川觀智庫研究員 張敏
在“雙碳”目標與電力市場化改革推動下，我國新能源產業邁入轉型深水區。高比例新能源并網的波動、海量分布式資源協同難、市場決策不確定性等問題凸顯，AI與新能源如何深度融合？川觀智庫根據近期相關行業報告和產業發展白皮書，對AI 如何賦能新能源轉型的核心問題進行了梳理。
當前人工智能技術在復雜電力系統任務中的應用，與新能源行業的核心需求之間仍存在一定的適配空間。一方面，傳統小規模深度學習模型在特定場景下表現優異，能夠實現精準計算，但其樣本依賴性使其在應對多樣化任務時存在泛化瓶頸。另一方面，通用大模型具備強大的語義理解和泛化能力，然而要將通用能力轉化為行業專屬智能，還需要融入新能源行業的機理知識和運行規則，進行深度調適，同時，通用大模型的概率化輸出與電力系統對確定性、安全性的嚴苛要求存在一定差距。
基于此，在通用大模型無法滿足行業專業需求的情況下，“底座+專業模型”的垂直能源大模型成為必然方向。業內人士認為，“縱向業務升維+ 橫向基座賦能”雙軸驅動框架將助力解決產業發展痛點。縱向驅動新能源規劃、調度、交易、服務等關鍵業務，從經驗范式向數據驅動、智能決策躍遷；橫向構建多模態數據處理、行業知識、模型與智能體能力于一體的共享基座，為所有縱向業務提供標準化、模塊化的智能支持。二者協同，共同驅動產業智能化轉型。
當前，新能源資產運營、投資規劃、系統調度、市場交易、用戶服務等核心場景的智能化，還存在多重挑戰。對此，行業專家建議，一是以AI 實現功率預測、健康診斷與收益優化，推動資產從被動運行向主動創造價值轉型。二是整合多源數據構建數字孿生，通過多情景仿真推演與敏感性分析，形成數據驅動決策體系。三是搭建云邊協同多智能體架構，以虛擬電廠為載體，實現分布式資源聚合與自主協同調度。四是構建全流程交易智能體，實現電價預測、策略生成、風險量化與自動執行一體化。五是搭建用戶畫像與智能推薦、負荷引導、雙向互動、生態連接能力，打造能源生態服務。
AI與新能源的深度融合是一項復雜的系統工程。從當前的技術探索走向規模化應用，從單點優化邁向系統協同，行業仍面臨數據要素流通機制不健全、行業標準體系建設有待加強、復合型人才培養體系不完善等挑戰，需要行業、企業多方協同發力。業內人士建議，一是行業層面要搭建共享平臺、組織人才培養、促進經驗交流、推動標準落地，二是企業層面要明確自身定位、聚焦高價值場景、積極參與生態共建同時加強內部能力建設，構建共建、共享、共治的新能源AI發展新格局。
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