人工智能技术推动能源变革的政策体系和应用挑战研究

　　人工智能技术推动能源变革的政策体系和应用挑战研究

　　刘伟1 李朝阳2 史海超3

　　(1.北京现代循环经济研究院，北京 100814;

　　2.北京博纳互通科技有限公司，北京 100070;

　　3.中国信息通信研究院技术与标准研究所，北京 100191)

　　摘要：人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的快速发展正在重塑全球能源行业的格局。通过AI发展对能源的依赖和能源行业全产业链绿色化转型对AI技术的需求两方面分析了AI技术与能源变革的双向影响。系统梳理了国内AI与能源发展相关政策，详细分析了不同阶段的政策，为后续AI技术与能源变革的进程提供了宏观政策环境参考。通过对典型AI+能源案例的分析，总结了当前取得的成效，同时也对现阶段存在的问题与调整进行了汇总，为后续制定科学、有效和有针对性的融合发展政策提供了一定的参考。

　　关键词： AI;能源变革;政策分析;可持续发展;技术创新

　　0 引言

　　在全球气候变化和能源需求不断增长的双重压力下，能源行业的转型迫在眉睫。传统能源体系面临着资源枯竭、环境污染等诸多挑战，而可再生能源的开发与利用虽具有巨大潜力，但因其间歇性、波动性等特点，在大规模接入和稳定供应方面存在困难[1-2]。与此同时，AI技术的突破性发展，为破解能源转型困局提供了新思路新方法。从优化电力系统运行到推动可再生能源消纳，从降低碳排放到加速能源技术创新，AI的潜力已渗透至能源生产、传输、消费的全链条[3-5]。然而，AI技术赋能与产业转型之间仍存在较多问题，包括算力基础设施的能耗激增与绿色电力供给的矛盾日益尖锐、跨领域数据壁垒制约AI模型的应用拓展、传统能源管理与智能决策需求不匹配等[6-8]。

　　在此背景下，深入研究相关政策如何引导和规范这一变革进程，充分发挥AI技术的优势，规避其潜在风险，将成为能源领域和政策研究领域共同关注的焦点[9-12]。本文立足我国能源转型实践，通过研究政策演进逻辑和剖析典型场景的技术融合路径，揭示AI技术驱动能源变革的内在机理与现实挑战，为构建“技术—制度—生态”协同发展的新型能源体系提供理论支撑与实践参考。

　　1 AI发展与能源变革的双向影响分析

　　1.1 AI应用高度依赖算力基础，能源消耗激增

　　AI模型的训练与部署高度依赖算力基础设施，尤其是数据中心的规模化扩张。2025年4月国际能源署发布的《能源与人工智能》[13]报告显示，自2022年以来，全球对数据中心的投资几乎翻了一番，2024年总额已达到5 000亿美元;同时，数据中心的耗电量巨大，一个典型的以AI为核心的数据中心所消耗的电力相当于10万个家庭的用电量;自2017年以来，全球数据中心的电力消耗年均增长约12%，超过全球总电力消费增长速度的4倍以上;预计到2030年，数据中心电力需求将增加一倍以上，达到约945 TWh，约等于日本目前的总电力消耗。

　　1.2 能源全产业链依赖AI实现降本增效

　　能源全产业链与AI的互相影响逐渐加深，如图1所示。在能源生产环节，AI技术应用于不可再生能源(煤、石油、天然气等)地质勘探、地质建模过程，极大提高勘探的效率与准确性。在开采过程中，AI驱动的智能作业系统(设备)能够根据实时地质条件自动调整作业参数，提高作业效率和安全性。从矿床开采全生产周期来看，基于AI分析的生产优化模型可以通过协调调度和运营优化，合理调配开采作业强度，优化生产周期。在可再生能源生产方面，利用AI技术优化选址、设备运行参数以及与其他能源形式的协同调度，在一定程度上可克服太阳能、风能等间歇性能源的不确定性，提升可再生能源在电网中的接入比例和稳定性，促进能源结构的优化。

