核心观点 - 国家发改委和能源局印发《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》 明确2027年和2030年两阶段发展目标 部署37项重点任务 为能源智能化革命提供顶层设计和行动纲领 [3] - 电池产业链将在AI驱动的能源产业升级中迎来巨大发展机遇 [4] - 近三年是能源AI项目示范和标准制定的关键窗口期 [2][7] 阶段性发展目标 - 到2027年：推动"五十百"工程 即五个以上能源行业专业大模型深度应用 十个以上可复制推广重点示范项目 百个典型应用场景赋能路径 百项技术标准制定 [5] - 到2030年：力争达到国际领先水平 实现能源AI专用技术体系化突破与规模化落地 核心技术的自主可控与深度赋能 [6] 重点应用场景部署 - 人工智能+电网：提升新型电力系统安全运行、智能调度和设备运维水平 [8] - 人工智能+能源新业态：重点推动虚拟电厂、分布式储能、电动汽车车网互动(V2G)、零碳园区等灵活性资源的智能化调控与运营 [8] - 人工智能+新能源：攻克高精度功率预测、智能运维等难题 助力新能源稳定消纳 [9] - 人工智能+水电、火电、核电、煤炭、油气：推动传统能源智能化升级、安全生产与降本增效 [9] - 能源新业态、电网、新能源等与智能化和灵活性相关的方向任务占比显著 政策对培育新产业新模式显著倾斜 [9] 关键技术支撑体系 - 夯实数据基础：构建能源领域高质量数据集 保障数据安全 [10] - 强化算力支撑：构建算力、电力深度融合的"算电协同"发展机制 统筹规划资源 [11] - 提升模型能力：推动AI与能源软件融合 突破绿色低碳技术瓶颈 [12] - 数据中心(算力需求)和电力系统(电力供给)、储能(电力调节)的结合将更紧密 为储能市场创造更丰富需求场景 [12] 示范项目成效 - 车网互动：济南、淄博推进居民充电桩车网互动价格机制改革试点 用户通过"低谷充电、高峰放电"最高可实现每亿度电获利7毛钱 [15] - 山东省电动汽车保有量超300万辆 按10%车主参与车网互动、单台充电桩功率5kW估算 可聚合供需互动能力达百万千瓦级 [15] - AI+储能：远景山东滨州智慧储能电站搭载AI交易智能体 在电力现货市场中捕获价差比常规运营模式多2-5分钱 [17] - 虚拟电厂：山东省实现虚拟电厂市级全覆盖 建成33家 聚合容量468万千瓦 测试调节能力97万千瓦 其中21家已常态化参与电力现货市场交易 [18] 实施保障措施 - 提出六大举措：强化组织实施、推动协同创新、加强标准建设、开展试点示范、加大资金支持和完善人才培育 [12] - 明确将能源AI技术装备优先纳入能源领域首台(套)重大技术装备支持范围 鼓励开展跨领域融合示范 [12]

政策导向 - 国家发展改革委与国家能源局联合发布《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》[1] - 政策目标围绕能源保供和绿色低碳转型需求推进技术应用[1] 技术应用领域 - 推进人工智能技术在虚拟电厂（含负荷聚合商）中的应用以提升负荷侧群控优化和动态响应能力[1] - 加强人工智能在分布式储能和电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用[1] - 推动人工智能在新型储能与电力系统协同优化调度及全生命周期安全中的应用[1] - 利用人工智能推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优[1] 能效与碳排放管理 - 强化人工智能技术赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理[1] - 提升多能互补综合能源系统电、热、冷、气联供的综合能效和降碳水平[1] 系统集成与新能源消纳 - 推动人工智能在零碳园区、智能微电网和算电协同中的应用[1] - 提升源网荷储一体化智能运行水平并促进新能源就地消纳[1]

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]

核心观点 - 国家推动人工智能与能源产业深度融合 到2027年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深度应用和十个以上重点示范项目[3][11] - 到2030年实现能源领域人工智能技术世界领先水平 形成算力电力协同机制和全球领先的研发创新平台[12] - 重点加快人工智能在电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大领域的应用场景赋能[13][17][20][23][26][29][32][36] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测、电网智能诊断分析和规划方案智能生成等电网规划设计应用 提升源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平[13] - 构建新能源功率预测、负荷预测、调度辅助决策和市场出清运筹优化等智能化应用 完善新一代智能调控技术支持体系[16] - 推进配电网实时感知、风险分析和智能决策技术应用 加强配电网层面源网荷储协同调控[16] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂、分布式储能和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[17] - 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配[19] - 构建园区智能降碳协同控制系统 形成碳-能-费智能协同模式 自动调节空调温度、充电桩功率及设备启停时序[19] 人工智能+新能源 - 加快高精度功率预测、电力市场和场站智慧运营等方向的人工智能应用 推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型发展[20] - 构建多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系 建立气象-功率非线性关系精准挖掘的多场景多周期算法大模型[22] - 利用大模型、声纹检测和遥感等技术装备 实现无人机、无人车、无人船和多系统智能联动 提升偏远地区场站设备巡检效率[22] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设中的应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平[23] - 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 提升气象水文预报精度和预见期[25] - 推动水电关键设备实现状态全息监测和全生命周期健康管理 实现运维知识结构化管理与智能辅助决策系统[25] 人工智能+火电 - 在燃料管控、生产运行优化与智能控制等业务场景协同开展人工智能赋能及技术创新[26] - 基于燃料市场价格波动、库存量和煤质分析等多维度数据 实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控[28] - 通过对汽轮机、发电机和锅炉等关键设备多类型数据进行实时状态监测 实现设备健康量化评估和隐患识别与故障预警[29] 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和应急响应的智能辅助支持系统[29] - 推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用 提升关键设备、系统及机组的一键启停能力[31] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制[31] 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 稳步推进减人、增安、提效[32] - 通过多模态感知和设备群协同控制 驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割和自主决策 大幅提升采掘效率和安全水平[34] - 实时动态预测煤炭灰分、硫分和挥发分等关键指标 优化调节选煤生产工艺参数 提高煤炭产品质量合格率和稳定率[35] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化和钻井压裂等作业参数智能调整[36] - 研发油气开发数据与知识智能化技术和专业大模型 打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台[38] - 推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化和高效智能站库运行 实现黑屏智能调控[38] 技术支撑体系 - 推动开展数据、算力、算法等共性关键技术攻关 包括数据智能标注、智能增强和数据合成等技术应用[40] - 开展多元异构算力统一调度、任务智能编排和存算网一体化融合等关键技术攻关 提升智算服务水平[40] - 加大多智能体协同、可解释性和模型轻量化推理等技术的研究 深化机器视觉、多模态和时序预测等人工智能关键技术应用[41] 实施保障机制 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头联合科研机构、高校等单位建设人工智能+能源创新联盟[43] - 加快编制能源数据治理、多元异构算力融合和典型场景设计等技术标准规范 推动能源领域人工智能标准体系建设[43] - 发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用 引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用[44]