深度 | 人工智能提升我国能源系统韧性的路径、问题及对策建议

为了应对以上挑战，国家发展改革委、国家能源局2025年9月印发的《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》）明确提出，到2027年实现“五个专业大模型深度应用、百个典型场景赋能”，到2030年建成全球领先的能源人工智能技术体系。人工智能技术通过实时数据分析、动态优化决策和跨域协同调控，成为提升能源系统韧性的核心引擎。

一、人工智能提升能源系统韧性的核心路径

（一）智能调度提升能源系统动态平衡能力

传统能源调度依赖人工经验与静态模型，在高比例新能源接入场景下，面临供需波动预测精度不足、跨区域资源配置滞后、多目标优化冲突等问题。人工智能通过多维度数据融合、深度学习动态决策、分布式协同控制三大技术手段，实现调度从“经验驱动”向“数据驱动”的转型。

1.电网智能调度

相比于德国“E-Control”调度系统、美国CAISO市场，我国电网智能调度系统在多目标协同优化与复杂场景适应性上已经实现领先。国家电网“智慧调度中枢”采用深度强化学习与图神经网络混合架构，构建覆盖全国跨区电网的“状态感知—决策优化—执行反馈”闭环系统。系统整合了以下核心技术模块：第一，数据融合层接入气象卫星数据、新能源电站实时出力、用户负荷特性、设备健康状态等10万+维度特征，通过联邦学习实现数据隐私保护与跨主体协同。第二，决策优化层基于深度Q网络算法，动态优化跨省区电力潮流，算法训练采用“历史数据预训练+实时数据微调”模式，决策响应延迟从传统5分钟缩短至90秒。2025年迎峰度夏期间，系统累计调度跨区电力1.2万亿千瓦时，新能源消纳率从2020年的90%提升至97.3%，减少弃风弃光量12.6亿千瓦时，相当于节约标准煤38万吨，减少碳排放92万吨。

2.虚拟电厂协同

深圳虚拟电厂突破传统调度“源网荷”分离困境，通过分层控制架构聚合碎片化资源。解决了分布式资源“小、散、乱”的调度难题，表明人工智能可将碎片化资源转化为“虚拟发电容量”，响应速度较传统电厂提升80%，成本降低56%。物理层通过接入2.3万户居民分布式光伏、5.7万辆电动汽车、12座用户侧储能、47家工业可调节负荷，实现94.7兆瓦灵活调节能力。聚合层采用联邦深度强化学习算法，在保护用户数据隐私的前提下，实现资源协同优化。例如，通过LSTM网络预测电动汽车用户出行行为，结合动态电价信号引导用户错峰充电，响应准确率达82%。市场层参与广东电力辅助服务市场，提供削峰、填谷、调频等服务。2025年7月15日负荷高峰时段（14:00—16:00），通过15分钟内快速削减负荷14.4万千瓦，单次响应获利218万元，度电调节成本降至0.35元/千瓦时。

3.储能优化控制

储能系统是平抑新能源波动的核心手段，但传统电池管理系统存在三大局限：充放电策略静态化、寿命衰减快、故障预警滞后。宁德时代“AI-BMS系统”通过多尺度融合建模克服以上局限。短期优化基于LSTM网络预测未来24小时电价与新能源出力，动态调整充放电计划，使储能利用效率从60%提升至85%。中期健康管理采用注意力机制识别电池衰减特征，优化充放电深度，循环寿命延长至4500次。长期故障预警融合电压、温度、振动等多模态数据，通过CNN+Transformer模型识别早期故障信号，预警提前时间从2小时延长至12小时，2025年青海海西州储能电站应用中，减少火灾事故3起，运维成本降低40%。

（二）风险预警强化能源系统全链条安全防护

能源系统面临台风、冰冻等自然风险、技术风险、人为风险等多重威胁。2025年全球能源行业因风险事件导致的损失超800亿美元，其中，设备故障占比42%，极端天气占比35%。人工智能通过“预测—诊断—处置”闭环管理，将风险抵御能力从“事后抢修”升级为“事前预防”。

