编者按

当前，全球能源行业正经历深刻变革，“人工智能+”正以不可逆转之势，引领能源行业迈向数智化转型的新征程。随着《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》出台，必将带动产业体系加快向数字化、智能化跃升，推动能源生产从“粗放式”向“精细化”转变，能源消费从“被动响应”向“主动优化”升级，人工智能已成为推动能源产业升级的关键引擎。在数智化转型的关键节点，能源行业需以更开放的姿态拥抱技术变革，加速“人工智能+”与业务场景的深度融合，为实现“双碳”愿景与可持续发展目标筑牢数智根基。

能源行业推动应用场景上“新” 加快布局人工智能

国家发展改革委、国家能源局日前联合发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》)表示，到2027年，推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用，挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目，探索百个典型应用场景赋能路径。

当前，我国能源领域已形成了场景覆盖广泛的人工智能发展格局。围绕资源勘探、生产运维、安全监测等环节，能源央企已经研发应用了电力、油气、煤炭等具有行业代表性的专业大模型。

例如，在电力行业，国家能源集团建成的千亿级发电行业大模型“擎源”，构建了覆盖安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修全链条的智能决策体系，涵盖15个业务领域、75个应用场景，实现了电力全场景智慧化升级、模型自主优化能力升级和电系统智能化升级；在油气行业，中国石油建成的3000亿参数昆仑大模型，从勘探开发、炼油化工到装备制造，应用场景赋能油气全产业链。其中，在油气勘探开发领域，昆仑大模型构建智能化全波形反演应用场景，提高了地震波波动方程求解效率，实现了正反演全流程10倍以上的效率提升。

能源行业人工智能业务的发展，离不开制度创新与生态培育。《实施意见》明确，鼓励企业牵头联合科研机构、高校、社会服务机构等单位，建设以技术创新融合应用为目标的跨领域、跨学科的“人工智能+”能源创新联盟，深化产学研用合作，构建开放协同、共创共享的能源智能化创新生态体系。

业内人士表示，《实施意见》拓展人工智能与能源领域深度融合，提升能源领域人工智能创新应用技术水平，推进智能算力与电力协同发展，健全能源智能化发展的创新体系，可以提升能源系统安全可靠与灵活高效运行能力，保障能源安全稳定供应和绿色低碳转型，加快培育新质生产力，为新型能源体系建设提供有力支撑。下一步，随着政策持续加码，能源行业要做好统筹谋划，在具体项目中突出重点、发挥优势，取长补短，协同推进，推动应用场景不断上“新”。

来源：人民网

作者：杜燕飞

电力央企抢滩“AI+能源”新赛道

随着人工智能技术在各行业的应用落地不断深化，与AI的融合发展成为必然趋势。日前，国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》 （下称《意见》），旨在抢抓人工智能发展重大战略机遇，加快推动人工智能与能源产业深度融合。

值得关注的是，主要电力央企已先行一步。国家电投、国家能源集团、华能集团和大唐集团等多家电力央企近期相继出台系列举措，全面推动向“人工智能+新能源”及“人工智能+能源新业态”领域转型，与新政形成同频共振。

千亿投资布局AI赛道

在政策明确之前，敏锐的电力央企已经嗅到先机。

日前，国家电投在激活数据要素潜能、深化“人工智能+能源”融合发展领域迈出关键一步——“国家级光伏储能实证实验数据集”“光储充一体化综合能源系统高质量数据集”和“光伏逆变器健康诊断数据集建设与应用”等3项成果经多轮评审最终成功入选国家数据局首批《高质量数据集典型案例》。下一步，国家电投将持续深化推进“人工智能+”专项行动，坚持应用牵引，优化数据资源高效安全开发利用，全力推进能源系统智慧升级和产业变革。

国家能源集团则聚焦“AI+煤炭高效清洁利用”，开发智能燃煤发电系统。总经理余兵表示，该系统可通过AI算法优化锅炉燃烧参数，使煤耗降低3%~5%，每年单台机组可节约燃料成本约千万元。

华能集团近日携手中国电信集团，签署数字化转型合作框架协议。华能集团董事长温枢刚表示，华能将努力加大科技创新力度，加快数字化转型升级，加强数智华能建设，希望双方以此次协议签署为契机，推动人工智能技术与能源电力深度融合，为行业高质量发展贡献力量。

大唐集团建立了“风电场智能大脑”，实现风机性能动态评估和预防性维护，故障预警准确率达90%以上。

智能能源时代来临

AI系统可实时分析煤质、负荷、环保指标等上万参数，自动给出最优控制策略。国家能源集团某电厂应用AI燃烧优化系统后，供电煤耗降低4.2克/千瓦时，年节约标准煤约3万吨。

