在能源转型与科技革命深度融合的当下，人工智能正以前所未有的深度与广度，重塑新兴能源技术的研发范式与应用前景。中国电力科学研究院的王继业先生指出，将人工智能与新能源技术结合，不仅是提升能源系统效率、安全性和经济性的关键路径，更是构建清洁低碳、安全高效现代能源体系的核心驱动力。
人工智能赋能新能源研发的重点方向
王继业先生认为，当前人工智能在新兴能源技术研发中的重点方向主要集中在以下几个层面：
- 新能源发电的精准预测与智能调控：风能、太阳能等可再生能源具有间歇性和波动性，给电网的稳定运行带来挑战。利用机器学习、深度学习算法，可以对风速、光照、云层等海量气象与环境数据进行深度分析，实现发电功率的超前高精度预测。结合强化学习等技术，可对风电场、光伏电站集群进行协同优化与实时智能调控，最大化发电效率并平滑功率输出，提升电网对可再生能源的消纳能力。
- 新型电力系统的仿真、规划与安全分析：随着高比例新能源、高比例电力电子设备接入，电力系统变得日益复杂。人工智能，特别是基于物理信息的神经网络、数字孪生技术，能够构建高保真、快响应的新型电力系统仿真模型。这极大地助力电网的远期规划、网架结构优化，并能够对系统运行的稳定性、安全性进行实时评估与预警，快速定位潜在风险。
- 储能系统的智能化管理与寿命预测：电池储能是平滑新能源波动、支撑电网稳定的重要手段。人工智能可以通过分析电池运行的海量数据（电压、电流、温度等），建立健康状态评估模型，实现精准的剩余寿命预测和故障早期诊断。优化充放电策略，在保障安全的前提下，延长电池使用寿命，提升整个储能系统的经济性。
- 氢能等二次能源技术的研发加速：在绿氢制取、储运、燃料电池等环节，人工智能可以发挥巨大作用。例如，通过机器学习筛选和优化电解水制氢的催化剂材料，大幅缩短研发周期；优化加氢站布局与调度；对氢能供应链进行全生命周期能效分析与碳足迹追踪。
- 综合能源系统的协同优化：在园区、城市等场景下，电、热、冷、气、氢等多种能源形式耦合日益紧密。人工智能可以作为“智慧大脑”，基于多源数据，对源、网、荷、储进行一体化协同优化调度，实现多能互补，提升整体能源利用效率，降低用能成本。
未来发展趋势与展望
王继业先生提出，人工智能与新兴能源技术的融合将呈现以下趋势：
- 融合深化，从“赋能”走向“原生”：人工智能将不再仅仅是辅助工具，而是深度嵌入能源装备与系统的设计、制造、运行全链条，催生出具有自感知、自决策、自执行能力的“原生智能”能源装备与新型电力系统。
- 平台化与生态化：将构建开放共享的能源人工智能平台，汇聚算法、算力、数据与行业知识，降低技术应用门槛，形成产学研用协同创新的繁荣生态，加速技术迭代与规模化应用。
- 安全可信与可解释性成为焦点：随着AI在能源这类关键基础设施中承担更核心的角色，其决策过程的可解释性、算法的鲁棒性以及数据与模型的安全隐私保护将变得至关重要。发展安全、可靠、可信的能源AI是必然要求。
- “双碳”目标的核心引擎：人工智能将成为实现“碳达峰、碳中和”目标的加速器。通过优化能源生产与消费，提升能效，促进可再生能源最大限度的开发利用，AI将为全球能源绿色低碳转型提供最强大的技术支撑。
以王继业先生为代表的行业专家清晰地指出，人工智能与新兴能源技术的交叉融合正处在爆发前夜，其重点研发方向紧扣能源电力行业的核心痛点与发展需求。前瞻布局、持续投入并构建良好的创新生态，必将推动我国乃至全球的能源科技实现跨越式发展，为人类社会的可持续发展注入强劲的智慧动能。