图1 AI发展与能源变革的双向影响分析

　　在能源传(运)输环节，多种能源形式(电、热、气等)相互耦合，形成了复杂的能源传输网络。AI技术可以实现能源的智能路由和协同传输，根据不同能源的特性、用户需求以及网络运行状态，优化能源传输方案，实现能源的高效配置和综合利用。同时，可利用AI技术实时监测传输线路的数据(如温度、湿度、风速、电流等)进行分析进而预测线路故障，提前采取维护措施，减少安全事故的发生。

　　在能源存储环节，AI技术主要在电池储能管理系统中发挥重要作用。通过对电池充放电过程中的数据进行监测和分析，利用机器学习模型预测电池的剩余寿命和健康状态，并优化充放电策略，可以延长电池使用寿命，提高电池储能系统的安全性和可靠性。同时，AI技术还能够实现对大规模电池储能集群的协同控制，根据电网需求快速响应，平滑电力输出，提高可再生能源发电的稳定性和可调度性。

　　在能源消费环节，利用AI技术可实现对居民用户用电行为的精准监测和分析，进而预测用户未来的用电需求，为用户提供个性化的节能建议和用电方案。在工业和商业领域，AI技术助力能源管理系统实现智能化升级。通过对企业或建筑物内的能源消耗数据(如电力、燃气、水等)进行实时采集和分析，利用AI算法发现能源浪费的环节和设备，制定有针对性的节能措施和优化策略。

　　2 AI驱动能源变革的政策实践

　　2.1 早期探索与规划阶段

　　早期阶段，AI逐步进入大众视野，随后政府出台了一系列早期探索与规划政策。2015年7月，国务院发布《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将AI纳入重点任务，作为“互联网+”行动的重要组成部分。2016年5月，国家发展和改革委员会(简称“国家发改委”)等四部门联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，提出了AI的总体思路、主要目标与重点任务，为后续相关政策发布奠定了基础。2017年3月，AI被纳入政府工作报告，标志着其地位的快速提升。

　　2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出大力推动智能化信息基础设施建设，为AI研发和广泛应用提供海量数据支撑。同时明确提出“建设分布式高效能源互联网”“推广智能储能设施、智能用电设施”等，体现了AI与能源互相促进发展的思路。

　　2.2 技术融合与应用阶段

　　随着技术的不断进步，AI与各领域的融合逐渐加深，政府开始推动AI在能源领域的广泛应用，并出台了一系列支持政策。2023年12月，《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》正式发布，提到算力与绿色电力一体化融合，重点对促进数据中心节能降耗、创新算力电力协同机制提出要求。

　　2024年1月，国家发展改革委与国家能源局联合发布《关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见》，提出要推进新型电力调度支持系统建设。其中明确了要将AI等先进数字信息技术应用于电力系统各环节，提升电源、储能、负荷与电网的协同互动能力。

　　2.3 标准体系建设完善阶段

　　为了保障能源技术的安全、可靠和合规应用，我国开始加强AI与能源技术的标准体系建设。2024年5月，国家发改委等多部门联合发布《关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见》，提到要“统筹推进城市算力网建设，有效降低算力使用成本”和“利用数字技术提升综合能源服务绿色低碳效益”，对AI发展与能源消耗优化提供了具体指导。

　　2024年7月，国家发改委等部门印发《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，专门发布政策文件对数据中心的绿色低碳发展提出要求，要求到2025年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%，体现出政府开始对AI技术发展带来的高耗能问题进行规范化指引。同年，《加快构建新型电力系统行动方案(2024—2027年)》《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》《国家数据基础设施建设指引》等政策文件发布，提出了统筹数据中心发展需求和新能源资源禀赋，开展算力、电力基础设施协同规划布局，提升算力与电力协同运行水平，提高数据中心绿电占比;加快数字化绿色化协同转型发展，深化AI在电力系统全环节的应用，推动绿色低碳数字基础设施建设，实现数字技术赋能绿色转型;推进算力与绿色电力融合，加强数据中心智慧能源管理，开展数据中心用能监测分析与负荷预测优化数据中心电力系统整体运行效率等规范性指导。

