媒体报道 | 未来五年我国将初步建成新型电力系统
云南大理，2026年8月的一个清晨。南方电网云南电网公司的电网规划工程师张明打开电脑，在“大瓦特·云睿”配电网规划智能体中输入了一个新任务：大理某片区计划新增一批分布式光伏和充电设施，需要评估现有电网是否能够承载，并给出改造方案。
十年前，同样的工作需要他翻阅数十份图纸、在多个专业系统之间来回切换、反复进行潮流计算，耗时数天才能拿出一份初步方案。而这一次，智能体在10分钟内自动生成了完整的规划报告——从负荷预测、问题诊断到方案生成、仿真校核，一气呵成。
张明所经历的，正是人工智能深度嵌入能源电力核心业务的一个缩影。
一场“双向奔赴”：AI耗电，也赋能电网
人工智能与能源的关系正在变得微妙而深刻。一方面，AI自身正在成为“用电大户”。研究机构Gartner预测，2026年全球数据中心用电量将达到565TWh，较2025年增长26%，其中AI优化服务器将占数据中心用电量的31%。到2027年，AI优化服务器的用电量将超过传统服务器。
另一方面，AI正以前所未有的速度渗透到能源生产、传输、消费的每一个环节。据市场研究机构The Business Research Company发布的《2026年全球能源电力人工智能市场报告》，AI在能源电力市场的规模预计将从2025年的64.5亿美元增长到2026年的79.5亿美元，复合年增长率为23.2%，到2030年有望达到183.1亿美元。
2026年5月，国家能源局在广州召开的全国“人工智能+”能源现场推进会上，发布了首批51个“人工智能+”能源高价值场景，涵盖电网、新能源、水电、火电、油气等多个领域。其中包括“电网规划方案智能生成与评估”“新型配电网智能诊断与智慧运营”“大规模车网互动智能运营优化”等具体场景。
“高价值应用场景聚焦长期制约行业发展的痛点问题，人工智能技术赋能空间大，但行业应用处于早期阶段，未来可能对行业发展产生颠覆性、变革性影响。”国家能源局在通知中这样定义。
从“人工经验”到“人机协同”：电网规划的AI革命
电网规划是电网建设发展的起点，决定着未来电网的走向与资源配置的效率。南方电网战略规划部总经理鲁万坤对此有着清晰的认识：“电网规划涉及每年数千亿元规模的投资安排，需要统筹考虑能源发展趋势、新能源接入、负荷增长以及电网结构优化等多方面因素。”
传统规划方式主要依靠专家经验和专业工具分析。但随着新能源在电力系统中的占比不断提升——风电、光伏的波动性和随机性极强——电网中的源和荷都在快速变化，规划需要考虑的不确定因素和约束条件呈指数级增加。
南方电网人工智能科技有限公司研发的“大瓦特·云睿”配电网规划智能体，正是针对这一痛点设计的解决方案。它以电力多模态大模型为技术底座，能够像专业规划人员一样自主理解任务、调用电力专业工具，完成问题诊断、方案生成、仿真校核、投资评估和报告编制。
“电网规划没有标准答案，过去主要依靠人的经验。”南方电网电力人工智能专家梁凌宇说。现在，在大模型技术的帮助下，可生成不同方案供人类专家判断，并帮助发现可能被忽略的问题和整体更优方案。
2026年7月，在上海举行的世界人工智能大会上，“大瓦特·云睿”从全球1100余家企业、3000余项展品中脱颖而出，入选大会十大“镇馆之宝”，也是本届榜单中唯一上榜的中央企业项目。
目前，这一智能体已在云南电网全面部署，累计完成电网风险诊断超万次，生成规划方案超8000项。源荷预测、规划问题诊断准确率均达90%以上，规划方案实用率超过95%。原本需数天完成的规划报告，如今可在10分钟内自动生成。
AI调度员上岗：迎峰度夏的新解法
2026年7月，全国多地持续高温。继7月10日全国用电负荷首次突破15亿千瓦后，7月14日再次刷新历史纪录，达到15.51亿千瓦。在用电尖峰时刻，电力调度员的工作压力可想而知。
过去，电力调度主要围绕火电、水电等稳定电源展开；如今，风电、光伏成为新增装机主体，调度对象扩展到水、风、光、火、储协同运行，还要统筹负荷变化、跨区输电、电力市场交易等多重因素。
7月16日，我国首个面向水风光一体化清洁能源基地、全栈国产化的智慧运营大模型——雅砻江水风光一体化智慧运营大模型正式发布。这个统筹预测预报、电力调度、生产运行、市场营销四大场景的“能源大脑”，为大型清洁能源基地增添了一位“AI调度员”。
该模型整合卫星遥感、地面气象站、水文站和风光场站等多源数据，将流域径流有效预见期延长至60天。中国科学院外籍院士、气候学家陈德亮评价说，雅砻江大模型最大的突破，是初步打通了气象、水文、风光资源预测与电力运行决策全流程。
