当台风“竹节草”裹挟狂风暴雨侵袭浙江沿海时，国网嘉兴供电公司的调控员在人工智能虚拟总指揮长“启航”的协助下，30分钟内便完成了以往需数小时的故障信息梳理与处置方案制定；在内蒙古的茫茫草原上，AI算法提前24小时精准预测出风电场的发电量波动，让电网调度提前做好应对准备；深海油气平台上，智能监测系统通过数据分析实时排查设备隐患，将传统巡检的风险系数大幅降低……这些场景并非科幻电影的片段，而是中国能源行业借助大数据与人工智能技术实现转型升级的真实写照。

在全球能源转型加速推进的今天，传统能源秩序正被悄然重构。从“资源主导”到“数据驱动”，从“人力运维”到“智能调控”，能源行业的变革逻辑正在发生根本性转变。中国作为全球能源生产与消费大国，凭借庞大的能源基础设施、丰富的应用场景和持续的技术创新，在能源大数据与人工智能融合应用领域走出了一条独具特色的发展道路，不仅为自身能源高质量发展注入强劲动力，也为全球能源转型提供了新的思路与借鉴。

一、时代必然：能源转型与智能技术的双向奔赴

进入21世纪以来，全球能源格局面临着双重挑战：一方面，传统化石能源的过度依赖导致环境问题日益突出，碳中和成为各国共同的发展目标；另一方面，新能源的间歇性、波动性特征与电网的稳定运行需求之间存在天然矛盾，能源系统的高效调控难度不断加大。在此背景下，大数据与人工智能技术的崛起，为破解能源转型难题提供了关键支撑。

能源行业天然具备“数据富矿”的属性。从煤炭开采的井下工况数据、油气勘探的地震波数据，到光伏电站的光照强度数据、电网的实时负荷数据，能源生产、传输、消费的全链条每天都会产生海量数据。据统计，仅我国电网系统每年产生的数据量就超过千亿GB，这些数据中蕴含着能源系统运行的规律与优化的密码。

人工智能则为挖掘数据价值提供了核心工具。与传统技术相比，AI算法具备更强的非线性拟合能力和自主学习能力，能够在海量复杂数据中快速识别规律、预测趋势、优化决策。当风电、光伏等新能源的出力受天气影响剧烈波动时，AI预测模型可结合气象数据、历史出力数据实现精准预判；当电网面临极端天气、设备老化等多重风险时，智能算法能实时分析故障隐患并给出最优处置方案。这种“数据+智能”的融合模式，不仅能提升能源系统的运行效率，更能推动能源行业从“被动响应”向“主动预判”转型，为构建新型能源体系奠定基础。

对于中国而言，能源大数据与AI的融合发展更是时代赋予的必然使命。我国能源资源分布呈现“西多东少”的特征，风光大基地90%分布于西部，而能源消费中心和算力需求则集中在东部，这种逆向分布格局对能源配置效率提出了极高要求。同时，我国新能源装机规模已连续多年位居全球首位，截至2024年底，光伏产能占全球62%，风电装机占全球51%，如何实现新能源的高效消纳成为亟待解决的问题。大数据与人工智能技术，正是破解这些难题的“金钥匙”。

二、实践深耕：中国能源智能变革的多元探索

从电网调度到新能源运维，从油气勘探到煤炭开采，中国能源行业已形成场景覆盖广泛的人工智能发展格局。在政策引导与市场驱动的双重作用下，各类能源企业积极布局，涌现出一批具有示范意义的应用案例，推动“人工智能+能源”从试验探索迈向价值创造阶段。

（一）智能电网：构建能源配置的“超级大脑”

电网作为能源系统的核心枢纽，是大数据与AI技术应用的先行领域。我国电网企业依托庞大的电网基础设施和丰富的运行数据，研发了一系列专业大模型，推动电网调度从“经验驱动”向“智能驱动”转变。

在极端天气应对方面，AI技术展现出独特优势。2025年第8号台风“竹节草”登陆浙江期间，国网浙江省电力有限公司的AI光伏预测系统“睿测”发挥了关键作用。该系统结合台风路径、风速、云层变化等多维度数据，实现光伏发电功率预测准确率达96.5%，较传统方法提升2个百分点以上，相当于节省下至少4台百万千瓦机组的调节能力，为电网在极端天气下的稳定运行提供了有力保障。而在嘉兴地区试点应用的人工智能虚拟总指揮长“启航”，则让配网调度指挥信息获取时间缩短30%，关键业务处置效率提升40%以上，大幅提升了台风等灾害天气下的应急处置能力。

