中國儲能網訊：人工智能是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的基礎性和戰(zhàn)略性技術，正成為發(fā)展新質生產力的重要引擎。能源電力行業(yè)積極布局人工智能平臺體系和大模型基礎能力，持續(xù)增強算力與應用場景創(chuàng)新，人工智能技術在助力能源領域降本提質增效方面發(fā)揮積極作用。與此同時，人工智能發(fā)展也面臨數(shù)據(jù)質量與均衡性不足、“黑箱”特性及可信安全等問題，算力的快速增長對電力系統(tǒng)支撐能力提出更高的挑戰(zhàn)。因此，能源電力領域亟需加強人工智能頂層設計、業(yè)務場景構建和人工智能關鍵技術研究，推進電力算力布局優(yōu)化與深度協(xié)同，支撐能源全方位變革。
一、人工智能助力能源高質量轉型發(fā)展
（一）電網企業(yè)著力推動人工智能與業(yè)務融合應用
國家電網打造視覺、語義等行業(yè)大模型，構建千萬級高質量樣本庫和兩級智算中心，賦能數(shù)智化堅強電網建設；融入AI技術構建新一代新能源功率預測系統(tǒng)，強化新能源人工智能預測能力；采用無人機智能巡視和輸電通道智能監(jiān)控技術替代傳統(tǒng)人工巡檢，提升電網設備故障識別與巡檢效能。南方電網率先發(fā)布電力行業(yè)自主可控大模型“大瓦特”，以場景、模型、數(shù)據(jù)和算力等“4大要素”高質量發(fā)展為核心，推進“4411”戰(zhàn)略融入公司生產、經營和管理各環(huán)節(jié)，智能應用覆蓋輸電、變電、配電、調度、客服、規(guī)劃等十余個領域百余個應用場景。內蒙古電力公司運用AI大模型等技術構建數(shù)字配電網，輔助電網規(guī)劃運維和高品質供電，累計投產71座智能變電站，構建了500千伏電力主網的首座數(shù)字孿生智能化變電站，實現(xiàn)三維場景的可視化展示、智能操作、智能巡視、智能安全等運維功能。
（二）發(fā)電企業(yè)積極探索人工智能技術產業(yè)應用
國家電投在火電靈活調峰、新能源并網消納等方面，探索智慧能源系統(tǒng)實現(xiàn)橫向多能互補、縱向“源網荷儲”高效互動，促進能源供給和需求的有效匹配，解決清潔能源發(fā)電隨機性的問題，促進“源網荷儲一體化”深度融合。國家能源集團通過構建“智能大腦”——AI助手，實現(xiàn)了智能問答、智能檢索、知識生成等功能，為電廠智能化發(fā)展提供了全新解決方案。
（三）煤油氣企業(yè)推動布局人工智能協(xié)同應用場景
中國中煤利用人工智能對各類礦產資源和能源的采掘、提煉、轉化、安全生產、調度、運輸、碳排放等各環(huán)節(jié)進行實時調度、監(jiān)控、預警等，預測和防范安全事故，智能高效調配能源的使用和輸送。中國石油深入推進以昆侖大模型為核心的“人工智能+”行動，加快實現(xiàn)人工智能賦能產業(yè)升級，語言大模型參數(shù)達到700億個，構建了地震處理、地震解釋、測井處理解釋3個專業(yè)大模型，以及21個場景大模型。
二、人工智能面臨的挑戰(zhàn)與風險
（一）人工智能的飛速發(fā)展給電力系統(tǒng)發(fā)展帶來新的挑戰(zhàn)
有觀點認為，“AI的盡頭是算力，而算力的盡頭是電力”。一是大語言模型和生成式AI的快速應用導致算力激增，對電力供應提出挑戰(zhàn)。據(jù)中國算力平臺統(tǒng)計，2023年我國數(shù)據(jù)中心用電量約為1500億千瓦時，同比增長15.4%，約占全社會用電量的1.6%。根據(jù)中國信息通信研究院測算，在人工智能爆發(fā)增長情景下，2030年我國算力中心用電或超過7000億千瓦時，占全社會用電量5.3%。人工智能大模型算力處理能力和規(guī)模的雙重提升需求，對能源電力供應保障能力提出更高要求。二是數(shù)據(jù)中心的興建對電網穩(wěn)定運行提出挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)中心由于自身的高耗電屬性，是能源消耗和二氧化碳排放大戶，其興起和集中布局，改變了電力負荷的地理分布和時間分布，對電網穩(wěn)定性帶來影響。