政策导向与核心应用场景 - 国家发改委和能源局联合发布实施意见，推动人工智能与能源高质量发展，特别强调“人工智能+新能源”典型应用场景 [3] - 核心应用方向包括高精度功率预测、电力市场、场站智慧运营、新能源规划及项目后评价，旨在解决新能源出力波动性与间歇性问题 [3] - 目标是打造“气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维”一体化新能源智能生产模式，支撑新能源稳定供给 [3] 新能源功率预测的重要性与挑战 - 新能源发电占比提升加剧电力系统调节难度，其间歇性、随机性、波动性特点使系统平衡和安全问题突出 [5] - 提升新能源功率预测水平是保障新型电力系统安全稳定运行和促进新能源高效消纳的关键，为电网实时调度提供决策依据，也是市场交易报价基础 [5] - 极端天气导致出力剧烈波动，例如山东电网风电出力在寒潮期间由1800万千瓦降至50万千瓦，下降幅度达97%，暴雨天气下风电光伏最高出力由4300万千瓦降至2800万千瓦 [5] - 传统预测手段在转折性天气下准确率面临挑战，预测偏差过大会影响电力平衡和供应可靠性 [7] 人工智能在新能源运维中的效率提升 - 新能源场站存在分散管理问题，传统人工巡查响应滞后、覆盖不全，需建设统一管控平台实现集约化、智能化管理 [9] - 百度智能云通过风电大模型平台整合资源，帮助风电企业集中管控全国200余家风电场、1.2万台风机，监控人效提升300%，模型分析准确率超95% [9] - 平台使响应效率由小时级提升至分钟级，巡检效率提升6—10倍 [9] 数据质量与算力挑战 - 数据质量是影响AI与新能源融合的关键，新能源行业数据来源广、格式多样，准确性、完整性和一致性难以保证 [11] - 气象数据与新能源运行数据存在时空不匹配问题，可通过生成式模型学习历史数据规律以改善预测 [11] - AI算法对算力要求高，处理大规模新能源数据时算力成本高昂，限制了技术的大规模应用 [11] 未来发展趋势 - AI与新能源深度融合可打造一体化智能生产模式，通过准确预测出力和优化调度，进一步提高新能源在能源结构中的占比，降低对化石能源的依赖和碳排放 [12] - AI技术从生产到调度、管理等各环节带来效率提升、成本降低与模式创新，为清洁、低碳、可持续的能源未来提供技术支撑 [3][6]