推进“人工智能+”能源高质量发展

王文超

　　能源保障和安全事关国计民生，是须臾不可忽视的“国之大者”。山西要坚决扛牢能源保供政治责任，以数智化纵深推进能源革命，推动“人工智能+”能源深度融合，为筑牢能源安全屏障、推进能源高质量发展注入强劲动力。

　　能源是人类赖以生存和发展的重要物质基础，能源安全是关系国家经济社会发展的全局性、战略性问题。“十五五”时期是我国能源结构转型的关键期，也是山西从煤炭大省向能源强省跨越的攻坚期。当前，人工智能正以前所未有的广度和深度赋能千行百业，《国家发展改革委国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》将推动人工智能与能源产业深度融合作为培育新质生产力的重要方向，对电网、煤炭、新能源、能源新业态等重点领域作出系统部署。山西要立足能源产业特点，在电网、煤炭、新能源、新业态等重点领域率先突破，以场景赋能带动整体跃升。

深耕煤炭与电网智能化，筑牢能源安全底座

　　用智能技术重塑煤炭产业，加快智慧矿山建设，实现生产过程智能控制。聚焦地质勘探、煤矿采掘、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景，融合应用智能模型，实现生产过程智能控制与自主决策。高标准推进煤矿智能化改造，重点推广基于机器视觉的井下环境感知、基于智能算法的采掘装备协同作业等技术，推动采掘、运输、通风、洗选等环节的数字化、网络化、智能化转型，从源头上提升安全生产水平和生产效率。稳步推进井下重点岗位机器人作业，提升煤炭生产的安全水平、效率水平和绿色水平。构建弹性产能与智能调度机制。依托智能化生产系统，建立煤炭产能与市场价格、电网负荷、库存水平联动的动态调控机制。加强煤炭产运储销一体化智能调度，补齐关键环节的应急保障短板，通过智慧矿山与柔性生产的有机结合，确保关键时刻产得出、调得快、用得上，进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。
　　“人工智能+”电网，提升系统运行效率，保障安全灵活可靠。山西是全国西电东送的重要枢纽之一，是华北电网主网架的重要组成部分。山西电网分别通过特高压“三交一直”外送通道、多个500千伏“点对网”通道，向京津冀鲁、华中、江苏送电。在构建以新能源为主体的新型电力系统，人工智能是破解高比例可再生能源波动性难题的“金钥匙”。建设智能柔性电网，提升调度决策水平。持续优化主干网架结构，提升跨区域资源配置能力。着力改造升级配电网，提高配电网的智能化水平和承载能力，特别是要适应分布式电源、电动汽车、储能等多元主体接入的需要。探索发展智能微电网，在工业园区、偏远地区等场景推广应用，实现与大电网的灵活互动、互补互济，提升局部区域的供电可靠性和新能源就地消纳能力。通过人工智能算法，精准识别用户用电的行为特征，提供个性化的节能建议和用电方案优化。促进人工智能技术融入电力应急体系和能力建设，在灾害预警、灾损评估、抢修资源调度等方面提升智能化水平。