在“雙碳”目標和碳排放雙控的背景下，數(shù)據(jù)中心關注綠色低碳和可持續(xù)發(fā)展，從而推動了可再生能源的發(fā)展，而可再生能源的波動性和隨機性進一步加劇了電網運行風險。三是電力與算力的逆向分布對電力調度提出挑戰(zhàn)。一方面，我國能源資源與需求存在逆向分布，東部、中部地區(qū)用電需求較大，但能源資源相對匱乏，而西部地區(qū)用電需求較小，風電、光伏、水電等能源資源豐富；另一方面，算力需求也呈現(xiàn)區(qū)域集聚化發(fā)展態(tài)勢，華東、華北地區(qū)算力產業(yè)集中。算力需求集中區(qū)域通常能源資源較為匱乏，對電力跨區(qū)域調度提出更大挑戰(zhàn)，需要通過電算多維度協(xié)同，實現(xiàn)電力供需更高效的匹配。
（二）“黑箱”特性及可信安全問題導致人工智能發(fā)展面臨阻礙
人工智能技術自身發(fā)展面臨的“黑箱”、可信安全、責權歸屬、技術濫用等問題已引起各界的廣泛關注。一是“黑箱”特性影響電力領域大規(guī)模應用。AI模型尤其是深度學習模型的內部結構和參數(shù)非常復雜，難以直觀地理解其工作原理和決策過程，導致決策結論通常不具備可解釋性。然而電力系統(tǒng)的運行決策屬于安全極度敏感領域，人工智能模型可信性是其能夠在電力系統(tǒng)進行大規(guī)模安全應用的重要前提條件。二是“幻覺”問題的錯誤引導帶來安全風險。大語言模型存在生成看似正確實則錯誤的“幻覺”問題，存在將價值觀、偏見和偏向性的學習數(shù)據(jù)反映到結果中的風險。當前電力AI助手使用頻繁，“幻覺”問題可能帶來錯誤信息指引，若應用在電力檢修中將引發(fā)電力系統(tǒng)安全風險。三是人工智能給不法分子提供新手段，帶來數(shù)據(jù)安全與可信問題。基于人工智能的數(shù)據(jù)投毒、算法后門、對抗樣本攻擊等，電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全和網絡安全面臨新的挑戰(zhàn)；生成式AI和深度偽造帶來可信性問題，數(shù)字分身、偽造視頻、偽造新聞、換臉變聲、生成不雅圖片等，若產生電力消費或電力行業(yè)事實性錯誤，將誘導電力用戶和社會公眾，產生政治偏見和錯誤言論等問題。
（三）數(shù)據(jù)質量及均衡性不足影響人工智能模型可靠性
能源電力領域各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)總量整體較為豐富，但針對具體應用場景的數(shù)據(jù)質量不高、異常數(shù)據(jù)樣本匱乏、數(shù)據(jù)壁壘等問題仍普遍存在。一是數(shù)據(jù)質量不高。由于電力設備調試結果、運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)的存儲形式各異、質量參差不齊，經常發(fā)生數(shù)據(jù)缺失、重復和異常等問題，影響電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)計算執(zhí)行效率和計算結果的準確性。二是數(shù)據(jù)不均衡，異常數(shù)據(jù)樣本匱乏。由于電力系統(tǒng)對安全穩(wěn)定的要求較高，系統(tǒng)與設備異常狀態(tài)運行樣本數(shù)量較少，存在較為明顯的樣本不均衡問題，使得模型出現(xiàn)過擬合與決策邊界偏移現(xiàn)象，影響魯棒性、可靠性與泛化能力。三是數(shù)據(jù)壁壘較大。電力數(shù)據(jù)來源于不同業(yè)務部門與信息平臺，難以實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)交互與共享，大大增加了獲取完整數(shù)據(jù)樣本的難度，難以滿足評估環(huán)節(jié)大體量、多源化數(shù)據(jù)需求。
