當前，我國能源領域正加速向清潔化、智能化轉型。新型電力系統呈現高比例新能源、高比例電力電子裝備典型特征，新能源發電出力隨機性、波動性突出，疊加電動汽車、儲能、虛擬電廠等新型負荷多元接入，為電網安全調度、精益運維帶來嚴峻挑戰。作為新一代核心數字技術，AI 憑借自主學習、多維數據擬合、快速決策優化等優勢，已成為破解行業發展痛點、縱深推進能源綠色低碳轉型的核心驅動力。

近期，國家能源局等多部門聯合印發《關于促進人工智能和能源雙向賦能的行動計劃》，明確統籌能源、算力、應用場景、行業數據、智能模型多方要素協同聯動，提出到 2030 年全面提升AI算力設施清潔能源消納保障能力，持續擴大能源行業人工智能規模化落地應用范圍。

在政策指引下，AI技術加速滲透電網規劃、調度、運維、交易全業務鏈條，長期以來電力行業技術研發與一線業務相互割裂的發展格局被徹底打破，業技深度融合成為能源數字化轉型核心發展方向。

北京交通大學電氣學院副院長王小君指出，配電網故障是停電事故的主要誘因，占各類停電事故的 70%，每年因配電網接地故障引發大量人身傷亡、火災及經濟損失。相較于輸電網，配電網運行環境更為復雜惡劣，且多為小電流接地系統，單相接地故障不會立即跳閘，電弧易造成故障范圍擴大。同時故障點位隱蔽、人工排查難度大，疊加高比例新能源接入引發的故障特征復雜化、電網拓撲結構頻繁調整等問題，進一步加大故障診斷與精準定位難度。

“傳統電力系統計劃性強，火電、水電出力穩定可控，如今行業‘雙高’特征日益凸顯，傳統調控手段已難以保障電網實時功率平衡，AI智能優化與動態調節能力恰好適配行業發展需求。” 南方電網有限責任公司戰略級專業技術專家梁凌宇表示，南方電網已搭建起 “預測－調度－運維” 全鏈路AI賦能體系，通過人工智能技術降低新能源出力與用電負荷預測偏差，依托強化學習算法快速生成科學調度策略，運用智能感知技術完成偏遠區域電力設備缺陷檢測與提前預警，全方位夯實電網安全運行根基，也是助力實現 “雙碳” 目標的重要實踐路徑。

過去，調度員需要24小時值守，完成“信號研判”和“操作票審核”兩項核心工作：一方面，需要人工判斷告警是真故障還是誤報，并快速定位原因；另一方面，還需要對現場搶修人員提交的操作票進行嚴格“三審”，確保電網調度安全。整個流程高度依賴人工經驗，不僅壓力大，也對效率和準確率提出極高要求。

據介紹，深圳供電局自2018年起開始探索電網從自動化向智能化演進。2018年，其打通計劃檢修管理與設備操作控制全流程，實現計劃檢修“自主巡航”，7個階段、19個節點可實現停復電一鍵執行；2019年啟動電網故障自愈研究建設，實現調度控制從自動化、自愈化逐步向智能化演進，停電“零感知”體驗不斷增強。隨著新一輪AI技術浪潮到來，其又進一步聯合百度智能云、清華大學，基于南網“大瓦特-天璇”電力調度大模型，共同發布國內首個城市電網調度場景大模型“天璇-靈曦”。這相當于為傳統自動化系統裝上了“會思考的大腦”，讓系統具備學習、推理和自主判斷能力，推動AI在電網監視、電網控制、電網科學計算等場景深度落地。

深圳供電局基于南方電網“大瓦特—天璇”電力調度大模型底座及百度千帆Agent Infra，開發了配電網監視Agent以及操作票審核Agent，并應用于電網監視、電網控制、電網分析等核心場景。

在電網監視場景中，過去調度員需要長時間人工盯屏值守，如今配電網監視Agent可在告警信號發出后1分鐘內完成故障分析，自動研判故障性質與原因，并語音通知相關負責人。數據顯示，深圳年均20萬余條電網信號的監視效率提升了92%。

在電網控制場景中，操作票審核Agent則改變了傳統依賴人工“三審”的模式。目前AI審核準確率已達98%以上，過去需要數小時甚至更長時間的審核流程，現在100秒內即可完成。結合人工智能技術，深圳中調年均2萬余次遙控操作的整體效率提升了92%。

在電網分析計算場景中，調度員還可直接通過自然語言與大模型交互，自動調用CPU+GPU異構算力完成復雜N-1安全校核計算，并生成決策建議。通過“大模型調度、小模型執行分析”的協同模式，實現復雜計算任務快速完成，輔助調度人員更科學、高效地開展安全校核。