电网平衡一直是行业难题。国网电力科学院研发的“AI电力负荷预测系统”，通过融合气象、经济、用户行为等数据，将短期负荷预测精度提升至97%以上。在极端天气下，南方电网的“AI调度员”可在毫秒级完成故障定位、隔离和恢复供电，将停电时间缩短80%。“能源领域智能化转型需协同发力，国家能源局将聚焦目标，强化顶层设计与政策支持，开展分析评估、解决重大问题，确保《意见》落地。”相关负责人对记者表示，首先，强化组织实施。加强统筹协调，形成上下联动的工作格局，确保《意见》各项任务落到实处、取得实效；其次，加强产学研协同。鼓励企业、科研院所、高校等各类创新主体建设高水平研发创新平台和创新联盟，促进产学研深度融合；最后，加速科技成果转化。有效协同企业自主研发的大模型，推动能源领域人工智能科技项目实施与成果转化。

来源：华夏时报

作者：刘昱汝 徐芸茜

以“AI+”消除新能源“成长的烦恼”

全球能源转型加速，绿电消纳成为可再生能源规模化发展的关键瓶颈。绿电增长与消纳能力不匹配的矛盾，成为新能源产业“成长的烦恼”。

笔者认为，破解“成长的烦恼”，可从以下三方面发力。

首先，提升AI精准预测能力，从源头破解新能源“波动性”困局。随着预测精度提升，可通过开展电力供需预测、电网智能诊断分析、规划方案智能生成等电网规划设计应用，在电力供需上实现智慧化调度，为绿电“腾挪”更多消纳空间，从源头减少弃电。

其次，加强AI在优化电网调度方面的作用，提升“源网荷储”协同水平。我国电网正从传统“源随荷动”模式向“源网荷储互动”新模式转型，AI正是这一转型的“智慧大脑”，通过多主体协同优化提升绿电消纳能力。

最后，推动AI技术与储能运维进一步融合。储能是平抑新能源波动的核心支撑，AI则推动储能设施从“被动储电”转向“主动增效”。截至2025年6月底，中国电力储能累计 装 机 规 模164.3GW，同比增长59%。

来源：证券日报

作者：李婷

厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强：

目前，能源领域正经历从数字化向智能化的关键转型，我国能源领域的数字化建设已取得显著成效，基础设施相对完善，基于数字化所积累的数据与系统，人工智能能够深度赋能电网、油气等领域，推动其向智能化方向发展。

对行业而言，人工智能将普遍带来运营效率提升、决策优化与成本降低。以油气行业为例，人工智能可通过算法与模型更精准地预测地下资源储量，优化运输调度，并实现下游需求侧的供需匹配。

国网冀北电力有限公司高级专家岳昊：

《实施意见》除了系统部署了“人工智能+”八大应用场景、37个重点任务之外，还重点提出了三大关键技术供给，即算法、算力、数据是人工智能发展的三个基本要素。算法是人工智能的“神经”，算力是人工智能的“骨骼”，数据是人工智能的“血液”。特别是算力，是人工智能应用场景落地的重要前提，夯实算力底座，是支撑大模型迭代优化和规模化应用的必要条件。

北京大学光华管理学院教授翁翕：

《实施意见》聚焦能源专用大模型、边缘计算、自主可控AI芯片、安全可信技术，推动AI伦理规范、数据共享机制、跨界协同平台。其重点方向是强调全链条智能化覆盖。比如，生产端突出以AI优化化石能源清洁转化（如煤制油工艺控制）、新能源功率预测；输配端运用智能电网调度、管道泄漏监测技术；消费端建立虚拟电厂、需求侧响应；安全端依托AI构建重大设备故障诊断、灾害智能预警系统。

阶段性发展目标：

2027年

目标:形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式。·重点推动“五十百”工程。·挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目。·探索百个典型应用场景赋能路径，制定完善百项技术标准；培育一批行业级研发创新平台。

2030年

着力推动能源领域人工智能专用技术实现体系化突破与规模化落地。·更注重核心技术的自主创新与深度融合应用。·通过人工智能技术显著增强能源系统的安全性、绿色化和效率，有力支撑我国新型能源体系建设。

保障措施：

·强化组织设施·推动协同创新·加强标准建设·开展试点示范·加大支持力度·完善人才培育生态

37个融合应用发展重点任务:

·油气方向6个

·煤炭方向5个

·电网方向5个

·新能源方向4个

·火电方向4个

·水电方向5个

·核电方向3个

·能源新业态方向5个