中國儲能網(wǎng)訊：人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性技術(shù)，正成為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)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(chǔ)能力，持續(xù)增強(qiáng)算力與應(yīng)用場景創(chuàng)新，人工智能技術(shù)在助力能源領(lǐng)域降本提質(zhì)增效方面發(fā)揮積極作用。與此同時(shí)，人工智能發(fā)展也面臨數(shù)據(jù)質(zhì)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(lǐng)域亟需加強(qiáng)人工智能頂層設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)場景構(gòu)建和人工智能關(guān)鍵技術(shù)研究，推進(jìn)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(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展
（一）電網(wǎng)企業(yè)著力推動(dòng)人工智能與業(yè)務(wù)融合應(yīng)用
國家電網(wǎng)打造視覺、語義等行業(yè)大模型，構(gòu)建千萬級高質(zhì)量樣本庫和兩級智算中心，賦能數(shù)智化堅(jiān)強(qiáng)電網(wǎng)建設(shè)；融入AI技術(shù)構(gòu)建新一代新能源功率預(yù)測系統(tǒng)，強(qiáng)化新能源人工智能預(yù)測能力；采用無人機(jī)智能巡視和輸電通道智能監(jiān)控技術(shù)替代傳統(tǒng)人工巡檢，提升電網(wǎng)設(shè)備故障識別與巡檢效能。南方電網(wǎng)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(zhì)量發(fā)展為核心，推進(jìn)“4411”戰(zhàn)略融入公司生產(chǎn)、經(jīng)營和管理各環(huán)節(jié)，智能應(yīng)用覆蓋輸電、變電、配電、調(diào)度、客服、規(guī)劃等十余個(gè)領(lǐng)域百余個(gè)應(yīng)用場景。內(nèi)蒙古電力公司運(yùn)用AI大模型等技術(shù)構(gòu)建數(shù)字配電網(wǎng)，輔助電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)維和高品質(zhì)供電，累計(jì)投產(chǎn)71座智能變電站，構(gòu)建了500千伏電力主網(wǎng)的首座數(shù)字孿生智能化變電站，實(shí)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(yùn)維功能。
（二）發(fā)電企業(yè)積極探索人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
國家電投在火電靈活調(diào)峰、新能源并網(wǎng)消納等方面，探索智慧能源系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)橫向多能互補(bǔ)、縱向“源網(wǎng)荷儲”高效互動(dòng)，促進(jìn)能源供給和需求的有效匹配，解決清潔能源發(fā)電隨機(jī)性的問題，促進(jìn)“源網(wǎng)荷儲一體化”深度融合。國家能源集團(tuán)通過構(gòu)建“智能大腦”——AI助手，實(shí)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(dòng)布局人工智能協(xié)同應(yīng)用場景
中國中煤利用人工智能對各類礦產(chǎn)資源和能源的采掘、提煉、轉(zhuǎn)化、安全生產(chǎn)、調(diào)度、運(yùn)輸、碳排放等各環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度、監(jiān)控、預(yù)警等，預(yù)測和防范安全事故，智能高效調(diào)配能源的使用和輸送。中國石油深入推進(jìn)以昆侖大模型為核心的“人工智能+”行動(dòng)，加快實(shí)現(xiàn)人工智能賦能產(chǎn)業(yè)升級，語言大模型參數(shù)達(dá)到700億個(gè)，構(gòu)建了地震處理、地震解釋、測井處理解釋3個(gè)專業(yè)大模型，以及21個(gè)場景大模型。
二、人工智能面臨的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)
（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(diǎn)認(rèn)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(yīng)用導(dǎo)致算力激增，對電力供應(yīng)提出挑戰(zhàn)。據(jù)中國算力平臺統(tǒng)計(jì)，2023年我國數(shù)據(jù)中心用電量約為1500億千瓦時(shí)，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(shí)，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(yīng)保障能力提出更高要求。二是數(shù)據(jù)中心的興建對電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)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(fù)荷的地理分布和時(shí)間分布，對電網(wǎng)穩(wěn)定性帶來影響。