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摘要：隨著人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術的迅猛發(fā)展，其在能源系統(tǒng)中的應用正逐步深入，從智能調(diào)度、故障診斷到能源管理與優(yōu)化決策，正推動能源系統(tǒng)向智能化、低碳化、高效化方向轉(zhuǎn)型。然而，AI在推動能源變革的過程中也面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全問題、模型透明度與可解釋性不足、技術與制度協(xié)同不足以及倫理與政策的滯后等。系統(tǒng)梳理了AI在能源系統(tǒng)中的主要應用場景，深入分析了在能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型過程中面臨的關鍵技術與治理難題，并從技術、制度與政策三個維度提出應對策略，以期為實現(xiàn)新型能源系統(tǒng)的智能化升級提供理論支持和實踐路徑。
關鍵詞：人工智能；能源系統(tǒng)；智能化轉(zhuǎn)型；數(shù)據(jù)治理；綠色低碳
0 引言
能源系統(tǒng)作為國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎設施，是實現(xiàn)國家工業(yè)化、城市化和現(xiàn)代化的核心支撐。在我國，能源體系不僅為制造業(yè)、交通運輸和城市運營提供了穩(wěn)定的動力基礎，也通過產(chǎn)業(yè)鏈延伸作用推動了經(jīng)濟增長、就業(yè)吸納與區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。據(jù)國家能源局統(tǒng)計，2023年能源行業(yè)直接關聯(lián)就業(yè)人口超過2 000萬，對保障國家能源安全與宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定運行具有不可替代的意義[1]。
當前，我國正處于能源結構深度轉(zhuǎn)型的關鍵時期。一方面，非化石能源的消費占比持續(xù)上升，2023年已接近18%[1]；風電和光伏等可再生能源裝機容量連續(xù)多年位居世界前位；另一方面，以特高壓輸電、智能電網(wǎng)、新型儲能為代表的新型能源基礎設施正加快布局，推動能源系統(tǒng)從“以化石能源為主的集中式供給”向“多元互補的分布式網(wǎng)絡”加速演進[1]。這種趨勢不僅改變了能源系統(tǒng)的物理結構，也對其運行機理、調(diào)控方式與治理邏輯提出了全新的要求。
在此背景下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為以算法、數(shù)據(jù)與算力為核心驅(qū)動的新一代信息技術，正成為引領能源系統(tǒng)變革的重要技術引擎。深度學習、生成建模與強化學習等方法在新能源預測、設備維護、電網(wǎng)調(diào)度等場景中展現(xiàn)出前所未有的效率優(yōu)勢。同時，數(shù)字孿生、邊緣計算與智能終端的融合應用，增強了系統(tǒng)感知、響應與自主調(diào)控能力，加速實現(xiàn)能源系統(tǒng)的智能化升級。AI不僅優(yōu)化了能源系統(tǒng)的運行效率與資源配置能力，更在一定程度上打破了傳統(tǒng)工程范式對模型精度與因果推理的依賴，拓展了系統(tǒng)認知與控制的邊界。
然而，技術變革帶來的挑戰(zhàn)亦不容忽視。首先，AI依賴的高算力基礎設施正在造成顯著的能源消耗反彈，與“雙碳”目標形成潛在張力；其次，AI模型的“黑箱”特性與不可解釋性加劇了運行過程中的不確定性，難以滿足電力系統(tǒng)對安全性與可控性的剛性要求；再次，能源系統(tǒng)的復雜性與AI的泛化性之間存在認知脫節(jié)，尤其在極端氣候、市場博弈等場景下，現(xiàn)有算法的泛用性和魯棒性仍面臨挑戰(zhàn)。此外，傳統(tǒng)能源制度體系在應對數(shù)據(jù)治理、算法責任歸屬與知識產(chǎn)權分配等方面亦顯得滯后，造成了“技術領先-制度滯后”的結構性矛盾。
