夜雨聆风
夯实算力能源底座 打造能源智能跃迁通道
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性力量，正在深刻重塑能源生产、传输、消费和治理模式。加快推动人工智能与能源深度融合，是服务能源强国建设的战略支撑，对于加快构建新型能源体系、培育壮大能源领域新质生产力具有重要意义。《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》）立足我国能源产业体系完备、应用场景丰富、数据资源富集等优势，系统部署重点任务，推动能源、算力、场景、数据、模型等要素高效协同，加快构建协同高效、安全可控、绿色低碳、开放融合的“人工智能+”能源发展新格局。近日，国家能源局在深圳召开全国“人工智能+”能源现场推进会，会上对《行动方案》进行了专题解读部署，同步发布了首批51个“人工智能+”能源高价值场景，并组织25家能源企业签署了《开放能源领域人工智能应用高价值场景倡议书》，通过“高价值引领+场景开放+试点先行”等一系列组合拳，为推动《行动方案》落地见效进一步明确路径、凝聚共识、强化牵引。总体上，《行动方案》既聚焦能源对人工智能发展的基础支撑，也强调人工智能对能源转型的深度赋能，可从以下四个方面把握其重点内涵。
一、激发系统协同效益，打造算力电力互促发展模式
（一）强化规划协同，统筹算力设施布局与能源资源优化配置。统筹能源资源与算力协同规划、系统布局，是适应算力快速增长、提升人工智能发展可持续性的重要举措。当前，智算中心加快集聚发展，需综合考虑新能源资源禀赋、电网承载条件和通道约束等因素，实现算力设施与能源设施的优化协同。《行动方案》提出，统筹大型新能源基地与国家算力枢纽规划布局，探索百万千瓦级人工智能算力设施与配套能源系统协同建设，从源头上夯实人工智能发展的物理支撑，提升绿色能源就近消纳和跨区域优化配置能力，降低算力设施综合用能成本和供能风险。
（二）强化运行协同，建立保障机制实现关键数据互通与业务联动优化。算力设施用能负荷呈现高密度、强波动、集中化特征，推动算力调度与电力调度关键数据互通和业务联动优化，有利于避免局部供需错配、缓解系统调节压力、提升资源利用效率，是提升算力与电力协同运行水平的关键路径。《行动方案》提出，推动建立算力与电力互动机制，鼓励算力设施作为负荷侧灵活可调节资源参与电网运行，提升算力布局、负荷运行与电力系统调度之间的协同水平。这有利于推动算力与电力深度互动与协同运行，提升系统整体灵活性、抗扰动能力和运行经济性。
（三）强化机制协同，健全绿色算力价格信号与市场化配置。算力设施具备通过参与绿色电力交易、需求响应实现协同运营的潜力，为充分释放其调节能力与市场价值，需培育聚合主体和协同运营机制，推动形成更加灵活高效的资源配置模式。《行动方案》提出，鼓励新建算力设施与可再生能源发电企业签订多年期绿色电力交易合同，支持算力设施以多种形式参与市场交易，推动绿色算力交易体系建设。这有利于培育一批具备资源聚合、调度优化和市场运营能力的主体，推动算力灵活调节能力加快转化为市场价值和协同效益。
二、夯实安全可靠根基，打造算力能源供应坚强底座
（一）强化供电品质与运行韧性，提升全过程监测与应急处置水平。算力中心对供电连续性、电能质量和故障恢复速度要求极高，保障供电连续、电能优质与快速恢复，直接关系设备安全、数据完整和业务连续运行。《行动方案》提出，建立健全算力设施能源供给规划建设标准，开展供电质量提升专项行动，构建政府、电网、用户三方协同治理体系。依托新型电网平台和全过程监测，及时识别和处置电压波动、谐波扰动、瞬时中断等风险，推动政府监管、电网调度与用户响应有效衔接，更好满足算力业务对高品质电能和极端情况快速恢复的要求，全面夯实人工智能发展的能源保障基础。
（二）提升算力负荷用电柔性，构建源网荷储一体化算力中心。随着人工智能发展，算力设施正由单一受电负荷向具备协同供能和主动支撑能力的系统单元转变。《行动方案》提出，要探索核电、氢能等能源以直连方式为算力设施供能，鼓励算力设施配置构网型储能，增强供电稳定性和对电力系统的主动支撑能力。一方面，拓展了算力设施多元清洁供能来源，提升就地消纳和稳定保障能力；另一方面，推动算力设施从被动用能向主动调节转变，更好参与源网荷储协同运行，实现电力系统的灵活调节与双向互动能力提升。
三、践行绿色发展理念，引领算力用能清洁低碳转型
