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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(chǎng)變革的核心載體。與此同時(shí)，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(dòng)力。從政策層面而言，國(guó)務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施 “人工智能 +” 行動(dòng)的意見》（國(guó)發(fā)〔2025〕11 號(hào)）以及國(guó)家發(fā)展改革委《國(guó)家能源局關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》（國(guó)能發(fā)科技〔2025〕73號(hào)）”明確將新能源產(chǎn)業(yè)納入AI賦能重點(diǎn)領(lǐng)域。這一政策導(dǎo)向不僅與聯(lián)合國(guó) “可持續(xù)發(fā)展目標(biāo) 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(guó)際目標(biāo) — 國(guó)內(nèi)政策 — 技術(shù)落地” 的協(xié)同框架。

我國(guó)在新能源領(lǐng)域已取得顯著實(shí)踐成果。截至2025年7月底，全國(guó)風(fēng)電、太陽能發(fā)電裝機(jī)達(dá)到12.06億千瓦，提前6年多完成 2030年裝機(jī)目標(biāo)。然而，能源生成不穩(wěn)定、分配低效、運(yùn)維成本高等行業(yè)痛點(diǎn)，仍然制約著產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化升級(jí)。在此背景下，AI 技術(shù)憑借大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、智能運(yùn)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(zhǔn)的能源調(diào)配緩解能源生成與分配難題，又能依托實(shí)時(shí)的設(shè)備監(jiān)測(cè)降低運(yùn)維成本。其賦能價(jià)值已成為推動(dòng)新能源產(chǎn)業(yè)向高效化、智能化發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)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(fēng)能發(fā)電，受自然條件影響顯著。其發(fā)電的間歇性與波動(dòng)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(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)分析能力，成為提升新能源發(fā)電穩(wěn)定性與可預(yù)測(cè)性的有效手段。國(guó)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(chǎng)站的歷史出力數(shù)據(jù)，能夠精確預(yù)測(cè)風(fēng)光發(fā)電功率。在實(shí)際應(yīng)用中，該模型將光伏功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)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(yùn)維領(lǐng)域，AI同樣發(fā)揮著重要作用。大唐國(guó)際借助AI算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)機(jī)葉片和光伏組件的自動(dòng)化巡檢，故障識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98%，運(yùn)維效率提升3倍。AI技術(shù)通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析海量數(shù)據(jù)，能夠提前精準(zhǔn)預(yù)測(cè)設(shè)備故障，將被動(dòng)維修轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)維護(hù)，有效降低設(shè)備故障率，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，大幅削減運(yùn)維成本。

AI 升級(jí)能源調(diào)度

推動(dòng)電網(wǎng)智能化變革

傳統(tǒng)電網(wǎng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)度與檢修，面對(duì)新能源大規(guī)模接入后復(fù)雜多變的運(yùn)行場(chǎng)景，顯得難以勝任。AI技術(shù)的融入，推動(dòng)電網(wǎng)朝著“可觀、可測(cè)、可控” 的智能化方向大步前進(jìn)。南方電網(wǎng)打造的“源網(wǎng)荷儲(chǔ)充” 智能調(diào)控平臺(tái)，運(yùn)用AI算法實(shí)時(shí)分析電網(wǎng)潮流、負(fù)荷波動(dòng)及設(shè)備狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，有力支撐了新能源占比60%以上的電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行。在配電網(wǎng)層面，AI技術(shù)能夠精準(zhǔn)定位低電壓、重過載等問題，指導(dǎo)運(yùn)維人員實(shí)施針對(duì)性治理，使臺(tái)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(tái)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(fù)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(chǎng)創(chuàng)造了條件，推動(dòng)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(yùn)營(yíng)效率

在新能源企業(yè)的日常管理中，AI 技術(shù)從多個(gè)維度助力企業(yè)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)。金風(fēng)科技利用AI大模型分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，優(yōu)化檢修策略，減少設(shè)備停電風(fēng)險(xiǎn)，延長(zhǎng)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(shí)，基于AI的暖通空調(diào)系統(tǒng)在建筑中的應(yīng)用，通過學(xué)習(xí)用戶行為與環(huán)境數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)節(jié)溫度與風(fēng)量，可使建筑能耗降低30%，在能源消費(fèi)端實(shí)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(yùn)行，顯著降低化石能源消耗。國(guó)家發(fā)改委數(shù)據(jù)顯示，AI驅(qū)動(dòng)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(shí)現(xiàn)了碳足跡的精準(zhǔn)追蹤，為企業(yè)碳資產(chǎn)管理提供了科學(xué)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(dǎo)向

階段發(fā)展目標(biāo)

明確的政策導(dǎo)向?yàn)?/span>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(guó)家戰(zhàn)略層面出發(fā)，針對(duì)能源與人工智能融合發(fā)展，已制定兩大階段核心目標(biāo)：到2027年，將初步構(gòu)建融合創(chuàng)新體系，夯實(shí)算電協(xié)同根基并突破核心技術(shù)，通過推動(dòng)5個(gè)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(gè)以上重點(diǎn)示范項(xiàng)目，探索100個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景，同步完善100項(xiàng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、培育創(chuàng)新平臺(tái)、培養(yǎng)復(fù)合型人才及建立金融支撐體系，最終形成符合我國(guó)國(guó)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(shí)現(xiàn)能源領(lǐng)域人工智能專用技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)世界領(lǐng)先水平，進(jìn)一步完善算電協(xié)同機(jī)制并形成綠色經(jīng)濟(jì)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(chǎng)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(xué)智能落地等方面取得顯著成效，同時(shí)建成全球領(lǐng)先的研發(fā)平臺(tái)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(duì)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(fēng)順。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題首當(dāng)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(zhǔn)確性、完整性與一致性難以保證，影響AI模型的訓(xùn)練效果與預(yù)測(cè)精度。算力成本也是一大挑戰(zhàn)，AI算法對(duì)算力要求極高，尤其是在處理大規(guī)模新能源數(shù)據(jù)時(shí)，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(chǎng)景下，人們對(duì)AI決策的信任度受到影響。

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要多方協(xié)同合作。一方面，加強(qiáng)跨學(xué)科合作，聯(lián)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、能源工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)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(dòng)電力大模型的自主研發(fā)與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。另一方面，政策層面需完善數(shù)據(jù)共享機(jī)制，打破數(shù)據(jù)孤島，引導(dǎo)社會(huì)資本投入AI與新能源融合領(lǐng)域，降低算力成本，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用推廣。同時(shí)，加大對(duì)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(shí)現(xiàn)清潔、低碳、可持續(xù)的能源未來提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。從能源生產(chǎn)到調(diào)度，再到管理的各個(gè)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(jìn)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(shí)代。