政策目标与总体要求 - 到2027年初步构建能源与人工智能融合创新体系 夯实算力与电力协同发展根基 实现人工智能赋能能源核心技术显著突破 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 挖掘十个以上可复制重点示范项目 探索百个典型应用场景 制定完善百项技术标准 [2] - 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 [2] 应用场景部署 - 系统部署人工智能+电网/能源新业态/新能源/水电/火电/核电/煤炭/油气八大应用场景 推动传统化石能源产业数字化智能化升级 加快新能源及能源交叉领域与人工智能深度融合 [2] - 围绕能源装备制造/生产/输运/调度/消费等环节强化人工智能对能源产供储销的提质增效作用 提升能源系统整体效率 [2] - 在能源新业态领域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中的应用 提升负荷侧群控优化和动态响应能力 推动零碳园区/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 [3] 电力央企实践案例 - 国家电投三项数据成果入选国家数据局首批高质量数据集典型案例 包括国家级光伏储能实证实验数据集/光储充一体化综合能源系统高质量数据集/光伏逆变器健康诊断数据集 持续推进人工智能+专项行动 [4] - 国家能源集团开发智能燃煤发电系统 通过AI算法优化锅炉燃烧参数使煤耗降低3%-5% 单台机组年节约燃料成本约千万元 [5] - 华能集团与中国电信签署数字化转型合作框架协议 加强数智华能建设 推动人工智能技术与能源电力深度融合 [5] - 大唐集团建立风电场智能大脑 实现风机性能动态评估和预防性维护 故障预警准确率达90%以上 [5] 技术成效与市场规模 - 国家能源集团电厂应用AI燃烧优化系统后供电煤耗降低4.2克/千瓦时 年节约标准煤约3万吨 [6] - 国网电力科学院AI电力负荷预测系统融合气象/经济/用户行为等数据 短期负荷预测精度提升至97%以上 [6] - 南方电网AI调度员在极端天气下毫秒级完成故障定位/隔离和恢复供电 停电时间缩短80% [6] - 中信证券研报保守估算2030年电力数智化领域市场规模达1800亿元 [5] 实施保障机制 - 加强统筹协调形成上下联动工作格局 推动各地方/企业因地制宜细化落实举措 建立健全长效工作机制并强化过程督导 [7] - 加强产学研协同 遴选能源领域人工智能应用高价值场景 鼓励企业/科研院所/高校建设高水平研发创新平台和创新联盟 [7] - 探索建设行业级人工智能应用测试平台 协同企业自主研发大模型 避免重复开发 遴选可复制标杆场景与案例 推动科技成果转化 [7]