在“雙碳”目標(biāo)和碳排放雙控的背景下，數(shù)據(jù)中心關(guān)注綠色低碳和可持續(xù)發(fā)展，從而推動(dòng)了可再生能源的發(fā)展，而可再生能源的波動(dòng)性和隨機(jī)性進(jìn)一步加劇了電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。三是電力與算力的逆向分布對電力調(diào)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(fēng)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(chǎn)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(diào)度提出更大挑戰(zhàn)，需要通過電算多維度協(xié)同，實(shí)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(dǎo)致人工智能發(fā)展面臨阻礙
人工智能技術(shù)自身發(fā)展面臨的“黑箱”、可信安全、責(zé)權(quán)歸屬、技術(shù)濫用等問題已引起各界的廣泛關(guān)注。一是“黑箱”特性影響電力領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用。AI模型尤其是深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)非常復(fù)雜，難以直觀地理解其工作原理和決策過程，導(dǎo)致決策結(jié)論通常不具備可解釋性。然而電力系統(tǒng)的運(yùn)行決策屬于安全極度敏感領(lǐng)域，人工智能模型可信性是其能夠在電力系統(tǒng)進(jìn)行大規(guī)模安全應(yīng)用的重要前提條件。二是“幻覺”問題的錯(cuò)誤引導(dǎo)帶來安全風(fēng)險(xiǎn)。大語言模型存在生成看似正確實(shí)則錯(cuò)誤的“幻覺”問題，存在將價(jià)值觀、偏見和偏向性的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)反映到結(jié)果中的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前電力AI助手使用頻繁，“幻覺”問題可能帶來錯(cuò)誤信息指引，若應(yīng)用在電力檢修中將引發(fā)電力系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)。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?；谌斯ぶ悄艿臄?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(wǎng)絡(luò)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(chǎn)生電力消費(fèi)或電力行業(yè)事實(shí)性錯(cuò)誤，將誘導(dǎo)電力用戶和社會公眾，產(chǎn)生政治偏見和錯(cuò)誤言論等問題。
（三）數(shù)據(jù)質(zhì)量及均衡性不足影響人工智能模型可靠性
能源電力領(lǐng)域各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)總量整體較為豐富，但針對具體應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)質(zhì)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(zhì)量不高。由于電力設(shè)備調(diào)試結(jié)果、運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)的存儲形式各異、質(zhì)量參差不齊，經(jīng)常發(fā)生數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)和異常等問題，影響電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)計(jì)算執(zhí)行效率和計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)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(shè)備異常狀態(tài)運(yùn)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(wù)部門與信息平臺，難以實(shí)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(dòng)能源電力全方位變革
（一）人工智能將驅(qū)動(dòng)能源綠色生產(chǎn)和低碳升級
一是人工智能將為能源生產(chǎn)運(yùn)維和運(yùn)行決策賦能。面對新能源強(qiáng)隨機(jī)、高波動(dòng)、難運(yùn)維等新特性，運(yùn)用人工智能技術(shù)，將為水電、風(fēng)電、光伏等綠色能源天氣預(yù)測、高精度功率預(yù)測、設(shè)備狀態(tài)預(yù)測性維護(hù)等應(yīng)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(shí)現(xiàn)場站運(yùn)行效率、決策水平的規(guī)?；嵘苿?dòng)傳統(tǒng)能源低碳轉(zhuǎn)型。