【前沿未来培训】《能源行业和人工智能融合机理、场景、模式

【前沿未来培训】《能源行业和人工智能融合机理、场景、模式、路径和保障机制》

第一章 能源AI融合的理论基础与内在机理

1.1能源革命背景下AI融合的必然性

1.1.1新型电力系统构建的复杂性与智能化需求

1.1.1.1高比例可再生能源接入带来的系统不确定性挑战

1.1.1.2源网荷储互动对实时预测与协调控制的更高要求

1.1.1.3电力市场化改革对精细化运营决策的推动

1.1.2 AI技术赋能能源系统的核心优势

1.1.2.1海量时序数据的实时处理与模式识别能力

1.1.2.2复杂物理系统建模与多目标优化求解

1.1.2.3边缘计算与云计算协同的分布式智能

1.1.3国家战略与产业升级的双重驱动

1.1.3.1“双碳”目标下的能源数字化转型政策导向

1.1.3.2能源安全保障与韧性提升的战略要求

1.1.3.3新质生产力在能源领域的具体体现

1.2能源AI融合的核心机理

1.2.1能源“物理-信息-价值”多流耦合机理

1.2.1.1能源流、信息流、价值流的数字化映射与同步

1.2.1.2基于数字孪生的能源系统状态实时感知与仿真

1.2.1.3数据驱动与物理模型融合的混合建模机理

1.2.2多时空尺度协同优化机理

1.2.2.1秒级/分钟级调度与中长期规划的智能衔接

1.2.2.2广域电网与局部微网的协同运行优化

1.2.2.3生产、传输、消费环节的全局最优决策

1.2.3“感知-预测-决策-控制”闭环自治机理

1.2.3.1基于物联网的能源设备状态全面感知

1.2.3.2风光功率、负荷需求的超短期精准预测

1.2.3.3考虑安全约束与经济性的智能调度决策

1.2.3.4自适应、自愈性的分布式控制执行

1.3能源AI融合的生态体系构建

1.3.1技术架构：云边端协同的智能体系统

1.3.1.1云端：AI训练平台、超算中心与数字孪生底座

1.3.1.2边缘侧：变电站、场站、园区的嵌入式智能

1.3.1.3终端侧：智能电表、逆变器、用能设备的本地决策

1.3.2业务体系：全产业链智能化升级

1.3.2.1上游：智慧勘探、智能钻井、数字油田

1.3.2.2中游：智能电网、智慧管输、优化调度

1.3.2.3下游：智慧电厂、虚拟电厂、需求侧响应

1.3.3市场生态：新型业态与主体涌现

1.3.3.1传统能源企业向综合能源服务商转型

1.3.3.2负荷聚合商、虚拟电厂运营商的兴起

1.3.3.3能源数据服务商与AI算法供应商的角色定位

第二章 能源AI融合的核心应用场景与创新实践

2.1场景一：新型电力系统与智能调度

2.1.1新能源发电功率预测与消纳

2.1.1.1基于气象卫星与数值天气预报的风光超短期预测

2.1.1.2考虑空间相关性的区域集群功率预测

2.1.1.3极端天气下的发电能力与风险预警

2.1.2电网智能调度与安全稳定控制

2.1.2.1基于强化学习的实时发电计划与AGC/AVC控制

2.1.2.2电网暂态稳定与电压稳定的在线评估与辅助决策

2.1.2.3配电网拓扑优化与故障自愈重构

2.1.3电力市场交易与风险管理

2.1.3.1基于多智能体的电力现货市场出清模拟与报价策略

2.1.3.2绿证、碳配额与电力市场的耦合交易分析

2.1.3.3市场极端价格波动与金融风险的智能预警

2.2场景二：智慧能源生产与资产管理

2.2.1油气田智能勘探与开发

2.2.1.1地震资料智能处理与储层预测

2.2.1.2钻井参数优化与井下风险智能预警

2.2.1.3基于数字孪生的油气藏全生命周期管理

2.2.2发电设备智能运维与状态检修

2.2.2.1风机、光伏板、火电机组的故障预测与健康管理（PHM）

2.2.2.2基于计算机视觉的输电线路无人机智能巡检

2.2.2.3设备剩余寿命预测与预防性维修策略优化

2.2.3能源基础设施数字孪生

2.2.3.1电厂、变电站、管网的高保真三维建模与仿真

2.2.3.2孪生体驱动的运行模拟、方案推演与人员培训

2.2.3.3基于孪生数据的能效分析与节能优化

2.3场景三：综合能源服务与智慧用能

2.3.1虚拟电厂（VPP）与负荷聚合

2.3.1.1分布式资源（储能、EV、可调负荷）的聚合建模

2.3.1.2 VPP参与市场交易的出清与收益分配优化

2.3.1.3基于区块链的分布式资源可信计量与结算

2.3.2楼宇/园区智慧能源管理

2.3.2.1冷热电联供系统的多目标实时优化调度

