随着“双碳”目标深入推进，我国电力系统正经历从传统高碳模式转向新型低碳体系的深刻变革。风电、光伏等新能源的大规模并网，终端用能电气化水平的持续提升，既为减污降碳提供了重要支撑，也对电力系统的安全稳定运行和灵活调控能力提出了严峻挑战。

在自然资源保护协会（NRDC）和厦门大学中国能源政策研究院日前举办的第16期“电力低碳保供研讨会”上，专家学者们围绕“AI赋能转型”，探索AI如何在电力调度优化、需求侧响应、新型能源系统构建等领域发挥着不可替代的作用，为电力低碳保供注入强大动能。

AI助力智能调度

新能源发电的随机性、间歇性和波动性是其大规模消纳的核心瓶颈，也给电网调度带来了前所未有的压力。传统调度模式难以精准匹配新能源出力与用电负荷的动态变化，而AI技术的应用正从根本上改变这一现状，通过实时感知、精准预测和协同调控，实现新能源的高效消纳与电网的安全稳定运行。

国家电网能源研究院原副院长胡兆光指出：“风光等新能源涌入配网是大势所趋，而智能体在协调优化电网运行上有很大潜力。智能调控系统可以优化储能和负荷等多个环节，将新能源的不确定性平抑在低压层面，避免配网受到大的干扰，并提高消纳水平。”数据显示，我国2024年人均用电量达6997kWh，位居全球第40位，预计2030年将超过9000kWh；人均生活用电量1063kWh，模拟2030年将达到1500kWh，接近高收入国家基准线。“随着用电需求持续增长，新能源消纳压力将进一步加大，AI调度技术的重要性愈发凸显。”他说。

在浙江省绍兴市，县级调度智能体的应用取得显著成效。绍兴市通过加装配网自动装置实现分布式秒级自愈，联合人工智能企业研发数智孪生决策方法论，训练专属源网荷储运行决策智能体，并发布基于智能体的试行调控规程，将电网调节频率提升48倍，新能源消纳提升30%，网损下降5%，碳排放量减少20%，一个智能体即可完成8名调度专家的工作，有效解决了新能源出力带来的电力线路匹配不稳定问题。这一案例充分证明，AI技术能够显著提升电网对新能源的接纳能力和调控效率。

长沙供电公司研发的Agent配网调度员，采用“数学机理+AI”模型，实现了秒级决策。其单次负荷转供决策时间从30分钟缩短至1分钟，大型保供电方案编制时间从10小时压缩至10分钟，综合研判因素从10个提升至35个，覆盖气象、设备状态、用户负荷等多维度数据，决策准确率提升15%。上海电力公司则探索出调度营销协同模式，调度部门可通过营销平台调度用户侧虚拟电厂资源，包括光伏、燃气、负荷、储能、充电桩等，建成百万千瓦级虚拟电厂资源池，实现电网故障处置分钟级响应，3分钟完成故障模拟，以及负荷转供方案秒级生成，准确率达100%。

胡兆光强调，调度预测的时间尺度越短，预测精度越高。“目前，半小时到1小时的预测是有可能做到的。如果将预测时间缩短至10分钟或更短时间的话，在操作上还无法实现，但理论上，前一分钟预测下一分钟是可以做到的。”随着AI技术的持续迭代，未来更短时间尺度的精准预测将成为可能，届时新能源发电的可预测性和可控性将进一步提升。

AI助力需求侧资源整合

终端能源消费电气化的快速推进，使得高峰时段用电负荷呈现两位数增长，峰谷差不断增大。尽管尖峰负荷持续时间短、出现频率低，却成为电力系统“迎峰度夏”“迎峰度冬”的痛点。与此同时，新能源汽车、算力中心、低空经济等新型负荷的涌现，既加剧了电网平衡压力，也为需求侧响应提供了巨大潜力。AI技术通过精准刻画用户行为、优化资源配置，正有效释放需求侧柔性潜力，成为电力系统优化平衡的重要支撑。

北京理工大学管理学院教授王博指出：“这些新增长的负荷有很大的调节空间和潜力。以新能源汽车为例，预计到2040年，国内新能源汽车保有量将达到3亿辆，车载储能容量将超过200亿kWh，相当于中国每天消费的总电量。如果把这些资源调度起来，实现‘交能融合’，负荷调节的潜力非常可观。”数据显示，我国当前纯电动汽车保有量已达1620万辆，其中纯电动汽车1259万辆，充电基础设施规模达665万台，车、桩呈同步爆发式增长态势，充电负荷在城市地区的影响已非常显著。

交通部门正从纯粹的能源消费者，逐渐转变为电力系统宝贵的“灵活性调节资源”。王博团队构建的多系统转型综合评估模型，打破了传统宏观评估模型的局限，涵盖大电网与微网互动、源荷互动和综合能源等多个模块，适用于宏、中、微观不同场景。该模型在规划中引入冷热气电的综合能源管理，通过冷热协调，可有效削减尖峰电力负荷，降低对源、网、储的投资需求，并减少碳排放。研究结果显示，2060年需求侧管理将有望替代约23%储能和38%火电的装机容量，尤其在尖峰时刻，需求侧管理承担了7%左右的顶峰压力。

