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在全球能源向可持續(xù)方向轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，新能源產(chǎn)業(yè)已成為這場變革的核心載體。與此同時，人工智能（AI）技術(shù)取得突破性發(fā)展，為新能源產(chǎn)業(yè)注入了前所未有的革新動力。從政策層面而言，國務(wù)院《關(guān)于深入實施 “人工智能 +” 行動的意見》（國發(fā)〔2025〕11 號）以及國家發(fā)展改革委《國家能源局關(guān)于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》（國能發(fā)科技〔2025〕73號）”明確將新能源產(chǎn)業(yè)納入AI賦能重點領(lǐng)域。這一政策導向不僅與聯(lián)合國 “可持續(xù)發(fā)展目標 7” 中保障可持續(xù)現(xiàn)代能源的要求高度契合，更構(gòu)建起 “國際目標 — 國內(nèi)政策 — 技術(shù)落地” 的協(xié)同框架。

我國在新能源領(lǐng)域已取得顯著實踐成果。截至2025年7月底，全國風電、太陽能發(fā)電裝機達到12.06億千瓦，提前6年多完成 2030年裝機目標。然而，能源生成不穩(wěn)定、分配低效、運維成本高等行業(yè)痛點，仍然制約著產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；墶Ｔ诖吮尘跋?，AI 技術(shù)憑借大數(shù)據(jù)預測、智能運維等核心能力，成為破解上述困境的關(guān)鍵所在。它既能通過精準的能源調(diào)配緩解能源生成與分配難題，又能依托實時的設(shè)備監(jiān)測降低運維成本。其賦能價值已成為推動新能源產(chǎn)業(yè)向高效化、智能化發(fā)展的核心驅(qū)動力，也為全球能源轉(zhuǎn)型提供了可供借鑒的技術(shù)路徑。

AI 優(yōu)化能源生產(chǎn)

攻克不穩(wěn)定難題

新能源發(fā)電，特別是太陽能與風能發(fā)電，受自然條件影響顯著。其發(fā)電的間歇性與波動性，給電力供應(yīng)的穩(wěn)定性帶來了巨大挑戰(zhàn)。AI技術(shù)憑借強大的數(shù)據(jù)處理能力和精準的預測分析能力，成為提升新能源發(fā)電穩(wěn)定性與可預測性的有效手段。國能日新發(fā)布的 “曠冥” 大模型，通過融合氣象數(shù)據(jù)與新能源場站的歷史出力數(shù)據(jù)，能夠精確預測風光發(fā)電功率。在實際應(yīng)用中，該模型將光伏功率預測準確率提升至90%以上，為電網(wǎng)調(diào)度提供了可靠的決策依據(jù)。

在新能源設(shè)備運維領(lǐng)域，AI同樣發(fā)揮著重要作用。大唐國際借助AI算法，實現(xiàn)了對風機葉片和光伏組件的自動化巡檢，故障識別準確率高達98%，運維效率提升3倍。AI技術(shù)通過實時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)，利用機器學習算法分析海量數(shù)據(jù)，能夠提前精準預測設(shè)備故障，將被動維修轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃泳S護，有效降低設(shè)備故障率，延長設(shè)備使用壽命，大幅削減運維成本。

AI 升級能源調(diào)度

推動電網(wǎng)智能化變革

傳統(tǒng)電網(wǎng)依賴人工經(jīng)驗進行調(diào)度與檢修，面對新能源大規(guī)模接入后復雜多變的運行場景，顯得難以勝任。AI技術(shù)的融入，推動電網(wǎng)朝著“可觀、可測、可控” 的智能化方向大步前進。南方電網(wǎng)打造的“源網(wǎng)荷儲充” 智能調(diào)控平臺，運用AI算法實時分析電網(wǎng)潮流、負荷波動及設(shè)備狀態(tài)，實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，有力支撐了新能源占比60%以上的電網(wǎng)穩(wěn)定運行。在配電網(wǎng)層面，AI技術(shù)能夠精準定位低電壓、重過載等問題，指導運維人員實施針對性治理，使臺區(qū)線損率降低5%以上。

虛擬電廠作為 AI催生的新型商業(yè)模式，正展現(xiàn)出巨大潛力。深圳的虛擬電廠平臺通過聚合分布式光伏、充電樁等分散資源，借助 AI算法優(yōu)化負荷調(diào)度，總調(diào)節(jié)容量超過300萬千瓦。這一創(chuàng)新模式不僅顯著提升了電網(wǎng)的靈活性與韌性，還為用戶參與電力市場創(chuàng)造了條件，推動能源領(lǐng)域朝著更加民主化、高效化的方向發(fā)展。

