隨著全球能源需求持續(xù)增長(zhǎng)與 “雙碳” 目標(biāo)推進(jìn)，傳統(tǒng)能源管理模式的短板日益凸顯，捷瑞數(shù)字等企業(yè)已開(kāi)始探索 AI 技術(shù)在這一領(lǐng)域的應(yīng)用落地，以應(yīng)對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)。一方面，能源供需匹配精度低 —— 火電、光伏、風(fēng)電等多能源品種協(xié)同不足，風(fēng)電、光伏的間歇性導(dǎo)致 “棄風(fēng)棄光” 現(xiàn)象，2024 年我國(guó)部分地區(qū)棄風(fēng)率仍超 5%；另一方面，能源運(yùn)維效率低下，電網(wǎng)巡檢依賴人工，故障排查耗時(shí)久，工業(yè)企業(yè)能耗監(jiān)測(cè)滯后，能源浪費(fèi)率普遍達(dá) 10%-15%。此外，用戶端能源使用缺乏智能引導(dǎo)，居民與商業(yè)建筑的能源消費(fèi)多處于 “被動(dòng)消耗” 狀態(tài)。這些痛點(diǎn)，亟需以 AI 為核心的技術(shù)手段進(jìn)一步破局。
AI 技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)采集、分析、預(yù)測(cè)與決策，已深度融入能源 “生產(chǎn) - 傳輸 - 分配 - 消費(fèi)” 全鏈條，實(shí)現(xiàn)從 “被動(dòng)管理” 到 “主動(dòng)調(diào)控” 的轉(zhuǎn)變。
1. 發(fā)電端：多能協(xié)同與出力預(yù)測(cè)
AI 通過(guò)整合氣象數(shù)據(jù)（風(fēng)速、光照、溫度）、歷史發(fā)電數(shù)據(jù)與電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。例如，光伏電站采用 LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）算法，可將發(fā)電量預(yù)測(cè)精度提升至 90% 以上，減少因出力波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)的沖擊；對(duì)于綜合能源站，AI 能動(dòng)態(tài)優(yōu)化火電、儲(chǔ)能、新能源的出力配比，某工業(yè)園區(qū)應(yīng)用該技術(shù)后，新能源消納率提升 23%，發(fā)電成本下降 18%。
2. 輸電與配電端：智能巡檢與故障預(yù)警
借助 AI + 物聯(lián)網(wǎng)（IoT），電網(wǎng)實(shí)現(xiàn) “無(wú)人化巡檢”—— 無(wú)人機(jī)搭載紅外相機(jī)采集線路圖像，AI 算法自動(dòng)識(shí)別絕緣子破損、導(dǎo)線覆冰等缺陷，識(shí)別效率較人工提升 50 倍，故障定位時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí)。同時(shí)，AI 通過(guò)實(shí)時(shí)分析電網(wǎng)負(fù)荷流向，動(dòng)態(tài)調(diào)整配電策略，北京某城區(qū)配電網(wǎng)應(yīng)用 AI 調(diào)度后，線路過(guò)載率下降 35%，供電可靠性提升至 99.99%。
3. 用戶端：個(gè)性化能耗優(yōu)化
在居民側(cè)，AI 智能家居系統(tǒng)可學(xué)習(xí)用戶用電習(xí)慣，自動(dòng)調(diào)節(jié)空調(diào)、照明等設(shè)備運(yùn)行模式，平均降低家庭能耗 15%-20%；在工業(yè)側(cè)，AI 通過(guò)分析生產(chǎn)流程與能耗數(shù)據(jù)，挖掘節(jié)能空間，某汽車工廠引入 AI 能源管理系統(tǒng)后，沖壓車間能耗下降 22%，年節(jié)省電費(fèi)超 300 萬(wàn)元。此外，AI 還能引導(dǎo)用戶參與 “需求響應(yīng)”，在電網(wǎng)負(fù)荷高峰時(shí)自動(dòng)削減非必要用電，獲取補(bǔ)貼收益，實(shí)現(xiàn) “削峰填谷”。
1. 提升能源利用效率
AI 通過(guò)全鏈條優(yōu)化，減少能源損耗與浪費(fèi)。據(jù)國(guó)際能源署（IEA）研究，AI 可使全球能源系統(tǒng)效率提升 8%-12%，相當(dāng)于每年減少 20 億噸二氧化碳排放。
2. 助力 “雙碳” 目標(biāo)落地
AI 推動(dòng)新能源消納率提升，同時(shí)優(yōu)化高耗能行業(yè)的能耗結(jié)構(gòu)。例如，鋼鐵企業(yè)通過(guò) AI 優(yōu)化高爐煉鐵參數(shù)，噸鋼能耗下降 5%-8%，年減排二氧化碳超 100 萬(wàn)噸。
3. 降低能源管理成本
AI 替代人工完成巡檢、調(diào)度等重復(fù)性工作，減少人力成本；同時(shí)，能源調(diào)控降低設(shè)備損耗與運(yùn)維成本，某省級(jí)電網(wǎng)應(yīng)用 AI 后，年運(yùn)維費(fèi)用節(jié)省超 2 億元。
盡管 AI 在智慧能源管理中成效顯著，仍需突破三大瓶頸：
一是數(shù)據(jù)安全與共享難題：能源數(shù)據(jù)涉及能源安全與企業(yè)隱私，跨主體（電網(wǎng)公司、發(fā)電企業(yè)、用戶）的數(shù)據(jù)共享機(jī)制尚未完善，數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致 AI 模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足；
二是技術(shù)落地門檻：中小企業(yè)缺乏 AI 系統(tǒng)部署的資金與技術(shù)能力，高端 AI 算法（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)）的工程化應(yīng)用仍需簡(jiǎn)化；
三是復(fù)合型人才缺口：能源行業(yè)亟需既懂電力系統(tǒng)、又掌握 AI 算法的人才，相關(guān)專業(yè)人才缺口超 10 萬(wàn)人。
突破路徑需多方協(xié)同：政府需完善數(shù)據(jù)安全法規(guī)，搭建公共數(shù)據(jù)平臺(tái)；企業(yè)可通過(guò) “AI 即服務(wù)（AIaaS）” 模式，進(jìn)一步降低中小企業(yè)使用門檻；高校與企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)復(fù)合型人才，填補(bǔ)人才短板。
未來(lái)，AI 智慧能源管理將向更深層次發(fā)展：一方面，AI 與 5G、邊緣計(jì)算、數(shù)字孿生深度融合 —— 數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建 “虛擬電網(wǎng)”，實(shí)時(shí)模擬電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，AI 在虛擬環(huán)境中優(yōu)化決策，再映射至物理電網(wǎng)，實(shí)現(xiàn) “預(yù)測(cè) - 優(yōu)化 - 執(zhí)行” 閉環(huán)；另一方面，模式創(chuàng)新加速，“虛擬電廠” 成為新熱點(diǎn) ——AI 整合分布式能源（居民光伏、儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車），形成 “虛擬電源” 參與電網(wǎng)調(diào)度，2025 年我國(guó)虛擬電廠市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)突破 500 億元，成為能源市場(chǎng)化的重要力量。
AI 不僅是優(yōu)化能源管理的技術(shù)工具，更是推動(dòng)能源系統(tǒng)向高效、低碳、智能轉(zhuǎn)型的核心引擎。隨著技術(shù)突破與模式成熟，AI 智慧能源管理將助力實(shí)現(xiàn) “碳達(dá)峰、碳中和” 目標(biāo)，為全球能源可持續(xù)發(fā)展提供中國(guó)方案。