智能油氣方面，實(shí)現(xiàn)全業(yè)務(wù)鏈數(shù)據(jù)互聯(lián)、技術(shù)互動(dòng)、業(yè)務(wù)協(xié)同，推動(dòng)智能化手段支撐油氣企業(yè)優(yōu)化勞動(dòng)組織模式，實(shí)現(xiàn)增儲增產(chǎn)增資；智能水電方面，推動(dòng)智能化規(guī)劃設(shè)計(jì)、智能建造、智慧運(yùn)行管控和智能化流域綜合管理等成套關(guān)鍵技術(shù)與設(shè)備應(yīng)用；智能電廠方面，通過搭建智能電廠新型管控系統(tǒng)架構(gòu)平臺，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備監(jiān)測、機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測、檢修流程管理和業(yè)務(wù)流程管理協(xié)同，完成“邊+云”端遠(yuǎn)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(wǎng)平臺、智能礦井一體化管控平臺，提升煤礦地質(zhì)探測、采掘（剝）、支護(hù)、運(yùn)輸?shù)汝P(guān)鍵技術(shù)與裝備智能化水平。智能風(fēng)電方面，可以實(shí)現(xiàn)葉片涂層合格情況及分布形態(tài)評估、風(fēng)電機(jī)組和場內(nèi)變電設(shè)備關(guān)鍵部件監(jiān)測等，支撐風(fēng)電產(chǎn)業(yè)鏈智能制造和設(shè)備評估預(yù)測。智能光伏方面，通過提高多晶硅等基礎(chǔ)材料、光伏電池及部件生產(chǎn)制造的智能化水平，發(fā)展太陽能資源多尺度精細(xì)化評估與仿真分析技術(shù)，提升光伏電站運(yùn)行水平與運(yùn)維效率。綜合智慧能源方面，通過研制智能化、網(wǎng)絡(luò)化、模組化多能轉(zhuǎn)換設(shè)備，建立區(qū)域智慧能源服務(wù)平臺與智慧能源數(shù)字孿生平臺，將實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)綜合利用與智能優(yōu)化，提升城市高品質(zhì)能源供應(yīng)能力。
二是人工智能將推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)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(yīng)需求，將增加綠電占比，助力能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，推動(dòng)能源綠色低碳轉(zhuǎn)型。同時(shí)，充分利用大規(guī)模新能源建設(shè)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(dòng)作用。
（二）人工智能將促進(jìn)能源傳輸安全穩(wěn)定和效能升級
一是人工智能將推動(dòng)能源靈活和穩(wěn)定傳輸。電網(wǎng)是能源中轉(zhuǎn)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，隨著風(fēng)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(diào)節(jié)負(fù)荷、電動(dòng)汽車充電設(shè)施等負(fù)荷側(cè)靈活性調(diào)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(shù)的迅速推廣，使得電網(wǎng)面臨結(jié)構(gòu)性變化，從傳統(tǒng)的垂直單一模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹嚯娏﹄娮幼儞Q的功率與信息雙向流動(dòng)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(yùn)行方式，引入人工智能、大數(shù)據(jù)、下一代通信等新技術(shù)，充分利用大規(guī)模分布式的可調(diào)節(jié)電源、儲能、靈活性負(fù)荷等各類資源，高效適應(yīng)可再生能源的波動(dòng)性和間歇性特征，優(yōu)化電網(wǎng)和煤油氣等能源調(diào)度運(yùn)行，實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整能源流動(dòng)，提高能源供需預(yù)測和優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)源網(wǎng)荷儲一體化的智慧靈活運(yùn)行，實(shí)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(jìn)能源的穩(wěn)定與高效存儲。人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，能夠助力儲能系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行。一方面，可以通過預(yù)測能源需求、供應(yīng)及存儲設(shè)備狀態(tài)，提前調(diào)整存儲策略、優(yōu)化能源分配，保障能源穩(wěn)定供應(yīng)。另一方面，通過監(jiān)測儲能系統(tǒng)充放電狀態(tài)、溫度、內(nèi)阻等關(guān)鍵運(yùn)行數(shù)據(jù)，運(yùn)用人工智能技術(shù)可以動(dòng)態(tài)調(diào)整工作參數(shù)和維護(hù)策略，提前安排運(yùn)維計(jì)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(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)和高效利用。
