中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：能源系統(tǒng)韌性是指系統(tǒng)在極端事件、結(jié)構(gòu)擾動(dòng)下維持穩(wěn)定運(yùn)行并快速恢復(fù)的能力。當(dāng)前，我國(guó)能源結(jié)構(gòu)正經(jīng)歷從“傳統(tǒng)化石能源主導(dǎo)”向“新能源為主體”的轉(zhuǎn)型，截至2025年7月底，我國(guó)風(fēng)電光伏累計(jì)裝機(jī)16.8億千瓦、占全國(guó)總裝機(jī)容量的46%。但新能源的間歇性、電網(wǎng)“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”協(xié)同難度加大，對(duì)系統(tǒng)韌性提出更高要求。隨著能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型不斷深入，風(fēng)電、光伏等間歇性新能源占比持續(xù)提高，電網(wǎng)運(yùn)行面臨前所未有的穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。2025年西班牙大停電事故揭示了高比例新能源電力系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié)，包括電壓調(diào)節(jié)能力不足、傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組未能按指令響應(yīng)、系統(tǒng)振蕩等問(wèn)題，最終導(dǎo)致電網(wǎng)崩潰。類(lèi)似情況在歐洲高溫期間也頻繁出現(xiàn)，葡萄牙風(fēng)電出力從8吉瓦驟降至1.2吉瓦，波動(dòng)幅度超85%，而西班牙水電出力因水庫(kù)水位下降銳減42%。
為了應(yīng)對(duì)以上挑戰(zhàn)，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局2025年9月印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《實(shí)施意見(jiàn)》）明確提出，到2027年實(shí)現(xiàn)“五個(gè)專(zhuān)業(yè)大模型深度應(yīng)用、百個(gè)典型場(chǎng)景賦能”，到2030年建成全球領(lǐng)先的能源人工智能技術(shù)體系。人工智能技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策和跨域協(xié)同調(diào)控，成為提升能源系統(tǒng)韌性的核心引擎。
一、人工智能提升能源系統(tǒng)韌性的核心路徑
（一）智能調(diào)度提升能源系統(tǒng)動(dòng)態(tài)平衡能力
傳統(tǒng)能源調(diào)度依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)與靜態(tài)模型，在高比例新能源接入場(chǎng)景下，面臨供需波動(dòng)預(yù)測(cè)精度不足、跨區(qū)域資源配置滯后、多目標(biāo)優(yōu)化沖突等問(wèn)題。人工智能通過(guò)多維度數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)決策、分布式協(xié)同控制三大技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)調(diào)度從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型。
1.電網(wǎng)智能調(diào)度
相比于德國(guó)“E-Control”調(diào)度系統(tǒng)、美國(guó)CAISO市場(chǎng)，我國(guó)電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)在多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化與復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)性上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)領(lǐng)先。