智能技术驱动能源体系革新的学术探讨
研究结论
智能技术增强了清洁能源系统的整体协调效能，核心围绕发电、输电、用电、储能四个关键环节展开。发电端，AI技术能提升风光等可再生能源的识别能力、出力预测和评估准确性；输电端，AI技术可用于电网架构建模、运行状态监测和智能调度；用电端，AI技术可提升负荷预测、需求响应和虚拟电厂调度等能力；储能端，AI技术可优化电池健康监测和充放电策略。
智能技术能够有效优化清洁能源系统的气候风险管理。随着清洁能源发电规模扩大，能源供需关系对气候条件的敏感性显著提升。通过整合气候模型、能源运行和地理空间数据，AI技术可支持气候情景预测、极端天气风险评估、停电风险识别和韧性调度优化，提升气候风险管理水平。
目前智能技术赋能清洁能源系统应用中存在三大制约：高质量样本和可靠标签稀缺，限制模型训练质量和跨区域迁移能力；大模型训练和推理对算力需求高，在边缘设备和偏远能源基地存在部署困难；模型可解释性和透明度不足，制约在高可信场景的应用。
针对研究结论，电力企业的实践启示如下：第一，探索AI技术在能源管理场景的创新应用。第二，强化与AI企业和电网的协作，预判调度逻辑并优化生产投资布局。第三，核心环节强化人工后端审核。
本文由韩梦瑶、时欣瑜、冯权泷和邬明权发表于2026年3月的《资源科学》。文章全面梳理智能技术在清洁能源系统建设及风险应对等领域的研究进展，结合典型应用案例，提出当前面临的问题与未来发展方向。
文章核心观点：智能技术正成为支撑清洁能源系统建设的重要基础技术，在风光调控、电网建模、智能预测和需求调度等方面推动清洁能源系统智能化运行。
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研究背景
第一，全球能源转型和“双碳”目标推动能源体系向清洁化、低碳化和智能化方向加速演进。随着风电、光伏等可再生能源大规模开发和并网，能源系统呈现出更强的空间分散性、时间波动性和运行不确定性。传统以化石能源和集中式电源为基础的规划调度模式，难以完全适应高比例新能源接入带来的系统复杂性。
第二，清洁能源系统的建设本质是发电、输电、用电、储能多环节协同优化的过程。能源生产端需要更加精准识别风光资源及其开发潜力，输电侧需要处理跨区域输电和复杂网络调度问题，用电侧需要更精细地预测用电需求变化，储能侧则需要在削峰填谷、频率调节和应急保障中发挥更高效率。上述环节均高度依赖数据、模型和智能决策能力。
第三，能源数据规模迅速扩张，为智能技术应用奠定了基础条件。遥感影像、气象观测、物联网监测、智能电表、电网运行数据等多源数据持续积累，使能源系统具备了更高频、更精细和更广域的可观测性。但这些数据也存在多源异构、时空错配、质量不稳定和不确定性较高等问题，传统统计模型和经验方法难以充分处理。
第四，气候变化和极端天气正成为清洁能源系统的重要外部风险因素。高温、寒潮、台风、干旱、洪涝、野火及复合极端事件，可能同时影响新能源出力、电网设施安全和负荷需求变化。因此，清洁能源系统不仅要提高效率，还要增强韧性。智能技术在气候情景预测、风险评估和应急调度中具有重要应用潜力。
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研究内容
本文围绕智能技术赋能清洁能源系统建设展开，研究内容包括两个主线：一是智能技术赋能清洁能源系统的智能化建设运营，二是智能技术赋能清洁能源系统的气候风险管理。
（一）智能技术赋能能源资源识别与开发潜力评估
在能源生产端，智能技术主要用于风能、太阳能等资源的高精度反演、预测和开发潜力评估。传统方法多依赖中低分辨率遥感数据和统计模型，难以精细刻画复杂地形条件下的资源分布。智能技术可融合遥感影像、气象再分析数据、地形数据和历史发电数据，提升风光资源识别与预测精度。
具体应用包括：利用深度学习估算逐小时太阳辐射量，利用机器学习模型反演近地面风速，利用遥感影像识别光伏电站和风电设施，利用多源数据评估区域新能源开发潜力。这一方向的现实意义在于提升新能源选址、规划布局和资源评估的科学性。
（二）智能技术赋能电网建模与智能调度