三是人工智能將推動(dòng)能源精準(zhǔn)與高效分配。通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)能源需求的精準(zhǔn)預(yù)測，支撐大規(guī)模、高復(fù)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(yīng)高效、穩(wěn)定和精準(zhǔn)，助力能源由垂直單一管理模式向分區(qū)域自治轉(zhuǎn)變。
（三）人工智能將推動(dòng)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和模式變革
一是算力助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為能源消費(fèi)新驅(qū)動(dòng)。相較于美國用能發(fā)展趨勢，我國數(shù)據(jù)中心及算力構(gòu)建起步較晚。根據(jù)美國電力研究院（EPRI）數(shù)據(jù)中心報(bào)告，2023年，美國在運(yùn)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(jīng)濟(jì)領(lǐng)域用電的主要來源，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的用能增長也是美國當(dāng)前用能增長的主要驅(qū)動(dòng)。隨著我國各領(lǐng)域人工智能技術(shù)的快速應(yīng)用，未來算力能源消費(fèi)也將成為我國用能增長的重要驅(qū)動(dòng)。
二是人工智能將助力能源消費(fèi)側(cè)管控優(yōu)化?；诟咻d能工業(yè)負(fù)荷、工商業(yè)可中斷負(fù)荷、電動(dòng)汽車充電網(wǎng)絡(luò)、智能樓宇等需求側(cè)資源，以及峰谷分時(shí)電價(jià)、高可靠性電價(jià)、可中斷負(fù)荷電價(jià)等多種價(jià)格策略，人工智能技術(shù)將可助力實(shí)現(xiàn)能源需求側(cè)資源和電價(jià)的多目標(biāo)優(yōu)化，推動(dòng)柔性負(fù)荷智能管理、虛擬電廠優(yōu)化運(yùn)營、分層分區(qū)精準(zhǔn)匹配需求響應(yīng)資源，提升綠色用能多渠道智能互動(dòng)水平，優(yōu)化能源調(diào)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(shù)，智能家居、智能電表將實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能調(diào)節(jié)；產(chǎn)業(yè)園區(qū)、商務(wù)辦公園區(qū)等區(qū)域多能互補(bǔ)供能，將進(jìn)一步提升能源綜合梯級利用水平，推動(dòng)普及用能自主調(diào)優(yōu)、多能協(xié)同調(diào)度等智能化用能服務(wù)，引導(dǎo)用戶實(shí)施技術(shù)節(jié)能、管理節(jié)能策略，促進(jìn)智能化用能服務(wù)模式創(chuàng)新。
四、相關(guān)建議
（一）加強(qiáng)頂層規(guī)劃布局，深化人工智能與能源領(lǐng)域融合應(yīng)用
深入研究前沿人工智能技術(shù)和新興業(yè)態(tài)，規(guī)劃構(gòu)建能源領(lǐng)域智能化賦能架構(gòu)體系，出臺專項(xiàng)規(guī)劃、指導(dǎo)文件和管理規(guī)范，為人工智能助力能源轉(zhuǎn)型發(fā)展奠定良好基礎(chǔ)。緊密貼合能源行業(yè)實(shí)際需求和用能側(cè)發(fā)展現(xiàn)狀，在統(tǒng)籌打造能源行業(yè)數(shù)據(jù)底座、構(gòu)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(diǎn)的精準(zhǔn)算法，加強(qiáng)高精度新能源功率預(yù)測、能源智能規(guī)劃與智能建造、能源設(shè)備預(yù)測性智慧運(yùn)維管控、源網(wǎng)荷儲多元互動(dòng)優(yōu)化、智能客服、智慧用能服務(wù)等典型場景建設(shè)，持續(xù)推動(dòng)人工智能技術(shù)在能源產(chǎn)供儲銷各領(lǐng)域融合應(yīng)用。
（二）深化關(guān)鍵技術(shù)研究，推動(dòng)行業(yè)大模型統(tǒng)籌建設(shè)
加強(qiáng)能源領(lǐng)域人工智能行業(yè)大模型、知識圖譜、高精度發(fā)電功率預(yù)測、智能調(diào)度、智能客服等關(guān)鍵技術(shù)研究，推動(dòng)構(gòu)建“通用、可用、易用”的能源領(lǐng)域人工智能基礎(chǔ)技術(shù)底座，加強(qiáng)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(jìn)展，完善可信安全保障體系。
（三）推動(dòng)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(shí)際算力需求，建立科學(xué)評估機(jī)制，精準(zhǔn)核算人工智能訓(xùn)練、推理任務(wù)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(chǔ)上，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心參與電力互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)電力供需的精準(zhǔn)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(jié)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(dòng)電力算力規(guī)劃、建設(shè)、調(diào)度和交易等環(huán)節(jié)一體化協(xié)同。