國(guó)家電網(wǎng)“智慧調(diào)度中樞”采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合架構(gòu)，構(gòu)建覆蓋全國(guó)跨區(qū)電網(wǎng)的“狀態(tài)感知—決策優(yōu)化—執(zhí)行反饋”閉環(huán)系統(tǒng)。系統(tǒng)整合了以下核心技術(shù)模塊：第一，數(shù)據(jù)融合層接入氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)、新能源電站實(shí)時(shí)出力、用戶(hù)負(fù)荷特性、設(shè)備健康狀態(tài)等10萬(wàn)+維度特征，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與跨主體協(xié)同。第二，決策優(yōu)化層基于深度Q網(wǎng)絡(luò)算法，動(dòng)態(tài)優(yōu)化跨省區(qū)電力潮流，算法訓(xùn)練采用“歷史數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)”模式，決策響應(yīng)延遲從傳統(tǒng)5分鐘縮短至90秒。2025年迎峰度夏期間，系統(tǒng)累計(jì)調(diào)度跨區(qū)電力1.2萬(wàn)億千瓦時(shí)，新能源消納率從2020年的90%提升至97.3%，減少棄風(fēng)棄光量12.6億千瓦時(shí)，相當(dāng)于節(jié)約標(biāo)準(zhǔn)煤38萬(wàn)噸，減少碳排放92萬(wàn)噸。
2.虛擬電廠協(xié)同
深圳虛擬電廠突破傳統(tǒng)調(diào)度“源網(wǎng)荷”分離困境，通過(guò)分層控制架構(gòu)聚合碎片化資源。解決了分布式資源“小、散、亂”的調(diào)度難題，表明人工智能可將碎片化資源轉(zhuǎn)化為“虛擬發(fā)電容量”，響應(yīng)速度較傳統(tǒng)電廠提升80%，成本降低56%。物理層通過(guò)接入2.3萬(wàn)戶(hù)居民分布式光伏、5.7萬(wàn)輛電動(dòng)汽車(chē)、12座用戶(hù)側(cè)儲(chǔ)能、47家工業(yè)可調(diào)節(jié)負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)94.7兆瓦靈活調(diào)節(jié)能力。聚合層采用聯(lián)邦深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，在保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)資源協(xié)同優(yōu)化。例如，通過(guò)LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)出行行為，結(jié)合動(dòng)態(tài)電價(jià)信號(hào)引導(dǎo)用戶(hù)錯(cuò)峰充電，響應(yīng)準(zhǔn)確率達(dá)82%。市場(chǎng)層參與廣東電力輔助服務(wù)市場(chǎng)，提供削峰、填谷、調(diào)頻等服務(wù)。2025年7月15日負(fù)荷高峰時(shí)段（14:00—16:00），通過(guò)15分鐘內(nèi)快速削減負(fù)荷14.4萬(wàn)千瓦，單次響應(yīng)獲利218萬(wàn)元，度電調(diào)節(jié)成本降至0.35元/千瓦時(shí)。
3.儲(chǔ)能優(yōu)化控制
儲(chǔ)能系統(tǒng)是平抑新能源波動(dòng)的核心手段，但傳統(tǒng)電池管理系統(tǒng)存在三大局限：充放電策略靜態(tài)化、壽命衰減快、故障預(yù)警滯后。寧德時(shí)代“AI-BMS系統(tǒng)”通過(guò)多尺度融合建?？朔陨暇窒?。短期優(yōu)化基于LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)24小時(shí)電價(jià)與新能源出力，動(dòng)態(tài)調(diào)整充放電計(jì)劃，使儲(chǔ)能利用效率從60%提升至85%。中期健康管理采用注意力機(jī)制識(shí)別電池衰減特征，優(yōu)化充放電深度，循環(huán)壽命延長(zhǎng)至4500次。長(zhǎng)期故障預(yù)警融合電壓、溫度、振動(dòng)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)CNN+Transformer模型識(shí)別早期故障信號(hào)，預(yù)警提前時(shí)間從2小時(shí)延長(zhǎng)至12小時(shí)，2025年青海海西州儲(chǔ)能電站應(yīng)用中，減少火災(zāi)事故3起，運(yùn)維成本降低40%。
