中國儲能網(wǎng)訊：回顧歷史，整個人類文明進(jìn)程始終與能源開發(fā)利用緊密相關(guān)。如今，能源發(fā)展進(jìn)入資源、環(huán)境、氣候三重約束期，急需沿著清潔低碳方向進(jìn)行轉(zhuǎn)型。與此同時，人工智能技術(shù)正在蓬勃興起，加速賦智于千行百業(yè)，“‘人工智能+’行動”的字眼更是連續(xù)兩年見諸全國兩會政府工作報告，AI浪潮正翻涌而來。
當(dāng)我們把視線轉(zhuǎn)回能源領(lǐng)域，人工智能又將以怎樣的方式與能源進(jìn)行融合？人工智能又將如何促進(jìn)能源轉(zhuǎn)型發(fā)展、人工智能對于能源保供又將產(chǎn)生哪些積極影響？未來已來，“人工智能+能源”的時代篇章正在掀開序幕。
人工智能與新能源彼此成就難以分割
“人工智能+能源”，無論是人工智能為能源發(fā)展賦“智”，還是能源為人工智能技術(shù)賦“能”，二者已經(jīng)很難進(jìn)行分割，呈現(xiàn)雙向奔赴、彼此成就的關(guān)系。
進(jìn)入新能源大發(fā)展時代，與傳統(tǒng)能源相比，以風(fēng)電、光伏為主要代表的新能源發(fā)電項目，單機(jī)容量小、數(shù)量多，布局分散，并且受地域、地形、天氣、晝夜、季節(jié)以及一次能源形式等因素影響明顯，出力十分不穩(wěn)定，再結(jié)合需求側(cè)疊加的不確定性，給能源規(guī)劃、生產(chǎn)，以及電網(wǎng)運(yùn)行管理、調(diào)度控制和供需平衡帶來極大挑戰(zhàn)。
伴隨著新能源項目大量接入電網(wǎng)，生逢其時的人工智能+能源組合，以其高效的數(shù)據(jù)處理能力、自主學(xué)習(xí)能力、多模態(tài)感知能力、動態(tài)響應(yīng)能力、跨學(xué)科協(xié)同能力、智能預(yù)測分析能力，足以應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。
一位專業(yè)人士介紹，鑒于可再生能源出力具有隨機(jī)性、波動性、間歇性，所以只有對相關(guān)能源裝機(jī)資源、出力等進(jìn)行快速而精準(zhǔn)地預(yù)測，才可以實現(xiàn)對能源的高效管理與利用?！叭斯ぶ悄芸赏ㄟ^實時數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，精準(zhǔn)預(yù)判新能源的出力水平與消耗趨勢，從而為新能源的接入打下堅實基礎(chǔ)?！?/span>
據(jù)了解，早在幾年前，國網(wǎng)新疆電力就上線了新能源功率預(yù)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)用十余種算法深度挖掘天氣運(yùn)行數(shù)據(jù)和風(fēng)光資源數(shù)據(jù)，可以隨時掌握未來一段時間的新能源發(fā)電量情況，新能源功率預(yù)測精度超過93%，能夠大大提高新能源利用率。
不僅限于可再生能源消納，處在行業(yè)發(fā)展最前沿的能源科技同樣需要人工智能技術(shù)的幫襯。談到人工智能技術(shù)對我國核聚變研究產(chǎn)生的作用時，哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授王曉鋼曾指出，人工智能能夠從海量的實驗數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，優(yōu)化核聚變反應(yīng)參數(shù)，從而縮短了研發(fā)周期。
即便在儲能領(lǐng)域同樣如此。據(jù)上述專業(yè)人士介紹，人工智能與儲能進(jìn)行深度融合，可以通過數(shù)據(jù)和算法實現(xiàn)能源供需兩端的動態(tài)平衡，這樣才能促進(jìn)未來的“儲能+”模式覆蓋更多的用戶側(cè)場景。
綜合各方數(shù)據(jù)顯示，在能源生產(chǎn)端，通過人工智能優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)可將風(fēng)電機(jī)組利用率提升15個百分點，將油氣鉆井效率提升25個百分點。在電網(wǎng)端，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升對新能源出力的預(yù)測精度，可以極大提高燃煤機(jī)組參與調(diào)峰調(diào)度的能力和水平，從而最大化減少化石能源消耗。尤其在消費(fèi)端，通過人工智能算法可以幫助用戶調(diào)整高耗電設(shè)備使用時段，實現(xiàn)削峰填谷。