因此，全面梳理AI在能源系統(tǒng)變革中面臨的核心問題，深入剖析底層約束條件，并提出具備協(xié)同性、適應性與可持續(xù)性的治理策略，不僅具有重要的理論價值，也對我國能源治理體系現(xiàn)代化具有現(xiàn)實指導意義。本文將在總結AI能源融合技術基礎與應用現(xiàn)狀的基礎上，聚焦智能化轉(zhuǎn)型過程中的系統(tǒng)瓶頸與制度挑戰(zhàn)，提出面向未來的協(xié)同治理范式與智能躍遷路徑，以期為構建安全、高效、綠色、智能的新型能源體系提供決策參考。
1 AI賦能能源系統(tǒng)的技術基礎與應用現(xiàn)狀
1.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡與大模型驅(qū)動的技術突破
如圖1所示，近年來，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Network，DNN）、堆疊式自動編碼器（Stacked AutoEncoder，SAE）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN）、生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Network，GAN）等為代表的算法體系，在能源預測、系統(tǒng)建模和優(yōu)化調(diào)度等多個場景中得到廣泛應用[2]。具體而言，長短期記憶網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory，LSTM）網(wǎng)絡通過融合氣象、地理與歷史功率數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對光伏輸出功率的高精度預測，其均方根誤差從傳統(tǒng)方法的19.2%降至6.3%，顯著降低了棄風棄光現(xiàn)象的發(fā)生概率[3]。在油氣資源勘探領域，基于GAN的巖性識別模型可模擬儲層空間分布特征，預測準確率提升逾40%，有效壓縮了油氣鉆探周期與成本[4]。
圖1 AI在電力系統(tǒng)的應用框架
隨著模型參數(shù)規(guī)模和預訓練語料規(guī)模的不斷擴展，GPT、DeepSeek等大模型架構開始在能源領域展現(xiàn)出全局優(yōu)化與認知遷移的能力。中國石油天然氣集團有限公司推出的“昆侖大模型”涵蓋超過330億參數(shù)，已在測井解釋、流體識別、儲層建模等任務中實現(xiàn)了從專家經(jīng)驗到知識遷移的躍升。國家電網(wǎng)在2025年完成了國產(chǎn)大模型DeepSeek的全面部署，并與自研的“光明大模型”進行深度融合。借助長鏈推理與多輪交互能力，在廣西電網(wǎng)，模型對輸電線路隱患（如鳥巢、絕緣子爆裂）的自動識別率顯著高于傳統(tǒng)專家系統(tǒng)。在山東地區(qū)，該模型能夠通過對多個測點數(shù)據(jù)的聯(lián)動分析，分鐘級完成換流變壓器的健康狀態(tài)判斷，顯著壓縮了故障響應時間，提升了系統(tǒng)的敏捷性與韌性。
1.2 數(shù)字孿生與智能電網(wǎng)的融合演進
數(shù)字孿生技術正在重塑能源系統(tǒng)的建模與運行方式。通過構建高度擬真的虛擬仿真系統(tǒng)，運維人員可在不影響實際運行的前提下完成調(diào)度策略測試與風險情景分析，實現(xiàn)預測到反饋的閉環(huán)管理[5]。南方電網(wǎng)公司建設的數(shù)字孿生電網(wǎng)平臺，已覆蓋超過995家新能源場站、2萬個發(fā)電單元，實現(xiàn)了運行狀態(tài)的實時可視、運行曲線的多時空預測以及調(diào)度策略的動態(tài)匹配。配套的新能源多時空尺度精確預測平臺，將風電與光伏的日前預測準確率分別提升至81.0%和91.1%，為高比例新能源接入下的電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行提供了堅實保障[6]。
同時，基于數(shù)字孿生的電網(wǎng)模擬系統(tǒng)在應對大規(guī)模分布式接入、電動汽車充電負荷擾動以及極端天氣沖擊等復雜情景中展現(xiàn)出較強的適應性。通過動態(tài)參數(shù)更新與物理狀態(tài)反饋，電力調(diào)度中心可實現(xiàn)從靜態(tài)規(guī)則配置向動態(tài)策略優(yōu)化的轉(zhuǎn)型，從而提升系統(tǒng)運行的精度、效率與安全裕度[7]。
1.3 全球能源AI生態(tài)的地緣分化特征