1.设备故障诊断

电力设备故障具有“隐蔽性强、后果严重”的特点，传统定期检修存在“过度维护”或“维护不足”的矛盾。华为全液冷超充桩“智能大脑”采用多模态数据融合诊断技术。数据采集部署振动传感器、红外温度传感器、声学麦克风，实时监测设备运行状态。特征提取通过小波变换提取振动信号中的故障特征，结合温度场分布与声学频谱。故障识别采用改进的YOLOv5模型进行故障分类，准确率达98.3%，较传统阈值法提升23.3个百分点。系统应用效果显著，深圳前海1.2万台超充桩试点中，平均故障修复时间从4小时缩短至1.5小时，年减少充电中断事件1.8万起，用户满意度提升至96%，运维成本降低30%。

2.极端天气应对

2025年台风“海燕”、欧洲寒潮等极端事件，暴露了传统气象预测“精度低、时效短”的局限。深能集团“智慧能源大模型”融合盘古气象大模型与物理机理仿真。气象预测采用3D变分同化技术融合卫星云图、雷达回波、地面观测站数据，将风速预测误差控制在±6%以内，预测时效延长至72小时。电力系统仿真构建包含风电场、输电线路、负荷中心的数字孪生模型，模拟台风路径下的出力骤降、线路舞动等场景。调度决策通过强化学习生成最优应对策略，如提前24小时将火电机组出力提升至90%备用、启动储能电站、临时调整负荷曲线。“智慧能源大模型”使用效果显著，2025年台风“海燕”期间，广东电网通过该系统实现零大面积停电，减少经济损失45亿元。

3.核电安全保障

核电系统对安全性要求“万无一失”，传统监测依赖“阈值报警”，但无法识别早期微弱异常。中广核“核电AI监测平台”采用超分辨率特征提取技术，数据采集在反应堆压力容器、蒸汽发生器等关键设备部署光纤传感器、声呐阵列，实时监测振动、流量、温度等2000+参数。异常识别通过自编码器构建正常状态基线，可识别0.1毫米级管道裂纹、阀门卡涩等早期故障。应急处置结合数字孪生模型模拟故障扩散路径，自动生成隔离方案，响应时间从30分钟缩短至5分钟。系统将核电设备故障预警提前30分钟，较传统手段提升15倍，为核安全提供“最后一道防线”，2025年阳江核电站应用中，成功预警蒸汽发生器传热管堵塞隐患。

（三）多能协同互补构建了灵活高效能源网络

传统能源系统呈现源网荷储各环节割裂、能源品类独立调度的特点，综合能效只有40%～50%。人工智能通过多能流耦合建模、动态优化算法，推动系统从“单一能源”向“综合能源”转型。

1.风光储一体化

风电、光伏出力受气象影响呈现强波动性，传统功率预测依赖统计模型，导致弃风弃光率长期高于10%。内蒙古乌兰察布“风光储氢”示范项目采用物理—数据融合预测技术。物理模型基于数值天气预报，模拟风速、辐照度的时空分布。数据模型通过XGBoost+LSTM组合模型修正物理模型偏差，输入特征包括历史出力、地形参数、设备状态。协同优化根据预测结果动态调整储能充放电、氢能电解槽启停，弃风率从12%降至4.8%，年减少弃风电量14.6亿千瓦时。该技术使度电成本从0.35元/千瓦时降至0.28元/千瓦时，为制氢提供低价电力，降低绿氢成本。

2.绿氢生产优化

电解水制氢是实现“绿氢替代灰氢”的核心技术，但传统工艺存在能耗高、成本高、稳定性差的问题。隆基氢能“人工智能电解槽控制系统”通过全流程参数优化突破瓶颈。原料端优化进水纯度、温度，减少离子杂质导致的电极腐蚀。电解端采用强化学习优化极板间距、电流密度、膜电极湿度，能耗得到有效降低。负荷端跟踪新能源出力波动，通过PID+模糊控制维持电解槽电压稳定。宝武集团湛江钢铁基地采用该技术，年生产绿氢2万吨替代焦炉煤气，减少碳排放12万吨，吨钢成本降低180元，投资回收期缩至6年。

