总体目标 - 到2030年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 建立绿色经济安全高效的算力用能模式 [1][5] - 到2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系 推动五个以上专业大模型在电网发电煤炭油气等行业深度应用 挖掘十个以上重点示范项目 探索百个典型应用场景 [4] - 形成一批全球领先的研发创新平台和复合人才培养基地 建成更加完善的政策体系 [1][5] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测 电网智能诊断分析 规划方案智能生成等电网规划设计应用 加强电网工程智慧建设管理 [6] - 推进电网多尺度智能仿真分析 探索人工智能模型在电网智能辅助决策和调度控制应用 提升源网荷储全要素安全运行水平 [6] - 推动电力设备故障预测性维护 打造具备自主感知决策执行能力的电力设备健康管理智能体 [6] - 构建新能源功率预测 负荷预测 离线仿真分析 在线安全分析 调度辅助决策等智能化应用 [7] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂 分布式储能 电动汽车车网互动等灵活性调节资源应用 提升负荷侧群控优化能力 [8] - 加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度及全生命周期安全应用 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 [8] - 推动人工智能在零碳园区 智能微电网 算电协同应用 提升源网荷储一体化智能运行水平 [8] - 虚拟电厂实现大规模灵活性资源聚合优化调控 智慧交易决策 [9] 人工智能+新能源 - 加快高精度功率预测 电力市场 场站智慧运营等方向人工智能应用 推动复杂场景功率预测大模型发展 [11] - 打造气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维一体化新能源智能生产模式 [11] - 构建多时空尺度气象服务体系 建立气象-功率非线性关系算法大模型 实现新能源功率精准预测 [12] - 利用大模型声纹检测遥感机器人等技术装备 提升偏远地区场站设备巡检效率 [12] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平 [13] - 推进人工智能技术与传统水文模型气象模型融合 提升气象水文双向耦合预测精度 [13] - 推动知识图谱大模型智能体等技术融入水电智慧运营大脑 [13][14] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型 构建洪旱极端事件风险量化工具 [15] 人工智能+火电 - 在燃料管控 生产运行优化与智能控制 设备全生命周期管理等场景开展人工智能赋能 [16] - 基于大模型实现燃料掺配 运行优化 智能灵活调峰 安全智能管控等业务智能化升级 [18] - 通过对汽轮机发电机锅炉等关键设备多类型数据实时监测 实现设备状态全景监测健康量化评估 [18] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警 电站运行事件智能溯源分析 应急响应智能辅助支持系统 [18] - 开展核工业特种运维机器人技术攻关 推动核电系统自动启停技术升级 [18] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 研发等离子体位形实时预测智能模型 [19] 人工智能+煤炭 - 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行 [20] - 通过多模态感知设备群协同控制 实现采煤工作面生产系统自主运行 掘进工作面高效协同 [21] - 推进矿用卡车无人驾驶规模化运行 提升露天煤矿生产效率与安全水平 [21] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价 开发方案智能优化 钻井压裂作业参数智能调整 [22] - 加快智能钻机机器人无人机等智能生产技术装备研发与应用 [22] - 推进地面工程智能设计 钻井参数智能优化 录井实时智能判层 实现井控机器人示范应用 [24] 技术支撑体系 - 推动数据智能标注智能增强数据合成等技术应用 推进能源数据分类分级技术研发 [26] - 开展多元异构算力统一调度 任务智能编排 存算网一体化融合等关键技术攻关 [26] - 加大多智能体协同可解释性模型轻量化推理等技术研究 深化机器视觉多模态时序预测应用 [27] 实施保障 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头建设人工智能+能源创新联盟 [28] - 加快编制能源数据治理 多元异构算力融合 典型场景设计等技术标准规范 [28] - 组织开展能源领域人工智能应用试点示范 遴选可复制易推广场景和企业标杆应用 [29] - 发挥中央财政资金带动作用 依托国家科技重大专项推动能源人工智能技术创新 [29]