2.3.2.2建筑用能行为识别与柔性负荷调控

2.3.2.3光储直柔（PEDF）建筑的系统协同控制

2.3.3电动汽车与电网互动（V2G）

2.3.3.1电动汽车充电负荷时空分布预测

2.3.3.2规模化V2G的聚合调度与电网支撑服务

2.3.3.3充电桩智能选址与充电导航服务

2.4场景四：能源安全与应急管理

2.4.1能源网络安全防护

2.4.1.1工控系统异常流量与网络攻击的智能检测

2.4.1.2基于AI的威胁情报分析与主动防御

2.4.1.3网络靶场中的攻防演练与能力评估

2.4.2物理安全风险管控

2.4.2.1基于视频监控的周界入侵与人员违章行为识别

2.4.2.2危化品泄漏、火灾等重大风险的早期预警

2.4.2.3极端自然灾害下的电网薄弱环节识别与韧性提升

第三章 能源AI融合的商业模式与价值实现

3.1模式一：智能化产品与解决方案

3.1.1能源AI软硬件一体化产品

3.1.1.1智能传感设备与边缘计算终端

3.1.1.2新能源电站“无人值班、少人值守”整体解决方案

3.1.1.3企业级综合能源智慧管理平台

3.1.2算法模型即服务（MaaS）

3.1.2.1预测类模型（功率、负荷、价格）云服务

3.1.2.2优化调度与交易策略模型服务

3.1.2.3设备故障诊断模型订阅服务

3.1.3数字孪生定制开发与运营

3.1.3.1关键能源设施的数字孪生体构建服务

3.1.3.2孪生驱动的仿真培训与应急演练服务

3.2模式二：平台化运营与数据服务

3.2.1能源物联网平台与数据中台

3.2.1.1海量能源设备接入、管理与数据服务

3.2.1.2能源数据标准化、治理与价值挖掘服务

3.2.1.3面向第三方开发者的能源数据开放平台

3.2.2虚拟电厂运营平台

3.2.2.1聚合商模式：聚合资源参与市场，分享收益

3.2.2.2平台模式：为资源方提供接入、管理与交易工具

3.2.2.3技术服务模式：输出VPP核心技术能力

3.2.3能源行业大模型平台

3.2.3.1能源领域专用大模型的训练与精调服务

3.2.3.2基于大模型的智能问答、报告生成、代码辅助

3.2.3.3大模型与业务系统（如OMS、EMS）的集成应用

3.3模式三：创新服务与价值共享

3.3.1能源资产性能保障服务

3.3.1.1基于AI的光伏电站发电量保障与保险

3.3.1.2风机发电性能优化与提升的效益分成

3.3.1.3节能改造项目的效果验证与收益分享

3.3.2绿色金融与碳资产管理服务

3.3.2.1基于物联网与大数据的碳足迹精准核算与认证

3.3.2.2绿色信贷风险评估与ESG投资分析

3.3.2.3碳资产组合管理与交易策略服务

3.3.3综合能源服务订阅

3.3.3.1园区/企业能效管理托管服务

3.3.3.2家庭智慧用电分析与优化建议订阅

第四章 能源AI融合的实施路径与发展策略

4.1国家与区域层面：战略引导与基础设施

4.1.1顶层设计与标准体系构建

4.1.1.1国家能源数字化与智能化发展战略

4.1.1.2能源AI数据标准、接口标准与安全标准

4.1.1.3适应新型电力系统的市场规则与监管框架

4.1.2关键数字基础设施建设

4.1.2.1能源大数据中心与国家“电力算力网”布局

4.1.2.2覆盖源网荷储的泛在物联网与5G专网部署

4.1.2.3能源区块链基础设施（能源链）探索

4.1.3创新示范与产业生态培育

4.1.3.1国家级能源互联网/新型电力系统示范区

4.1.3.2支持“能源+AI”初创企业的孵化与加速

4.1.3.3组建能源数字化产学研创新联合体

4.2企业层面：数字化转型三阶段

4.2.1第一阶段：单点智能与数据筑基

4.2.1.1关键设备预测性维护、风光功率预测等试点

4.2.1.1.1明确业务痛点，选择高价值、易落地场景

4.2.1.1.2补强数据采集能力，建立初步数据治理体系

4.2.1.1.3组建跨部门试点团队，探索合作模式

4.2.1.2初步建立数据中台与AI开发平台

4.2.1.3培养首批具备数据思维的业务骨干

4.2.2第二阶段：系统协同与平台赋能

4.2.2.1构建企业级能源数字孪生与智能运营中心（IOC）

4.2.2.1.1核心生产系统（如电网调度、电厂DCS）智能化升级

4.2.2.1.2打通源网荷储数据，实现跨业务协同优化

4.2.2.1.3建立模型全生命周期管理（MLOps）体系

4.2.2.2建设统一的AI能力平台，赋能各业务单元

4.2.2.3组织架构调整，设立数据智能部门

