和数据分析，实现电站设备的实时监测与故障预警。人工智能系统可自动识别设备异常状态，提前安排维护，降低停机风险和运维成本，保障能源生产的稳定性。
能源网络与存储的智能优化
智能电网调度：构建基于人工智能的电网调度系统，实现源网荷储的协同优化。该系统能够实时处理海量的能源生产、消费和存储数据，动态平衡电网供需，优化电力潮流分布，提升电网的灵活性和抗干扰能力，适应高比例可再生能源接入的复杂场景。
能源存储智能化管理：针对储能电池、抽水蓄能等储能设施，利用人工智能技术优化充放电策略。根据能源价格、负荷需求和可再生能源出力情况，智能规划储能系统的运行，提高储能设备的利用效率和经济性，促进能源的跨时段优化配置。
能源消费端的智能化转型
工业与建筑节能：在工业生产中，通过人工智能算法分析生产过程中的能源消耗数据，识别节能潜力，优化生产工艺和设备运行参数，实现能源的高效利用。在建筑领域，智能楼宇系统可根据人员活动、环境变化等因素自动调节空调、照明等设备，降低建筑能耗。
智慧交通能源管理：结合人工智能技术优化交通能源消费，例如智能充电桩的布局与调度，根据车辆充电需求和电网负荷动态调整充电服务，推广电动汽车有序充电，减少对电网的冲击，同时利用车联网数据为用户提供个性化的能源消费建议。
政策与产业生态的协同构建
政策引导与标准制定：政府部门需出台相关政策，鼓励能源与人工智能融合创新，支持关键技术研发和示范项目建设。同时，建立统一的数据标准和技术规范，保障数据安全与共享，为融合创新提供良好的政策环境。
跨领域合作与人才培养：推动能源企业、科技公司、高校和研究机构的深度合作，形成产学研用协同创新的产业生态。加强能源与人工智能交叉领域的人才培养，培养既懂能源专业知识又掌握人工智能技术的复合型人才，为融合创新体系的构建提供智力支持。

国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》

国家发展改革委、国家能源局于2025年9月8日发布了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《意见》），旨在抓住人工智能发展的重大战略机遇，突出应用导向，加快推动人工智能与能源产业深度融合，支撑能源高质量发展和高水平安全。

一、总体目标

到2027年：
- 融合创新体系初步构建：能源与人工智能的融合创新体系将初步构建，算力与电力协同发展根基不断夯实。
- 核心技术突破：人工智能赋能能源核心技术取得显著突破，应用更加广泛深入。
- 专业大模型应用：推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用。
- 示范项目：挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目。
- 应用场景：探索百个典型应用场景赋能路径。
- 研发创新平台：培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台。
- 技术标准：制定完善百项技术标准。
- 人才培养：培养一批能源与人工智能复合型人才。
- 金融支撑体系：探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系。
- 智能化成效初显：形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式，能源领域智能化成效初显。

到2030年：
- 世界领先水平：能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。
- 算力电力协同机制完善：算力电力协同机制进一步完善，建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。
- 理论与技术创新：能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效。
- 跨领域赋能：能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能。
- 关键场景应用：在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破，具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。
- 全球领先平台：形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地。
- 政策体系完善：建成更加完善的政策体系，持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新，为能源高质量发展奠定坚实基础。

二、具体措施

1. 能源保供和绿色低碳转型
- 灵活性调节资源应用：推进人工智能技术在虚拟电厂（含负荷聚合商）、分布式储能、电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用，提升负荷侧群控优化和动态响应能力。
- 新型储能与电力系统协同优化：加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用，推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优。
- 节能和碳排放管理：强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理，提升多能互补综合能源系统电、热、冷、气联供的综合能效和降碳水平。
- 零碳园区和智能微电网：推动人工智能在零碳园区、智能微电网、算电协同中的应用，提升源网荷储一体化智能运行水平，促进新能源就地消纳。

2. 新能源出力波动性与间歇性问题
- 高精度功率预测：加快在高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用。
- 复杂场景及转折性天气预测：持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新，推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展。
- 广域新能源资源协同优化：支撑广域新能源资源协同优化，促进偏远地区新能源场站智能运维发展。
- 一体化新能源智能生产模式：打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式，全力支撑新能源稳定供给。

结语

《意见》的发布标志着我国在推动人工智能与能源产业深度融合方面迈出了重要一步。通过构建融合创新体系、突破核心技术、培养复合型人才等措施，我国将在2027年和2030年分别实现能源领域智能化的初步成效和世界领先水平。这不仅将提升我国能源系统的安全可靠与灵活高效运行能力，还将为全球能源高质量发展提供有力支撑。