（二）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警強(qiáng)化能源系統(tǒng)全鏈條安全防護(hù)
能源系統(tǒng)面臨臺(tái)風(fēng)、冰凍等自然風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、人為風(fēng)險(xiǎn)等多重威脅。2025年全球能源行業(yè)因風(fēng)險(xiǎn)事件導(dǎo)致的損失超800億美元，其中，設(shè)備故障占比42%，極端天氣占比35%。人工智能通過(guò)“預(yù)測(cè)—診斷—處置”閉環(huán)管理，將風(fēng)險(xiǎn)抵御能力從“事后搶修”升級(jí)為“事前預(yù)防”。
1.設(shè)備故障診斷
電力設(shè)備故障具有“隱蔽性強(qiáng)、后果嚴(yán)重”的特點(diǎn)，傳統(tǒng)定期檢修存在“過(guò)度維護(hù)”或“維護(hù)不足”的矛盾。華為全液冷超充樁“智能大腦”采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合診斷技術(shù)。數(shù)據(jù)采集部署振動(dòng)傳感器、紅外溫度傳感器、聲學(xué)麥克風(fēng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。特征提取通過(guò)小波變換提取振動(dòng)信號(hào)中的故障特征，結(jié)合溫度場(chǎng)分布與聲學(xué)頻譜。故障識(shí)別采用改進(jìn)的YOLOv5模型進(jìn)行故障分類(lèi)，準(zhǔn)確率達(dá)98.3%，較傳統(tǒng)閾值法提升23.3個(gè)百分點(diǎn)。系統(tǒng)應(yīng)用效果顯著，深圳前海1.2萬(wàn)臺(tái)超充樁試點(diǎn)中，平均故障修復(fù)時(shí)間從4小時(shí)縮短至1.5小時(shí)，年減少充電中斷事件1.8萬(wàn)起，用戶(hù)滿(mǎn)意度提升至96%，運(yùn)維成本降低30%。
2.極端天氣應(yīng)對(duì)
2025年臺(tái)風(fēng)“海燕”、歐洲寒潮等極端事件，暴露了傳統(tǒng)氣象預(yù)測(cè)“精度低、時(shí)效短”的局限。深能集團(tuán)“智慧能源大模型”融合盤(pán)古氣象大模型與物理機(jī)理仿真。氣象預(yù)測(cè)采用3D變分同化技術(shù)融合衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波、地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)，將風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差控制在±6%以?xún)?nèi)，預(yù)測(cè)時(shí)效延長(zhǎng)至72小時(shí)。電力系統(tǒng)仿真構(gòu)建包含風(fēng)電場(chǎng)、輸電線(xiàn)路、負(fù)荷中心的數(shù)字孿生模型，模擬臺(tái)風(fēng)路徑下的出力驟降、線(xiàn)路舞動(dòng)等場(chǎng)景。調(diào)度決策通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成最優(yōu)應(yīng)對(duì)策略，如提前24小時(shí)將火電機(jī)組出力提升至90%備用、啟動(dòng)儲(chǔ)能電站、臨時(shí)調(diào)整負(fù)荷曲線(xiàn)?！爸腔勰茉创竽Ｐ汀笔褂眯Ч@著，2025年臺(tái)風(fēng)“海燕”期間，廣東電網(wǎng)通過(guò)該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)零大面積停電，減少經(jīng)濟(jì)損失45億元。
3.核電安全保障