驱动新能源与能源新业态智能变革，厚植绿色增长新动能

　　“人工智能+”新能源，支撑绿色低碳转型，打造一体化智能生产模式。山西“风光”资源富集，集中式、分布式开发条件优越，在科学评估资源条件和环境承载力的基础上，加快推进采煤沉陷区等大型风电光伏基地建设，因地制宜发展分布式光伏。针对新能源出力波动性与间歇性，加快高精度功率预测技术应用，推动复杂天气下功率预测大模型向更小尺度、更高精准度方向发展。将气象预测、功率预测、电力市场交易决策、场站智能运维有机整合，形成“预测+交易+运维”一体化闭环，全力支撑新能源稳定供给。特别是在偏远地区的新能源场站，推广无人机巡检、智能机器人作业，降低运维成本。通过人工智能技术，统筹调度省内不同区域的风光资源，优化发电出力组合，平滑整体出力曲线，提升新能源的可靠性和可调度性。
　　“人工智能+”能源新业态，助力培育增长新动能，提升系统灵活调节能力。把握能源转型催生的新业态新机遇，将人工智能作为培育新增长点的重要引擎。一是大力发展虚拟电厂。山西工业负荷集中，可调节资源丰富。加快推动虚拟电厂建设，聚合分布式储能、工商业可中断负荷、楼宇空调、充电桩等资源，通过人工智能算法实现负荷侧群控优化和动态响应，提升负荷侧群控优化和动态响应能力。加强人工智能技术在新型储能与电力系统协同优化调度以及全生命周期安全中的应用，推动可再生能源制氢生产。二是高标准推进零碳园区建设。系统集成应用可再生能源、储能、智能微网、节能工艺、循环经济、碳管理平台等技术与模式，探索建立园区内部的绿色能源体系、循环产业体系和碳管理核算体系。利用人工智能对园区内能源生产、消耗、储能、碳排放进行监控和动态优化调度，实现园区能源自平衡与碳管理智能化。三是积极探索算电协同。山西具备发展数据中心的比较优势，要探索在新能源富集区域布局智能算力中心，利用新能源发电为算力提供绿色电力，通过算力负荷的灵活调节参与电网需求响应。

夯实数据、算力与算法底座，破解深度融合关键瓶颈

　　人工智能与能源深度融合，离不开数据、算力、算法三大要素的有力支撑。针对能源领域数据孤岛化、算力碎片化、算法黑盒化等现实瓶颈，加快补齐短板，筑牢智能化发展的根基。
　　夯实能源数据基础，构建高质量数据集。加快建立全省能源数据统一标准与分类分级体系，明确煤、电、气、热、新能源、储能等各类数据的采集规范、格式要求与接口标准，推动存量数据清洗整合，形成覆盖全产业链的高质量数据集。积极应用数据智能标注、智能增强、数据合成等先进技术，提升数据处理的自动化水平和标注精度，降低人工干预带来的偏差。推进数据动态加密、跨域可信溯源等技术在能源数据流通中的应用，在确保安全可控的前提下，优化数据分享机制，实现煤、电、油、气、风、光、储等多元数据的互联互通。构建能源数据资源共享池，推动政府、企业、科研机构之间数据的有序流动与高效配置。
　　强化算力支撑能力，提升智算服务水平。加快统筹规划全省能源领域算力基础设施布局，结合新能源富集区域和负荷中心分布，科学部署边缘计算节点和智能算力中心，实现算力与电力、通信网络的协同配置。推进多元异构算力统一调度管理，针对能源企业租建结合的实际需求，开展任务智能编排、存算网一体化融合、算力池化等技术应用，提升智算资源的利用效率和灵活调配能力。鼓励数据中心与新能源发电协同布局，探索“风电、光伏+算力中心”的源网荷储一体化模式，充分利用我省绿电优势，提高算力中心绿电比例，打造绿色低碳的智算基础设施。建立能源算力需求动态监测机制，定期评估算力供需匹配情况，引导算力资源向智慧矿山、智能电网、虚拟电厂等重点场景精准投放，以充足的算力支撑能源大模型训练与推理。
　　提升模型基础能力，推动能源行业大模型落地。聚焦煤炭、电力、新能源等优势领域，鼓励龙头企业联合科研机构，开发具有行业知识积淀的能源专业大模型，重点突破多智能体协同、时序预测、多模态融合等关键技术，提升模型在复杂工业环境下的适配能力。推进模型轻量化推理技术应用，针对矿山、场站等边缘侧算力受限场景，开发模型压缩与加速方案，实现云端训练与边缘部署的高效协同。深化机器视觉、时序预测、大语言模型等技术在设备故障诊断、功率预测、调度决策等场景的融合应用。建立能源大模型评测验证体系，围绕预测精度、响应速度、资源消耗等指标开展常态化评估，持续迭代优化模型性能，确保大模型在能源保供、安全运行、绿色转型中真正派得上用场、看得见成效。（作者单位：山西师范大学）