3.零碳园区管理

工业园区是能源消费集中区域，传统管理模式存在“能源浪费、碳排放高、可再生能源占比低”等问题。深圳妈湾智慧能源生态园通过数字孪生全要素管控，能源生产包括100兆瓦光伏、50兆瓦时储能、300台智能充电桩。能源消费涵盖20家工业企业、1万户居民、5000辆电动汽车。人工智能管控系统通过GNN模型优化能源分配，如光伏优先供给园区负荷、储能平抑午间出力高峰、充电桩低谷充电。综合能效从42%提升至65%，碳排放强度从350千克二氧化碳/平方米降至252千克二氧化碳/平方米，年节约能源费用1.2亿元，可再生能源占比达38%。

二、人工智能提升能源系统韧性的关键问题分析

（一）技术可靠性与可解释性不足

能源行业对决策容错率要求“零事故”，但当前人工智能技术存在“算法黑箱”“极端场景失效”两大瓶颈，导致应用受限。

1.算法黑箱风险

深度学习模型的“黑箱”特性导致决策过程不可解释，与能源行业“可追溯、可验证、可审计”的安全要求冲突。电网调度方面，某省级电网人工智能调度算法在负荷骤增20%时，因隐藏层神经元激活阈值异常，误判为数据噪声并拒绝执行调节指令，导致12座变电站过载跳闸，影响用户32万户。核电控制方面，国际原子能机构研究显示，78%的核电企业因无法解释人工智能诊断结果，拒绝将其用于反应堆安全控制。标准缺失方面，欧盟《人工智能法案》要求2026年起高风险人工智能应用必须通过“可解释性认证”，但我国能源人工智能模型通过率不足30%，缺乏统一评价标准。

2.极端场景适应性弱

人工智能模型依赖历史数据训练，但极端事件因样本稀缺，导致预测精度骤降。第一，数据稀疏性。我国西北风电基地历史数据中，风速大于25米/秒的样本仅占0.3%，导致人工智能功率预测在强风条件下误差率从±6%升至±25%。第二，分布偏移。2025年欧洲能源危机中，天然气价格从80欧元/兆瓦时飙升至300欧元/兆瓦时，我国某跨境电力交易人工智能模型因“分布外数据”预测偏差达45%，导致购电成本超支12亿元。第三，鲁棒性不足。传统模型采用“最小化均方误差”训练，对异常值敏感，如加入5%噪声数据，光伏功率预测误差率增加20%。

（二）数据基础与共享机制滞后

数据是人工智能的“燃料”，但能源行业存在“数据孤岛”“质量低下”、“标准混乱”三大痛点，导致人工智能模型面临一定困境。

1.跨主体数据壁垒

能源系统数据分散在发电企业、电网公司、用户侧、政府部门等主体，共享率不足20%。主要壁垒原因有：第一，商业利益。新能源电站出力数据涉及发电计划，电网公司不愿共享；用户用电数据涉及隐私，居民端共享意愿低于30%。第二，安全顾虑。电力系统属关键信息基础设施，数据共享存在网络攻击风险。第三，政策缺失。我国尚未出台《能源数据共享管理办法》，数据权属、使用边界、收益分配等问题无明确规定。

2.数据质量参差不齐

设备差异、维护不当、环境干扰导致，新能源电站传感器数据质量低下。主要原因有：第一，采集不规范。全国风电场风速仪采样频率差异达5倍，辐照度计精度范围±5%~±15%，数据时间戳偏差大于10秒。第二，标注混乱。故障数据标签不一致，如“风机故障”在A电站指“叶片损伤”，在B电站指“齿轮箱故障”，导致模型泛化能力差。第三，噪声污染。西北某光伏电站因沙尘覆盖传感器，辐照度数据偏差达-15%，人工智能功率预测误差率从±8%升至±15%，年弃光损失增加2300万元。

