近日發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》(國發(fā)〔2025〕11號)(以下簡稱《意見》)，明確提出要推動AI與經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域深度融合，重塑生產(chǎn)生活方式，加快形成智能經(jīng)濟(jì)和智能社會。在這一總體部署下，電力行業(yè)作為支撐國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的基礎(chǔ)性行業(yè)，既是AI應(yīng)用的重要場景，也是其深化融合的關(guān)鍵領(lǐng)域。

　　隨著能源轉(zhuǎn)型的加速推進(jìn)，我國電力系統(tǒng)面臨新能源大規(guī)模接入、供需平衡復(fù)雜性上升、電力市場化改革深化以及安全穩(wěn)定運(yùn)行要求提升等多重挑戰(zhàn)。AI不僅要助力電力系統(tǒng)的智能感知、智能調(diào)控與自主優(yōu)化，還將在電力市場機(jī)制完善、價格發(fā)現(xiàn)、用戶互動等方面發(fā)揮巨大作用。

　　從實(shí)際應(yīng)用價值來看，AI在電力領(lǐng)域的作用貫穿供電保障與電力市場運(yùn)行兩大核心板塊：在供電保障方面，AI能夠增強(qiáng)系統(tǒng)靈活性、提升調(diào)度智能化水平，并滿足多樣化用戶需求，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)與用戶的協(xié)同互動;在優(yōu)化電力市場運(yùn)行方面，AI有助于價格預(yù)測、交易優(yōu)化和智能決策，同時支撐風(fēng)險管理與監(jiān)管，推動市場高效、公平運(yùn)行。

　　從AI發(fā)展本身的電力需求來看，AI算力規(guī)模的指數(shù)級增長可能會導(dǎo)致電力需求快速增加。因此，系統(tǒng)研究AI在電力供給保障和電力市場運(yùn)行中的具體應(yīng)用，不僅能夠精準(zhǔn)應(yīng)對能源轉(zhuǎn)型與復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行的現(xiàn)實(shí)難題，更對把握能源轉(zhuǎn)型機(jī)遇、推動智能電力體系建設(shè)以及加快智能社會建設(shè)等具有重要的理論與實(shí)踐價值。

　　對電力供給保障提出新要求

　　根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計，全球總算力規(guī)模已經(jīng)超過1000 EFLOPS(每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算)，其中智能算力占比超過50%。美國、中國和歐洲位列全球算力排行前三，其中中國算力規(guī)模占比約30%。AI訓(xùn)練和推理過程中的極高算力需求，將拉升數(shù)據(jù)中心等設(shè)施的用電量。

　　AI模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量越大，訓(xùn)練所需電量就越高。未來若全面采用AI技術(shù)，搜索引擎的電力需求可能會增長數(shù)倍，需加以科學(xué)控制以保障電力部門供給能力。而人工智能的應(yīng)用，將在電力供給保障方面發(fā)揮多重作用：

　　一是應(yīng)對新能源高比例接入的靈活性需求。在新能源裝機(jī)容量快速增長、多源電力系統(tǒng)格局下，傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)調(diào)度方法難以適應(yīng)電網(wǎng)運(yùn)行的新復(fù)雜性。AI的引入為破解這一難題提供了新思路。通過深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等方法，AI可以對海量的氣象數(shù)據(jù)、歷史發(fā)電數(shù)據(jù)以及實(shí)時運(yùn)行信息進(jìn)行建模，提升新能源功率預(yù)測的精度和時效性。此外，AI還能夠在調(diào)度與消納環(huán)節(jié)提供優(yōu)化支持。AI算法可以將電網(wǎng)約束條件、機(jī)組運(yùn)行特性、儲能設(shè)備狀態(tài)和負(fù)荷特性等因素納入統(tǒng)一框架，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)或智能優(yōu)化方法形成最優(yōu)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)多時間尺度的動態(tài)優(yōu)化。

　　《意見》明確提出，強(qiáng)化人工智能跨學(xué)科牽引帶動作用，強(qiáng)調(diào)要將AI與氣象科學(xué)、系統(tǒng)工程、控制科學(xué)、運(yùn)籌優(yōu)化等多學(xué)科深度融合，這為AI驅(qū)動的新能源預(yù)測與消納技術(shù)發(fā)展提供了制度性支撐。從國家層面看，這不僅是對電力供給保障的技術(shù)要求，更是對能源安全和能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要保障。