據(jù)報道，通過“數(shù)據(jù)+算法+控制”能夠?qū)崿F(xiàn)分鐘級精細(xì)化控制，用人工智能系統(tǒng)全面替代人工參與，可以對用能強(qiáng)度進(jìn)行更為及時的調(diào)整，從而有效降低能耗，避免浪費(fèi)。
電力離不開算力支持，算力同樣離不開電力支撐。
業(yè)界普遍認(rèn)為，人工智能的發(fā)展離不開強(qiáng)大的算力支撐，而算力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)行則具有突出的高耗能特性，在“雙碳”目標(biāo)下，如何實現(xiàn)綠色計算、形成綠色算力，面臨巨大挑戰(zhàn)。
來自專業(yè)機(jī)構(gòu)的信息顯示，目前全球運(yùn)行的人工智能大模型需要數(shù)百萬個專用處理器，而這些處理器均需要配置強(qiáng)大的冷卻系統(tǒng)。據(jù)介紹，算力中心機(jī)房需要保持24小時恒溫，空調(diào)系統(tǒng)和機(jī)柜等一刻都不能停電。根據(jù)測算，算力系統(tǒng)散熱用電占算力中心總用電量的30%—40%，服務(wù)器滿載運(yùn)行時冷卻能耗占比則會更高。
來自國際能源署的數(shù)據(jù)顯示，2024年，全球數(shù)據(jù)中心用電量約占全球電力總消耗的1.5%，達(dá)到約4150億千瓦時。過去5年內(nèi)，全球數(shù)據(jù)中心占全球電力消耗量的比例以每年12%的速度遞增。照此速度發(fā)展下去，2030年全球數(shù)據(jù)中心的電力需求將增加一倍以上，達(dá)到約9450億千瓦時。
來自工業(yè)和信息化部的數(shù)據(jù)則顯示，預(yù)計2025年我國數(shù)據(jù)中心耗電量達(dá)到3500億千瓦時。而根據(jù)《綠色算力白皮書（2023）》預(yù)測，到2030年我國數(shù)據(jù)中心耗電量將達(dá)到5900億千瓦時。
然而根據(jù)業(yè)界普遍共識，只有使用了綠色電力的算力，才稱得上是綠色算力。因此，培育人工智能大模型并支撐其強(qiáng)大的運(yùn)算能力，必須以可持續(xù)能源供應(yīng)為支撐，否則必定難以為繼。
在今年全國兩會期間，全國政協(xié)委員、360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎在接受媒體采訪時表示，算力的盡頭是電力，是能源。人工智能對電力的需求非常大，綠色電力可以轉(zhuǎn)化成綠色算力，助推人工智能的發(fā)展。
考慮到資源和環(huán)境約束，未來可再生能源有望憑借綠色低碳、成本優(yōu)勢以及成熟的供應(yīng)體系，成為滿足數(shù)據(jù)中心電力需求的主力。
國內(nèi)對此早有考量，與能源資源稟賦深度契合的“東數(shù)西算”戰(zhàn)略便據(jù)此而生。還是在今年全國兩會期間，中國移動重慶有限公司主要負(fù)責(zé)人力推“疆算入渝”?！皩⑿陆S富的風(fēng)光電資源與重慶的算力需求相結(jié)合。這不僅彌補(bǔ)了重慶的算力缺口，更能釋放新疆的能源資源潛力，帶動當(dāng)?shù)財?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，形成東西互補(bǔ)、綠色協(xié)同的新格局。”該負(fù)責(zé)人說出了“疆電入渝”對于“疆算入渝”的關(guān)系之奧妙。
未來，電力加算力的跨省區(qū)協(xié)作將帶來新的生態(tài)，而新疆的清潔電力，即將“直送”重慶?！?00千伏哈密—重慶特高壓直流輸電線路工程正在加緊建設(shè)，計劃于年內(nèi)投運(yùn)。作為首批“沙戈荒”大型風(fēng)電光伏基地外送工程之一，該工程投運(yùn)后每年可向重慶輸電超360億千瓦時，必將打造一段綠色電力與綠色算力相互成就的佳話。
人工智能技術(shù)在能源行業(yè)已經(jīng)獲得大量應(yīng)用
