2023年，NISA（國(guó)家信息化戰(zhàn)略分析中心）發(fā)布的《能源人工智能發(fā)展報(bào)告》，聚焦于人工智能在能源領(lǐng)域的基礎(chǔ)資源與技術(shù)平臺(tái)，為行業(yè)描繪了一幅清晰的技術(shù)演進(jìn)與應(yīng)用落地藍(lán)圖。報(bào)告指出，能源行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型正從單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用邁向體系化、平臺(tái)化發(fā)展的新階段，而堅(jiān)實(shí)的人工智能基礎(chǔ)資源與高效的技術(shù)平臺(tái)是這一進(jìn)程的核心支柱。

一、 人工智能基礎(chǔ)資源：能源智能化的“土壤”與“燃料”

報(bào)告強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)、算力與算法構(gòu)成了驅(qū)動(dòng)能源人工智能發(fā)展的三大基礎(chǔ)資源，其質(zhì)量與規(guī)模直接決定了智能化應(yīng)用的深度與廣度。

1. 數(shù)據(jù)資源：能源系統(tǒng)，特別是電力、油氣、新能源網(wǎng)絡(luò)，在發(fā)電、輸電、配電、用電等全環(huán)節(jié)產(chǎn)生了海量、多源、異構(gòu)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。報(bào)告認(rèn)為，當(dāng)前的關(guān)鍵在于打破“數(shù)據(jù)孤島”，構(gòu)建統(tǒng)一、高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的能源數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)中臺(tái)。這涉及對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)等的融合治理，為預(yù)測(cè)性維護(hù)、負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度等高級(jí)應(yīng)用提供“高質(zhì)量養(yǎng)料”。

1. 算力資源：能源AI模型訓(xùn)練與復(fù)雜場(chǎng)景推理（如全域潮流計(jì)算、風(fēng)光功率超短期預(yù)測(cè)）需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。報(bào)告分析了“云-邊-端”協(xié)同的算力部署模式。中心云處理大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練和宏觀(guān)優(yōu)化模型；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署在變電站、電廠(chǎng)或新能源場(chǎng)站，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求高的本地分析與控制需求；終端設(shè)備則嵌入輕量化模型。報(bào)告特別關(guān)注了適應(yīng)能源行業(yè)特定需求（如高安全、低延遲）的專(zhuān)用算力基礎(chǔ)設(shè)施與綠色低碳算力的發(fā)展。

1. 算法與模型資源：報(bào)告梳理了適用于能源領(lǐng)域的核心AI算法，包括用于預(yù)測(cè)的時(shí)序模型（如LSTM、Transformer）、用于設(shè)備故障診斷的圖像識(shí)別與異常檢測(cè)模型、用于優(yōu)化調(diào)度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等。趨勢(shì)顯示，行業(yè)正從通用模型向面向特定能源場(chǎng)景的預(yù)訓(xùn)練模型、機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的“物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”以及可解釋AI模型演進(jìn)，以提升模型的準(zhǔn)確性、可靠性和可信度。

二、 人工智能技術(shù)平臺(tái)：能源智能化的“操作系統(tǒng)”與“創(chuàng)新工場(chǎng)”

報(bào)告指出，單一算法或工具難以應(yīng)對(duì)能源系統(tǒng)的復(fù)雜性，因此構(gòu)建一體化、低門(mén)檻、可復(fù)用的AI技術(shù)平臺(tái)至關(guān)重要。此類(lèi)平臺(tái)旨在將基礎(chǔ)資源轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值。

1. 平臺(tái)核心架構(gòu)：典型的能源AI平臺(tái)通常包含數(shù)據(jù)管理、模型開(kāi)發(fā)、模型部署與運(yùn)維、應(yīng)用服務(wù)等層。它提供從數(shù)據(jù)接入、標(biāo)注、特征工程到模型訓(xùn)練、評(píng)估、壓縮、部署的全生命周期管理工具，并封裝常見(jiàn)的能源場(chǎng)景算法組件，支持“拖拽式”開(kāi)發(fā)，大幅降低AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的技術(shù)門(mén)檻和周期。

1. 關(guān)鍵平臺(tái)能力：

• 跨域協(xié)同能力：能夠整合發(fā)電、電網(wǎng)、用電、市場(chǎng)等多領(lǐng)域數(shù)據(jù)與模型，支持跨環(huán)節(jié)的聯(lián)合優(yōu)化與仿真。

• 云邊端協(xié)同管理：實(shí)現(xiàn)算法模型從云平臺(tái)到邊緣節(jié)點(diǎn)的一鍵分發(fā)、更新與協(xié)同推理。

• 安全與可靠性保障：內(nèi)置符合能源行業(yè)高安全等級(jí)要求的數(shù)據(jù)加密、訪(fǎng)問(wèn)控制和模型安全機(jī)制，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

• 開(kāi)放與生態(tài)化：通過(guò)API、SDK等方式對(duì)外開(kāi)放能力，吸引開(kāi)發(fā)者、研究機(jī)構(gòu)及上下游企業(yè)共同豐富平臺(tái)應(yīng)用生態(tài)。

1. 典型應(yīng)用支撐：基于此類(lèi)平臺(tái)，可快速構(gòu)建和部署一系列智能應(yīng)用，例如：新能源功率預(yù)測(cè)與集群控制、電網(wǎng)設(shè)備智能巡檢與故障預(yù)警、虛擬電廠(chǎng)聚合優(yōu)化調(diào)度、綜合能源系統(tǒng)能效管理、碳足跡追蹤與優(yōu)化等。平臺(tái)化模式使得這些應(yīng)用能夠共享底層資源，持續(xù)迭代優(yōu)化。

三、 挑戰(zhàn)與展望

報(bào)告也指出了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)：能源數(shù)據(jù)的質(zhì)量與開(kāi)放共享程度仍需提升；適應(yīng)復(fù)雜能源系統(tǒng)的高效、可解釋AI模型有待突破；跨領(lǐng)域復(fù)合型人才短缺；以及標(biāo)準(zhǔn)體系與安全監(jiān)管框架亟待完善。

NISA報(bào)告預(yù)測(cè)，能源AI基礎(chǔ)資源將朝著更高質(zhì)量、更廣互聯(lián)、更綠色集約的方向發(fā)展。技術(shù)平臺(tái)則將演進(jìn)為更具彈性、智能和自治能力的“能源AI大腦”或“數(shù)字孿生底座”，深度融合知識(shí)圖譜、仿真推演、自主決策等技術(shù)，最終推動(dòng)能源系統(tǒng)向清潔低碳、安全高效、智能互動(dòng)的方向加速轉(zhuǎn)型。構(gòu)建開(kāi)放、協(xié)同、可持續(xù)的能源人工智能創(chuàng)新體系，已成為行業(yè)共識(shí)與必然路徑。