AI重塑能源系统 解锁可持续未来

[中国石化报 2026-06-22]

编者按

德勤最新报告《能源领域的人工智能（AI）：解码可持续人工智能以实现有韧性的能源转型》分析，全球能源系统正站在运营效率、减排成效与能源自主的十字路口。AI不仅是优化电网、管理资产、提升能效的技术工具，更是重构能源未来的战略力量。从系统优化带来的成本节约，到数据与决策自主，AI正释放前所未有的经济与环境价值。然而，技术落地离不开数据、人才与治理的支撑，更需各国在安全、伦理与创新之间寻求平衡。本期专题聚焦AI打造更可靠、更可持续的能源系统，从变革潜力、应用场景、主权原则到行动路线，解读可持续AI的落地路径。

本版文字由本报记者潘欣提供

能源系统转型与AI的变革潜力

德勤《能源领域的人工智能（AI）：解码可持续人工智能以实现有韧性的能源转型》报告分析，全球能源系统正处于复杂而深刻的转型之中。行业领导者需在不确定环境中平衡增长需求、环保因素与运营韧性。这些挑战也带来机遇，即通过负责任地应用AI，重构能源未来。

过去十年，全球能源需求增长约15%。预计到2050年，可再生能源将占全球一次能源供应的71%、发电量的近90%，全球电气化水平将达到终端能源消费的53%。能源系统正加速向电气化转型，并整合太阳能、风能、电池储能和电动汽车等分布式资源。

面对转型过程中的复杂挑战，传统技术手段已难以满足高效规划与运营的要求。AI正迅速成为推动能源系统进步的关键驱动力。行业领导者积极部署AI解决方案，以优化运营、提高系统可靠性，并实现显著的经济与环境效益。从自动化甲烷泄漏检测到利用AI赋能的需求预测，AI正帮助利益相关方更高效、更可持续地实现目标。

德勤分析表明，到2030年，AI的节能潜力可能超过3700万亿瓦时，远高于预计的能耗（略低于1000万亿瓦时），每年可节约逾2000亿美元的成本，减少6.6亿吨碳排放；到2050年，AI的节能潜力将达到9500万~12000万亿瓦时，相当于净零排放情景下最终能源消费量的10%以上，每年可节约近5000亿美元的成本。

随着AI日益融入关键基础设施，主权问题，即对数据、算法和决策的管控变得日益突出。主权AI强调透明度、问责制、本地能力建设和保护敏感数据。

然而，AI普及也带来了挑战：全球数据中心电力需求到2050年将达到3500万亿瓦时，可能加重环境负担。此外，数据隐私与安全问题也不容忽视。

报告指出，实现AI变革需要利益相关方的协同行动。能源与工业制造企业是应用AI的主力，需通过投资数据基础设施、培养AI人才、部署预测性维护等高影响力应用推动能源转型。科技公司负责开发针对电网稳定性、需求预测等核心挑战的解决方案，并确保可信赖AI的落地。金融服务提供商通过绿色债券、优惠贷款等创新工具，支持AI驱动的可持续项目。政府与政策制定者通过建立标准、协调数据共享框架、提供经济激励和培养本地人才，为可持续主权AI奠定基础。

AI将助力全球能源系统变革，提升其韧性与效率。各方携手克服数据获取、人才技能、基础设施和治理障碍，方能依托AI共建安全、包容且可持续的能源未来。

AI在能源系统的应用

现代能源系统日趋复杂，可再生能源与传统能源的融合、电气化的普及、行业间的紧密联系，对系统管理提出了更高要求。AI能快速处理海量数据并生成精准预测，为满足这些复杂需求提供了有力支撑。AI在能源系统中的应用主要集中在三大领域，即系统优化与控制、资产全生命周期管理，以及终端用能能效管理。

系统优化与控制

AI可对电网实施更智能、灵敏的管理，支持能源系统优化运行。

在电网运行方面，AI通过持续处理数百万个传感器的数据流，支持电网的实时运行，快速检测异常并主动进行线路阻塞管理，保障电网稳定。AI驱动的自动化还能协调电力、供热、交通和工业领域，优化能源流动，提升系统灵活性。

在供需预测与优化方面，AI通过分析天气、卫星和消费数据，实现更准确的供需预测，从而有效地利用发电能力。AI还可调节电厂运行水平和资源分配，实现发电与需求的精准匹配。

在市场优化与交易方面，AI可用于支持价格预测、风险评估和自动化交易，让能源系统更具弹性。此外，AI能帮助电网运营商更快、更准确地判定最优发电方案，使电网整体效率提升5%。