三、人工智能將推動能源電力全方位變革
（一）人工智能將驅動能源綠色生產和低碳升級
一是人工智能將為能源生產運維和運行決策賦能。面對新能源強隨機、高波動、難運維等新特性，運用人工智能技術，將為水電、風電、光伏等綠色能源天氣預測、高精度功率預測、設備狀態(tài)預測性維護等應用需求賦能。煤炭、煤電、油氣等傳統(tǒng)能源的數(shù)智化升級，將實現(xiàn)場站運行效率、決策水平的規(guī)?；嵘?，推動傳統(tǒng)能源低碳轉型。智能油氣方面，實現(xiàn)全業(yè)務鏈數(shù)據(jù)互聯(lián)、技術互動、業(yè)務協(xié)同，推動智能化手段支撐油氣企業(yè)優(yōu)化勞動組織模式，實現(xiàn)增儲增產增資；智能水電方面，推動智能化規(guī)劃設計、智能建造、智慧運行管控和智能化流域綜合管理等成套關鍵技術與設備應用；智能電廠方面，通過搭建智能電廠新型管控系統(tǒng)架構平臺，實現(xiàn)生產設備監(jiān)測、機組狀態(tài)監(jiān)測、檢修流程管理和業(yè)務流程管理協(xié)同，完成“邊+云”端遠程管控與故障自診斷。智慧煤礦方面，通過智能礦山工業(yè)互聯(lián)網平臺、智能礦井一體化管控平臺，提升煤礦地質探測、采掘（剝）、支護、運輸?shù)汝P鍵技術與裝備智能化水平。智能風電方面，可以實現(xiàn)葉片涂層合格情況及分布形態(tài)評估、風電機組和場內變電設備關鍵部件監(jiān)測等，支撐風電產業(yè)鏈智能制造和設備評估預測。智能光伏方面，通過提高多晶硅等基礎材料、光伏電池及部件生產制造的智能化水平，發(fā)展太陽能資源多尺度精細化評估與仿真分析技術，提升光伏電站運行水平與運維效率。綜合智慧能源方面，通過研制智能化、網絡化、模組化多能轉換設備，建立區(qū)域智慧能源服務平臺與智慧能源數(shù)字孿生平臺，將實現(xiàn)多能互補綜合利用與智能優(yōu)化，提升城市高品質能源供應能力。
二是人工智能將推動能源結構轉型升級，新能源也將助力人工智能快速發(fā)展。數(shù)據(jù)中心興建及配套綠電供應需求，將增加綠電占比，助力能源結構優(yōu)化，推動能源綠色低碳轉型。同時，充分利用大規(guī)模新能源建設優(yōu)勢，可以支撐未來綠色算力中心的快速發(fā)展，為AI發(fā)展起到核心推動作用。
（二）人工智能將促進能源傳輸安全穩(wěn)定和效能升級
一是人工智能將推動能源靈活和穩(wěn)定傳輸。電網是能源中轉的核心基礎設施，隨著風電、光伏、儲能的大規(guī)模分散式接入，以及分布式發(fā)電、可調節(jié)負荷、電動汽車充電設施等負荷側靈活性調節(jié)資源的快速增長，電力行業(yè)“兩高一化”趨勢日益凸顯。電力電子新興技術的迅速推廣，使得電網面臨結構性變化，從傳統(tǒng)的垂直單一模式轉變?yōu)楹嚯娏﹄娮幼儞Q的功率與信息雙向流動模式。在未來靈活開放的電力市場體系下，亟需改變電力系統(tǒng)傳統(tǒng)運行方式，引入人工智能、大數(shù)據(jù)、下一代通信等新技術，充分利用大規(guī)模分布式的可調節(jié)電源、儲能、靈活性負荷等各類資源，高效適應可再生能源的波動性和間歇性特征，優(yōu)化電網和煤油氣等能源調度運行，實時監(jiān)控和調整能源流動，提高能源供需預測和優(yōu)化能力，實現(xiàn)源網荷儲一體化的智慧靈活運行，實現(xiàn)更高效、更穩(wěn)定、更智能的能源供需平衡。
二是人工智能將促進能源的穩(wěn)定與高效存儲。人工智能技術的廣泛應用，能夠助力儲能系統(tǒng)優(yōu)化運行。一方面，可以通過預測能源需求、供應及存儲設備狀態(tài)，提前調整存儲策略、優(yōu)化能源分配，保障能源穩(wěn)定供應。另一方面，通過監(jiān)測儲能系統(tǒng)充放電狀態(tài)、溫度、內阻等關鍵運行數(shù)據(jù)，運用人工智能技術可以動態(tài)調整工作參數(shù)和維護策略，提前安排運維計劃，提高儲能效率和使用壽命。通過能源存儲系統(tǒng)之間的協(xié)同工作，實現(xiàn)多能互補和高效利用。