　　2.4 技术突破与变革阶段

　　随着AI技术的快速发展和能源转型的加速推进，政府出台多项政策，积极探索AI在能源领域的新应用、新模式，以推动能源系统的智能化、绿色化转型。2025年1月，工业和信息化部等八部门印发《新型储能制造业高质量发展行动方案》，要求支持基于数字孪生和AI技术开展新型储能安全预警技术攻关和推动AI技术在新型储能制造业广泛应用。2025年2月，国家能源局印发《2025年能源工作指导意见》，提出培育发展壮大能源新产业新业态，推进AI技术在能源领域的试点应用。2025年3月，国家发改委、国家能源局印发《新一代煤电升级专项行动实施方案(2025—2027年)》，提到推进先进创新技术应用，积极集成应用5G、AI等技术，提升机组智能运行技术水平。2025年4月，国家能源局发布《关于促进能源领域民营经济发展若干举措的通知》，提出支持民营能源企业转型升级，创新“人工智能+”应用场景，提高预测精度、运行效率和管理水平。

　　3 AI驱动能源变革典型案例分析

　　3.1 AI+智能发电

　　新能源发电系统受气候环境影响呈现显著的不稳定性特征，尤其在风电、光伏等可再生能源大规模并网后，电网调峰压力与弃能现象已成为制约行业发展的“瓶颈”。国网新疆电力有限公司针对此问题构建了大数据AI模型，通过整合新能源项目审批信息、场站运行日志及气象卫星数据等异构资源，创新开发了具有动态评估功能的新能源消纳决策支持系统。

　　在该项目实施过程中，技术团队通过建立跨部门数据共享机制，覆盖了807座新能源场站的异构数据集，包含光伏运行记录8 497万条、风电运行参数5.7亿条，据此建立了AI消纳能力预测模型，实现了不同技术方案下消纳潜力的量化评估，并具备并网风险预警功能[14]。经实际运营验证，该解决方案使风电短期功率预测精度提高了4.3%，光伏短期预测精度提高了2.2%，新能源上网电量达31.9亿kWh[14]。这种数据驱动的智能决策模式为西北地区新能源高质量发展提供了可复制的技术范式。

　　3.2 AI+智能生产

　　作为支撑国民经济发展的支柱型产业，钢铁行业长期处于高能耗与碳排放大户行列。在碳中和目标指引下，钢铁行业正通过智能技术融合、制度创新和数字赋能构建新型节能体系。宝钢集团联合华为公司以“数据驱动+AI决策”为核心，打造了基于AI的能源管控平台，通过机器学习识别低效设备运行模式。

　　2024年该平台应用后，实现了吨钢综合能耗下降6.3%，年节约标准煤42万吨;AI驱动的余热回收系统将废气温度预测精度提升至95%，全年新增余热发电量达1.8亿kWh[15]。2024年平台全面投用后，宝钢集团上海基地吨钢综合能耗从560 kg标准煤降至525 kg(下降6.3%)，年节约标准煤42万吨，直接降本超3.6亿元[15]。通过AI优化，全厂碳排放强度下降8.2%，余热发电占比提高至总用电量的18%[15]。

　　3.3 AI+智能监测

　　能源消耗动态监测与智能分析是驱动能源结构转型和产业升级的重要技术支撑。云南电网有限责任公司通过构建省级能源数据治理平台，整合省内电力消费、公共事业运营及经济运行数据，并依托多源异构数据融合技术构建了多维度能碳核算体系，可动态测算重点行业碳足迹轨迹。

　　自2023年该平台投入运营以来，已形成覆盖700余家[16]重点耗能企业的监测网络，构建起“政府-电网-用户”三级联动的智慧能源管理架构。实践成效表明，企业用户通过能效优化方案年均降低能源支出1.8亿元，碳排放减少10万吨以上[16]。这种基于大数据挖掘的能源治理模式，为西南边疆地区实现“双碳”目标提供了可量化的实施路径。

　　4 AI驱动能源变革的挑战与对策分析

　　4.1 数据中心扩张给能源供应带来挑战

　　全球数据中心用电量激增，且用电需求仍在持续增加，对电网稳定性构成了巨大压力。为解决此问题，建议优化能源结构，积极发展可再生能源，将风光电、储能技术与AI调度算法结合，降低电网对传统能源的依赖。同时通过优化数据中心布局，引导数据中心向电力资源丰富的区域迁移，简化并网流程，可一定程度上缓解局部电网压力。