在国家电网一侧，光明电力大模型正成为调度员的得力助手。国家电网有限公司副总信息师吴杏平介绍，该大模型具备自动计算、自主分析与智能决策能力，电网高负荷运行时，模型可在几秒内生成多种负荷转供方案并推荐最优解，推荐方案的采纳率已超过90%。
“人工智能在迎峰度夏能源供应过程中的应用价值比较清晰，主要体现在负荷与新能源出力预测、大电网调度运行的辅助决策和虚拟电厂的资源聚合与协同响应三个环节。”东南大学电气工程学院教授陈中在接受采访时表示。
零碳园区的“智慧大脑”
距离大理数千里之外的河北沧州，沧东经济开发区正在探索另一条AI赋能能源的路径。
沧东经济开发区以发展动力电池、储能电池产业为主，是首批国家级零碳园区建设名单的52家园区之一。园区建设的核心硬性指标之一——单位能耗碳排放必须低于0.2吨/吨标煤。
面对这一刚性约束，仅靠传统的新能源硬件设施远远不够。远景科技集团以EnOS智能物联网操作系统为智能中枢，基于物理人工智能构建了“天机”气象大模型和“天枢”能源大模型，以及源网荷储一体化调控平台。
远景科技集团首席可持续发展官孙捷介绍，这套系统以“感知-预测-优化-控制”为主线，为园区提供了从分钟级预测到毫秒级控制的全栈能力，推动电网从“被动响应”向“自主智能”升级。在供电安全、分时电价、碳排放管理等多重约束下，实现园区源网荷储的整体优化调度。
类似的探索还在更多园区展开。简捷物联的新一代综合能碳管理平台依托AI预测能力，提前识别光伏出力波动与负荷峰值，主动生成并下发优化策略，实现从“事后分析”到“事前干预”的转变。西门子则携手合作伙伴在川润项目中完成光伏发电、储能、用电负荷等3000多个能源数据点的接入，让原本“看不见、算不清”的能源流动变得清晰可感。
隐忧与挑战：数据孤岛与安全红线
AI赋能能源的前景广阔，但规模化应用仍面临多重挑战。
数据互联互通是首要障碍。能源行业涉及发电、输电、变电、配电、用电等多个环节，数据分散在不同企业和系统中，格式标准不一，共享机制不完善。据业内人士透露，目前很多能源企业的数据仍处于“孤岛”状态，跨系统、跨企业的数据流通存在制度和技术双重壁垒。
安全与可靠性是另一条红线。陈德亮指出，当前最大的技术挑战在于让人工智能更加可靠、可解释，“AI不能只是'黑箱'。能源调度关系公共安全，不能只给出结果，还要说明为什么、风险在哪里、哪些因素起决定作用。”
南方电网数字化部副总经理余芸也强调，电网具有专业性强、业务流程复杂、安全要求高等特点，通用人工智能技术必须与电网机理、专业知识、业务规则和生产流程深度融合，才能真正解决实际问题。
在国家能源局发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》中，明确提出要“在保障数据安全的前提下，通过顶层引导和制度设计，推动数据有序流通和高效利用”。2026年5月，国家能源局进一步启动了“人工智能+”能源融合试点申报工作，鼓励能源企业与人工智能技术供给方组建产学研用创新联合体。
算电协同：下一个前沿
2026年，“算电协同”首次写入《***工作报告》。这一概念的背后，是人工智能与能源关系从“单向赋能”走向“双向奔赴”的深刻转变。
南方电网公司围绕协同规划、建设、调度、交易四个方向开展实践探索。公司研发了电算映射模型，发布了全国首个电碳算协同运营系统，打通了电、碳、算三个原本相对独立的系统。目前，该系统已在广东、贵州、江苏多地开展跨域调度实践，成功将江苏苏州某数据中心的弹性任务转移至贵州水电大发区域，既为企业降低约10%的用电成本，又消纳了西部地区富余的新能源电力。
在2026世界人工智能大会期间，有与会专家指出，电力行业正从“AI单向赋能”走向“算电双向赋能”，AI的角色已从效率工具升级为新型电力系统的“生存+生产”双核心要件。
中国电力企业联合会党委书记、常务副理事长杨昆在2026年“7·26电力主题日”活动上表示，能源电力行业发展正处在由规模扩张向提质增效转变的关键期，需要引入新技术、注入新动能。随着人工智能在电力系统中的探索应用逐步推进，电力生产方式和发展模式将发生深刻变化。
从云南大理的电网规划师到河北沧州的零碳园区，从雅砻江的“AI调度员”到苏州与贵州之间的算力迁移，人工智能正在重新定义电力的生产、传输和消费方式。这场变革才刚刚开始，而它的终点，或许是整个能源系统的重新想象。
本文由AI辅助生成