全球能源AI發(fā)展路徑呈現(xiàn)出顯著的地緣特征與技術分化。例如，美國依托谷歌、亞馬遜、微軟等科技企業(yè)，構建基于云計算平臺的能源操作系統(tǒng)，強調(diào)“云端集中+算法即服務”的高通量處理能力。歐盟則以西門子、ABB等傳統(tǒng)工業(yè)巨頭為核心，通過深度融合邊緣計算與控制系統(tǒng)，推進本地智能裝備與多能源系統(tǒng)的協(xié)調(diào)運行。我國以華為、阿里云等平臺型企業(yè)為代表，聚焦“5G+AI+邊云協(xié)同”模式，打通終端感知、邊緣決策與云端優(yōu)化之間的連接鏈條。
2 AI深化能源轉(zhuǎn)型的底層約束
2.1 多源異構數(shù)據(jù)融合的治理困境
能源系統(tǒng)的數(shù)字化基礎建立在海量多源數(shù)據(jù)的實時采集與高效利用之上，但數(shù)據(jù)的物理屬性、時間粒度與語義框架之間存在顯著差異。電力負荷數(shù)據(jù)呈連續(xù)時序特征，而設備狀態(tài)數(shù)據(jù)可能為非結構化信號，氣象信息則具有空間相關性與預測不確定性。不同類型數(shù)據(jù)在采樣頻率、更新周期、單位維度等方面的差異，造成系統(tǒng)集成過程中頻繁出現(xiàn)“語義斷層”與“結構沖突”[8]。
此外，數(shù)據(jù)治理制度的滯后亦加劇了融合難度。在能源物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，數(shù)據(jù)所有權往往歸屬于設備制造商、運營商或第三方服務商，而算法開發(fā)者通常不具備完整的數(shù)據(jù)訪問權限，因此形成數(shù)據(jù)主權、平臺控制和算法能力三者割裂的結構性問題。缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口標準和跨主體的數(shù)據(jù)流通機制，使智能系統(tǒng)難以突破局部優(yōu)化的封閉邊界，形成微觀精準、宏觀失焦的系統(tǒng)悖論。
2.2 算力擴張與綠色轉(zhuǎn)型的結構性張力
AI模型尤其是大模型的訓練與部署對算力資源依賴程度極高，造成顯著的能源消耗問題。當前主流AI模型的復雜度呈指數(shù)級增長，而芯片能效的提升速度卻受到半導體物理極限的制約，二者之間形成顯著的“剪刀差”。
邊緣計算雖然通過分布式部署在一定程度上緩解了集中數(shù)據(jù)中心的壓力，但也將算力消耗推向終端網(wǎng)絡，引發(fā)“能耗長尾效應”。當大量終端設備持續(xù)運行并聯(lián)入系統(tǒng)，其總能耗在整體碳足跡中所占比例迅速上升，可能抵消集中式系統(tǒng)能效優(yōu)化所帶來的節(jié)能效果。此外，智能系統(tǒng)對高算力的路徑依賴正在強化高能耗、高精度的技術邏輯，形成類似杰文斯悖論的反向演化趨勢，對能源系統(tǒng)的綠色轉(zhuǎn)型目標構成長期威脅。
2.3 算法模型在能源場景下面臨適應性瓶頸
當前AI模型大多源自通用領域，其設計理念、優(yōu)化目標和假設條件并不完全適用于能源系統(tǒng)這一高復雜性、強約束的工程環(huán)境。監(jiān)督學習模型依賴于大量標注數(shù)據(jù)，然而能源系統(tǒng)中的高影響低頻事件（如極端天氣、電網(wǎng)故障）難以提供足夠樣本，導致模型泛化能力受限。強化學習模型基于馬爾可夫決策過程假設，難以刻畫多主體博弈、電力市場策略行為等復雜動態(tài)交互。圖神經(jīng)網(wǎng)絡雖在處理能源系統(tǒng)拓撲上具有一定優(yōu)勢，但其在表達電磁耦合、多物理場關聯(lián)方面仍存在“理論鴻溝”，尚無法替代經(jīng)典物理模型的全尺度表達能力[9]。
更重要的是，算法的不可解釋性與能源系統(tǒng)的安全性要求之間存在本質(zhì)矛盾。AI模型的“黑箱”特性使其在運行異常或系統(tǒng)崩潰時難以快速追溯錯誤原因，增加了運維成本與系統(tǒng)風險。當算法成為基礎設施的“隱性控制層”時，微小的模型偏差或數(shù)據(jù)漂移可能在系統(tǒng)層面造成指數(shù)級放大，其潛在風險不容忽視。
2.4 技術制度的代際錯配與治理滯后
技術演化速度遠快于制度更新節(jié)奏，導致能源智能化過程中普遍存在治理滯后現(xiàn)象[10]。傳統(tǒng)能源監(jiān)管制度多基于實體設備、靜態(tài)流程與因果鏈條構建，而AI系統(tǒng)則依賴概率邏輯、數(shù)據(jù)驅(qū)動與自主優(yōu)化，二者之間在權責劃分、風險識別與規(guī)范執(zhí)行等方面缺乏銜接。