（一）健全算力中心绿电管理机制，完善绿电直连政策及价格机制。为进一步统一核算口径、明晰评价标准，健全直连适用范围、接入方式、运行管理和价格形成机制，《行动方案》一方面提出将绿电使用占比作为重要参考指标，支持算力设施通过参与绿证绿电交易提升绿电消费比例，推动形成标准统一、规则明晰、约束有效的绿电消费管理体系，增强可核算性、可比较性和可考核性，引导市场主体形成稳定的绿色用能预期；另一方面，提出鼓励具备灵活调节能力的算力设施开展绿电直连，通过价格政策激励算力设施优化用能行为、促进高比例新能源就近就地消纳，进一步夯实算力设施绿色用能基础，加快算力用能方式向绿色低碳转型。
（二）推动算力中心能效技术与系统方案升级，提升综合利用效率。除了IT设备本体节能优化，冷却系统、供电架构、存储调度和余热利用等多环节协同优化能力也是推动算力中心能效提升的重要途径。《行动方案》提出推动算力设施高效冷却、高性能服务器、高性能供电架构等技术研发应用，加强算力设施用能管理智能化水平。以技术进步带动算力设施能效持续跃升，推动算力中心从高耗能向高效率低损耗的运行方式转变，为绿色算力发展开辟更大空间。
（三）强化全生命周期降碳管理，建立算力设施碳足迹核算与认证体系。随着算力设施规模快速扩张，其能耗和碳排放管理需要覆盖规划建设、设备配置、运营管理和退役处置全过程，加快建立全生命周期节能降碳管理体系成为必然要求。《行动方案》提出探索实施项目节能降碳审查评价备案制，鼓励开展碳足迹核算与认证服务，推动算力设施从立项建设到运行管理全过程落实节能降碳要求，增强能耗和碳排管理的约束性与透明度。同时，加快形成可核算、可认证、可比较的碳足迹管理体系，更好支撑绿色投资、绿色交易和绿色用能评价，推动算力设施绿色转型走深走实。
四、驱动能源智能跃迁，开拓人工智能深度融合发展新格局
（一）建立高价值场景遴选发布与开放共享机制，形成从需求到供给的场景图谱与清单体系。人工智能在能源领域的应用正在加快拓展，为有效引导场景需求、畅通供需对接、明确优先级，需系统梳理高价值场景，形成清晰的需求牵引和供给导向。《行动方案》提出，要以场景需求牵引人工智能技术创新，加速人工智能技术与能源产供储销全链条深度融合和规模化发展，形成技术创新与产业应用的良性循环。这有利于把能源行业真实需求更有效转化为技术攻关方向和产品研发方向，提升创新资源配置效率，加快打造一批可复制、可推广的示范场景，推动人工智能与能源深度融合走深走实。
（二）推进能源领域高质量数据集建设，强化分类分级与可信流通能力。高质量数据集建设是夯实人工智能与能源数据的重要底座。能源行业数据资源体量大、类型多、链条长，但仍不同程度存在数据分散、标准不一、共享不畅、流通不足等问题，迫切需要统筹推进数据治理、安全保护和流通利用，形成可持续的数据开发利用体系。《行动方案》强调以业务场景为牵引，加速推进能源核心场景高质量数据集建设。将推动数据集建设由分散建设走向共建共享、由阶段性汇聚走向长效运营，促进能源数据更高水平流通利用，更好发挥数据要素对技术创新、产业升级和市场发展的支撑作用。
（三）强化能源大模型产品化应用，构建研发、验证、实施、评估全过程闭环管理。人工智能在能源领域的应用场景复杂、系统耦合度高、运行安全要求严，亟需贯通从实验室到规模应用的全生命周期闭环。《行动方案》提出构建能源高价值场景闭环管理机制，形成场景发布、研发攻关、测试验证、工程实施、成效评估等全链条闭环，提高从研发到应用的转化效率，降低试错成本和落地风险。这有利于提高人工智能技术和产品从研发到应用的转化效率，降低试错成本和落地风险。
（四）健全安全治理与责任追溯机制，强化能源大模型关键环节安全自主可控。当前能源领域人工智能应用在模型适配性、产品成熟度、安全可控性和责任边界等方面仍需进一步完善，必须统筹推进模型工程化落地与安全治理机制建设。《行动方案》提出，要强化专业模型攻关创新，深化自主可控硬件在能源领域的深度应用，探索建立“人工智能+”能源安全治理体系。这有利于提升能源领域人工智能产业链韧性与供给安全，强化全生命周期的可信、可控、可追责能力，真正以安全自主可控保障人工智能在能源领域“可用、敢用、好用”。
《行动方案》的出台，为人工智能与能源融合发展提供了系统指引。下一步，随着各项任务举措落地落实，人工智能与能源双向赋能、深度融合的良性生态加速形成，能源发展将为人工智能发展提供坚强的支撑保障，人工智能将稳步推动能源行业迈进智能驱动、绿色高效的高质量发展新阶段。
（电力规划设计总院党委书记 胡明）
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