AI 成新能源转型 “智慧引擎” 从根源破解消纳与调节难题

　　国家能源局最新数据显示，截至 2025 年 7 月底，我国可再生能源发电新增装机达 2.83 亿千瓦，总装机规模突破 21.71 亿千瓦，占全国电力总装机容量的比重接近六成;同期可再生能源发电量 2.18 万亿千瓦时，同比增长 15.2%，占全国总发电量的比重已接近四成。

　　在全球能源转型加速推进的背景下，绿电消纳能力不足已成为制约可再生能源规模化发展的核心瓶颈。部分地区频繁出现的 “弃风弃光” 现象、跨区域调节能力滞后等问题，折射出新能源高速增长与系统消纳能力不匹配的深层矛盾，成为新能源产业高质量发展路上的 “成长的烦恼”。破解这一困局，关键在于提升电力系统灵活调节能力、优化绿电供需适配水平，而 “人工智能 +” 正成为构建新型电力系统的核心抓手。

　　9 月 8 日，国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于推进 “人工智能 +” 能源高质量发展的实施意见》(以下简称《意见》)，明确能源领域人工智能发展的分阶段目标：到 2027 年，初步构建能源与人工智能融合创新体系。这份文件从技术落地与制度保障双维度为绿电消纳破题 —— 既聚焦 AI 在风光出力预测、跨区域负荷调配等场景的实际应用，也提出建立产学研协同机制与技术标准体系，为 “AI + 能源” 融合发展划定清晰路径。

　　笔者认为，借助 “AI+” 消除新能源 “成长的烦恼”，可从三大关键环节精准发力：

　　一、AI 精准预测：从源头破解新能源 “波动性” 症结

　　新能源发电 “靠天吃饭” 的间歇性、随机性，是绿电消纳难的首要障碍。对此，《意见》明确提出发展 “新能源功率预测” 智能化应用，正是看中 AI 在提升预测精度上的独特优势。通过整合气象数据、历史发电数据、电网负荷数据等多维度信息，AI 算法可将风光发电预测误差大幅降低，为电力系统调度提供可靠依据。

　　在此基础上，AI 还能延伸至电网规划全链条：通过开展电力供需趋势预测、电网运行状态智能诊断、规划方案自主生成等应用，实现电力资源的 “提前布局” 与 “动态调整”。例如，在风光大发时段，AI 可提前预判出力峰值，协调传统电源降负荷、引导储能设施充电，为绿电 “腾挪” 更多消纳空间，从源头减少弃电损失。

　　二、AI 优化调度：提升 “源网荷储” 协同效率

　　我国电力系统正从传统 “源随荷动”(电源跟随负荷调整)模式，向 “源网荷储互动”(电源、电网、负荷、储能协同响应)新模式转型，而 AI 正是这一转型的 “智慧大脑”。《意见》中 “提升负荷侧群控优化和动态响应能力” 的要求，正需要 AI 技术打破电力系统的时空壁垒。

　　一方面，AI 可实时整合电源侧(风光出力、火电启停)、电网侧(线路负载、跨区通道容量)、负荷侧(工业、居民用电需求)、储能侧(充放电状态)的全量数据，通过智能算法优化多主体协同策略;另一方面，针对工商业可调节负荷、虚拟电厂等新兴主体，AI 能实现精准调控 —— 例如在午间光伏大发时，引导数据中心、电解铝等大负荷企业错峰用电，晚间负荷高峰时调度储能放电补充供电，从而最大化绿电消纳比例。

　　三、AI 赋能储能：推动从 “被动储电” 到 “主动增效” 升级

　　储能是平抑新能源波动的 “压舱石”，而 AI 技术正让储能设施从 “简单储电工具” 转变为 “智能能源管家”。中关村储能产业技术联盟数据显示，截至 2025 年 6 月底，我国电力储能累计装机规模达 164.3GW，同比增长 59%，庞大的储能基数为 AI 应用提供了广阔空间。

　　具体来看，AI 可在储能全生命周期发挥作用：在充放电策略上，结合分时电价、风光出力预测，AI 能自动制定 “低谷储电、高峰放电” 的最优方案，提升储能收益;在运维管理上，AI 通过实时监测电池温度、充放电次数等参数，可提前预警设备故障，延长使用寿命;在系统协同上，AI 可将分散的户用储能、工商业储能整合为 “虚拟储能电站”，参与电网调峰调频，进一步增强电力系统灵活性。

　　从精准预测到智能调度，再到储能增效，“AI + 能源” 的深度融合正推动绿电消纳实现 “三重跃迁”：预测精度从 “粗略估算” 到 “精准到小时”，调度模式从 “人工决策” 到 “智能自主”，储能应用从 “单一储电” 到 “多元协同”。可以说，人工智能不仅是破解新能源 “成长烦恼” 的技术方案，更是推动能源结构转型、培育新质生产力的战略支点。随着《意见》落地推进，AI 将为我国绿电消纳注入更强动力，加速 “双碳” 目标实现与能源高质量发展进程。