　　二是滿足多元用戶側(cè)需求的個性化供電保障。隨著電動汽車、數(shù)據(jù)中心和儲能系統(tǒng)的興起，電力用戶側(cè)正在經(jīng)歷深刻變革。在“雙碳”目標(biāo)和智能化轉(zhuǎn)型背景下，在滿足可靠供電的同時，更加關(guān)注用能的清潔性、經(jīng)濟(jì)性與靈活性。AI技術(shù)在這一過程中展現(xiàn)出強(qiáng)大的賦能潛力。通過對用戶用能行為、設(shè)備運(yùn)行特性以及外部環(huán)境數(shù)據(jù)的深度挖掘和建模，AI能夠形成精細(xì)化的用戶畫像和負(fù)荷特征識別模型，從而提供個性化的負(fù)荷預(yù)測和需求響應(yīng)策略。

　　《意見》提出強(qiáng)化應(yīng)用場景牽引，明確鼓勵A(yù)I在民生相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。電力用戶側(cè)正是這一戰(zhàn)略的典型場景之一。通過AI的深度介入，供電保障已不再僅僅是單向度的電力輸送，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩襞c電網(wǎng)的雙向互動、智能匹配與協(xié)同優(yōu)化。

　　三是構(gòu)建電力安全與數(shù)據(jù)安全雙重防護(hù)。AI深度介入電力系統(tǒng)運(yùn)行與市場交易，必然帶來新的信息安全挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的電力供給保障主要聚焦于物理層面的電力安全，例如電網(wǎng)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行、防止大規(guī)模停電事故等。然而在智能化背景下，電力系統(tǒng)不僅是物理電網(wǎng)，更是數(shù)據(jù)與算法高度融合的“能源互聯(lián)網(wǎng)”。供電保障的新要求，不僅包括電力設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的物理安全，還涉及算法、數(shù)據(jù)、模型等層面的可信性與透明性。

　　AI的引入在提高效率的同時，也增加了新攻擊面的可能性，例如對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的篡改、對模型參數(shù)的惡意干擾，甚至通過“對抗樣本”誤導(dǎo)預(yù)測結(jié)果。因此，必須強(qiáng)化電力系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御能力，建立涵蓋數(shù)據(jù)傳輸加密、實(shí)時入侵檢測、異常行為識別和多層級隔離防護(hù)的綜合安全體系。

　　AI在電力市場中的應(yīng)用

　　一是推動電力市場價格預(yù)測與優(yōu)化。電力市場價格受到多種復(fù)雜因素的共同影響，包括負(fù)荷水平、氣候條件、燃料價格、政策導(dǎo)向、市場結(jié)構(gòu)和突發(fā)事件等。AI的引入為電力市場價格預(yù)測與優(yōu)化提供了全新工具。深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法能夠從海量歷史交易數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和實(shí)時運(yùn)行數(shù)據(jù)中自動提取潛在規(guī)律，顯著提升價格預(yù)測的精度和魯棒性。

　　更進(jìn)一步，AI不僅能提升價格預(yù)測的準(zhǔn)確性，還能推動交易策略的優(yōu)化。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，AI可以模擬市場運(yùn)行環(huán)境，自動學(xué)習(xí)最優(yōu)的出價與購電策略，從而在風(fēng)險可控的前提下實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

　　《意見》強(qiáng)調(diào)推動人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合，這為AI在電力市場交易環(huán)節(jié)的廣泛應(yīng)用創(chuàng)造了制度空間與政策動力。隨著電力市場化改革的不斷深化，AI將在價格預(yù)測、交易優(yōu)化和風(fēng)險防控等環(huán)節(jié)全面賦能，助力構(gòu)建高效、透明、靈活的電力市場體系。

　　二是促進(jìn)電力市場主體的智能決策。在市場化環(huán)境下，電力行業(yè)由單一主體主導(dǎo)逐步演變?yōu)榘l(fā)電企業(yè)、電網(wǎng)公司、電力用戶、售電公司、儲能服務(wù)商等多元主體并存的復(fù)雜生態(tài)。不同主體之間的交易關(guān)系不僅涉及價格競爭，還包括容量分配、風(fēng)險共擔(dān)與協(xié)同優(yōu)化，其博弈性和動態(tài)性不斷增強(qiáng)。

　　AI憑借博弈論建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多智能體系統(tǒng)等方法，可以幫助市場主體在復(fù)雜環(huán)境中制定更加靈活和高收益的策略。通過多智能體建模與仿真，可以模擬市場主體之間的互動行為，提前預(yù)判市場走勢和潛在風(fēng)險，從而為監(jiān)管部門提供決策參考，防止市場操縱和價格扭曲。因此，AI在電力市場主體智能決策中的應(yīng)用，不僅是企業(yè)提升競爭力的工具，更是構(gòu)建高效、公平、透明電力市場體系的重要支撐。以《意見》提出推動AI與產(chǎn)業(yè)深度融合為契機(jī)，電力市場各方將在AI賦能下實(shí)現(xiàn)由經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動向智能驅(qū)動的轉(zhuǎn)型，推動電力市場朝著更加靈活、健康、有序的方向發(fā)展。

