文章核心观点 - 构建新型能源体系是国家重大战略，但能源转型是复杂系统工程，面临新能源出力不稳定、多重错配及关键资源对外依存度高等挑战，需系统推进电源、电网、用能侧协同发展，并坚持煤炭在短期内的主体能源地位 [4][5] - 人工智能技术与能源系统呈现双向赋能关系，“人工智能+能源”战略能支撑系统应对复杂性、突破效率瓶颈，通过四大赋能方向加速能源产业数智化、绿色化转型，是构建新型能源体系的关键技术支撑 [6][7] 中国能源结构现状与转型挑战 - 截至2024年，中国非化石能源消费占比为19.7%，煤炭占比53.2%，油气占比27.1%，远低于全球油气53.2%的平均占比 [4] - 可再生能源总装机规模占比已达56.4%，但发电量仅为火电的28.6%，呈现“规模大、出力小”特征 煤电以总装机35.7%的占比贡献了总发电量的54.8%，仍是电力供应的基本盘 [4] - 能源转型面临三大挑战：新能源“靠天吃饭”特性给电力系统稳定带来压力 需破解电源结构、网源时空、生产消纳、储能周期、电价这“五个错配” 新能源发展所需的锂、钴、镍等关键矿产资源对外依存度高，存在供应链“卡脖子”风险 [4][5] 能源转型的系统路径 - 电源侧需多元清洁与化石能源协同发展，发挥火电的兜底保障作用 [5] - 电网侧需提升智能化与灵活性，加强跨区输送和多能互补能力 [5] - 用能侧需深化源网荷储协同融合，推动产业布局与能源禀赋相匹配 [5] - 煤炭的主体能源地位短期内不可替代，必须走智能化、绿色化、低碳化发展之路 中国已在煤矿智能化、绿色开采、清洁高效利用方面取得进展，建成全球最大的清洁煤电供应体系，并推动煤炭与新能源通过“风光火储”一体化等模式协同发展 [5] 人工智能与能源的双向赋能 - 人工智能技术能支撑能源系统应对复杂性、突破效率瓶颈，加速绿色转型 其实施需要夯实数据与算力基础，构建能源高质量数据集 [6] - 对于新能源产业，人工智能可支撑构建“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化智能生产模式 [6] - 对于传统能源，人工智能可赋能油气、煤炭、核电、煤化工等运维管理流程，实现常态化无人化值守作业 [6] - 能源系统为AI发展提供稳定低成本的电力支撑，AI技术则助力能源系统实现精细化规划、智能化运行和本质化安全 在“西电东输”与“东数西算”叠加效应下，“能源算力一体化”格局正在加速形成 [6] 人工智能在能源领域的四大赋能方向 - 软硬一体标准化：推动能源管理流程数字化、标准化，形成可复制推广的解决方案 [7] - 垂直领域可信化：将能源行业的物理机理、运行规程与专家经验深度嵌入AI模型，发展可解释、可验证、可审计的行业专用智能体 [7] - 人才队伍复合化：加快培育既精通能源业务又掌握AI技术的复合型人才，构建“领域工程师+AI专家”的协同创新模式 [7] - 安全体系一体化：构建覆盖技术应用、数据隐私、运行可靠及制度规范的全方位安全防护体系，确保AI在能源关键领域应用的安全可控可靠 [7] 总结与展望 - 新型能源体系建设根本上要依靠技术创新，通过系统性创新可在关键领域实现跨越式发展 [7] - 需实施“人工智能+能源”战略，推动构建“AI+资源+能源+生态”智慧综合体构想落地，以数智技术赋能新型能源体系建设，加快培育能源产业数智化、绿色化、融合化新业态 [7]