关于推进“人工智能+”能源高质量发展实施意见的解读
战略背景
人工智能成为引领新一轮能源科技革命的驱动力，是第四次工业革命的核心力量。国家将人工智能提升至战略高度，通过《新一代人工智能发展规划》、《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》等政策文件，明确“AI+能源”的发展蓝图，推动能源系统生产、输送、存储、消费模式的根本性变革。
政策纵览
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《关于推动“人工智能+能源高质量发展实施意见》分别从总体和行业层面系统谋划了人工智能与能源融合的发展路径，为能源领域量身定制了“路线图”与“时间表”。
《实施意见》主要目标
- 2027年目标：聚焦“打基础、树标杆、探路径”，推动技术“用起来”、模式“跑起来”，建成一批行业级专业大模型与典型应用场景，形成一批技术标准和验证平台，打造一支复合型人才队伍。
- 2030年目标：实现能源AI技术整体达到世界领先水平，建成若干具有全球影响力的研发创新基地，实现跨领域、跨业务的规模化智能协同应用，推动人工智能从单点工具升级为支撑能源系统高效、清洁、安全运行的核心基础设施。
行业痛点
- 技术难题：算力不足、数据零散、平台割裂，模型运用能力短板，运营体系不成熟。
- 基础设施：国产算力性能与稳定性不足，数据质量、数量难满足高水平开发。
- 模型能力：现有算法实用化水平不足，AI产品推广应用敏捷性不足。
- 场景挖掘及推广：多数应用仍处在试点阶段，推广应用时间长，老旧设备改造难度大，部分应用场景商业模式尚未形成规模化价值闭环。
- 业务融合度：大部分企业仅考虑平台能力赋能，对业务系统、业务能力的深度嵌入和融合不足。
- 标准体系：场景、算力、数据、算法等要素未能有效贯通衔接，缺乏新技术产品测试所需安全可靠方法与环境，实用评价指标体系尚不完善，技术管理规范仍需加强。
应用方向
- 人工智能发展四要素：以场景为驱动，以数据为基础，以模型为核心，以算力为支撑。
- 应用导向：聚焦高价值场景落地见效，解决能源安全保供、绿色低碳转型、效率提升等实际问题，避免技术空转，优先选择需求迫切、基础良好、价值易衡量的场景进行重点突破。
- 技术导向：夯实数据、算力、算法基础支撑，突破多智能体协同、可解释AI轻量化模型等关键技术，开发与本地能源系统特性深度适配的专用算法和轻量化模型。
- 构建生态：营造开放协同的融合创新环境，促进跨领域、跨主体的资源整合与协同创新，组建创新联盟，设立共性技术研发平台，形成可复制推广的成熟经验。
创新实践
- 电力市场仿真与交易辅助决策系统：已在甘肃、广东、蒙西、山西等电力现货地区部署运用，服务于华能、大唐、三峡、中核等多家电力企业。
- 源网荷储（多能互补）一体化智慧调控系统：先后应用于新疆特变电工、通辽、华电天山北麓等项目。
- 源网荷储一体化生产模拟系统：市场化并网新能源前期咨询项目30余项，获批新能源指标超千万千瓦。
- 能源经济评价软件：支持经营期法/准许收入法测算，开展敏感性分析，支持核电、输变电工程、风光水火储氢一体化项目等。
- 储能智能控制系统解决方案：累计应用规模超7GWh。
- 储能数字化产品：在内蒙古、山东、四川、江苏等省累计4GWh储能项目中实现产品应用。
- 储能系统集成产品：累计应用电站规模超1GWh。
- 新能源场站和储能系统集成产品应用案例：内蒙古库布齐沙漠鄂尔多斯中北部新能源基地项目、蒙西基地库布齐200万千瓦光伏治沙项目、三峡乌兰察布新一代电网友好绿色电站示范项目等。
