AI 成新能源轉型 “智慧引擎” 從根源破解消納與調節難題

　　國家能源局最新數據顯示，截至 2025 年 7 月底，我國可再生能源發電新增裝機達 2.83 億千瓦，總裝機規模突破 21.71 億千瓦，占全國電力總裝機容量的比重接近六成;同期可再生能源發電量 2.18 萬億千瓦時，同比增長 15.2%，占全國總發電量的比重已接近四成。

　　在全球能源轉型加速推進的背景下，綠電消納能力不足已成為制約可再生能源規模化發展的核心瓶頸。部分地區頻繁出現的 “棄風棄光” 現象、跨區域調節能力滞後等問題，折射出新能源高速增長與系統消納能力不匹配的深層矛盾，成為新能源産業高質量發展路上的 “成長的煩惱”。破解這一困局，關鍵在于提升電力系統靈活調節能力、優化綠電供需适配水平，而 “人工智能 +” 正成為構建新型電力系統的核心抓手。

　　9 月 8 日，國家發展改革委、國家能源局聯合印發《關于推進 “人工智能 +” 能源高質量發展的實施意見》(以下簡稱《意見》)，明确能源領域人工智能發展的分階段目标：到 2027 年，初步構建能源與人工智能融合創新體系。這份文件從技術落地與制度保障雙維度為綠電消納破題 —— 既聚焦 AI 在風光出力預測、跨區域負荷調配等場景的實際應用，也提出建立産學研協同機制與技術标準體系，為 “AI + 能源” 融合發展劃定清晰路徑。

　　筆者認為，借助 “AI+” 消除新能源 “成長的煩惱”，可從三大關鍵環節精準發力：

　　一、AI 精準預測：從源頭破解新能源 “波動性” 症結

　　新能源發電 “靠天吃飯” 的間歇性、随機性，是綠電消納難的首要障礙。對此，《意見》明确提出發展 “新能源功率預測” 智能化應用，正是看中 AI 在提升預測精度上的獨特優勢。通過整合氣象數據、曆史發電數據、電網負荷數據等多維度信息，AI 算法可将風光發電預測誤差大幅降低，為電力系統調度提供可靠依據。

　　在此基礎上，AI 還能延伸至電網規劃全鍊條：通過開展電力供需趨勢預測、電網運行狀态智能診斷、規劃方案自主生成等應用，實現電力資源的 “提前布局” 與 “動态調整”。例如，在風光大發時段，AI 可提前預判出力峰值，協調傳統電源降負荷、引導儲能設施充電，為綠電 “騰挪” 更多消納空間，從源頭減少棄電損失。

　　二、AI 優化調度：提升 “源網荷儲” 協同效率

　　我國電力系統正從傳統 “源随荷動”(電源跟随負荷調整)模式，向 “源網荷儲互動”(電源、電網、負荷、儲能協同響應)新模式轉型，而 AI 正是這一轉型的 “智慧大腦”。《意見》中 “提升負荷側群控優化和動态響應能力” 的要求，正需要 AI 技術打破電力系統的時空壁壘。

　　一方面，AI 可實時整合電源側(風光出力、火電啟停)、電網側(線路負載、跨區通道容量)、負荷側(工業、居民用電需求)、儲能側(充放電狀态)的全量數據，通過智能算法優化多主體協同策略;另一方面，針對工商業可調節負荷、虛拟電廠等新興主體，AI 能實現精準調控 —— 例如在午間光伏大發時，引導數據中心、電解鋁等大負荷企業錯峰用電，晚間負荷高峰時調度儲能放電補充供電，從而最大化綠電消納比例。

　　三、AI 賦能儲能：推動從 “被動儲電” 到 “主動增效” 升級

　　儲能是平抑新能源波動的 “壓艙石”，而 AI 技術正讓儲能設施從 “簡單儲電工具” 轉變為 “智能能源管家”。中關村儲能産業技術聯盟數據顯示，截至 2025 年 6 月底，我國電力儲能累計裝機規模達 164.3GW，同比增長 59%，龐大的儲能基數為 AI 應用提供了廣闊空間。

　　具體來看，AI 可在儲能全生命周期發揮作用：在充放電策略上，結合分時電價、風光出力預測，AI 能自動制定 “低谷儲電、高峰放電” 的最優方案，提升儲能收益;在運維管理上，AI 通過實時監測電池溫度、充放電次數等參數，可提前預警設備故障，延長使用壽命;在系統協同上，AI 可将分散的戶用儲能、工商業儲能整合為 “虛拟儲能電站”，參與電網調峰調頻，進一步增強電力系統靈活性。

　　從精準預測到智能調度，再到儲能增效，“AI + 能源” 的深度融合正推動綠電消納實現 “三重躍遷”：預測精度從 “粗略估算” 到 “精準到小時”，調度模式從 “人工決策” 到 “智能自主”，儲能應用從 “單一儲電” 到 “多元協同”。可以說，人工智能不僅是破解新能源 “成長煩惱” 的技術方案，更是推動能源結構轉型、培育新質生産力的戰略支點。随着《意見》落地推進，AI 将為我國綠電消納注入更強動力，加速 “雙碳” 目标實現與能源高質量發展進程。