中國儲能網訊：遠景首次定義了“物理人工智能”——AI與物理定律、系統(tǒng)邊界、知識圖譜深度耦合的新范式。
近日，在“物理人工智能與未來能源系統(tǒng)”為主題的閉門科技會上，遠景首次發(fā)布了遠景“天機”氣象大模型，遠景“天樞”能源大模型驅動的AI電力系統(tǒng) ，以及遠景伽利略AI風機、遠景伽利略AI儲能等前沿技術和產品。
遠景科技集團董事長張雷指出，能源系統(tǒng)的未來，是物理世界與智能世界的深度融合。能源行業(yè)的競爭核心將從傳統(tǒng)的“物質資產”轉向未來的“人工智能資產”。
AI不是“工具”而是“主體”，未來能源系統(tǒng)絕非設備的簡單堆疊，而將進化成“智能體”生態(tài)系統(tǒng)。“物理人工智能”這一前瞻理念，正通過遠景的產品和解決方案，在城市、工廠、園區(qū)里構建一個個AI微網生態(tài)系統(tǒng)，悄然奏響風光儲充荷碳的“交響樂”。
01 遠景“AI+”產品家族誕生
遠景最新發(fā)布的“遠景天機”氣象大模型具備高精度風光功率預測、高準確率極端天氣預警，并顯著提升了7天以上的中長期氣象預測準確性，為可再生能源的可靠運行奠定了基礎。
“遠景天樞”能源大模型基于海量氣象、地形、電力設備運行數據與市場交易信息，不斷優(yōu)化預測與決策算法，并通過云、站、邊協(xié)同實現實時控制，將AI深度嵌入到電力系統(tǒng)的規(guī)劃、預測、調度與運營四個核心環(huán)節(jié)：云端匯聚“遠景天機”氣象大模型，為系統(tǒng)提供超前的趨勢預測與全局優(yōu)化能力；站端AI實現及時調度與控制決策；邊端智能則確保在極端情況下的快速響應與本地自治。
遠景伽利略AI風機基于氣象與能源大模型搭建的全域多模態(tài)感知平臺、數字孿生平臺、智能控制平臺和設計演化平臺，可將風電場收益提升20%以上。
遠景伽利略AI儲能系統(tǒng)通過“交易智能體”與 “構網智能體”的協(xié)同，為新型電力系統(tǒng)構建 “穩(wěn)盈” 基石。
02 AI微網：風光儲充荷碳“交響樂團”
在此基礎上構建的AI微網，進化為一個具有“生命體征”的有機體：它能夠消融物理設備與人工智能的邊界，感知環(huán)境變化、思考最優(yōu)路徑、自主協(xié)調行動，并在運行中持續(xù)學習成長，構建出一個不斷進化的零碳智慧能源生態(tài)。
AI超短期預測：穿透氣象迷霧，提前15分鐘至4小時精準預判光伏功率的秒級波動、負荷需求的突然躍升，預測精度突破95%。
AI需量優(yōu)化：如同精明的“能源精算師”，動態(tài)計算最優(yōu)的儲能充放策略與負荷調節(jié)方案，降低用戶需量電費。
AI智能協(xié)同：基于強化學習與多智能體博弈，讓風機、光伏、儲能、充電樁、可調負荷在瞬息萬變的市場與物理約束下自主達成最優(yōu)協(xié)同，實現全局經濟性與碳排目標。
遠景AI微網旨在打破傳統(tǒng)能源組件的“孤島狀態(tài)”，通過AI指揮棒，奏響風光儲充荷碳一體化的和諧樂章：
當烏云突襲導致光伏出力驟降，AI瞬間喚醒儲能設備，毫秒級填補電力缺口；同時動態(tài)調節(jié)非關鍵負荷（如部分照明、空調），確保生產用電“零感知”波動。
