当前，算力中心绿电占比攀升，电网智能调度效率提高，新能源功率预测精度提升。“人工智能+”并非简单的技术相加，而是重塑能源基因、破解资源约束的关键举措。唯有紧抓机遇，才能以“人工智能+”为引擎，为能源高质量发展撑起坚实脊梁。
能源系统正经历从刚性支撑到弹性智慧的深刻蜕变。人工智能逐步嵌入“发输配用”全链条，重构能源生产消费逻辑。传统电力系统面临新能源波动性冲击、源网荷储协调复杂、安全防控难度加大等多重挑战，在此背景下，智能化转型成为必答题。首先，要打造全景感知智能调度中枢。建设跨层级、跨区域、跨业态的能源大数据平台。打通电网、电源、负荷侧数据壁垒，实现毫秒级状态感知。部署电力大模型，开展多时间尺度负荷预测、新能源出力精算。强化电网智能诊断分析，提升故障预判与风险预警能力。构建源网荷储协同优化决策系统，实现电力电量平衡柔性调节。推动调度控制从“经验驱动”转向“模型驱动”，从“事后响应”升级为“事前预演”。其次，应构建装备自主运维智能生态。研发电力设备健康管理的智能体集群。部署输变电设备状态监测传感器网络，采集振动、温度、局放等关键参量。开发设备故障预测性维护模型，实现缺陷隐患提前预警。建设无人机、机器人协同巡检体系，覆盖山区、水域等人工难及区域。培育具备自主学习能力的设备运维助手，从“定期检修”转向“精准运维”，从“被动抢修”升级为“主动防御”。再次，建议创新用户侧智能互动模式。推广营配调一体化智能服务平台，聚合分布式光伏、电动汽车、储能设施等灵活性资源。开发虚拟电厂智能管控系统，实现百万级终端毫秒级响应。推动电力服务从“单向供给”转向“双向互动”，从“统一菜单”升级为“个性定制”。
其二，激活能源新业态创新动能，培育产业智能增长极。
当前，虚拟电厂、综合能源服务、算电协同等模式方兴未艾。这些新业态打破行业边界，重塑价值链条。智能化水平在很大程度上决定新业态成败，需以AI为核心引擎，培育壮大能源产业智能增长极。一是实现虚拟电厂智能聚合运营，建设负荷侧资源智能识别与动态聚合平台。运用边缘计算技术，实现用户侧设施即插即用。开发基于强化学习的优化调度算法，提升虚拟电厂响应速度与精度。构建多层次电力
市场交易智能代理，自动匹配最优交易策略。实现虚拟电厂从“简单聚合”转向“智能运营”，从“辅助服务”升级为“主力调峰”。二是实现综合能源系统智能协同。研发多能流耦合建模与协同优化技术。构建电热气冷多能互补的能源枢纽智能管控系统。应用知识图谱技术，打通不同能源系统运行规则。开发用户侧综合能效智能诊断工具，提供定制化
节能方案。推动综合能源服务从“单一供能”转向“系统优化”，从“设备销售”升级为“价值服务”。三是实现算力电力智能协同发展。建设算力设施与清洁能源协同调度平台，开发数据中心负荷柔性调节模型，实现算力任务与电力现货市场智能匹配。应用液冷、余热回收等绿色低碳技术，降低算力能耗强度。构建“东数西算”工程与沙漠戈壁大型风光基地的时空协同机制。推动算力产业从“高耗能负担”转向“灵活性资源”，从“被动用电”升级为“主动调荷”。
其三，攻克能源AI核心关键技术，抢占创新战略制高点。
能源领域AI应用面临数据孤岛、算力碎片化、算法黑盒化、能耗高企等瓶颈，核心技术必须走自主可控之路。基础研究薄弱、关键算法缺失、高端芯片受制，是当前主要短板，亟需集中优势力量，开展有组织科研攻关，掌握发展主动权。一是突破能源大数据治理技术。研发能源数据智能标注与增强技术。攻克多源异构数据融合
难题，构建统一数据字典。开发隐私计算平台，实现数据可用不可见。攻关跨域可信溯源技术，确保数据全流程安全。建设国家级能源数据资源池，形成高质量数据集。推动数据治理从“分散管理”转向“统一运营”，从“静态存储”升级为“动态增值”。二是研发能源专用大模型。开发电力系统仿真预训练大模型。攻关多模态融合技术，实现文本、图像、时序数据联合建模。研究可解释性AI技术，破解算法黑盒难题。推进模型轻量化部署，适配边缘计算场景。构建能源领域AI开源社区，汇聚产学研力量。推动模型研发从“通用适配”转向“专用定制”，从“实验室研究”升级为“工程化应用”。三是攻关绿色智算技术。突破数据中心柔性直流供电技术。研发小型模块化反应堆为算力中心供电关键技术。攻关AI芯片能效优化设计，降低单位算力能耗。开发废热梯级利用系统，提升能源综合利用效率。建设零碳智算示范工程，探索可持续发展路径。推动算力能耗从“粗放增长”转向“绿色集约”，从“成本负担”升级为“创新优势”。
其四，夯实数据算力算法三基石，构筑智能转型硬支撑。
数据、算力、算法构成人工智能“铁三角”。目前，数据方面，采不全、用不好、流不通并存现象在能源领域仍然存在。算力方面，建得多、用得散、协同难
问题仍较突出。算法方面，通用强、专用弱、解释差短板还较为明显。为解决这些问题，一要构建能源数据要素市场，建立能源数据分类分级管理规范，明确数据权属与收益分配机制，培育数据商与
第三方服务机构。建设区域性能数据交易中心，制定数据流通负面清单，保障安全底线。推动数据要素从“资源沉睡”转向“价值释放”，从“企业私产”升级为“行业公器”。二要统筹算力电力协同布局。制定算力中心电力弹性调节标准。建设算力电力联合调度控制平台。在清洁能源富集区规划智能算力集群。推动算力中心参与电力辅助服务市场。探索算力调峰补偿机制，激发调节潜力。推动算力布局从“东密西疏”转向“东西协同”，从“单一用电”升级为“双向赋能”。三要完善技术标准规范体系。编制能源AI应用场景设计指南。制定模型安全与可解释性评估标准。建设行业级AI应用测试验证平台。推动能源企业主导国际标准制定。建立AI应用效果后评估机制。推动标准建设从“跟随模仿”转向“引领创新”，从“纸面文件”升级为“实践标尺”。
其五，培育产学研用融合生态，释放协同创新聚变力。
能源AI发展需要人才、资金、平台、
政策全方位支撑。当前，复合型人才匮乏、投入成本高、创新链条断裂、政策协同不足等问题突出，必须打破壁垒，构建开放创新生态，激发全社会参与热情。一是打造跨学科人才培养高地。鼓励高校设立能源人工智能专业方向。推动企业专家进校园授课，学生进企业实践。设计交叉融合课程体系，培养懂能源精算法的复合型人才。建设国家级实训基地，开展工程化训练。实施能源AI领军人才计划，吸引全球顶尖智力。推动人才培养从“学科分割”转向“跨界融合”，从“理论讲授”升级为“实战锤炼”。二是构建多元化资金投入机制。设立能源AI科技创新专项基金。引导风险投资投向能源AI初创企业。推广“揭榜挂帅”“赛马制”组织模式。对首台（套）重大技术装备给予保费补贴。探索AI研发应用税收优惠政策。推动资金投入从“财政单一”转向“多元共治”，从“事前资助”升级为“事后奖补”。