核電系統(tǒng)對(duì)安全性要求“萬(wàn)無(wú)一失”，傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)依賴(lài)“閾值報(bào)警”，但無(wú)法識(shí)別早期微弱異常。中廣核“核電AI監(jiān)測(cè)平臺(tái)”采用超分辨率特征提取技術(shù)，數(shù)據(jù)采集在反應(yīng)堆壓力容器、蒸汽發(fā)生器等關(guān)鍵設(shè)備部署光纖傳感器、聲吶陣列，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)振動(dòng)、流量、溫度等2000+參數(shù)。異常識(shí)別通過(guò)自編碼器構(gòu)建正常狀態(tài)基線(xiàn)，可識(shí)別0.1毫米級(jí)管道裂紋、閥門(mén)卡澀等早期故障。應(yīng)急處置結(jié)合數(shù)字孿生模型模擬故障擴(kuò)散路徑，自動(dòng)生成隔離方案，響應(yīng)時(shí)間從30分鐘縮短至5分鐘。系統(tǒng)將核電設(shè)備故障預(yù)警提前30分鐘，較傳統(tǒng)手段提升15倍，為核安全提供“最后一道防線(xiàn)”，2025年陽(yáng)江核電站應(yīng)用中，成功預(yù)警蒸汽發(fā)生器傳熱管堵塞隱患。
（三）多能協(xié)同互補(bǔ)構(gòu)建了靈活高效能源網(wǎng)絡(luò)
傳統(tǒng)能源系統(tǒng)呈現(xiàn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)各環(huán)節(jié)割裂、能源品類(lèi)獨(dú)立調(diào)度的特點(diǎn)，綜合能效只有40%～50%。人工智能通過(guò)多能流耦合建模、動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法，推動(dòng)系統(tǒng)從“單一能源”向“綜合能源”轉(zhuǎn)型。
1.風(fēng)光儲(chǔ)一體化
風(fēng)電、光伏出力受氣象影響呈現(xiàn)強(qiáng)波動(dòng)性，傳統(tǒng)功率預(yù)測(cè)依賴(lài)統(tǒng)計(jì)模型，導(dǎo)致棄風(fēng)棄光率長(zhǎng)期高于10%。內(nèi)蒙古烏蘭察布“風(fēng)光儲(chǔ)氫”示范項(xiàng)目采用物理—數(shù)據(jù)融合預(yù)測(cè)技術(shù)。物理模型基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，模擬風(fēng)速、輻照度的時(shí)空分布。數(shù)據(jù)模型通過(guò)XGBoost+LSTM組合模型修正物理模型偏差，輸入特征包括歷史出力、地形參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)。協(xié)同優(yōu)化根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整儲(chǔ)能充放電、氫能電解槽啟停，棄風(fēng)率從12%降至4.8%，年減少棄風(fēng)電量14.6億千瓦時(shí)。該技術(shù)使度電成本從0.35元/千瓦時(shí)降至0.28元/千瓦時(shí)，為制氫提供低價(jià)電力，降低綠氫成本。
2.綠氫生產(chǎn)優(yōu)化
電解水制氫是實(shí)現(xiàn)“綠氫替代灰氫”的核心技術(shù)，但傳統(tǒng)工藝存在能耗高、成本高、穩(wěn)定性差的問(wèn)題。隆基氫能“人工智能電解槽控制系統(tǒng)”通過(guò)全流程參數(shù)優(yōu)化突破瓶頸。原料端優(yōu)化進(jìn)水純度、溫度，減少離子雜質(zhì)導(dǎo)致的電極腐蝕。電解端采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化極板間距、電流密度、膜電極濕度，能耗得到有效降低。負(fù)荷端跟蹤新能源出力波動(dòng)，通過(guò)PID+模糊控制維持電解槽電壓穩(wěn)定。寶武集團(tuán)湛江鋼鐵基地采用該技術(shù)，年生產(chǎn)綠氫2萬(wàn)噸替代焦?fàn)t煤氣，減少碳排放12萬(wàn)噸，噸鋼成本降低180元，投資回收期縮至6年。
3.零碳園區(qū)管理