三是人工智能將推動能源精準與高效分配。通過人工智能技術實現(xiàn)能源需求的精準預測，支撐大規(guī)模、高復雜度能源電力系統(tǒng)建模和仿真分析需求，智能優(yōu)化能源分配策略，保障能源電力供應高效、穩(wěn)定和精準，助力能源由垂直單一管理模式向分區(qū)域自治轉變。
（三）人工智能將推動能源消費結構和模式變革
一是算力助力數(shù)字經濟成為能源消費新驅動。相較于美國用能發(fā)展趨勢，我國數(shù)據(jù)中心及算力構建起步較晚。根據(jù)美國電力研究院（EPRI）數(shù)據(jù)中心報告，2023年，美國在運數(shù)據(jù)中心超過5000座，占全球一半左右，挖礦算力占全球38%左右，數(shù)據(jù)中心和虛擬貨幣已成為美國數(shù)字經濟領域用電的主要來源，數(shù)字經濟的用能增長也是美國當前用能增長的主要驅動。隨著我國各領域人工智能技術的快速應用，未來算力能源消費也將成為我國用能增長的重要驅動。
二是人工智能將助力能源消費側管控優(yōu)化?；诟咻d能工業(yè)負荷、工商業(yè)可中斷負荷、電動汽車充電網絡、智能樓宇等需求側資源，以及峰谷分時電價、高可靠性電價、可中斷負荷電價等多種價格策略，人工智能技術將可助力實現(xiàn)能源需求側資源和電價的多目標優(yōu)化，推動柔性負荷智能管理、虛擬電廠優(yōu)化運營、分層分區(qū)精準匹配需求響應資源，提升綠色用能多渠道智能互動水平，優(yōu)化能源調配策略。
三是人工智能將助力能效綜合提升與用能模式創(chuàng)新。利用人工智能技術，智能家居、智能電表將實現(xiàn)能源消費實時監(jiān)控和智能調節(jié)；產業(yè)園區(qū)、商務辦公園區(qū)等區(qū)域多能互補供能，將進一步提升能源綜合梯級利用水平，推動普及用能自主調優(yōu)、多能協(xié)同調度等智能化用能服務，引導用戶實施技術節(jié)能、管理節(jié)能策略，促進智能化用能服務模式創(chuàng)新。
四、相關建議
（一）加強頂層規(guī)劃布局，深化人工智能與能源領域融合應用
深入研究前沿人工智能技術和新興業(yè)態(tài)，規(guī)劃構建能源領域智能化賦能架構體系，出臺專項規(guī)劃、指導文件和管理規(guī)范，為人工智能助力能源轉型發(fā)展奠定良好基礎。緊密貼合能源行業(yè)實際需求和用能側發(fā)展現(xiàn)狀，在統(tǒng)籌打造能源行業(yè)數(shù)據(jù)底座、構建多元場景體系等方面充分發(fā)揮優(yōu)勢，打磨出適配我國能源供需特點的精準算法，加強高精度新能源功率預測、能源智能規(guī)劃與智能建造、能源設備預測性智慧運維管控、源網荷儲多元互動優(yōu)化、智能客服、智慧用能服務等典型場景建設，持續(xù)推動人工智能技術在能源產供儲銷各領域融合應用。
（二）深化關鍵技術研究，推動行業(yè)大模型統(tǒng)籌建設
加強能源領域人工智能行業(yè)大模型、知識圖譜、高精度發(fā)電功率預測、智能調度、智能客服等關鍵技術研究，推動構建“通用、可用、易用”的能源領域人工智能基礎技術底座，加強能源上下游數(shù)據(jù)資源流通，在人工智能不可解釋性、“幻覺”問題上取得突破性進展，完善可信安全保障體系。
（三）推動電算協(xié)同發(fā)展，持續(xù)優(yōu)化電力算力布局
統(tǒng)籌能源行業(yè)實際算力需求，建立科學評估機制，精準核算人工智能訓練、推理任務量，匹配合理算力規(guī)模。在保障數(shù)據(jù)中心可靠供電的基礎上，推動數(shù)據(jù)中心參與電力互動，實現(xiàn)電力供需的精準匹配，提高數(shù)據(jù)中心對綠色能源的使用率。深化“東數(shù)西算”工程，結合區(qū)域資源稟賦和市場需求，持續(xù)優(yōu)化電力與算力分布，推動電力算力規(guī)劃、建設、調度和交易等環(huán)節(jié)一體化協(xié)同。
