大会与核心观点 - 1月30日至31日，“AI+能源发展大会”在北京举行，主题为“智赋未来能启新篇”，吸引了300多位来自政府、企业及学术界的代表参会 [1] - 龙德缘电力集团分享了“AI赋能用户侧‘源网荷储’一体化发展”的实践，核心观点是AI通过智能运维、电力交易和一体化调度三个维度破解用户侧配用电痛点，实现降本增效 [1] 公司业务与AI应用场景 - 公司主要为工商业客户提供用户侧配用电服务，自2016年启动数字化转型，近两年重点发力AI技术应用 [4] - 智能运维场景：针对新能源微电网普及和电能质量要求提升，应用AI声纹诊断和多模态技术进行故障预警，相比传统方式大幅提升了预警时效性和准确率，并降低了运维成本 [4] - 电力现货交易场景：在广东、山东两省现货交易市场应用AI量化交易模型，结合气象预测辅助交易，收益率较传统人工经验提升3%-5% [4] - “源网荷储”一体化智能调度场景：利用十多年积累的用户侧数据，通过AI进行负荷预测，实现光伏储能、充电桩、柔性负荷的自动化调节，提升了绿电消纳率，减少对大电网冲击，并帮助客户降低电费支出 [4] 行业面临的挑战 - 数据挑战：电力现货交易数据量不足、公开数据维度不丰富，且需结合实时变化的政策和调度数据，增加了AI模型训练难度；在“源网荷储”场景中，不同厂家设备通信协议不统一，导致数据采集成本高，性价比难平衡 [5] - AI策略可信度挑战：AI输出策略与人工判断存在偏差时难以快速建立信任，在电力交易和“源网荷储”调节等场景中，策略偏差可能影响收益或客户生产，“黑盒子”效应制约了应用落地 [5] - 商业模式挑战：AI目前仅作为工具应用，未能推动用户侧电力服务商业模式的本质升级，传统合同能源管理（EMC）模式在基准值确定、收益计算等方面的弊端仍未解决，影响了AI技术的规模化推广 [5] 未来展望 - 公司表示将持续深耕用户侧配用电领域，重点突破数据采集和AI模型可信度等难题，进一步优化三大场景的AI应用方案 [5] - 公司将探索AI赋能下的新型商业模式，以推动用户侧“源网荷储”一体化高质量发展，助力新型电力系统建设 [5]