據了解，深圳供電局目前已打造75名覆蓋生產運維、市場營銷等關鍵環節的“數字員工”。背后則是百度智能云提供的從昆侖芯、百舸AI計算平臺到百度千帆平臺的AI Infra+Agent Infra全棧AI能力支撐。

與此同時，AI Agent在能源行業也正從“邊緣輔助”走向“核心生產決策”。

百度智能云推出的“百度勝算”平臺，基于企業業務本體構建，專注解決Agent在嚴肅業務場景中準確率不足、難以參與核心決策等問題。在南方電網深圳供電局的應用實踐中，借助百度勝算，電網運維實現了從“人工海量排查”到“十秒零差錯”的轉變。Agent可自動關聯數據庫，匹配歷史缺陷并生成評估與處置建議，運維人員一鍵確認即可完成處理，人工復核時間節省50%。

隨著人工智能算力產業快速發展，數據中心用電規模持續增長，電力可靠保障成為智算產業穩健發展的關鍵支撐。國家電網有限公司首席專家袁宇波認為，AI算力中心用電負荷具備大容量、強波動特點，推理型負荷呈現秒級高頻波動，訓練型負荷運行平穩但存在啟停中斷情況，高密度算力機柜對供電質量與供電容量提出更高要求，傳統交流供電架構已逐漸逼近承載容量極限，且線路電能損耗偏高，直流供電成為行業升級趨勢。此外，數據中心對電能質量標準嚴苛，電壓跌落等電網擾動極易造成設備脫網停運，加劇區域電網運行風險，而算力中心配套儲能資源尚未充分發揮電網調峰作用，算力與電力雙向協同、雙向賦能的現實需求愈發迫切。

在算電協同發展層面，未來將形成集中式大型算力中心與分布式邊緣算力中心協同并進的發展格局，將分布式算力中心納入10kV配電網新型源荷統一統籌管理，有效提升配網運行抗風險能力。行業需加快制定算力中心電網故障穿越統一技術規范，防范大規模算力設備集中脫網沖擊電網穩定；積極推動算力資源時空靈活調配，盤活算力中心儲能資源深度參與電網調峰服務，助力新能源就近消納；依托算力產業對外輸出，將清潔電力資源轉化為高附加值數字算力資產，助力新能源就地消納，同時挖掘電力外溢產業經濟價值。下一步，行業將持續攻堅新型供電技術、健全電網算力配套保障體系、細化行業統一技術標準，實現算力與電力深度雙向賦能，構筑高效穩定的算力基礎設施體系。

百度智能云能源業務部總經理李超認為，市場普遍高估了智算產業能耗水平，從實際產業測算來看，智算服務器全生命周期運營成本中電費占比僅為5%—10%，長遠來看全社會智算產業用電量占社會總用電量比重預計維持在5%左右。推進算電協同發展，既能有效壓降智算中心運營用能成本，也能有力助力電網供需動態平衡，通過源電直連模式建設算力中心，可就地消納新疆等西部地區富余新能源電力，破解電力外送通道運力不足難題。算電協同實現長效健康發展，需要統籌平衡算力運營方、投資方、發電企業、電網企業等多方市場主體利益，其中保障電網安全穩定運行是發展首要前提。未來可依托電力市場化電價浮動機制，引導算力推理業務向低價乃至負電價區域靈活布局，既能助力算力企業降本增效，也可有效平抑電網用電峰谷差。

人工智能與能源電力產業深度融合，必須嚴格遵循國家行業監管要求，堅守正確產業發展導向，始終以服務經濟社會高質量發展、筑牢國家能源安全屏障為根本目標。當前新型電力系統正朝著清潔低碳、安全充裕、經濟高效、供需協同、靈活智能方向加快建設，AI與電力系統融合創新空間廣闊。

清華大學能源互聯網創新研究院能源戰略與運籌研究中心主任鐘海旺表示，在配電網運行優化領域，可融合圖神經網絡與電力系統物理運行機理，搭建機理與數據雙驅動的潮流建模框架；運用基于保守增廣拉格朗日的安全強化學習方法，保障智能調度決策安全合規；依托連續動作掩碼機制適配分布式電源靈活運行特性，實現電網運行經濟、低碳、安全多維協同優化；借助遷移學習完成典型電網拓撲場景模型微調，保障電網拓撲發生5%以內變動時依舊實現高效調度運行。在電力市場應用領域，可依托大語言模型完成多維市場數據特征降維，精準提取多模態數據核心信息并動態優化權重配比，大幅提升電價預測精準度，為各類市場主體電力交易決策提供堅實數據支撐。（中國能源報記者 王長堯）

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