人工智能驱动能源系统变革的挑战与应对策略

摘要：随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的迅猛发展，其在能源系统中的应用正逐步深入，从智能调度、故障诊断到能源管理与优化决策，正推动能源系统向智能化、低碳化、高效化方向转型。然而，AI在推动能源变革的过程中也面临诸多挑战，如数据质量和安全问题、模型透明度与可解释性不足、技术与制度协同不足以及伦理与政策的滞后等。系统梳理了AI在能源系统中的主要应用场景，深入分析了在能源系统转型过程中面临的关键技术与治理难题，并从技术、制度与政策三个维度提出应对策略，以期为实现新型能源系统的智能化升级提供理论支持和实践路径。

关键词：人工智能；能源系统；智能化转型；数据治理；绿色低碳

0   引言

能源系统作为国民经济发展的基础设施，是实现国家工业化、城市化和现代化的核心支撑。在我国，能源体系不仅为制造业、交通运输和城市运营提供了稳定的动力基础，也通过产业链延伸作用推动了经济增长、就业吸纳与区域协调发展。据国家能源局统计，2023年能源行业直接关联就业人口超过2 000万，对保障国家能源安全与宏观经济稳定运行具有不可替代的意义。

当前，我国正处于能源结构深度转型的关键时期。一方面，非化石能源的消费占比持续上升，2023年已接近18%；风电和光伏等可再生能源装机容量连续多年位居世界前位；另一方面，以特高压输电、智能电网、新型储能为代表的新型能源基础设施正加快布局，推动能源系统从“以化石能源为主的集中式供给”向“多元互补的分布式网络”加速演进。这种趋势不仅改变了能源系统的物理结构，也对其运行机理、调控方式与治理逻辑提出了全新的要求。

在此背景下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为以算法、数据与算力为核心驱动的新一代信息技术，正成为引领能源系统变革的重要技术引擎。深度学习、生成建模与强化学习等方法在新能源预测、设备维护、电网调度等场景中展现出前所未有的效率优势。同时，数字孪生、边缘计算与智能终端的融合应用，增强了系统感知、响应与自主调控能力，加速实现能源系统的智能化升级。AI不仅优化了能源系统的运行效率与资源配置能力，更在一定程度上打破了传统工程范式对模型精度与因果推理的依赖，拓展了系统认知与控制的边界。

然而，技术变革带来的挑战亦不容忽视。首先，AI依赖的高算力基础设施正在造成显著的能源消耗反弹，与“双碳”目标形成潜在张力；其次，AI模型的“黑箱”特性与不可解释性加剧了运行过程中的不确定性，难以满足电力系统对安全性与可控性的刚性要求；再次，能源系统的复杂性与AI的泛化性之间存在认知脱节，尤其在极端气候、市场博弈等场景下，现有算法的泛用性和鲁棒性仍面临挑战。此外，传统能源制度体系在应对数据治理、算法责任归属与知识产权分配等方面亦显得滞后，造成了“技术领先-制度滞后”的结构性矛盾。

因此，全面梳理AI在能源系统变革中面临的核心问题，深入剖析底层约束条件，并提出具备协同性、适应性与可持续性的治理策略，不仅具有重要的理论价值，也对我国能源治理体系现代化具有现实指导意义。本文将在总结AI能源融合技术基础与应用现状的基础上，聚焦智能化转型过程中的系统瓶颈与制度挑战，提出面向未来的协同治理范式与智能跃迁路径，以期为构建安全、高效、绿色、智能的新型能源体系提供决策参考。

1  AI赋能能源系统的技术基础与应用现状

1.1  深度神经网络与大模型驱动的技术突破

如图1所示，近年来，以深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）、堆叠式自动编码器（Stacked AutoEncoder，SAE）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等为代表的算法体系，在能源预测、系统建模和优化调度等多个场景中得到广泛应用。具体而言，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）网络通过融合气象、地理与历史功率数据，实现对光伏输出功率的高精度预测，其均方根误差从传统方法的19.2%降至6.3%，显著降低了弃风弃光现象的发生概率。在油气资源勘探领域，基于GAN的岩性识别模型可模拟储层空间分布特征，预测准确率提升逾40%，有效压缩了油气钻探周期与成本。