4.2.3第三阶段：生态创新与模式重塑

4.2.3.1基于平台能力，对外提供能源数据或AI服务

4.2.3.1.1孵化或运营虚拟电厂等新业务

4.2.3.1.2探索能源数据资产化与交易

4.2.3.1.3主导或参与构建区域能源互联网生态

4.2.3.2企业战略重心向“能源科技服务”延伸

4.2.3.3形成数据驱动、敏捷创新的组织文化

4.3项目与技术层面：敏捷落地与持续迭代

4.3.1能源AI项目的特殊性考量

4.3.1.1强安全性、可靠性要求下的技术选型与验证

4.3.1.2与现有工业控制系统（OT）的深度融合挑战

4.3.1.3严苛物理约束下的算法设计（如电网潮流方程）

4.3.2技术开发与工程化路径

4.3.2.1仿真先行：在数字孪生或仿真环境中训练与测试

4.3.2.2小步快跑：从离线辅助决策到在线闭环控制的渐进

4.3.2.3“AI+机理”融合：优先采用物理信息神经网络（PINN）等混合方法

4.3.3运营推广与价值评估

4.3.3.1建立以提升发电量、降低煤耗、减少弃风弃光等为核心的价值度量体系

4.3.3.2制定针对运行人员的AI工具使用培训与激励机制

4.3.3.3建立模型在线监控与定期迭代优化机制

第五章 能源AI融合的保障体系与风险治理

5.1数据安全、产权与共享机制

5.1.1能源关键数据分类分级与安全管理

5.1.1.1区分公开数据、受控数据、核心涉密数据

5.1.1.2满足等保、关保要求的全链条安全防护

5.1.1.3数据跨境流动的风险评估与管制

5.1.2数据产权界定与价值分配

5.1.2.1发电企业、电网公司、用户等各方数据权属界定

5.1.2.2基于贡献度的数据要素价值评估与收益分配机制

5.1.2.3能源数据信托等新型治理模式探索

5.1.3隐私计算促进数据融合利用

5.1.3.1联邦学习在跨主体负荷预测、电网规划中的应用

5.1.3.2安全多方计算在电力市场出清、多主体结算中的实践

5.2算法与模型的可信与可靠保障

5.2.1面向能源系统的算法可解释性与可信赖性

5.2.1.1调度、控制等高风险决策的算法逻辑追溯与解释

5.2.1.2建立能源AI算法的第三方测试、验证与认证体系

5.2.1.3算法决策失误的问责与追溯机制

5.2.2模型鲁棒性与对抗性防御

5.2.2.1应对不良数据注入、对抗样本攻击的防御技术

5.2.2.2极端天气、设备突变等“分布外”场景的模型泛化能力

5.2.2.3模型在线学习的稳定性与安全性保障

5.2.3人机协同与最终责任界定

5.2.3.1明确AI辅助决策与人工决断的权限边界

5.2.3.2关键操作（如紧急拉闸）的人工确认与授权流程

5.2.3.3 AI系统失效或出错时的应急预案与手动接管机制

5.3系统安全与供应链韧性

5.3.1智能化带来的新型网络安全风险

5.3.1.1 AI模型本身成为网络攻击的新目标

5.3.1.2边缘智能设备的安全加固与统一管理

5.3.1.3供应链中第三方AI组件的安全审计

5.3.2物理-信息系统的融合安全

5.3.2.1信息空间攻击向物理空间传导的风险评估与阻断

5.3.2.2基于AI的融合安全态势感知与联动处置

5.3.3核心AI技术的自主可控

5.3.3.1能源领域专用AI框架、算法库、开发工具的国产化

5.3.3.2关键工业AI芯片与硬件的供应链安全

5.4人才、组织与伦理规范

5.4.1“能源+AI+ICT”复合型人才体系建设

5.4.1.1高校学科交叉培养与在职工程师转训相结合

5.4.1.2建立适应数字化转型的岗位序列与职业发展通道

5.4.1.3吸引跨界人才的激励机制与企业文化

5.4.2敏捷组织与创新管理

5.4.2.1打破发电、电网、信息部门壁垒的跨职能团队

5.4.2.2鼓励试错、快速迭代的创新容错机制

5.4.2.3适应智能化时代的领导力发展与组织变革

5.4.3能源AI伦理与社会接受度

5.4.3.1保障能源公平可及，避免“数字鸿沟”加剧能源不平等

5.4.3.2关注自动化对能源行业就业结构的影响与转型支持

5.4.3.3加强公众对智慧能源的认知与参与，建立信任

授课教师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长 陆峰博士

联系电话：13716300228（微信同号）

(信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院)