AI 深度融入能源管理

全方位提升運營效率

在新能源企業(yè)的日常管理中，AI 技術(shù)從多個維度助力企業(yè)優(yōu)化運營。金風科技利用AI大模型分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，優(yōu)化檢修策略，減少設(shè)備停電風險，延長設(shè)備壽命20%以上，有效保障了能源生產(chǎn)的連續(xù)性與穩(wěn)定性。同時，基于AI的暖通空調(diào)系統(tǒng)在建筑中的應(yīng)用，通過學習用戶行為與環(huán)境數(shù)據(jù)，自動調(diào)節(jié)溫度與風量，可使建筑能耗降低30%，在能源消費端實現(xiàn)高效節(jié)能。

在電力行業(yè)內(nèi)部，AI 技術(shù)通過優(yōu)化發(fā)電組合與電網(wǎng)運行，顯著降低化石能源消耗。國家發(fā)改委數(shù)據(jù)顯示，AI驅(qū)動的電力調(diào)度系統(tǒng)可降低煤電啟停次數(shù)30%，減少碳排放15%。此外，AI與區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合，實現(xiàn)了碳足跡的精準追蹤，為企業(yè)碳資產(chǎn)管理提供了科學有效的技術(shù)支持，助力企業(yè)在低碳轉(zhuǎn)型道路上穩(wěn)步前行。

政策導向

階段發(fā)展目標

明確的政策導向為AI技術(shù)與新能源產(chǎn)業(yè)的融合提供了清晰路徑與有力保障。從國家戰(zhàn)略層面出發(fā)，針對能源與人工智能融合發(fā)展，已制定兩大階段核心目標：到2027年，將初步構(gòu)建融合創(chuàng)新體系，夯實算電協(xié)同根基并突破核心技術(shù)，通過推動5個以上專業(yè)大模型在電網(wǎng)、發(fā)電、煤炭、油氣等能源各行業(yè)深度應(yīng)用，挖掘10個以上重點示范項目，探索100個典型應(yīng)用場景，同步完善100項技術(shù)標準、培育創(chuàng)新平臺、培養(yǎng)復合型人才及建立金融支撐體系，最終形成符合我國國情的創(chuàng)新發(fā)展模式，讓能源智能化成效初步顯現(xiàn)；到2030年，將實現(xiàn)能源領(lǐng)域人工智能專用技術(shù)與應(yīng)用總體達世界領(lǐng)先水平，進一步完善算電協(xié)同機制并形成綠色經(jīng)濟安全高效的算力用能模式，在理論技術(shù)創(chuàng)新、跨領(lǐng)域跨行業(yè)跨場景賦能，以及電力智能調(diào)控、能源資源智能勘探等方向突破與自身智能、科學智能落地等方面取得顯著成效，同時建成全球領(lǐng)先的研發(fā)平臺與人才基地、完善政策體系，為能源高質(zhì)量發(fā)展筑牢基礎(chǔ)。

發(fā)展挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

盡管AI在新能源領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但發(fā)展過程中并非一帆風順。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題首當其沖，新能源行業(yè)數(shù)據(jù)來源廣泛、格式多樣，數(shù)據(jù)的準確性、完整性與一致性難以保證，影響AI模型的訓練效果與預測精度。算力成本也是一大挑戰(zhàn)，AI算法對算力要求極高，尤其是在處理大規(guī)模新能源數(shù)據(jù)時，高昂的算力成本限制了AI技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用。此外，算法的可解釋性不足，使得在關(guān)鍵決策場景下，人們對AI決策的信任度受到影響。

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需要多方協(xié)同合作。一方面，加強跨學科合作，聯(lián)合計算機科學、能源工程、統(tǒng)計學等多領(lǐng)域?qū)＜?，共同研發(fā)適用于新能源行業(yè)的AI技術(shù)，推動電力大模型的自主研發(fā)與標準化建設(shè)。另一方面，政策層面需完善數(shù)據(jù)共享機制，打破數(shù)據(jù)孤島，引導社會資本投入AI與新能源融合領(lǐng)域，降低算力成本，促進技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用推廣。同時，加大對AI可解釋性的研究力度，提升AI決策的透明度與可信度。

AI技術(shù)與新能源產(chǎn)業(yè)的深度融合，正在重塑全球能源格局，為實現(xiàn)清潔、低碳、可持續(xù)的能源未來提供了堅實的技術(shù)支撐。從能源生產(chǎn)到調(diào)度，再到管理的各個環(huán)節(jié)，AI的賦能效應(yīng)正逐步顯現(xiàn)，帶來效率的提升、成本的降低與模式的創(chuàng)新。盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進步與完善，AI必將在新能源領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，引領(lǐng)人類走向更加綠色、智能的能源新時代。