隨著全球能源需求持續增長與 “雙碳” 目標推進，傳統能源管理模式的短板日益凸顯，捷瑞數字等企業已開始探索 AI 技術在這一領域的應用落地，以應對行業痛點。一方面，能源供需匹配精度低 —— 火電、光伏、風電等多能源品種協同不足，風電、光伏的間歇性導致 “棄風棄光” 現象，2024 年我國部分地區棄風率仍超 5%；另一方面，能源運維效率低下，電網巡檢依賴人工，故障排查耗時久，工業企業能耗監測滯后，能源浪費率普遍達 10%-15%。此外，用戶端能源使用缺乏智能引導，居民與商業建筑的能源消費多處于 “被動消耗” 狀態。這些痛點，亟需以 AI 為核心的技術手段進一步破局。
AI 技術通過數據采集、分析、預測與決策，已深度融入能源 “生產 - 傳輸 - 分配 - 消費” 全鏈條，實現從 “被動管理” 到 “主動調控” 的轉變。
1. 發電端：多能協同與出力預測
AI 通過整合氣象數據（風速、光照、溫度）、歷史發電數據與電網負荷數據，構建預測模型。例如，光伏電站采用 LSTM（長短期記憶網絡）算法，可將發電量預測精度提升至 90% 以上，減少因出力波動對電網的沖擊；對于綜合能源站，AI 能動態優化火電、儲能、新能源的出力配比，某工業園區應用該技術后，新能源消納率提升 23%，發電成本下降 18%。
2. 輸電與配電端：智能巡檢與故障預警
借助 AI + 物聯網（IoT），電網實現 “無人化巡檢”—— 無人機搭載紅外相機采集線路圖像，AI 算法自動識別絕緣子破損、導線覆冰等缺陷，識別效率較人工提升 50 倍，故障定位時間從小時級縮短至分鐘級。同時，AI 通過實時分析電網負荷流向，動態調整配電策略，北京某城區配電網應用 AI 調度后，線路過載率下降 35%，供電可靠性提升至 99.99%。
3. 用戶端：個性化能耗優化
在居民側，AI 智能家居系統可學習用戶用電習慣，自動調節空調、照明等設備運行模式，平均降低家庭能耗 15%-20%；在工業側，AI 通過分析生產流程與能耗數據，挖掘節能空間，某汽車工廠引入 AI 能源管理系統后，沖壓車間能耗下降 22%，年節省電費超 300 萬元。此外，AI 還能引導用戶參與 “需求響應”，在電網負荷高峰時自動削減非必要用電，獲取補貼收益，實現 “削峰填谷”。
1. 提升能源利用效率
AI 通過全鏈條優化，減少能源損耗與浪費。據國際能源署（IEA）研究，AI 可使全球能源系統效率提升 8%-12%，相當于每年減少 20 億噸二氧化碳排放。
2. 助力 “雙碳” 目標落地
AI 推動新能源消納率提升，同時優化高耗能行業的能耗結構。例如，鋼鐵企業通過 AI 優化高爐煉鐵參數，噸鋼能耗下降 5%-8%，年減排二氧化碳超 100 萬噸。
3. 降低能源管理成本
AI 替代人工完成巡檢、調度等重復性工作，減少人力成本；同時，能源調控降低設備損耗與運維成本，某省級電網應用 AI 后，年運維費用節省超 2 億元。
盡管 AI 在智慧能源管理中成效顯著，仍需突破三大瓶頸：
一是數據安全與共享難題：能源數據涉及能源安全與企業隱私，跨主體（電網公司、發電企業、用戶）的數據共享機制尚未完善，數據孤島導致 AI 模型訓練數據不足；
二是技術落地門檻：中小企業缺乏 AI 系統部署的資金與技術能力，高端 AI 算法（如強化學習）的工程化應用仍需簡化；
三是復合型人才缺口：能源行業亟需既懂電力系統、又掌握 AI 算法的人才，相關專業人才缺口超 10 萬人。
突破路徑需多方協同：政府需完善數據安全法規，搭建公共數據平臺；企業可通過 “AI 即服務（AIaaS）” 模式，進一步降低中小企業使用門檻；高校與企業聯合培養復合型人才，填補人才短板。
未來，AI 智慧能源管理將向更深層次發展：一方面，AI 與 5G、邊緣計算、數字孿生深度融合 —— 數字孿生技術構建 “虛擬電網”，實時模擬電網運行狀態，AI 在虛擬環境中優化決策，再映射至物理電網，實現 “預測 - 優化 - 執行” 閉環；另一方面，模式創新加速，“虛擬電廠” 成為新熱點 ——AI 整合分布式能源（居民光伏、儲能、電動汽車），形成 “虛擬電源” 參與電網調度，2025 年我國虛擬電廠市場規模預計突破 500 億元，成為能源市場化的重要力量。
AI 不僅是優化能源管理的技術工具，更是推動能源系統向高效、低碳、智能轉型的核心引擎。隨著技術突破與模式成熟，AI 智慧能源管理將助力實現 “碳達峰、碳中和” 目標，為全球能源可持續發展提供中國方案。