工業(yè)園區(qū)是能源消費(fèi)集中區(qū)域，傳統(tǒng)管理模式存在“能源浪費(fèi)、碳排放高、可再生能源占比低”等問(wèn)題。深圳媽灣智慧能源生態(tài)園通過(guò)數(shù)字孿生全要素管控，能源生產(chǎn)包括100兆瓦光伏、50兆瓦時(shí)儲(chǔ)能、300臺(tái)智能充電樁。能源消費(fèi)涵蓋20家工業(yè)企業(yè)、1萬(wàn)戶(hù)居民、5000輛電動(dòng)汽車(chē)。人工智能管控系統(tǒng)通過(guò)GNN模型優(yōu)化能源分配，如光伏優(yōu)先供給園區(qū)負(fù)荷、儲(chǔ)能平抑午間出力高峰、充電樁低谷充電。綜合能效從42%提升至65%，碳排放強(qiáng)度從350千克二氧化碳/平方米降至252千克二氧化碳/平方米，年節(jié)約能源費(fèi)用1.2億元，可再生能源占比達(dá)38%。
二、人工智能提升能源系統(tǒng)韌性的關(guān)鍵問(wèn)題分析
（一）技術(shù)可靠性與可解釋性不足
能源行業(yè)對(duì)決策容錯(cuò)率要求“零事故”，但當(dāng)前人工智能技術(shù)存在“算法黑箱”“極端場(chǎng)景失效”兩大瓶頸，導(dǎo)致應(yīng)用受限。
1.算法黑箱風(fēng)險(xiǎn)
深度學(xué)習(xí)模型的“黑箱”特性導(dǎo)致決策過(guò)程不可解釋?zhuān)c能源行業(yè)“可追溯、可驗(yàn)證、可審計(jì)”的安全要求沖突。電網(wǎng)調(diào)度方面，某省級(jí)電網(wǎng)人工智能調(diào)度算法在負(fù)荷驟增20%時(shí)，因隱藏層神經(jīng)元激活閾值異常，誤判為數(shù)據(jù)噪聲并拒絕執(zhí)行調(diào)節(jié)指令，導(dǎo)致12座變電站過(guò)載跳閘，影響用戶(hù)32萬(wàn)戶(hù)。核電控制方面，國(guó)際原子能機(jī)構(gòu)研究顯示，78%的核電企業(yè)因無(wú)法解釋人工智能診斷結(jié)果，拒絕將其用于反應(yīng)堆安全控制。標(biāo)準(zhǔn)缺失方面，歐盟《人工智能法案》要求2026年起高風(fēng)險(xiǎn)人工智能應(yīng)用必須通過(guò)“可解釋性認(rèn)證”，但我國(guó)能源人工智能模型通過(guò)率不足30%，缺乏統(tǒng)一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
2.極端場(chǎng)景適應(yīng)性弱
人工智能模型依賴(lài)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，但極端事件因樣本稀缺，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度驟降。第一，數(shù)據(jù)稀疏性。我國(guó)西北風(fēng)電基地歷史數(shù)據(jù)中，風(fēng)速大于25米/秒的樣本僅占0.3%，導(dǎo)致人工智能功率預(yù)測(cè)在強(qiáng)風(fēng)條件下誤差率從±6%升至±25%。第二，分布偏移。2025年歐洲能源危機(jī)中，天然氣價(jià)格從80歐元/兆瓦時(shí)飆升至300歐元/兆瓦時(shí)，我國(guó)某跨境電力交易人工智能模型因“分布外數(shù)據(jù)”預(yù)測(cè)偏差達(dá)45%，導(dǎo)致購(gòu)電成本超支12億元。第三，魯棒性不足。傳統(tǒng)模型采用“最小化均方誤差”訓(xùn)練，對(duì)異常值敏感，如加入5%噪聲數(shù)據(jù)，光伏功率預(yù)測(cè)誤差率增加20%。
（二）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與共享機(jī)制滯后
數(shù)據(jù)是人工智能的“燃料”，但能源行業(yè)存在“數(shù)據(jù)孤島”“質(zhì)量低下”、“標(biāo)準(zhǔn)混亂”三大痛點(diǎn)，導(dǎo)致人工智能模型面臨一定困境。
1.跨主體數(shù)據(jù)壁壘
能源系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散在發(fā)電企業(yè)、電網(wǎng)公司、用戶(hù)側(cè)、政府部門(mén)等主體，共享率不足20%。主要壁壘原因有：第一，商業(yè)利益。新能源電站出力數(shù)據(jù)涉及發(fā)電計(jì)劃，電網(wǎng)公司不愿共享；用戶(hù)用電數(shù)據(jù)涉及隱私，居民端共享意愿低于30%。第二，安全顧慮。電力系統(tǒng)屬關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)共享存在網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)。第三，政策缺失。我國(guó)尚未出臺(tái)《能源數(shù)據(jù)共享管理辦法》，數(shù)據(jù)權(quán)屬、使用邊界、收益分配等問(wèn)題無(wú)明確規(guī)定。