電動汽車、充電樁不再是用電“黑洞”。AI根據電價信號、電網狀態(tài)及車輛需求，動態(tài)調整充電功率與時段，充電樁在保障用戶需求的同時，主動參與微網調峰。
儲能作為“穩(wěn)定基石”、充電樁作為“靈活觸手”，通過AI協(xié)同，在能量時序上互補，在功率調節(jié)上呼應，通過“共儲共放”將波動綠電轉化為高價值可靠電力。
“碳”作為關鍵要素被納入調控閉環(huán)。AI實時計算各環(huán)節(jié)碳足跡，優(yōu)先消納綠電、優(yōu)化儲能充放策略以降低電網購電的間接排放，驅動微網運行在“低碳成本”最優(yōu)路徑上。
在這個交響體系中，AI不僅是指揮家，更是作曲者。它根據實時“樂譜”（電價、氣象、負荷、碳價），動態(tài)生成最優(yōu)運行策略，讓每個能源單元在正確的時間，以正確的強度，奏出最和諧的“綠色音符”，實現能源系統(tǒng)的自平衡。
03 零碳實踐：園區(qū)里的AI交響曲
在能源大模型的驅動下，遠景正在全球多個地區(qū)打造“AI微網”的新樣本。
某零碳物流園采用AI微網整體解決方案，實現了風光儲充荷的精準協(xié)同優(yōu)化。
基于AI調度智能體，結合負荷、發(fā)電、電價、生產計劃等實現AI中長期預測，并通過AI超短期預測迭代，分鐘級乃至秒級進行增強預測和數據驗證，園區(qū)用電負荷預測準確度高達99%，大幅度提升調度策略實時性和有效性。
通過AI智能協(xié)同控制，利用微網智能調控終端、AI數字孿生技術進行多目標控制策略尋優(yōu)， 讓風電、光伏、儲能、充電樁和負荷在不同時間尺度下協(xié)調運行，實現真正意義上的“源隨荷動、源荷互動”，保障項目系統(tǒng)穩(wěn)定與收益最大化。
AI+風光儲充荷協(xié)同，降低棄風棄光，實現園區(qū)100%綠電運行，微網系統(tǒng)全生命周期收益提升1.5倍。多余綠色低成本新能源電力給電動物流車充電，減少園區(qū)上下游供應鏈排放，減低運輸車用電成本10%。
與此同時，將預測模型與報價/申報策略耦合，AI微網下的系統(tǒng)能夠自動參與動態(tài)電價交易。未來，懂市場的AI將成為新能源“能賺錢”的關鍵。
此外，通過EnOS方舟能碳管理平臺，實現園區(qū)全生命周期能碳管理，幫助企業(yè)加快實現碳中和目標。
該案例充分驗證了遠景AI微網通過AI超短期預測、AI需量優(yōu)化、AI智能協(xié)同等技術手段，在復雜園區(qū)場景下實現能源高效利用與收益最大化的能力。
隨著遠景在全球范圍內管理和接入的風光儲充場站不斷增多，具備全局感知、系統(tǒng)洞察和持續(xù)進化能力的AI微網，“自學”能力也在快速提升。
此前，在南方電網公布2024-2025賽季AI負荷預測技術比武第一階段，遠景與近十家行業(yè)頭部企業(yè)及科研院所展開為期1年的激烈角逐，最終拿下人工智能負荷預測與功率預測雙料冠軍，再次驗證了遠景卓越的AI能力。
04 物理人工智能：能源系統(tǒng)的終極進化方向
張雷所暢想的“物理人工智能”，在AI微網案例中找到了具象答案。
從前瞻性地洞察天氣變化、預測新能源出力、負荷和電力市場動態(tài)，到實現風光儲充荷碳高效互動，克服新能源與生俱來的波動性，提升新能源資產收益，遠景AI微網正在讓能源系統(tǒng)從冰冷的設備堆砌，蛻變?yōu)橛懈兄?、會思考、能進化的有機生命體，找到新能源的終極未來。