在需求侧响应策略制定方面，王博建议以“全国一盘棋”为总目标，“模型先通过总体规划布局和系统运行模拟，评估该地区对于响应能力的需求，然后考虑响应设施如何部署，以及响应时间和调用量如何调度等问题。”其团队开展的大规模需求响应实验显示，基于经济激励的电力需求响应效果显著，响应组相对于控制组在响应后平均能够减少7.32%的尖峰负荷；城镇家庭节电潜力显著高于农村家庭（>2.19%），有老人的家庭响应意愿更强，而有孩子的家庭响应效果不显著。“通过树模型外推预测，可精准制定针对不同场景、不同用户的定制化响应策略，为需求侧资源的高效调用提供支撑。”王博介绍说。

胡兆光还提出，我国需要更加灵活的电价机制。“不同地区可以根据自身的负荷特性，通过价格机制调整低谷时段。”例如，电动汽车充电负荷集中的地区，可通过省内地区间的差异化分时电价引导用户错峰充电，避免充电高峰与用电高峰叠加，既能保障用户充电需求，又能减轻电网压力。AI技术能够基于海量负荷数据，精准分析不同地区的负荷特性，为灵活电价机制的制定提供科学依据。

AI助力建筑低碳转型

建筑运行相关碳排放量占全社会总排放量的22%，是减污降碳的重要领域。随着建筑用能电气化水平提升，建筑与电力系统的联系愈发紧密，但建筑用能负荷大、时空波动性强的特点，也加剧了能源系统供需平衡的难度。以AI技术为支撑，构建“光储泵充柔”新型建筑能源系统，成为建筑领域低碳转型的重要路径，既能够满足建筑用能需求，又能发挥柔性互济作用，助力电力系统低碳转型。

中国建筑科学研究院热泵与蓄能研究中心主任李骥表示：“建筑领域能源转型亟需构建低碳、友好、互动的新型建筑能源系统，发挥建筑与能源交通各部门协调互济的作用，缓解电力供需的矛盾，并推动新能源体系的低碳转型和高质量发展。”

他指出，建筑用能的时空波动性与可再生能源出力的随机性叠加，进一步加剧了电力负荷曲线的峰谷差和爬坡率。当极端天气导致用电负荷攀升或可再生能源出力偏低时，容易出现电力短缺；而在可再生能源出力较高时，又可能出现传统电源产能过剩、可再生能源消纳受限的问题。

针对这些挑战，李骥提出构建以“电”为核心的“光储泵充柔”新型建筑能源系统，即通过光伏建筑一体化、多元储能、热泵高效供暖供冷、电动汽车充电桩—建筑—电网互动以及建筑柔性用能等技术手段，推动建筑用能方式与模式全面向智能化和协同化演变。这一系统与AI技术深度融合，在光伏发电预测、充电桩智能调度、建筑用能互补与柔性调节等场景中发挥关键作用。

在光伏建筑一体化方面，通过建立光电建筑工程标准、技术与认证体系，开发光伏幕墙、光伏遮阳系统等一体化产品，可充分挖掘建筑自身光伏发电潜力，促进产能用能一体化。在国网能源研究院新型能源及电网互动实验平台所在的科研办公楼，屋顶和立面的光伏发电板在阳光下闪闪发光，通过光伏改造，这座充满科技感的办公楼成为“光储泵充柔”新型建筑能源系统既有建筑改造示范项目，涵盖柔性响应空调、电动车及充电桩、分布式储能等全要素资源。

多元储能技术的应用则有效解决了能源波动问题。建筑蓄能空调系统可直接控制蓄冷热设备的蓄能量和放能量，实现冷热源能量生产和建筑实际冷热能量使用的时间转移。贵阳市经开区电力科创园项目配置了分布式可再生能源、多能互补冷热源系统、多元混合储能、高效热泵等资源，集“源、网、荷、储、充”于一体，通过柔性能源监测和管控平台，实现园区柔性用能和互动响应。

热泵技术作为电力转为热量的最佳方式，具有高能效、高保障率、高可再生能源利用率的特点。全国首次万千瓦级别的空气源热泵负荷动态调试在山东威海成功开展，通过热泵群控站和云控平台，实现热泵负荷群体调控，兼顾电网调峰需求与用户舒适度。李骥透露，AI在智慧供热领域的应用已相对成熟，“北京热力集团在覆盖上亿平方米的智慧供热项目中，通过AI优化运行监测，降低了约15%的能耗。”

深圳香蜜湖项目则打造了城市级新型能源系统示范，新建建筑屋顶30%面积铺设光伏，建筑立面采用薄膜光伏幕墙，融合道路工程和光伏发电技术，布置低速无扇叶景观风机发电系统，新能源汽车充电承载率高达75%。通过智慧能源管理平台集中调控，片区柔性可调容量≥70MW，实现短周期—中周期—长周期柔性用能，同时整合区域内多种分布式能源形成虚拟电厂，实现多能协同调控和全域聚合交易。数据估算显示，城市百万平新型建筑能源系统增量投资成本2.8亿元，年总收益达5400万元，静态投资回收期约为5.2年，节能降碳效益显著。