2.數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊
設(shè)備差異、維護(hù)不當(dāng)、環(huán)境干擾導(dǎo)致，新能源電站傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量低下。主要原因有：第一，采集不規(guī)范。全國(guó)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速儀采樣頻率差異達(dá)5倍，輻照度計(jì)精度范圍±5%~±15%，數(shù)據(jù)時(shí)間戳偏差大于10秒。第二，標(biāo)注混亂。故障數(shù)據(jù)標(biāo)簽不一致，如“風(fēng)機(jī)故障”在A電站指“葉片損傷”，在B電站指“齒輪箱故障”，導(dǎo)致模型泛化能力差。第三，噪聲污染。西北某光伏電站因沙塵覆蓋傳感器，輻照度數(shù)據(jù)偏差達(dá)-15%，人工智能功率預(yù)測(cè)誤差率從±8%升至±15%，年棄光損失增加2300萬(wàn)元。
（三）算力與電力供需逆向分布
人工智能訓(xùn)練與推理需海量算力，但我國(guó)算力資源與能源基地存在空間錯(cuò)配，導(dǎo)致“東數(shù)西算”與“西電東送”協(xié)同困難。
1.西部算力短缺
西北、華北新能源基地的風(fēng)電、光伏裝機(jī)占全國(guó)55%，而算力樞紐覆蓋率不足30%，制約實(shí)時(shí)調(diào)度算法運(yùn)行。主要原因有：第一，硬件缺口。甘肅酒泉風(fēng)電基地僅部署2個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，無(wú)法支撐10吉瓦級(jí)風(fēng)電集群的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，算法響應(yīng)延遲達(dá)650ms。第二，網(wǎng)絡(luò)瓶頸。西部數(shù)據(jù)中心與東部核心節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)帶寬小于100Gbps，數(shù)據(jù)傳輸延遲大于50ms，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)調(diào)度對(duì)“毫秒級(jí)”響應(yīng)的要求。第三，成本壓力。西部電價(jià)雖低，但算力設(shè)備采購(gòu)成本高，企業(yè)投資意愿不足。
2.東部電力緊張
東部數(shù)據(jù)中心集群年耗電量占區(qū)域用電15%，且以火電為主，加劇能源與環(huán)境壓力。主要原因有：第一，電力負(fù)荷。上海數(shù)據(jù)中心集群年耗電量達(dá)80億千瓦時(shí)，相當(dāng)于400萬(wàn)居民用電，導(dǎo)致“迎峰度夏”期間電力缺口增加5%。第二，碳排放。東部數(shù)據(jù)中心PUE值平均1.5，單位算力碳排放強(qiáng)度達(dá)0.5kgCO2/PFlops，是西部綠色數(shù)據(jù)中心的3倍。第三，通道壓力?！皷|數(shù)西算”工程需將東部算力需求轉(zhuǎn)移至西部，但“西電東送”通道最大負(fù)荷率已達(dá)92%，新增算力用電面臨輸送瓶頸。
（四）復(fù)合型人才供給短缺
能源人工智能需“能源+算法+工程”跨界能力，但我國(guó)人才培養(yǎng)存在能源與計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)分離、“實(shí)踐薄弱”、“評(píng)價(jià)缺失”三大問(wèn)題，導(dǎo)致“供需錯(cuò)配”。
1.人才缺口顯著
中國(guó)能源研究會(huì)2025年報(bào)告顯示，能源人工智能人才缺口達(dá)12萬(wàn)人，細(xì)分領(lǐng)域供需比如下：電網(wǎng)調(diào)度算法工程師1:8，儲(chǔ)能人工智能優(yōu)化專(zhuān)家1:10，綜合能源系統(tǒng)分析師1:7，現(xiàn)有人才中，僅15%同時(shí)掌握“電力系統(tǒng)分析”與“機(jī)器學(xué)習(xí)”，80%的企業(yè)反饋“招聘不到既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的復(fù)合型人才”。
