迎峰度夏迎来“AI调度员” “AI+能源”加速落地应用

       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迎峰度夏增添了一位“AI调度员”，也折射出人工智能正加快进入能源生产运行核心环节。

       7月以来，全国多地持续高温，用电需求快速攀升。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，华中地区以及冀南、四川、湖北、湖南等多个省级电网用电负荷创历史新高。

       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，在保供与消纳之间实时寻找最优解，调度复杂度大幅提升。

       雅砻江大模型技术负责人周瑜介绍，作为我国首个面向水风光一体化清洁能源基地的智慧运营大模型，雅砻江大模型首次贯通预测预报、电力调度、生产运行、市场营销四大业务场景，实现“资源预测—运行调度—市场交易”全链条智能决策。

       在资源预测方面，大模型整合卫星遥感、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，前10天实现小时级预测，11天至60天日尺度预测平均精度达到70%以上，为调度决策争取更多提前量。

       中国科学院外籍院士、气候学家陈德亮表示，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，构建起覆盖全流域、全要素、多时间尺度的一体化预测体系。

       依托多智能体协同架构，大模型综合来水、风光资源、电网负荷等信息，动态优化机组组合和新能源消纳方案，推动调度由“看天发电”迈向“科学预判”。同时，它还应用于设备故障诊断、智能“两票”、电力交易等多个环节，推动运行管理由经验驱动向数据驱动转变。

       水电水利规划设计总院副院长赵增海认为，雅砻江大模型打造了适配千万千瓦级清洁能源基地的全链条智能化解决方案，可为同类基地数字化升级提供可复制、可推广的路径。

       雅砻江大模型并非孤例。今年，国家能源局、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，提出到2030年人工智能算力设施清洁能源供给保障能力和能源领域人工智能应用水平大幅提升。随着政策落地，人工智能正加快从示范应用走向规模化推广。

       迎峰度夏期间，四川成为这一趋势的重要实践地。

       国网四川电力依托能源电力联合调度机制，实现水、火、风、光等各类电源协同优化；机巢式无人机、在线监测等智能装备广泛应用于电网巡检。发电侧，华电四川利用新能源智慧生产平台优化风电、光伏运行策略，多类型电源协同保供。过去依赖人工经验完成的部分工作，如今更多由人工智能快速分析、辅助决策，再由专业人员综合研判。

       四川省能源局综合处处长蔡益恒表示，随着新能源大规模并网，新型电力系统运行方式发生深刻变化，提升预测、调度和运行控制智能化水平，已成为保障电网安全稳定运行、促进新能源高效消纳的重要方向。

       随着人工智能深入能源生产控制环节，可靠性、安全性和可解释性成为行业关注重点。

       陈德亮表示，当前最大的技术挑战，在于让人工智能更加可靠、可解释，能够在极端情况下支撑决策。“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。”

       业内人士认为，在相当长一段时间内，能源行业仍将坚持“AI辅助、人来决策”的模式。人工智能负责快速处理海量数据、生成优化方案，关键调度决策仍由专业人员把关，实现“机器善计算、人善判断”的协同。

       从“看天发电”到“算天调度”，人工智能正加快融入能源生产运行全过程，“AI+能源”双向赋能也正为新型电力系统建设注入新的动力。