图1   AI在电力系统的应用框架

随着模型参数规模和预训练语料规模的不断扩展，GPT、DeepSeek等大模型架构开始在能源领域展现出全局优化与认知迁移的能力。中国石油天然气集团有限公司推出的“昆仑大模型”涵盖超过330亿参数，已在测井解释、流体识别、储层建模等任务中实现了从专家经验到知识迁移的跃升。国家电网在2025年完成了国产大模型DeepSeek的全面部署，并与自研的“光明大模型”进行深度融合。借助长链推理与多轮交互能力，在广西电网，模型对输电线路隐患（如鸟巢、绝缘子爆裂）的自动识别率显著高于传统专家系统。在山东地区，该模型能够通过对多个测点数据的联动分析，分钟级完成换流变压器的健康状态判断，显著压缩了故障响应时间，提升了系统的敏捷性与韧性。

1.2  数字孪生与智能电网的融合演进

数字孪生技术正在重塑能源系统的建模与运行方式。通过构建高度拟真的虚拟仿真系统，运维人员可在不影响实际运行的前提下完成调度策略测试与风险情景分析，实现预测到反馈的闭环管理。南方电网公司建设的数字孪生电网平台，已覆盖超过995家新能源场站、2万个发电单元，实现了运行状态的实时可视、运行曲线的多时空预测以及调度策略的动态匹配。配套的新能源多时空尺度精确预测平台，将风电与光伏的日前预测准确率分别提升至81.0%和91.1%，为高比例新能源接入下的电力系统稳定运行提供了坚实保障。

同时，基于数字孪生的电网模拟系统在应对大规模分布式接入、电动汽车充电负荷扰动以及极端天气冲击等复杂情景中展现出较强的适应性。通过动态参数更新与物理状态反馈，电力调度中心可实现从静态规则配置向动态策略优化的转型，从而提升系统运行的精度、效率与安全裕度。

1.3  全球能源AI生态的地缘分化特征

全球能源AI发展路径呈现出显著的地缘特征与技术分化。例如，美国依托谷歌、亚马逊、微软等科技企业，构建基于云计算平台的能源操作系统，强调“云端集中+算法即服务”的高通量处理能力。欧盟则以西门子、ABB等传统工业巨头为核心，通过深度融合边缘计算与控制系统，推进本地智能装备与多能源系统的协调运行。我国以华为、阿里云等平台型企业为代表，聚焦“5G+AI+边云协同”模式，打通终端感知、边缘决策与云端优化之间的连接链条。

2  AI深化能源转型的底层约束

2.1  多源异构数据融合的治理困境

能源系统的数字化基础建立在海量多源数据的实时采集与高效利用之上，但数据的物理属性、时间粒度与语义框架之间存在显著差异。电力负荷数据呈连续时序特征，而设备状态数据可能为非结构化信号，气象信息则具有空间相关性与预测不确定性。不同类型数据在采样频率、更新周期、单位维度等方面的差异，造成系统集成过程中频繁出现“语义断层”与“结构冲突”。

此外，数据治理制度的滞后亦加剧了融合难度。在能源物联网环境中，数据所有权往往归属于设备制造商、运营商或第三方服务商，而算法开发者通常不具备完整的数据访问权限，因此形成数据主权、平台控制和算法能力三者割裂的结构性问题。缺乏统一的数据接口标准和跨主体的数据流通机制，使智能系统难以突破局部优化的封闭边界，形成微观精准、宏观失焦的系统悖论。

2.2  算力扩张与绿色转型的结构性张力

AI模型尤其是大模型的训练与部署对算力资源依赖程度极高，造成显著的能源消耗问题。当前主流AI模型的复杂度呈指数级增长，而芯片能效的提升速度却受到半导体物理极限的制约，二者之间形成显著的“剪刀差”。

边缘计算虽然通过分布式部署在一定程度上缓解了集中数据中心的压力，但也将算力消耗推向终端网络，引发“能耗长尾效应”。当大量终端设备持续运行并联入系统，其总能耗在整体碳足迹中所占比例迅速上升，可能抵消集中式系统能效优化所带来的节能效果。此外，智能系统对高算力的路径依赖正在强化高能耗、高精度的技术逻辑，形成类似杰文斯悖论的反向演化趋势，对能源系统的绿色转型目标构成长期威胁。

2.3  算法模型在能源场景下面临适应性瓶颈