2.培養(yǎng)機(jī)制滯后
高校教育課程脫節(jié)，全國(guó)127所開(kāi)設(shè)能源專(zhuān)業(yè)的高校中，僅49所開(kāi)設(shè)人工智能課程，且內(nèi)容側(cè)重理論，缺乏數(shù)字孿生平臺(tái)操作、電網(wǎng)仿真軟件應(yīng)用等工程實(shí)踐。能源專(zhuān)業(yè)教師中，具有人工智能研究背景的比例低于10%，跨學(xué)科教學(xué)團(tuán)隊(duì)組建困難。
企業(yè)培訓(xùn)方面，多側(cè)重“人工智能工具使用”，缺乏模型設(shè)計(jì)、優(yōu)化理論等底層算法創(chuàng)新能力培養(yǎng)。中小能源企業(yè)無(wú)力建設(shè)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，員工實(shí)操機(jī)會(huì)不足，導(dǎo)致“學(xué)用脫節(jié)”。
三、人工智能提升能源系統(tǒng)韌性的對(duì)策建議
（一）強(qiáng)化政策引導(dǎo)與頂層設(shè)計(jì)
第一，跨部門(mén)協(xié)同機(jī)制。建立國(guó)家能源人工智能領(lǐng)導(dǎo)小組，統(tǒng)籌國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局、工信部等相關(guān)部門(mén)，破解數(shù)據(jù)共享、算力布局等跨領(lǐng)域難題。第二，分階段目標(biāo)推進(jìn)。落實(shí)《實(shí)施意見(jiàn)》“五十百”工程，爭(zhēng)取于2026年前完成電網(wǎng)、新能源、核電等5個(gè)行業(yè)大模型試點(diǎn)，2027年推廣至百個(gè)典型場(chǎng)景。
（二）突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸
第一，可信人工智能研發(fā)。重點(diǎn)攻關(guān)可解釋人工智能、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，開(kāi)發(fā)能源專(zhuān)用輕量化模型，降低“黑箱”風(fēng)險(xiǎn)。第二，極端場(chǎng)景適配。構(gòu)建包含歷史事故、地緣沖突等非常規(guī)事件的“韌性訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”，提升人工智能模型魯棒性。
（三）完善數(shù)據(jù)治理體系
第一，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。制定《能源人工智能數(shù)據(jù)規(guī)范》，明確新能源電站、儲(chǔ)能系統(tǒng)等設(shè)備的數(shù)據(jù)采集頻率、格式要求。第二，建立共享平臺(tái)。依托國(guó)家能源大數(shù)據(jù)中心，推動(dòng)跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享，2027年前實(shí)現(xiàn)省級(jí)電網(wǎng)數(shù)據(jù)互通率達(dá)80%。
（四）優(yōu)化算力與能源協(xié)同
第一，分布式算力布局。在西北新能源基地建設(shè)“風(fēng)光儲(chǔ)—算力”一體化樞紐，利用棄風(fēng)棄光電力支撐人工智能訓(xùn)練，降低算力成本40%。第二，綠電算力認(rèn)證。推行數(shù)據(jù)中心綠電使用比例與人工智能算法碳排放因子掛鉤機(jī)制，引導(dǎo)算力向可再生能源富集區(qū)域遷移。
（五）構(gòu)建人才培養(yǎng)生態(tài)
第一，高校學(xué)科融合。在清華大學(xué)、華北電力大學(xué)等高校開(kāi)設(shè)“能源人工智能”微專(zhuān)業(yè)，課程內(nèi)容覆蓋電力系統(tǒng)分析與深度學(xué)習(xí)等跨學(xué)科知識(shí)。第二，企業(yè)實(shí)訓(xùn)基地。支持國(guó)家電網(wǎng)、國(guó)家能源集團(tuán)、華為等企業(yè)建設(shè)一批國(guó)家級(jí)能源人工智能實(shí)訓(xùn)基地，規(guī)模化培養(yǎng)復(fù)合型人才。
（本報(bào)告為教育部人文社科基金（24YJA630075）的階段性成果）
