行业新闻2025-11-11浏览量：0689
在全球能源转型与人工智能技术浪潮交汇的时代，我们正见证一场深刻的产业变革。随着电力供需格局的深刻变化，人工智能技术已成为推动能源高质量发展的关键力量，正从实验室快速走向产业应用最前沿。
就在最近，羚羊能源大模型3.0在第八届世界声博会上发布，展示了人工智能在电力交易与设备运维领域的突破性应用。这一模型基于Transformer架构，构建了统一的时序基础框架，解决了传统模型碎片化问题，能够对电力系统中的设备运行、功率变化和负荷波动等时序数据进行深度解析。这种能力对平衡电力系统的动态平衡至关重要，正如羚羊公司总裁徐甲甲所指出，“时序数据是流淌在工业能源领域的血液”，它直接决定了系统能否稳定运行。
人工智能在能源领域的兴起恰逢全球电力供需格局发生重大转变。据高盛的研究显示，AI数据中心的迅猛发展将大幅提升美国电力需求，到2030年，数据中心可能消耗美国总发电量的9%，远高于当前的1.5%。这种需求增长已经导致美国居民电价持续攀升，预计到2026年将上涨至平均17.7美分每千瓦时。与此同时，中国也在积极推进“人工智能+”能源发展，国家发改委和国家能源局于2025年9月联合发布了《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确提出到2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系，到2030年使能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。这一政策的出台为人工智能在能源领域的应用提供了明确指引和有力支撑。
面对能源电力系统日益复杂的运行环境，人工智能正在多个细分领域展现出其独特价值。在电力交易方面，羚羊电力交易大模型融合了语言基础模型、时序基础模型、气象大模型与交易策略模型，形成了专业化的多模态技术体系。这一模型在功率预测、负荷预测和电价预测方面表现卓越，如在江浙皖地区使风电、光伏短期及超短期功率预测准确率提升5%以上，10月安徽省电力负荷预测准确率高达94.8%。在设备运维领域，人工智能同样成果显著。羚羊设备运维大模型通过融合语言与时序基础模型，利用“双擎驱动”架构，构建起覆盖运行监控、消缺管理、定修管理的全流程智能化体系，在某风电场应用后异常诊断效率提升62%，检维修效率提升33%。这些实际应用案例充分证明，人工智能不仅能提升能源系统的运行效率，还能有效降低运维成本。
2025年11月在北京召开的电力数智化大会进一步展示了人工智能在能源领域的广泛应用前景。国家能源集团自主研发的“擎源”发电行业大模型，覆盖规划发展、工程建设、生产运营、设备维护等10个业务域、120个场景，已在电力现货交易、班组安全管理、燃料管控等场景深入应用。国家电网公司也积极推进数字化转型，实施“163”数字化赋能工程，旨在实现“电网一张图、数据一个源、业务一条线”。这些案例表明，人工智能技术正从前沿概念转化为能源企业的核心运营能力。
尽管前景广阔，人工智能在能源领域的应用仍面临诸多挑战。能源行业对安全性与专业性的极高要求，使得人工智能技术的可靠性问题尤为突出。大模型的“黑箱”特性导致的可解释性缺陷和潜在幻觉风险，使其在核电站安全决策、电网实时调度等核心领域尚无法满足行业级可靠性要求。数据基础薄弱也是一大制约因素。能源领域存在数据孤岛化、算力碎片化等问题，高质量数据集的缺乏限制了人工智能模型的训练效果。算力与电力之间的供需逆向分布同样构成严峻挑战——算力中心需要稳定可靠的电力供应，而可再生能源丰富的地区往往远离算力需求集中的城市圈。此外，电算供需逆向分布问题也不容忽视，如何统筹规划算力、电力和通信网络资源，构建算电协同发展机制，是实现人工智能与能源深度融合的关键。
为推动人工智能与能源高质量发展的深度融合，需要从多个维度协同发力。技术层面应加大对共性关键技术的攻关力度。围绕能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化等技术瓶颈，重点突破数据智能标注、隐私计算、多元异构算力统一调度、模型可解释性等核心技术。政策层面需加强顶层设计和系统谋划。各部门应协同配合，形成上下联动的工作格局，结合实际加快推动“人工智能+”能源发展。市场层面要积极培育新兴业态，围绕虚拟电厂、分布式储能、电动汽车车网互动等灵活性调节资源，推进人工智能技术的创新应用。产业生态方面则需促进跨领域合作，鼓励企业、科研院所、高校等各类创新主体建设高水平研发创新平台和创新联盟，深化产学研用深度融合。正如国金证券研究报告所指出的，AI算力对电力需求的迫切性，叠加全球降低碳排放的诉求，将合力驱动未来3-5年全球范围内清洁电源、新型电网建设的大周期。在这一大背景下，人工智能与能源的深度融合不仅关乎技术升级，更是全球能源转型的必然要求。
展望未来，随着技术的不断进步和政策的持续支持，人工智能将在能源领域发挥更加重要的作用。从电网智能调度到电力市场高效交易，从新能源功率精准预测到设备智能运维，人工智能技术将深度融入能源系统的各个环节，成为保障能源安全、推动绿色转型、提升系统效率的关键力量。在算力与电力协同发展的新格局下，人工智能与能源的深度融合将为我们构建一个更安全、更绿色、更高效的能源未来，为实现能源高质量发展和“双碳”目标提供坚实支撑。