1月15日，杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司，上線了國產(chǎn)人工智能產(chǎn)品DeepSeek APP，并同步推出DeepSeek-R1聊天機(jī)器人，在全球范圍內(nèi)掀起爭相應(yīng)用的熱潮。
據(jù)DeepSeek-R1介紹，全球已有超過200家頭部企業(yè)接入DeepSeek技術(shù)接口，其中與能源業(yè)務(wù)相關(guān)企業(yè)占比很大。在我國，超過20家能源類央企完成DeepSeek的私有化部署或技術(shù)接口集成，業(yè)務(wù)覆蓋煤炭、電力、石油化工等多個細(xì)分領(lǐng)域，此外還包括新能源裝備研發(fā)制造企業(yè)。如，業(yè)界耳熟能詳?shù)碾娋W(wǎng)企業(yè)、傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)、油氣企業(yè)、能源裝備企業(yè)及技術(shù)服務(wù)商等，紛紛將DeepSeek納入各自的生產(chǎn)經(jīng)營管理。
在油氣領(lǐng)域，中國石油的昆侖大模型新增“深度思考”模式，支持21個專業(yè)場景應(yīng)用，推理效率提升40%；中國海油實現(xiàn)海上平臺故障診斷響應(yīng)時間縮短60%，供應(yīng)鏈管理效率提升35%。
在電網(wǎng)領(lǐng)域，國家電網(wǎng)模型服務(wù)云（MSC）平臺接入DeepSeek后，強(qiáng)化了智能電網(wǎng)分析與決策能力；南方電網(wǎng)“大瓦特”模型體系強(qiáng)化電力系統(tǒng)安全分析。
在發(fā)電領(lǐng)域，中國華能部署本地化DeepSeek模型，推出“睿智小能”人工智能助手優(yōu)化辦公流程；中國華電構(gòu)建火電機(jī)組數(shù)字孿生體，集成DeepSeek模型后實現(xiàn)鍋爐燃燒優(yōu)化控制，單臺百萬千瓦機(jī)組年節(jié)約標(biāo)煤超5000噸；國家能源集團(tuán)完成DeepSeek-R1系列模型在國能云平臺的本地化部署，形成覆蓋風(fēng)光水火儲全場景的智能管理平臺。
另外還有上百家能源裝備制造商、技術(shù)服務(wù)商等完成相關(guān)接口部署，形成了“大模型+垂直場景”的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。
DeepSeek相關(guān)產(chǎn)品甫一問世，就推動能源行業(yè)企業(yè)發(fā)展駛?cè)肓丝燔嚨?。專家指出，DeepSeek的算法突破與能源技術(shù)創(chuàng)新形成雙重驅(qū)動力，推動能源系統(tǒng)向“智能化+可持續(xù)”方向演進(jìn)。資料顯示，DeepSeek的算法優(yōu)化提升了氣候模型精度，其高精度天氣預(yù)報能力為新能源發(fā)電項目應(yīng)對極端天氣提供了關(guān)鍵技術(shù)支持，間接推動了能源系統(tǒng)的低碳轉(zhuǎn)型。
而在DeepSeek正式上線之前，國內(nèi)能源企業(yè)就已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)，集中在智能電網(wǎng)管理、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、清潔能源優(yōu)化、儲能與能源交易、生產(chǎn)流程數(shù)字化等方方面面。比如，通過人工智能技術(shù)整合天氣、地理、工程等多維數(shù)據(jù)，可以縮短海上風(fēng)電場建設(shè)周期并降低成本超支風(fēng)險。
如今，隨著算力和算法的不斷進(jìn)步與迭代，人工智能技術(shù)更是迎來大爆發(fā)，無論是國內(nèi)還是國外，無論是通用還是專業(yè)領(lǐng)域，多種生成式人工大模型相繼誕生，并進(jìn)一步與能源系統(tǒng)形成深度的、有機(jī)的嫁接，從提升能源利用效率、推動可再生能源規(guī)?；稀⑺茉靸δ芟到y(tǒng)管理模式、構(gòu)建新型能源體系、驅(qū)動能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、加速碳中和進(jìn)程等方面，促進(jìn)了能源行業(yè)發(fā)展實現(xiàn)革命性突破。
