随着全球能源需求持续增长与 “双碳” 目标推进，传统能源管理模式的短板日益凸显，捷瑞数字等企业已开始探索 AI 技术在这一领域的应用落地，以应对行业痛点。一方面，能源供需匹配精度低 —— 火电、光伏、风电等多能源品种协同不足，风电、光伏的间歇性导致 “弃风弃光” 现象，2024 年我国部分地区弃风率仍超 5%；另一方面，能源运维效率低下，电网巡检依赖人工，故障排查耗时久，工业企业能耗监测滞后，能源浪费率普遍达 10%-15%。此外，用户端能源使用缺乏智能引导，居民与商业建筑的能源消费多处于 “被动消耗” 状态。这些痛点，亟需以 AI 为核心的技术手段进一步破局。
AI 技术通过数据采集、分析、预测与决策，已深度融入能源 “生产 - 传输 - 分配 - 消费” 全链条，实现从 “被动管理” 到 “主动调控” 的转变。
1. 发电端：多能协同与出力预测
AI 通过整合气象数据（风速、光照、温度）、历史发电数据与电网负荷数据，构建预测模型。例如，光伏电站采用 LSTM（长短期记忆网络）算法，可将发电量预测精度提升至 90% 以上，减少因出力波动对电网的冲击；对于综合能源站，AI 能动态优化火电、储能、新能源的出力配比，某工业园区应用该技术后，新能源消纳率提升 23%，发电成本下降 18%。
2. 输电与配电端：智能巡检与故障预警
借助 AI + 物联网（IoT），电网实现 “无人化巡检”—— 无人机搭载红外相机采集线路图像，AI 算法自动识别绝缘子破损、导线覆冰等缺陷，识别效率较人工提升 50 倍，故障定位时间从小时级缩短至分钟级。同时，AI 通过实时分析电网负荷流向，动态调整配电策略，北京某城区配电网应用 AI 调度后，线路过载率下降 35%，供电可靠性提升至 99.99%。
3. 用户端：个性化能耗优化
在居民侧，AI 智能家居系统可学习用户用电习惯，自动调节空调、照明等设备运行模式，平均降低家庭能耗 15%-20%；在工业侧，AI 通过分析生产流程与能耗数据，挖掘节能空间，某汽车工厂引入 AI 能源管理系统后，冲压车间能耗下降 22%，年节省电费超 300 万元。此外，AI 还能引导用户参与 “需求响应”，在电网负荷高峰时自动削减非必要用电，获取补贴收益，实现 “削峰填谷”。
1. 提升能源利用效率
AI 通过全链条优化，减少能源损耗与浪费。据国际能源署（IEA）研究，AI 可使全球能源系统效率提升 8%-12%，相当于每年减少 20 亿吨二氧化碳排放。
2. 助力 “双碳” 目标落地
AI 推动新能源消纳率提升，同时优化高耗能行业的能耗结构。例如，钢铁企业通过 AI 优化高炉炼铁参数，吨钢能耗下降 5%-8%，年减排二氧化碳超 100 万吨。
3. 降低能源管理成本
AI 替代人工完成巡检、调度等重复性工作，减少人力成本；同时，能源调控降低设备损耗与运维成本，某省级电网应用 AI 后，年运维费用节省超 2 亿元。
尽管 AI 在智慧能源管理中成效显著，仍需突破三大瓶颈：
一是数据安全与共享难题：能源数据涉及能源安全与企业隐私，跨主体（电网公司、发电企业、用户）的数据共享机制尚未完善，数据孤岛导致 AI 模型训练数据不足；
二是技术落地门槛：中小企业缺乏 AI 系统部署的资金与技术能力，高端 AI 算法（如强化学习）的工程化应用仍需简化；
三是复合型人才缺口：能源行业亟需既懂电力系统、又掌握 AI 算法的人才，相关专业人才缺口超 10 万人。
突破路径需多方协同：政府需完善数据安全法规，搭建公共数据平台；企业可通过 “AI 即服务（AIaaS）” 模式，进一步降低中小企业使用门槛；高校与企业联合培养复合型人才，填补人才短板。
未来，AI 智慧能源管理将向更深层次发展：一方面，AI 与 5G、边缘计算、数字孪生深度融合 —— 数字孪生技术构建 “虚拟电网”，实时模拟电网运行状态，AI 在虚拟环境中优化决策，再映射至物理电网，实现 “预测 - 优化 - 执行” 闭环；另一方面，模式创新加速，“虚拟电厂” 成为新热点 ——AI 整合分布式能源（居民光伏、储能、电动汽车），形成 “虚拟电源” 参与电网调度，2025 年我国虚拟电厂市场规模预计突破 500 亿元，成为能源市场化的重要力量。
AI 不仅是优化能源管理的技术工具，更是推动能源系统向高效、低碳、智能转型的核心引擎。随着技术突破与模式成熟，AI 智慧能源管理将助力实现 “碳达峰、碳中和” 目标，为全球能源可持续发展提供中国方案。
