文章核心观点 - 人工智能技术正加速应用于电力系统全环节，为破解因尖峰负荷导致的“为尖峰而建”困局提供新可能，展现出支撑高比例新能源接入、提升系统韧性与调节能力的巨大潜力 [1] 电力系统面临的挑战 - 尖峰负荷构成严峻挑战，例如今年夏季华东全网最高负荷达4.42亿千瓦，同比增长4.97% [3] - 能源结构深刻变革，供给侧新能源装机增长带来波动性，消费侧电气化及新业态发展推动负荷特性复杂化与系统平衡难度升级 [3] - 传统为满足短时尖峰而不断增建电源的做法显现局限性，新增装机大部分时间处于低效闲置状态 [4] 人工智能的应用与效益 - AI在气象预测领域展现价值，可快速处理海量数据，实现从大范围气候推演到微观风电场机位点级预测的全面覆盖 [6] - 基于AI预测可动态优化新能源企业报价策略，合理规划检修，提升运营效率和收益 [6] - AI可分析历史负荷与电价数据，动态调整储能充放电策略，提高利用效率与收益水平 [6] - 实践案例显示，浙江绍兴通过县级调度智能体将电网调节频率提高48倍，新能源消纳提升30%，能耗与线损分别下降30%和5% [7] - 长沙供电公司研发的Agent配网调度员实现秒级决策，决策准确率提升15% [7] - 调度被视为当前AI最能发挥关键作用的领域，其突破将带动预测、控制等多个环节进步 [7] 需求侧资源的潜力 - 预计到2040年，全国新能源汽车保有量将达3亿辆，车载储能容量超过2000亿千瓦时，相当于中国每天消费的总电量 [4] - 规模化灵活调度分布式储能资源（如新能源汽车）可通过“交能融合”等机制释放可观的系统调节能力 [4] - 有效运用需求响应机制可缓解碳中和目标带来的电力供应成本增加压力，降低系统建设成本 [4] 技术与市场机制协同 - AI全面落地需要建立相适应的机制环境，当前电力市场机制不成熟、规则完善中、历史交易数据规模不足，制约了AI的预测与决策能力 [8] - 需建立能充分反映时空价值的信号机制，并构建综合评估模型以兼顾中长期规划与实时调度需求 [8] - 电力市场需要更灵活的电价机制，例如按地区负荷特性差异化设置分时电价，以优化负荷分布，避免集中充电等问题 [8] - 技术推广需关注经济可行性，缺乏经济可行性的技术难以真正推广和应用 [8]