在新能源消纳方面，智能算法有效破解了风光发电的波动性难题。我国东部地区的智能电网通过接入海量分布式光伏、风电项目数据，结合用户用电规律、气象预测信息，利用AI算法实时优化能源配置方案。以山东滨州的智慧储能电站为例，其搭载的AI交易智能体能够精准预测日前电价与实时电价，自动生成交易策略，峰谷价差预测准确率达到95%，不仅提升了储能电站的经济效益，也为电网削峰填谷提供了灵活支撑。

此外，AI技术还广泛应用于电网巡检领域。在国网安徽南陵县供电公司的110千伏变电站，智能高清摄像头替代了传统的人工巡检，通过5G网络将设备图像实时回传至云端AI分析平台。平台内置的深度学习算法经过海量缺陷样本训练，能够自动识别绝缘子脏污、设备异物等问题，缺陷识别准确率超95%，效率较人工巡检提升数十倍，既降低了运维人员的劳动强度，又提升了巡检的及时性与准确性。

（二）新能源发电：实现全生命周期智能管理

在光伏、风电等新能源领域，大数据与AI技术的应用已贯穿电站规划、建设、运维、交易的全生命周期，有效提升了新能源发电的效率与经济性。

特变电工新疆新能源股份有限公司搭建的电站全生命周期管理工业互联网平台，是新能源领域数据价值挖掘的典型案例。该平台通过整合多源数据，包括从瑞士Meteonorm研究所、美国太空总署等机构获取的气象数据，以及电网负荷、检修计划、交易价格等业务数据，结合电站自身的发电量、电压、电流等运行数据，构建了完善的数据分析体系。基于这些数据，平台利用机器学习算法开发了功率预测、电价预测、故障诊断等多个智能模型，能够精准预测光伏场站的发电功率和电力市场交易价格，自动识别逆变器、汇流箱等设备的故障隐患。

实践成效十分显著：通过线上远程集中管理和故障远程诊断，该平台有效降低了电站运营成本15.26%，每年为企业节约运营成本1200万元；同时，通过实时监测与快速消缺，电站发电量提升5.39%，年均收益提升1.4%。更重要的是，该平台采用“平台+服务”的商业模式，为中小企业提供光功率预测、储能系统管理等数字化解决方案，推动了新能源行业整体智能化水平的提升。

在风电领域，AI技术的应用同样成效斐然。内蒙古的风电场通过部署AI风速预测模型，能够提前1-3天精准预测风速变化，为风机的启停调度和维护计划制定提供科学依据。部分风电场还利用AI算法优化风机的偏航角度和桨距控制，将风机的发电效率提升3%-5%，同时降低了设备的损耗，延长了使用寿命。

（三）传统能源：数字化转型焕发新活力

不仅是新能源领域，煤炭、油气等传统能源行业也在借|1>|get.o0g5l.HK|..|r8t.o0g5l.HK|5<|8r2.o0g5l.HK|..|1r3.o0g5l.HK|9,|1ng.o0g5l.HK|。。助大数据与AI技术实现转型升级，推动生产模式从“粗放式”向“精细化”转变。

在油气勘探开发领域，AI技术大幅提升了勘探效率与精度。中国石油研发的昆仑大模型，参数规模达3000亿，覆盖油气勘探开发、炼油化工、装备制造全产业链。该模型构建的智能化全波形反演应用场景，将地震波波动方程求解效率提升10倍以上，有效降低了油气勘探成本，提高了采收率。而壳牌公司与SparkCognition合作开发的AI工具，更是将油气勘探时间从9个月缩短至9天，使生产成本下降20%、采收率提高5%，展现了AI技术在能源勘探领域的巨大潜力。

在煤炭行业，智能化开采成为发展趋势。北露天煤矿部署的无人驾驶矿用宽体车，能够实现采、运、排全流程无人化作业，不仅降低了人工成本和安全风险，还提升了运输效率。在火力发电厂，AI智能巡检系统替代了传统的人工巡检，通过摄像头和红外热成像仪实时捕捉输煤皮带跑偏、堵煤、撕裂等问题，实现毫秒级响应和自动化处理；部分电厂还利用AI算法优化锅炉燃烧效率，仅通过精准控制吹灰时机，每年就能节约燃煤近万吨。

（四）数字员工：能源行业的新型生产力

随着AI技术的不断演进，“数字员工”正成为能源企业转型升级的新生力量。这类融合了大语言模型、屏幕语义理解和机器人流程自动化等技术的数字员工，能够替代人工完成重复性、流程化的工作，大幅提升工作效率。