　　4.2 “数据孤岛”与算法透明性不足

　　能源行业数据来源广泛但分散(政府、企业、媒体等)，缺乏统一标准与共享机制，进而导致“数据孤岛”现象严重，难以满足AI训练的数据量需求，形成的单一模型也难以满足多样化的场景需求。此外，AI算法的复杂性使其决策过程缺乏透明性，算法错误可能导致资源评估偏差或电网故障进而带来安全风险。

　　为解决此问题，建议由政府牵头，整合多方数据资源，推动能源行业数据标准化，同时需开发可解释性AI模型，在算法设计中引入可解释性框架，增强决策透明度。

　　4.3 技术融合与商业化滞后

　　能源行业数字化程度较低，AI技术普及率远低于其他行业，无法支持AI技术的深度应用进而实现节能降耗。同时，能源领域新技术从研发到商业化通常需要数十年，而AI技术更新迭代速度快，存在不匹配不协调的问题。。

　　为解决此问题，需要政府与企业联合推动AI技术在能源领域的专项研发，缩短商业化周期。同时构建跨行业创新联盟，通过产学研合作，共享技术成果，推动AI技术与能源技术深度融合。

　　4.4 网络安全与数据隐私泄露风险

　　AI系统可能成为网络攻击的目标。若电力调度中的AI算法被篡改，可能导致大范围停电。同时能源数据的采集与使用涉及用户隐私，存在数据泄露风险。

　　为解决此问题，需要构建AI安全防护体系，在电力系统中部署AI驱动的网络攻击监测工具，实时识别异常行为。同时持续完善法律法规，制定能源数据隐私保护准则，确保技术应用符合规定。

　　5 结束语

　　随着技术的不断进步，AI技术在能源领域的应用将呈现以下趋势：一是多技术融合创新，AI技术将与物联网、大数据、区块链、5G等技术深度融合，形成更强大的技术合力，推动能源系统的全面数字化和智能化升级;二是跨领域协同应用，逐步打破能源行业内部各环节以及能源与其他行业(如交通、建筑、工业等)之间的壁垒，实现AI技术在更广泛领域的协同创新和应用，构建综合性的能源生态系统;三是自主智能决策能力提升，AI系统将具备更强的自主学习和决策能力，能够在复杂多变的能源环境下实时作出优化决策，减少人工干预，提高能源系统的运行效率和可靠性。

　　Research on the policy system and application challenges of AI-driven energy transformation

　　LIU Wei1, LI Zhaoyang2, SHI Haichao3

　　(1. Beijing Modern Research Institute of Recycle Economy, Beijing 100814, China;

　　2. Beijing Bona Interchange Technology Co., Ltd., Beijing 100070, China;

　　3. Technology and Standards Research Institute, China Academy of Information and Communications Technology,Beijing 100191, China)

　　Abstract: The rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology is reshaping the pattern of global energy industry. This paper analyzes the bidirectional influence relationship between AI technology and energy transformation from two aspects: the development of AI technology’s reliance on energy and the demand for AI technology in the green transformation of the entire energy industry chain. It systematically sorts out the domestic policies related to AI and energy development, and analyzes the policies at different stages in detail, providing a macro policy environment reference for the subsequent process of AI technology and energy transformation. Through the analysis of typical AI+energy cases, it summarizes the current achievements, and summarizes the existing problems and adjustments at the current stage, providing a certain reference for the subsequent formulation of scientific, effective and targeted integrated development policies.

　　Keywords: AI; energy transformation; policy analysis; sustainable development; technological innovation

　　本文刊于《信息通信技术与政策》2025年 第6期

　　作者简介

　　刘伟：北京现代循环经济研究院工程师，主要从事矿山数字化、智能化等方面的研究工作。

　　李朝阳：北京博纳互通科技有限公司工程师，主要从事机械化、软件开发与应用方面的研究工作。

　　史海超：中国信息通信研究院技术与标准研究所工程师，主要从事智慧能源、工业互联网、数字化发展等领域的技术研究、标准研制、产业政策支撑等工作。

　　论文引用格式：

　　刘伟, 李朝阳, 史海超. 人工智能技术推动能源变革的政策体系和应用挑战研究[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(6): 27-32.