（三）算力与电力供需逆向分布

人工智能训练与推理需海量算力，但我国算力资源与能源基地存在空间错配，导致“东数西算”与“西电东送”协同困难。

1.西部算力短缺

西北、华北新能源基地的风电、光伏装机占全国55%，而算力枢纽覆盖率不足30%，制约实时调度算法运行。主要原因有：第一，硬件缺口。甘肃酒泉风电基地仅部署2个边缘计算节点，无法支撑10吉瓦级风电集群的实时预测，算法响应延迟达650ms。第二，网络瓶颈。西部数据中心与东部核心节点的网络带宽小于100Gbps，数据传输延迟大于50ms，无法满足实时调度对“毫秒级”响应的要求。第三，成本压力。西部电价虽低，但算力设备采购成本高，企业投资意愿不足。

2.东部电力紧张

东部数据中心集群年耗电量占区域用电15%，且以火电为主，加剧能源与环境压力。主要原因有：第一，电力负荷。上海数据中心集群年耗电量达80亿千瓦时，相当于400万居民用电，导致“迎峰度夏”期间电力缺口增加5%。第二，碳排放。东部数据中心PUE值平均1.5，单位算力碳排放强度达0.5kgCO2/PFlops，是西部绿色数据中心的3倍。第三，通道压力。“东数西算”工程需将东部算力需求转移至西部，但“西电东送”通道最大负荷率已达92%，新增算力用电面临输送瓶颈。

（四）复合型人才供给短缺

能源人工智能需“能源+算法+工程”跨界能力，但我国人才培养存在能源与计算机专业分离、“实践薄弱”、“评价缺失”三大问题，导致“供需错配”。

1.人才缺口显著

中国能源研究会2025年报告显示，能源人工智能人才缺口达12万人，细分领域供需比如下：电网调度算法工程师1:8，储能人工智能优化专家1:10，综合能源系统分析师1:7，现有人才中，仅15%同时掌握“电力系统分析”与“机器学习”，80%的企业反馈“招聘不到既懂业务又懂技术的复合型人才”。

2.培养机制滞后

高校教育课程脱节，全国127所开设能源专业的高校中，仅49所开设人工智能课程，且内容侧重理论，缺乏数字孪生平台操作、电网仿真软件应用等工程实践。能源专业教师中，具有人工智能研究背景的比例低于10%，跨学科教学团队组建困难。

企业培训方面，多侧重“人工智能工具使用”，缺乏模型设计、优化理论等底层算法创新能力培养。中小能源企业无力建设实训平台，员工实操机会不足，导致“学用脱节”。

三、人工智能提升能源系统韧性的对策建议

（一）强化政策引导与顶层设计

第一，跨部门协同机制。建立国家能源人工智能领导小组，统筹国家发展改革委、国家能源局、工信部等相关部门，破解数据共享、算力布局等跨领域难题。第二，分阶段目标推进。落实《实施意见》“五十百”工程，争取于2026年前完成电网、新能源、核电等5个行业大模型试点，2027年推广至百个典型场景。

（二）突破关键技术瓶颈

第一，可信人工智能研发。重点攻关可解释人工智能、联邦学习等技术，开发能源专用轻量化模型，降低“黑箱”风险。第二，极端场景适配。构建包含历史事故、地缘冲突等非常规事件的“韧性训练数据集”，提升人工智能模型鲁棒性。

（三）完善数据治理体系

第一，统一数据标准。制定《能源人工智能数据规范》，明确新能源电站、储能系统等设备的数据采集频率、格式要求。第二，建立共享平台。依托国家能源大数据中心，推动跨区域数据共享，2027年前实现省级电网数据互通率达80%。

（四）优化算力与能源协同

第一，分布式算力布局。在西北新能源基地建设“风光储—算力”一体化枢纽，利用弃风弃光电力支撑人工智能训练，降低算力成本40%。第二，绿电算力认证。推行数据中心绿电使用比例与人工智能算法碳排放因子挂钩机制，引导算力向可再生能源富集区域迁移。

（五）构建人才培养生态

第一，高校学科融合。在清华大学、华北电力大学等高校开设“能源人工智能”微专业，课程内容覆盖电力系统分析与深度学习等跨学科知识。第二，企业实训基地。支持国家电网、国家能源集团、华为等企业建设一批国家级能源人工智能实训基地，规模化培养复合型人才。

（本报告为教育部人文社科基金（24YJA630075）的阶段性成果）