在復(fù)雜的新型電力系統(tǒng)中，如何進(jìn)一步實現(xiàn)化石能源領(lǐng)域的節(jié)能降耗，并提升新能源的利用效率呢？答案就是對源網(wǎng)荷儲各環(huán)節(jié)進(jìn)行全鏈路優(yōu)化，而優(yōu)化的關(guān)鍵就在于對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確把握。
眾所周知，進(jìn)入新能源時代，最難把握的環(huán)節(jié)從用戶側(cè)又進(jìn)一步擴(kuò)展到供應(yīng)端，比如用戶側(cè)生產(chǎn)、消費(fèi)的雙重身份，儲能側(cè)電源、負(fù)荷的雙重屬性，再累加發(fā)電側(cè)出力的不確定性。
鑒于此，需要引入人工智能體，通過機(jī)器學(xué)習(xí)不僅可以分析歷史數(shù)據(jù)，而且還能精準(zhǔn)預(yù)測新能源出力情況，從而為實時優(yōu)化發(fā)輸配用儲環(huán)節(jié)的運(yùn)行參數(shù)與調(diào)度策略提供有力支撐，可以有效減少能源浪費(fèi)與損耗，提升全鏈條效率。
根據(jù)報道，阿里巴巴達(dá)摩院通過可精準(zhǔn)預(yù)測風(fēng)電場風(fēng)速及發(fā)電功率的人工智能算法，能夠預(yù)報平原、山地、海岸等不同地形的風(fēng)速，并預(yù)測該區(qū)域內(nèi)風(fēng)電場的發(fā)電量。目前該算法已服務(wù)國內(nèi)多個風(fēng)電場。
另外，人工智能技術(shù)還可應(yīng)用于行業(yè)企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營。記者了解到，在油氣領(lǐng)域，通過運(yùn)用人工智能技術(shù)可實現(xiàn)鉆機(jī)“自動駕駛”，從而提升鉆機(jī)效率和單井產(chǎn)量；在光伏領(lǐng)域，利用人工智能技術(shù)能夠減少10%以上的發(fā)電損耗。
在提升能源利用效率的同時，人工智能技術(shù)也在助力加速構(gòu)建新型能源體系。
通過融入人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實現(xiàn)能源生產(chǎn)、傳輸、分配的智能監(jiān)控與調(diào)度，助力分布式能源和微電網(wǎng)發(fā)展。
華為推出分布式能源智能管控網(wǎng)絡(luò)解決方案，采用云管邊端架構(gòu)，通過5G專用切片網(wǎng)絡(luò)，接入10千伏園區(qū)分布式光伏場站、地方小火電、儲能電站，實現(xiàn)直采直控；基于臺區(qū)融合終端+高速電力線載波通信（HPLC），能夠?qū)崿F(xiàn)400伏戶用分布式光伏智能管控，提升新能源消納能力；采用5G融合智能網(wǎng)關(guān)，實現(xiàn)電力大用戶秒級的精準(zhǔn)負(fù)荷管理，保障企業(yè)核心系統(tǒng)的供電可靠性。
此外，智慧能源大腦利用人工智能模型，能夠?qū)崿F(xiàn)電力市場預(yù)測與需求響應(yīng)，且成效十分顯著。
2023年12月22日，山西省電力現(xiàn)貨市場正式運(yùn)行，這是我國首個正式運(yùn)行的電力現(xiàn)貨市場。初期，市場運(yùn)行受多種因素影響，電價高頻出清且大幅波動。在此背景下，如何優(yōu)化報價策略、跟蹤交易進(jìn)度、評估交易結(jié)果、做出最佳交易決策、以最優(yōu)方案參與市場取得最大收益，成為發(fā)售用電企業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)。
針對上述挑戰(zhàn)，基于先進(jìn)的人工智能及數(shù)據(jù)分析技術(shù)，國內(nèi)已經(jīng)涌現(xiàn)出許多關(guān)于電力現(xiàn)貨市場交易及決策的解決方案。通過這些方案，可以大大提升新能源功率、負(fù)荷以及電價預(yù)測的準(zhǔn)確性。如，目前心知科技推出的相關(guān)人工智能產(chǎn)品，針對省級電力市場新能源功率預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到95%，負(fù)荷預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)98%，單用戶預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%，電力價格預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%，電力現(xiàn)貨交易最佳策略可讓售電公司獲利0.05元/千瓦時。
