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“AI+能源”驶入快车道：从五个专业大模型到电碳算协同的产业图景

中国能源产业发展网发布时间：

2026-09-15 09:16

【中国能源产业发展网】原创【作者】卓启焱

2026年的能源行业，正被人工智能重新定义。国家能源局公布的最新数据显示，截至7月底，我国光伏发电装机容量首次超过煤电、占到全国发电装机的31.5%，成为装机第一大电源。新能源规模化发展意味着新型电力系统将呈现非线性、强随机、快时变的复杂特征，其复杂性呈指数级增长——正是在这一背景下，人工智能赋能能源，从“可选项”变成了“必选项”。

顶层设计已经定调。《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，到2027年推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用；到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。今年5月，国家能源局召开全国“人工智能+”能源现场推进会，发布首批51个高价值场景；中国石油“昆仑”、国家电网“光明电力”、南方电网“大瓦特”、国家能源集团“擎源”等一批行业大模型相继亮相，能源行业智慧化转型迈入规模化落地阶段。在国新办“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家能源局局长王宏志表示，人工智能与能源已驶入双向赋能的“快车道”：在提质增效方面，辅助完成智能巡检、缺陷识别等复杂但重复的劳动；在破解难题方面，随着高比例新能源大规模接入，很多传统方法难以应对的问题，AI可以有效解决；在智能运行方面，AI逐步实现从辅助决策向自主执行跃升。

“人工智能+能源”的落地场景，正在从概念走向生产。在配网侧，上海依托国家电网“光明电力”大模型，通过大小模型融合和智能化平台，故障判断时间缩短60%，转供方案准确率达到92%；深圳供电局上线基于南网“大瓦特”大模型的企业用能管家，试点助力盐田区13家企业精细化用能，累计节约综合用能成本12.9万元，并针对数据中心等高载能场景打造“电碳算”AI全链条服务模式。在电力交易领域，AI通过预测新能源出力、天气、电网阻塞与市场报价等变量，优化储能充放电策略；远景在山东滨州的智能储能电站，AI交易智能体对峰谷价差预测准确率已达95%。在储能安全领域，宁德时代TENER Smart Storage平台可提前7天发出故障预警，并在5分钟内定位故障原因，将传统阈值报警的“事后响应”升级为“事前预防”。

算力与电力的双向奔赴，是这场变革中最具想象力的篇章。2026年政府工作报告首次将“算电协同”写入新基建工程，4月中央政治局会议提出加强水网、新型电网、算力网等规划建设；5月，四部门发布行动方案，提出到2030年显著提升AI算力基础设施的清洁能源供给能力，协调大型可再生能源基地与全国算力枢纽布局，引导更多算力设施向能源富集地区集聚。数据揭示了紧迫性：2025年，中国数据中心耗电1700亿千瓦时，占全国总用电量的1.6%；银河证券研报预测，到2030年这一数字将超过7000亿千瓦时，占比突破5%。国家能源局宣布，光伏装机已首次超越煤电成为全国装机第一大电源——清洁能源的充足供给，正是“以电强算”的底气所在。

在内蒙古乌兰察布，全国首个“风光储算”一体化数据中心试点项目于2025年7月投运，数据中心以自产风光电力运行、富余电力存入电池、电网作为备用；在南方电网，电碳算协同运营系统已实现算力任务跨地域智能调度；2026数博会期间，南方能源行业可信数据空间正加速向能源数据资源供应交易平台“词元工厂”演进，让数据像工业零件一样标准化流通、按需取用。

不过，行业人士也清醒地看到三大挑战。华南理工大学能源交叉学科研究院副院长杨苹指出，通用大模型“水土不服”，新型电力系统亟需“定制款”——正在快速演进的自然语言通用大模型难以适配严格满足物理定律与物理约束的新型电力系统，需要一个能够理解物理公式、系统规则的混合架构大模型；同时，支撑能源AI垂类大模型的训练与验证，需要打造能源电力领域的高质量数据集全链路专用生产平台。此外，数据可信与安全、自主可控与安全托底，也是单点智能迈向系统级自主决策必须跨越的鸿沟。

“人工智能+能源”的产业图景正徐徐展开：上游是电力、算力、数据、碳要素的深度耦合，中游是行业大模型与智能体的规模化落地，下游是发电、电网、用能全链条的智能化改造。当“比特”与“瓦特”在更广范围、更深层次上共生，能源行业的数字化转型，正在从“锦上添花”变为“雪中送炭”。这场双向赋能的快车道上，先行者的身位优势，正在转化为产业竞争力。

正在举行的深圳国际数字能源展，把“能源+高效算力”“能源+大模型”列为核心议题，集中展示AI在电网调度、设备运维、电力交易、虚拟电厂等场景的最新应用。从展会释放的信号看，“人工智能+能源”已不再是概念展示，而是带着真实场景、真实数据、真实收益的产业实践。南方能源行业可信数据空间向“词元工厂”的演进，则为能源数据的标准化流通与按需取用提供了新范式。

在传统能源领域，AI的渗透同样深入。煤矿智能化采掘、油气管道智能巡检、火电机组智能燃烧优化等场景加速落地，用机器替代高风险、重复性劳动，既提升安全水平，也摊薄运营成本。国家能源局相关负责人在推进会上表示，将加快培育一批可复制、可推广的“人工智能+”能源典型应用，让大模型真正“长”在能源生产的土壤里。

AI赋能能源的价值，最终要落到“降本增效、安全可靠”的硬指标上。国家能源局公布的首批51个高价值场景，覆盖智能电网调度、新能源功率预测、设备智能运维、电力市场交易、综合能源服务等领域，每一个场景背后都是可量化、可复制的业务价值。随着场景清单的滚动更新与示范项目的落地推广，“人工智能+能源”将从“盆景”走向“风景”。

数据的价值在AI时代被重新定义。电力行业积累了海量的运行数据、气象数据、交易数据，这些“沉睡的资产”正通过数据空间、词元工厂等新型基础设施被激活；同时，高质量数据集的全链路生产平台建设，也在解决AI大模型“喂不饱、吃不精”的难题。业内专家建议，要构建覆盖发电、输电、配电、用电全链条的标准化数据体系，为能源AI的规模化应用筑牢数据底座。

当然，“人工智能+能源”的推进必须守住安全底线。能源是国民经济命脉，AI应用的自主可控、数据安全与隐私保护、极端场景下的系统可靠性，都是必须前置考量的因素。国家能源局在推进“人工智能+”能源的同时，同步部署了安全评估与治理体系建设，确保“用得起、用得好、用得安全”。当技术创新与安全治理同步推进，能源AI的发展才能行稳致远。

【文中信息及数据来源于：人民网、国家能源局、新华网、中国能源报、新浪财经及公开行业报道】

【研究支持机构：《中国工业报社》能源与双碳研究中心 |中国能源产业发展网】

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中国能源产业发展网原创

作者：

卓启焱