浙江实在智能科技有限公司推出的“实在Agent”数字员工产品，已服务于国家电网、中核集团等多家能源央企。在国家电网的人力资源管理岗位上，数字员工能够自动筛选简历、完成员工信息录入与核对；在电厂的生产车间，数字员工可实时采集生产数据，生成标准化报表，避免了人工录入的误差与延迟。“实在Agent+企业大脑”的升级产品，更实现了数字员工的协同办公，能够处理更为复杂的业务场景，成为能源企业提升管理效率的重要工具。

三、挑战并存：智能能源发展的瓶颈与桎梏

尽管中国在能源大数据与AI融合应用领域取得了显著进展，但面对能源行业高安全性、强专业性的要求，以及对决策容错率和知识体系完备性的严苛标准，人工智能技术的落地应用仍面临诸多挑战。这些挑战既是行业发展的瓶颈，也是未来创新的方向。

（一）算力与能源的逆向分布困境

AI技术的发展离不开强大的算力支撑，而算力中心本身就是能源消耗大户。国际能源署预测，到2030年全球数据中心耗电量将达945太瓦时，相当于日本全年用电量，碳排放量将从1.8亿吨增至3亿吨。我国的算力与能源分布呈现明显的逆向特征：78%的AI算力集中于东部经济发达地区，而风光大基地等绿色能源资源90%分布于西部。这种“东数西算”与“西电东送”的协同机制尚未完全打通，导致部分算力中心仍依赖化石能源供电，不仅增加了能源消耗，也抵消了AI技术带来的能效提升收益，形成了“杰文斯悖论”式的反向循环。

（二）数据孤岛制约模型效能

高质量、大纵深的连续数据是AI模型训练的基础，而能源系统的复杂性导致数据天然呈“纵向分级、横向分块”的碎片化格局。能源数据横跨系统、装备、工况、交易、气象等多个维度，涉及电力、油气、煤炭等多个领域，不同企业、不同部门之间存在明显的资源、技术和信息壁垒。截至2024年，全国能源系统数据共享率不到30%，形成了至少117个数据孤岛。这种数据割据现象导致AI模型“高端设计、低质喂养”，容易出现过拟合或“幻觉”问题，严重制约了模型的精度与泛化能力，难以在核心业务场景中发挥最大效能。

（三）核心技术自主可控不足

在AI技术的核心产业链环节，我国仍存在“卡脖子”问题。在训练侧，英伟达A/H系列GPU占据国内智算中心90%以上份额，一旦出口管制升级，新建算力将面临“无芯可用”的风险；在推理侧，能源场景大量依赖的嵌入式AI芯片国产替代率不足30%，且多集中在28纳米及以上工艺，在功耗、算力和生态方面与海外产品存在明显差距。软件层面同样面临挑战，尽管PyTorch、TensorFlow等框架开源，但核心插件、编译器、加速库仍由美西方主导，能源行业若不能在下一代“AI+工业”操作系统层面实现自主，就可能重演“利润在外、制造在内”的被动局面。

（四）技术可靠性与人才短缺问题

能源行业的高安全性要求决定了AI技术必须具备极高的可靠性。但当前AI大模型的“黑箱”特性导致其可解释性不足，潜在的幻觉风险使其在核电站安全决策、电网|7[|pi7.o0g5l.HK|..|0d3.o0g5l.HK|2]|gam.o0g5l.HK|..|o2k.o0g5l.HK|0|faz.o0g5l.HK|。。实时调度等核心领域难以满足行业级可靠性要求。此外，能源与AI复合型人才的短缺也制约着行业发展。能源行业需要既懂能源系统运行规律，又掌握AI算法设计与应用的专业人才，而这类人才的培养周期长、难度大，难以满足行业快速发展的需求。

四、破局之路：构建协同共生的智能能源生态

面对发展中的挑战，需要政府、企业、科研院所协同发力，从顶层设计、技术攻关、生态构建等多个维度推进，推动能源大数据与AI技术深度融合，实现高质量发展。国家发展改革委、国家能源局印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确了到2027年和2030年的阶段性目标，为行业发展指明了方向。

