核心观点 - 国家推动人工智能与能源产业深度融合 到2027年构建能源与人工智能融合创新体系 推动五个以上专业大模型深度应用和十个以上重点示范项目[3][11] - 到2030年实现能源领域人工智能技术世界领先水平 形成算力电力协同机制和全球领先的研发创新平台[12] - 重点加快人工智能在电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大领域的应用场景赋能[13][17][20][23][26][29][32][36] 人工智能+电网 - 开展电力供需预测、电网智能诊断分析和规划方案智能生成等电网规划设计应用 提升源网荷储全要素安全可靠低碳运行水平[13] - 构建新能源功率预测、负荷预测、调度辅助决策和市场出清运筹优化等智能化应用 完善新一代智能调控技术支持体系[16] - 推进配电网实时感知、风险分析和智能决策技术应用 加强配电网层面源网荷储协同调控[16] 人工智能+能源新业态 - 推进人工智能技术在虚拟电厂、分布式储能和电动汽车车网互动等灵活性调节资源中的应用 提升负荷侧群控优化和动态响应能力[17] - 推动可再生能源制氢生产工艺智能寻优 实现可再生能源功率波动与电解装置柔性负荷的毫秒级匹配[19] - 构建园区智能降碳协同控制系统 形成碳-能-费智能协同模式 自动调节空调温度、充电桩功率及设备启停时序[19] 人工智能+新能源 - 加快高精度功率预测、电力市场和场站智慧运营等方向的人工智能应用 推动复杂场景及转折性天气下功率预测大模型发展[20] - 构建多时空尺度气象预报为核心的气象服务体系 建立气象-功率非线性关系精准挖掘的多场景多周期算法大模型[22] - 利用大模型、声纹检测和遥感等技术装备 实现无人机、无人车、无人船和多系统智能联动 提升偏远地区场站设备巡检效率[22] 人工智能+水电 - 推进人工智能技术在水电工程建设中的应用 提升水电工程智能化设计施工管理水平[23] - 基于流域气象水文双向耦合预测大模型 构建洪旱极端事件风险量化工具 提升气象水文预报精度和预见期[25] - 推动水电关键设备实现状态全息监测和全生命周期健康管理 实现运维知识结构化管理与智能辅助决策系统[25] 人工智能+火电 - 在燃料管控、生产运行优化与智能控制等业务场景协同开展人工智能赋能及技术创新[26] - 基于燃料市场价格波动、库存量和煤质分析等多维度数据 实现燃料数量、质量等智能检测和智能管控[28] - 通过对汽轮机、发电机和锅炉等关键设备多类型数据进行实时状态监测 实现设备健康量化评估和隐患识别与故障预警[29] 人工智能+核电 - 构建核电安全预警、电站运行事件智能溯源分析和应急响应的智能辅助支持系统[29] - 推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用 提升关键设备、系统及机组的一键启停能力[31] - 基于人工智能技术开展可控核聚变智能控制系统研究 实现托卡马克等离子体稳态运行的智能化控制[31] 人工智能+煤炭 - 实现生产过程智能控制与自主决策 助力少人无人化作业常态化运行 稳步推进减人、增安、提效[32] - 通过多模态感知和设备群协同控制 驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割和自主决策 大幅提升采掘效率和安全水平[34] - 实时动态预测煤炭灰分、硫分和挥发分等关键指标 优化调节选煤生产工艺参数 提高煤炭产品质量合格率和稳定率[35] 人工智能+油气 - 推动勘探地质目标智能评价、开发方案智能优化和钻井压裂等作业参数智能调整[36] - 研发油气开发数据与知识智能化技术和专业大模型 打造大模型驱动的协同研究与生产管理决策平台[38] - 推进市场洞察预测、管网实时仿真及动态优化和高效智能站库运行 实现黑屏智能调控[38] 技术支撑体系 - 推动开展数据、算力、算法等共性关键技术攻关 包括数据智能标注、智能增强和数据合成等技术应用[40] - 开展多元异构算力统一调度、任务智能编排和存算网一体化融合等关键技术攻关 提升智算服务水平[40] - 加大多智能体协同、可解释性和模型轻量化推理等技术的研究 深化机器视觉、多模态和时序预测等人工智能关键技术应用[41] 实施保障机制 - 推动建设一批行业研发创新平台 鼓励企业牵头联合科研机构、高校等单位建设人工智能+能源创新联盟[43] - 加快编制能源数据治理、多元异构算力融合和典型场景设计等技术标准规范 推动能源领域人工智能标准体系建设[43] - 发挥多层次资本市场支持科技创新关键枢纽作用 引导社会资本参与人工智能科技项目实施和成果转化应用[44]