人工智能赋能亚太气候适应型电网研究报告

亚太地区的电力系统正面临双重挑战：可再生能源的快速增长和气候变化带来的极端天气事件，导致供需波动加剧，系统运行环境日益复杂。传统的应对措施主要集中于提升电网灵活性，如扩大储能、建设互联电网和推广需求响应，但气候变化带来的外部风险（如热浪、干旱、洪水、台风等）同样不容忽视。

为应对气候变化，电力系统需要从传统的“资产韧性”转向“系统适应性”，即通过跨部门协调和综合规划，提升整个系统的抗风险能力。然而，数据碎片化、分析工具孤立以及决策复杂性等问题制约了系统适应性的规模化实施。

人工智能（AI）可作为关键赋能工具，通过数据融合、分析协同和决策支持，帮助电力系统实现系统适应性。具体而言，AI能够：

1. 数据融合：整合电网、气候、水资源、交通等跨部门数据，构建统一的系统视图；
2. 分析协同：连接不同领域的分析模型，进行综合风险评估和情景模拟；
3. 决策支持：在复杂不确定性环境下提供适应性决策建议。

关键数据：

• 亚太地区可再生能源占比预计到2050年将超过全球总量60%，其中风电和光伏占比超过85%；
• 2024年亚太地区电力消耗占全球一半，预计到2050年将驱动全球60%的电力需求增长；
• 2025年全球碳排放量同比增长1.1%，升温趋势持续，即使控制在1.5℃温升，极端天气事件频率也将显著增加。

研究结论：

• 亚太电力系统需要从“修复型”响应转向“适应性”设计，将气候风险纳入系统规划；
• AI可作为实施工具，但需结合数据、技术和制度基础，才能真正实现系统适应性；
• 政府需推动气候压力测试标准化、跨部门协调机制建设以及AI应用试点项目。

最终目标是通过AI赋能，实现电力系统在气候变化背景下的规模化适应，保障能源安全和社会稳定。