资产全生命周期管理

AI可在资产全生命周期的各个阶段创造价值，涵盖规划与决策、运维与网络安全、设计与创新等领域。

在规划与决策方面，AI通过模拟复杂能源情景、评估基础设施长期需求，结合数字孪生等技术助力战略规划和投资决策，加快能源系统规划进程，提升方案稳定性和经济可行性。数字孪生是应用广泛的AI工具，如新加坡能源集团采用该技术，模拟设备状态和电网情景，实时反馈设备运行状况，提前预判潜在风险，显著提升了电网规划能力和系统韧性。

在运维与网络安全方面，AI赋能的平台有助于优化工业运营，提高燃料效率和产品质量。AI驱动的预测性维护可减少非计划停机、延长资产寿命，并降低维护成本。研究表明，海上风电机组应用预测性维护后，停机时间减少15%，维修成本降低20%。此外，AI可监控网络并自动处置安全威胁，强化网络防护能力。

在设计与创新方面，AI正重塑新材料的设计与研发模式。如生成式AI通过分析海量数据，预测材料的结构与性质，加速了风力涡轮机的设计改进，以及太阳能电池组件、固态电池和碳捕集材料的研发进度。

用能终端能效管理

AI可帮助居民及工业用户优化用能、降低能耗。通过精准分析与实时自动化，AI实现了智能建筑管理、交通物流优化和工业运营效率提升。

在智慧建筑方面，AI驱动的系统通过优化供暖、通风、空调系统、自适应照明、预测性控制和实时负荷调整，重新定义了能源管理。在瑞典校园的测试结果表明，经过AI优化的供暖、通风与空调系统显著降低了区域供热和电力需求。

在交通管理方面，AI有助于优化交通流量、改进路线规划、实现自动驾驶，并延长电池寿命。将AI集成至电动汽车电池管理系统，可提升充电状态估算精度、减少电池损耗，并提高能效。

在工业流程优化方面，AI广泛应用于各类工业场景，有助于降低能耗和减少资源浪费。在流程控制中嵌入AI，结合数字孪生技术，可减少近50%的生产材料损耗。在先进制造业中，AI驱动的自动化与预测性维护，使单位产品电力消耗降低24%、生产废料减少48%。

主权AI与系统韧性

知识名片

主权AI是指在特定国家或地区对智能计算系统进行设计、部署和治理，目标是确保AI技术体现本地价值观、遵守法规并在辖区内安全维护数据。通过主权AI，各国能掌握AI基础设施和决策的自主权，从而减少对外部技术的依赖、保护敏感数据。在能源系统中，主权AI遵循四大核心原则：安全与韧性、数据与技术自主、本地能力与创新、伦理与合规。

在安全与韧性方面，AI的普及加剧了网络犯罪的复杂性与规模。2020年~2022年，针对电力行业的网络攻击数量翻了一番，仅2022年欧洲就报告了48起此类攻击。随着生成式AI带来了新型威胁，各国应加强并协调网络安全战略，以保护能源基础设施。

在数据与技术自主方面，主权AI需要先进的数据中心和数据本地化政策，确保数据处理和存储在辖区内进行。各国对AI的控制有助于减少对外部技术的依赖，降低外部影响风险。通过优先发展本地能力，各国可更好地保护敏感数据，使AI政策与区域利益保持一致。

在本地能力与创新方面，AI的应用有助于推动全球及本地经济增长，仅生成式AI未来十年就可为全球经济贡献约7万亿美元，将为能源行业的数字化转型提供资金和技术支持。各国可培育本国AI产业，创造就业、吸引投资，推动经济增长和国家竞争力提升。

在伦理与合规方面，AI系统可能因暴露敏感数据或助长数据滥用行为而引发隐私风险。投资主权AI可使各国利用本地数据、优先事项和价值观来构建和训练AI系统。

上述原则的落地，使得AI可在能源系统中创造更大价值。AI不仅能增强能源系统的韧性，还能提升其自主性。AI驱动的系统通过精准预测和实时检测，协助应对设备故障、供应中断或网络威胁等外部风险。同时，在能效提升方面，AI有助于降低总体能源需求，其支持的电网管理和系统优化可促进清洁能源的整合。这些进步能减少各国对进口能源的依赖，提高能源安全和经济独立性。

德勤报告分析称，以高度依赖能源进口的欧盟为例，如果AI潜力在能源领域充分发挥，欧洲的油气消费量可分别减少约226太瓦时和230太瓦时，相当于2023年欧洲石油进口量的约5%和天然气进口量的约7%。消费量下降不仅减少了对非可再生能源的支出，更降低了供应中断和价格波动风险。

解锁可持续的主权AI

德勤报告指出，AI有望成为能源领域的变革力量，推动能源系统向更可持续、更具韧性的方向转型。实现“可持续的主权AI”这一目标，需要能源公司、科技公司、金融服务提供商、政策制定者协同行动。