當前法律框架難以涵蓋AI系統(tǒng)中的關鍵問題，例如算法偏差造成的決策責任應由誰承擔，訓練數(shù)據(jù)來源是否具備合法性與公平性，模型共謀、算力壟斷等新型權力形態(tài)是否構成市場失靈等。這些問題的模糊性與技術的高度復雜性共同構成制度回應的壁壘。此外，工程文化、算法思維與監(jiān)管邏輯之間的價值觀差異，也造成多方在技術選擇、安全標準與社會目標之間的協(xié)調(diào)難度不斷加大，進一步加劇了技術制度的代際錯配風險。
3 技術與制度協(xié)同的治理范式重構
3.1 以動態(tài)治理體系應對技術敏捷性挑戰(zhàn)
能源AI所具有的動態(tài)性，正不斷對傳統(tǒng)監(jiān)管的靜態(tài)假設發(fā)起挑戰(zhàn)。當算法模型以周為周期進行迭代時，基于年度周期的安全認證體系便難以有效應對技術風險的非線性擴散問題。這就需要構建一套融合“沙盒監(jiān)管”、實時評估以及彈性規(guī)則的動態(tài)治理體系[11]。具體而言，在電網(wǎng)控制算法部署之前，要建立具備風險隔離功能的測試環(huán)境；在算法運行階段，需嵌入由數(shù)字孿生驅(qū)動的平行評估系統(tǒng)；并且通過智能合約來實現(xiàn)規(guī)則的自主適配。更為深層次的制度創(chuàng)新在于，要建立起技術迭代、風險評估與規(guī)則更新的同步機制，從而使治理體系具備與AI系統(tǒng)共同演進的自適應能力。
3.2 構建多目標均衡的價值校準機制
能源系統(tǒng)智能化所引發(fā)的價值沖突，迫切需要新的決策框架。當AI調(diào)度算法為了追求全網(wǎng)經(jīng)濟性，而使特定區(qū)域處于備用容量臨界點時，技術效率最大化原則便與能源公平的公共屬性產(chǎn)生了根本性的矛盾。鑒于此，需要在技術系統(tǒng)中內(nèi)嵌倫理約束模塊。與此同時，要建立多方參與的算法影響評估制度，通過利益相關者之間的協(xié)商博弈，將社會價值轉(zhuǎn)化為可量化的模型約束條件。
3.3 開放共享的知識權力制衡路徑
AI正在深刻重構能源治理中的知識權力結構。大模型依托對海量運行數(shù)據(jù)的處理能力，顯著提升了技術供應商在認知層面的主導地位，其影響力已超越傳統(tǒng)設備制造商。這一權力格局的演變要求對現(xiàn)有治理體系的知識基礎進行系統(tǒng)性重塑，一方面，應推動構建開放的知識共享機制，通過制度化手段實現(xiàn)基礎模型特征分布信息的強制公開；另一方面，需開發(fā)具備可解釋性的技術工具，將算法決策過程轉(zhuǎn)化為形式化、可驗證的工程知識，從而提升系統(tǒng)的透明性與可問責性；同時，有必要建立獨立的知識仲裁機構，對技術方形成的認知結構進行第三方評估，防范信息不對稱與認知壟斷風險的擴散。這一系列機制的建立，有助于實現(xiàn)知識權力在能源治理中的有效制衡與再平衡。
3.4 全球能源數(shù)字主權的協(xié)同治理
AI的擴展正遭遇愈加復雜的地緣政治障礙，尤其在標準制定和數(shù)據(jù)主權領域表現(xiàn)尤為突出。主要國家和地區(qū)在智能電網(wǎng)通信協(xié)議方面的標準分歧，以及區(qū)域性數(shù)據(jù)管控政策的強化，已導致全球能源AI生態(tài)呈現(xiàn)出高度碎片化特征。在此背景下，亟需構建多層次、多主體參與的協(xié)同治理體系。在技術層面，應確立統(tǒng)一的通信與接口規(guī)范，以提升系統(tǒng)間的互操作性；在數(shù)據(jù)層面，應引入具備主權屬性的區(qū)塊鏈架構，支撐跨境能源數(shù)據(jù)的可信交換與確權管理；在治理層面，應強化全球數(shù)字公共產(chǎn)品的供給機制，通過多邊平臺協(xié)調(diào)實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的有序流通與公平配置。該治理模式在強化技術連通性的同時，亦保障了數(shù)據(jù)主權與國家利益的邊界，對于構建開放而安全的全球能源AI生態(tài)具有關鍵意義。
4 復雜系統(tǒng)范式下的智能躍遷路徑
4.1 從機械還原到生態(tài)涌現(xiàn)的認知升維