人工智能技術(shù)在能源安全保供方面大有可為
保障能源安全，既是能源行業(yè)引入人工智能技術(shù)所必須堅守的底線，也是所追求的根本目標(biāo)。
江蘇油田物探研究院的科研人員，使用人工智能處理技術(shù)對高郵凹陷連片開展三維速度譜分析，僅用8.3秒便完成拾取，預(yù)測精度高達(dá)90%以上，相比常規(guī)方式效率提升600倍以上，以往需要5個人組團(tuán)耗時40多天才能完成的工作，如今不到10秒就能完成。
作為全球最大的石油天然氣進(jìn)口與消費(fèi)國，我國油氣對外依存度高，面臨保供能力不足、關(guān)鍵技術(shù)裝備“卡脖子”等諸多問題。然而，為了落實“雙碳”目標(biāo)，國內(nèi)天然氣需求卻在快速增長，對石油、天然氣產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全提出了更高要求。
能源飯碗端得牢不牢，石油、天然氣行業(yè)的表現(xiàn)尤為關(guān)鍵。為切實增強(qiáng)安全保供能力，國內(nèi)油氣行業(yè)較早接入了人工智能這一引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，并以其來增強(qiáng)全行業(yè)的監(jiān)測預(yù)警和流程管理等功能，有力保障了產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈安全。
國外情況同樣如此。4月10日，國際能源署發(fā)布的《能源與人工智能》報告顯示，石油和天然氣行業(yè)是人工智能技術(shù)的早期采用領(lǐng)域，上述行業(yè)習(xí)慣利用人工智能技術(shù)來確?？碧健⑸a(chǎn)、維護(hù)和安全等環(huán)節(jié)的正常運(yùn)行。
據(jù)悉，人工智能技術(shù)對于石油天然氣供應(yīng)鏈安全的保障，主要表現(xiàn)在提升找礦效率、識別產(chǎn)業(yè)鏈風(fēng)險點、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈全流程管理等幾個方面。
具體而言，人工智能在找礦勘查、礦山生產(chǎn)和數(shù)據(jù)圖像處理等方面已經(jīng)實現(xiàn)了初步應(yīng)用。同時，人工智能還可以推動油氣行業(yè)在風(fēng)險監(jiān)測和研判方面進(jìn)行“數(shù)智化”變革。另外，人工智能技術(shù)還主要應(yīng)用于油氣生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效率增強(qiáng)和資源優(yōu)化配置，貯存環(huán)節(jié)的峰谷調(diào)節(jié)和成本優(yōu)化，運(yùn)輸環(huán)節(jié)的安全、高效及環(huán)保，銷售環(huán)節(jié)的需求預(yù)測、定價策略與客戶服務(wù)精準(zhǔn)等方面。
當(dāng)前，我國能源消費(fèi)終端電氣化率穩(wěn)步提升，電力系統(tǒng)安全因而尤為關(guān)鍵。
近年來，隨著無人機(jī)和人工智能技術(shù)的普及，像老電力人呂清森那樣背著工具包，帶上干糧和水壺，早出晚歸的電力巡線工將會越來越少。
“無人機(jī)采集圖像，再通過人工智能體進(jìn)行圖像分析，完全可以實現(xiàn)輸配電線路的無人智能巡檢。”一位長期在基層從事電力線路運(yùn)維的人士告訴記者，在智能巡檢模式下，電網(wǎng)缺陷識別準(zhǔn)確率超過98%，同時還能顯著降低傳統(tǒng)巡檢過程中可能會遇到的人身安全風(fēng)險。