在电网侧，随着新能源大规模并网和跨区域电力输送增加，电力系统的拓扑结构、潮流变化和供需波动更加复杂。智能技术可用于电网拓扑建模、故障诊断、状态监测和优化调度。
图神经网络可以刻画输电线路、节点和功率流之间的空间关系，强化学习可以在实时电网状态下优化调度策略，遗传算法等智能优化方法可以辅助电厂、输电线路和储能设施的空间布局。其核心价值在于提升电网运行的灵活性、稳定性和资源配置效率。
（三）智能技术赋能负荷预测与需求响应
在负荷侧，智能技术主要用于电力负荷的短期预测、精细化时空预测和需求响应管理。传统需求响应机制通常依赖固定价格信号或人工干预，难以应对新能源出力波动和实时用电变化。
智能技术可以综合历史用电数据、气象数据、用户属性、日历信息和价格信号，预测不同区域、不同时段和不同用户类型的电力需求变化。在此基础上，智能技术还可以参与柔性负荷调节、虚拟电厂调度和动态电价响应，提升供需匹配效率和新能源消纳能力。
（四）智能技术赋能储能系统运行与灵活调节
储能是解决风电、光伏间歇性和随机性问题的重要环节。智能技术在储能领域的应用主要包括电池健康状态监测、寿命预测、充放电策略优化、储能协同调度和应急响应。
通过机器学习和深度学习模型，储能系统可以从被动响应转向主动优化。例如，智能技术可以预测电池剩余寿命，优化充放电时点，在削峰填谷、频率调节和新能源并网中提升系统效率。
（五）智能技术赋能气候风险预测与韧性治理
本文进一步将气候风险纳入清洁能源系统分析框架。随着新能源占比提升，能源供给和需求对气候条件的依赖增强。高温会降低光伏组件效率并推高空调负荷，干旱会削弱水电出力，台风可能破坏风电和输电设施，复合极端事件可能同时冲击供给侧、需求侧和基础设施。
智能技术可通过融合气候模型数据、能源运行数据和地理空间数据，开展气候情景预测、极端事件识别、停电风险预测和韧性调度优化。
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研究结论与启示
（一）研究结论
第一，智能技术已经成为清洁能源系统建设的重要支撑技术。智能技术赋能清洁能源系统是以多源数据为基础，以智能算法为工具，优化发电、输电、用电、储能协同，推动能源系统从经验驱动转向数据驱动、动态优化和智能决策。其作用贯穿能源资源识别、电网建模、负荷预测、需求响应、储能调度和气候风险治理等环节，能够显著提升能源系统的空间识别精度、动态预测能力和协同调度水平。
第二，智能技术在新能源资源开发、电网调度和增强电力系统的气候韧性中具有较强应用前景。尤其在风光资源反演、光伏电站识别、风电功率预测、电网故障诊断、虚拟电厂调度和储能运行优化等领域，智能技术已具备较明确的产业化基础。同时，通过气候情景模拟、极端天气预测、停电风险识别和应急调度优化，智能技术可帮助能源系统更好应对高温、干旱、台风、洪涝、寒潮和复合极端事件的冲击。
第三，当前智能技术赋能能源体系面临三类约束：一是高质量样本和可靠标签不足，影响模型训练和跨区域泛化能力；二是模型训练和推理需要大量算力，可能带来新的能源消耗和边缘部署压力；三是模型可解释性和透明度不足，制约其在电网调度、能源规划和风险治理等高可信场景的应用。未来发展方向主要包括能源地理大模型、能源空间数据集、地理知识图谱、空间可解释推理、数字孪生和不确定性情景下的智能决策框架。
（二）研究启示
针对研究结论，电力企业的实践启示如下：
第一，探索智能技术在能源管理场景的创新应用。围绕新能源风光资源反演、功率预测、储能运行优化，以及火电偏差电量结算管理、长协合约谈判辅助等场景应用智能算法，同时逐步拓展至负荷预测、需求响应、气候风险防控等基础场景，推动能源管理从经验驱动向数据驱动转型，提升运营效能。
第二，强化与AI企业和电网的协作，预判调度逻辑并优化生产投资布局。借助AI企业算法、算力优势，联合开发适配专属智能模型；深化与电网联动，依托数据共享，用智能技术预测电网调度逻辑、负荷及调峰需求，提前优化生产安排、合理部署投资，实现与电网协同适配。
第三，核心环节强化人工后端审核。针对智能模型可解释性、透明度不足等问题，在核心业务环节强化人工后端审核，实现智能决策与人工管控协同，避免过度依赖智能技术。