能源系統(tǒng)智能化的核心挑戰(zhàn)在于經(jīng)典工程范式與復雜系統(tǒng)特性之間的深層認知錯位。傳統(tǒng)能源系統(tǒng)建模方法主要依賴于層級分解和線性疊加，強調(diào)可控性和可預測性[12]。然而，在AI介入下的能源網(wǎng)絡已表現(xiàn)出顯著的復雜適應特征，包括自組織臨界性、非線性耦合與多尺度傳導等現(xiàn)象，難以通過傳統(tǒng)方法加以刻畫與預測。因這一變革趨勢，亟需構建基于復雜系統(tǒng)理論的新型認知框架。一方面，應引入多智能體系統(tǒng)建模方法，以捕捉能源系統(tǒng)中各類行為體的動態(tài)交互過程及其集體涌現(xiàn)特征；另一方面，應推動因果推理與機器學習的深度融合，以打通數(shù)據(jù)驅(qū)動模型與物理機制之間的解釋性斷層。此外，還需建立覆蓋微觀到宏觀尺度的關聯(lián)分析體系，實現(xiàn)從材料性能退化機制到跨區(qū)域電網(wǎng)波動模式的全過程建模。通過系統(tǒng)認知維度的拓展，技術研發(fā)將從以性能最優(yōu)化為導向的局部改進，轉(zhuǎn)向以結構韌性與系統(tǒng)協(xié)同為目標的整體演化路徑。
4.2 高能耗技術依賴的范式革新
AI基礎設施對算力資源的高度依賴，與全球可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略目標之間形成根本張力，迫使能源智能技術體系面臨范式層級的變革。新興計算技術在能源系統(tǒng)中的應用已展現(xiàn)出顯著的能效提升潛力。其中，光量子計算在電網(wǎng)調(diào)度與優(yōu)化問題中的應用實現(xiàn)了計算資源消耗的指數(shù)級下降，神經(jīng)形態(tài)計算通過事件驅(qū)動機制模擬生物神經(jīng)元行為，在處理特定AI任務時顯著降低能耗，表現(xiàn)出傳統(tǒng)架構所不具備的能效密度優(yōu)勢。技術演進的更深層驅(qū)動力在于評價體系的重構。當前研究已將全生命周期碳足跡納入AI模型的能效評估框架，使模型性能與環(huán)境成本之間的權衡更加科學可控。同時，面向未來的技術路線規(guī)劃正轉(zhuǎn)向以負熵原理為基礎的算法體系，強調(diào)能耗自調(diào)節(jié)與信息效率最優(yōu)的協(xié)同發(fā)展。上述轉(zhuǎn)向不僅標志著AI從性能導向走向生態(tài)約束下的結構適應，也預示著能源技術創(chuàng)新邏輯的根本轉(zhuǎn)變。
4.3 彈性規(guī)則與認知共識的動態(tài)治理機制
在AI深度嵌入能源系統(tǒng)的背景下，能源治理的關鍵轉(zhuǎn)向是制度體系從靜態(tài)規(guī)范向動態(tài)適應的躍遷，目標在于構建具備韌性與可演化特征的治理結構。基于區(qū)塊鏈技術構建的彈性合規(guī)機制，能夠通過智能合約實現(xiàn)規(guī)則條文的程序化表達，從而提升制度在面對快速技術演進時的響應效率與執(zhí)行一致性。該類機制通過將法規(guī)邏輯嵌入分布式賬本體系，使治理規(guī)則具備可溯源性與自動調(diào)整能力，有效增強治理系統(tǒng)的敏捷性與透明度。
與此同時，認知共識的形成機制亦亟需重構。在技術不確定性與社會多元價值并存的條件下，傳統(tǒng)由專家主導的單向決策模式已難以滿足智能系統(tǒng)治理的復雜性要求。通過構建面向多元主體的認知協(xié)同平臺，可實現(xiàn)工程技術人員、算法開發(fā)者與社會公眾之間的價值偏好協(xié)調(diào)與知識框架融合，從而在虛擬環(huán)境中形成具有合法性與可執(zhí)行性的集體判斷。這一機制有助于降低治理博弈中的認知分歧風險，為能源系統(tǒng)提供更具適應性與包容性的治理基礎。
5 結束語
AI與能源系統(tǒng)的深度融合正推動能源體系的技術革新，但面臨多重挑戰(zhàn)。一是多源數(shù)據(jù)融合困境阻礙全局優(yōu)化；二是算力擴張與綠色目標形成結構性沖突；三是算法在極端場景下的脆弱性暴露認知局限；四是傳統(tǒng)制度與數(shù)字技術的“代際鴻溝”加劇治理滯后。
未來能源系統(tǒng)需轉(zhuǎn)向復雜系統(tǒng)范式，融合多智能體建模與低能耗技術，并通過彈性治理機制提升韌性。唯有技術與制度深度協(xié)同，方能實現(xiàn)能源體系安全、高效、綠色與智能的多元目標，支撐全球低碳轉(zhuǎn)型。