采用人工智能技術(shù)還可以實時監(jiān)測電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，利用知識圖譜構(gòu)建故障診斷模型，及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在的安全隱患，有效提升電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性。當(dāng)發(fā)生電網(wǎng)故障時，人工智能體還能快速定位故障點并指導(dǎo)搶修。據(jù)上述基層人士介紹，此舉可以普遍縮減60%以上的搶修用時。
另外，新型電力系統(tǒng)的“雙高”特征日趨顯著，人工智能大模型能夠通過智能調(diào)度與儲能技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，以及統(tǒng)籌源網(wǎng)荷儲多維資源，并輔以天氣變化等因素，動態(tài)調(diào)整電網(wǎng)運(yùn)行方式，從而既能提升新能源利用率，又可保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
在煤礦智能化控制中心，工作人員只需盯著屏幕，就可以掌握井下的實時運(yùn)轉(zhuǎn)狀況。推進(jìn)智能化建設(shè)，讓人工智能和大數(shù)據(jù)賦能，實現(xiàn)井下工作智能化、無人化，是提高煤礦生產(chǎn)效率、降低安全風(fēng)險、實現(xiàn)精細(xì)化開采的有效舉措。據(jù)了解，人工智能在我國煤礦領(lǐng)域的應(yīng)用已形成多層次技術(shù)架構(gòu)，覆蓋安全監(jiān)控、生產(chǎn)優(yōu)化、資源管理等核心場景。
在煤礦安全監(jiān)控和風(fēng)險預(yù)警方面，通過部署高清攝像頭和傳感器網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合計算機(jī)視覺技術(shù)實時監(jiān)測井下人員行為、設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境指標(biāo)，能夠?qū)崿F(xiàn)甲烷濃度超限、設(shè)備異常等風(fēng)險的主動預(yù)警；通過集成多維度數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型，可以提前識別頂板壓力異常、透水征兆等隱患，事故預(yù)警準(zhǔn)確率提升至93%以上。
在煤礦生產(chǎn)過程控制方面，通風(fēng)系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)開采進(jìn)度和瓦斯?jié)舛茸詣觾?yōu)化風(fēng)門開度與風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，可使通風(fēng)效率提升30%；通過構(gòu)建井下巡檢機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)，配備多光譜攝像頭和激光雷達(dá)，可自主完成巷道變形檢測、設(shè)備故障定位等任務(wù)；通過人員定位系統(tǒng)融合人工智能算法，可以實現(xiàn)井下精準(zhǔn)定位并優(yōu)化逃生路線，從而大大減少人員逃生時間。
不過，有業(yè)內(nèi)專家對人工智能技術(shù)本身存在的不確定性、能耗過大，以及可能被濫用等問題表達(dá)了擔(dān)憂，并建議推動數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共建共享、完善人工智能研發(fā)應(yīng)用法律法規(guī)、保障數(shù)據(jù)安全和倫理規(guī)范等。
當(dāng)可持續(xù)供應(yīng)的清潔能源邂逅無限算力的人工智能，幾千年的能源發(fā)展史又將迎來范式變革的新拐點。
人工智能與能源的深度融合，為構(gòu)建新型能源體系注入變革性動能。當(dāng)人工智能技術(shù)深度嵌入未來能源系統(tǒng)的制度設(shè)計、技術(shù)攻關(guān)與場景落地，必將以智慧能源支撐中國式現(xiàn)代化加速實現(xiàn)，為全球能源轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)中國方案。