（一）打造“数能一体”的发展底座

破解算力与能源逆向分布的关键，在于推动算力布局与绿电资源的协同规划。要进一步完善“东数西算”工程与“西电东送”“西电东储”的多向协同机制，引导算力中心向西部绿色能源富集地区布局。同时，创新市场机制，探索算力价格与绿电价格联动挂钩，鼓励智算中心通过电力市场直接交易购买绿电。此外，还应建立健全数据中心能效评估与碳排放监测机制，将其纳入行业监管体系，引导企业采用液冷、沉浸式冷却等高效散热技术和废热回收利用方案，持续降低PUE（电源使用效率）值，构建绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。

（二）构建安全可信的数据共享生态

打破数据孤岛需要从标准制定和技术创新两方面入手。一方面，应加快制定统一的能源数据标准，明确数据采集、存储、传输、应用的规范，推动建设行业级数据平台，实现跨领域、跨部门的数据互联互通。另一方面，要积极引入隐私计算、区块链等新技术，在保障数据安全与主体权益的前提下，实现数据的“可用不可见”，为AI模型训练提供高质量、大纵深的数据资源。此外，还应建立数据安全保障体系，通过数据加密、权限认证、安全审计等手段，确保能源数据全流程安全可靠。

（三）强化核心技术攻关与国产化替代

核心技术自主可控是行业可持续发展的根本保障。应通过政策引导和资金扶持，进一步支持国产AI芯片、工业操作系统及软件框架的研发与应用。可以设立专项基金，构建产学研联合实验室，集中攻关高端算力芯片设计与制造、核心算法优化等“卡脖子”环节。同时，鼓励能源企业与科技企业开展合作，推动国产技术在能源场景中的试点应用与迭代优化，逐步减少对国外技术的依赖，提升芯片全产业链自主可控能力。此外，还应加强能源领域人工智能专用技术研发，推动AI与能源领域软件深度融合，突破人工智能绿色低碳技术瓶颈。

（四）完善创新体系与人才培养机制

要建立健全能源与人工智能融合创新体系，鼓励企业、科研院所、高校等各类创新主体建设高水平研发创新平台和创新联盟，促进产学研用深度融合。可以探索建设行业级人工智能应用测试平台，有效协同企业自主研发的大模型，解决大模型“重复造轮子”问题，避免先进算力和能源资源被过度消耗。在人才培养方面，应推动高校设立能源与AI交叉学科，培养复合型专业人才；同时，加强企业内部培训和行业交流，搭建人才成长平台，形成“培养-引进-使用”相结合的人才保障体系。

五、全球视野：中国探索的世界意义

全球能源转型是一项系统性工程，需要各国携手合作、共同探索。中国在能源大数据与AI融合应用领域的实践，不仅为自身能源高质量发展提供了支撑，也为全球能源转型贡献了中国智慧与中国方案。

在技术创新方面，中国能源企业研发的专业大模型、智能调度系统等技术成果，为全球能源行业提供了可借鉴的技术路径。例如，国网浙江电力的AI光伏预测系统、特变电工的新能源电站全生命周期管理平台等案例，展示了AI技术在提升能源效率、推动新能源消纳方面的显著成效，可为其他国家提供参考。在产业生态方面，中国构建的“政策引导+市场驱动+产学研协同”的发展模式，为全球能源智能转型提供了可复制的经验。

同时，中国也积极参与全球能源智能领域的合作与交流。通过共建“一带一路”能源合作伙伴关系，中国将智能电网、新能源电站等技术与装备推向全球，帮助沿线国家提升能源基础设施智能化水平。在国际标准制定方面，中国积极参与能源数字化、智能化相关国际标准的研讨与制定，推动形成公平合理、包容开放的全球能源智能发展规则。

展望未来，随着人工智能技术的持续迭代和能源转型的不断深入，能源大数据与AI的融合应用将迎来更广阔的发展空间。到2030年，我国能源领域人工智能专用技术与应用有望总体达到世界领先水平，为全球能源高质量发展奠定坚实基础。但需要清醒认识到，全球能源智能发展仍面临诸多不确定性，需要各国加强合作，共同应对气候变化、技术壁垒、数据安全等全球性挑战，推动构建清洁低碳、安全高效的全球能源体系。

六、信息来源与图片免责声明

（一）信息来源

本文相关数据与案例主要来源于以下公开渠道：

1. 北极星电力新闻网：《人工智能重构全球能源秩序底层逻辑》，2025年12月22日；

2. 国家数据局：《2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——绿色低碳案例之六 | 数据要素驱动新能源电站全生命周期智能管理》，2025年4月16日；

3. 国家能源局：《两部门发文推进“人工智能+”能源高质量发展》，2025年9月12日；

4. 人民网：《探索能源与AI协同发展路径》，2025年9月24日；