　　三是支撐電力市場的風(fēng)險管理與監(jiān)管?！兑庖姟诽岢鲆嵘悄芙灰追?wù)和監(jiān)管水平，這為AI與區(qū)塊鏈等技術(shù)在市場合規(guī)監(jiān)測、信用評估、交易審計中的應(yīng)用提供了制度性支撐。電力市場化改革的深入推進(jìn)，使得交易機(jī)制日趨多樣化，競爭格局也愈發(fā)復(fù)雜。開放與競爭的同時，也可能伴隨市場操縱、惡意投機(jī)、價格扭曲等風(fēng)險。

　　AI為電力市場的風(fēng)險管理與監(jiān)管注入了新動能。通過異常交易檢測和模式識別，AI能夠?qū)崟r分析海量交易數(shù)據(jù)，快速鎖定可疑交易行為，例如頻繁的“虛假報價”、大規(guī)模的“價格操縱”或跨區(qū)域套利行為。在風(fēng)險管理層面，AI還可以通過對歷史數(shù)據(jù)和外部變量的深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建市場風(fēng)險畫像，提前識別潛在的價格波動、供需失衡或系統(tǒng)性風(fēng)險，幫助市場主體與監(jiān)管部門及時采取干預(yù)措施。

　　推動AI與電力深度融合

　　《意見》為AI賦能電力行業(yè)發(fā)展指明了方向。從供電保障到電力市場，AI不僅將在提升電力系統(tǒng)的安全性、靈活性和智能化水平方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，也將在電力市場價格預(yù)測、交易優(yōu)化、用戶互動和監(jiān)管等環(huán)節(jié)釋放巨大潛力。AI與電力行業(yè)的深度融合是大勢所趨，但其落地與發(fā)展仍需政策引導(dǎo)和制度保障。結(jié)合我國能源轉(zhuǎn)型和數(shù)字化發(fā)展的實(shí)際需求，未來可從以下三個方面著力：

　　首先，完善數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，夯實(shí)智能應(yīng)用根基。電力行業(yè)的智能化發(fā)展離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐。目前，電力數(shù)據(jù)存在分散化、標(biāo)準(zhǔn)不一和共享不足等問題，制約了AI的規(guī)?；瘧?yīng)用。應(yīng)加快建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、處理和共享平臺，推動電力企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、政府部門之間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。通過建立高質(zhì)量、多維度的行業(yè)數(shù)據(jù)集，為AI模型訓(xùn)練提供堅實(shí)基礎(chǔ)。同時，應(yīng)推動邊緣計算、云計算和高速通信網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)的部署，為實(shí)時預(yù)測與智能調(diào)度創(chuàng)造條件。

　　其次，健全標(biāo)準(zhǔn)與制度體系，推動產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。AI在電力行業(yè)的應(yīng)用涉及發(fā)電、輸電、配電、用電和市場交易等多個環(huán)節(jié)，不同主體之間的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和算法規(guī)則若缺乏統(tǒng)一，容易造成系統(tǒng)割裂和效率損失。未來應(yīng)盡快制定并完善AI在電力行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)體系，涵蓋數(shù)據(jù)接口、算法評估、模型互操作性等方面，確?？绛h(huán)節(jié)、跨企業(yè)的兼容與協(xié)同。此外，應(yīng)建立健全行業(yè)監(jiān)管制度，明確AI應(yīng)用的責(zé)任邊界，推動市場主體在公平透明的環(huán)境下良性競爭，形成統(tǒng)一開放、協(xié)同高效的智能電力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

　　最后，構(gòu)建安全可信的人才與應(yīng)用框架，保障長遠(yuǎn)發(fā)展。AI深度介入電力行業(yè)運(yùn)行，或帶來模型偏差、算法歧視、黑箱效應(yīng)等風(fēng)險。未來需加速搭建具備“安全可信”的AI應(yīng)用框架，推動可解釋性算法、可信AI和隱私計算等技術(shù)在電力領(lǐng)域的應(yīng)用，確保AI在透明、可控的前提下運(yùn)行。與此同時，需強(qiáng)化人才培育力度與跨學(xué)科融合深度，構(gòu)建電力工程師與AI領(lǐng)域?qū)＜覅f(xié)同創(chuàng)新的人才協(xié)作機(jī)制，并打造產(chǎn)學(xué)研深度聯(lián)動的人才培養(yǎng)平臺，為智能電力系統(tǒng)的持續(xù)建設(shè)與優(yōu)化提供穩(wěn)定、高效的人力資源支撐。

　　來源：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道

　　林伯強(qiáng)：廈門大學(xué)管理學(xué)院講席教授、中國能源政策研究院院長