在能源轉型與科技革命深度融合的當下，人工智能正以前所未有的深度與廣度，重塑新興能源技術的研發范式與應用前景。中國電力科學研究院的王繼業先生指出，將人工智能與新能源技術結合，不僅是提升能源系統效率、安全性和經濟性的關鍵路徑，更是構建清潔低碳、安全高效現代能源體系的核心驅動力。
人工智能賦能新能源研發的重點方向
王繼業先生認為，當前人工智能在新興能源技術研發中的重點方向主要集中在以下幾個層面：
- 新能源發電的精準預測與智能調控：風能、太陽能等可再生能源具有間歇性和波動性，給電網的穩定運行帶來挑戰。利用機器學習、深度學習算法，可以對風速、光照、云層等海量氣象與環境數據進行深度分析，實現發電功率的超前高精度預測。結合強化學習等技術，可對風電場、光伏電站集群進行協同優化與實時智能調控，最大化發電效率并平滑功率輸出，提升電網對可再生能源的消納能力。
- 新型電力系統的仿真、規劃與安全分析：隨著高比例新能源、高比例電力電子設備接入，電力系統變得日益復雜。人工智能，特別是基于物理信息的神經網絡、數字孿生技術，能夠構建高保真、快響應的新型電力系統仿真模型。這極大地助力電網的遠期規劃、網架結構優化，并能夠對系統運行的穩定性、安全性進行實時評估與預警，快速定位潛在風險。
- 儲能系統的智能化管理與壽命預測：電池儲能是平滑新能源波動、支撐電網穩定的重要手段。人工智能可以通過分析電池運行的海量數據（電壓、電流、溫度等），建立健康狀態評估模型，實現精準的剩余壽命預測和故障早期診斷。優化充放電策略，在保障安全的前提下，延長電池使用壽命，提升整個儲能系統的經濟性。
- 氫能等二次能源技術的研發加速：在綠氫制取、儲運、燃料電池等環節，人工智能可以發揮巨大作用。例如，通過機器學習篩選和優化電解水制氫的催化劑材料，大幅縮短研發周期；優化加氫站布局與調度；對氫能供應鏈進行全生命周期能效分析與碳足跡追蹤。
- 綜合能源系統的協同優化：在園區、城市等場景下，電、熱、冷、氣、氫等多種能源形式耦合日益緊密。人工智能可以作為“智慧大腦”，基于多源數據，對源、網、荷、儲進行一體化協同優化調度，實現多能互補，提升整體能源利用效率，降低用能成本。
未來發展趨勢與展望
王繼業先生提出，人工智能與新興能源技術的融合將呈現以下趨勢：
- 融合深化，從“賦能”走向“原生”：人工智能將不再僅僅是輔助工具，而是深度嵌入能源裝備與系統的設計、制造、運行全鏈條，催生出具有自感知、自決策、自執行能力的“原生智能”能源裝備與新型電力系統。
- 平臺化與生態化：將構建開放共享的能源人工智能平臺，匯聚算法、算力、數據與行業知識，降低技術應用門檻，形成產學研用協同創新的繁榮生態，加速技術迭代與規模化應用。
- 安全可信與可解釋性成為焦點：隨著AI在能源這類關鍵基礎設施中承擔更核心的角色，其決策過程的可解釋性、算法的魯棒性以及數據與模型的安全隱私保護將變得至關重要。發展安全、可靠、可信的能源AI是必然要求。
- “雙碳”目標的核心引擎：人工智能將成為實現“碳達峰、碳中和”目標的加速器。通過優化能源生產與消費，提升能效，促進可再生能源最大限度的開發利用，AI將為全球能源綠色低碳轉型提供最強大的技術支撐。
以王繼業先生為代表的行業專家清晰地指出，人工智能與新興能源技術的交叉融合正處在爆發前夜，其重點研發方向緊扣能源電力行業的核心痛點與發展需求。前瞻布局、持續投入并構建良好的創新生態，必將推動我國乃至全球的能源科技實現跨越式發展，為人類社會的可持續發展注入強勁的智慧動能。
