当AI走进电力系统，变化首先发生在最基础的环节：电从哪里来、送到哪里去、什么时候用。11月1日，新华社“新华视点”聚焦AI赋能电力：从发电企业到电网公司，再到下游电力用户，AI的应用正在重塑电力“发、输、配、售”流程。风电、光伏发电的可控性在提升，电网的运行在变智能，电力供需两侧的匹配也越来越精准。

电力行业的特殊性在于，它同时面对着供给与需求两端的不确定性。风电、光伏“看天气”，水电“看来水”，发电量随自然条件波动；而用电需求则随季节、时段、产业活动不断变化。过去，调度更多依赖经验与历史规律；如今，AI的加入让预测成为可能。通过对气象、历史发电数据、用电负荷数据的学习，AI可以更精准地预测风光资源的出力，提前研判未来一段时间的可发电量，让绿电的利用率大幅提升。预测能力的提升，是电力系统智能化的第一步。

在发电侧，AI的应用已经从单点预测走向全链条的智能研判。今年7月，甘肃电投集团发布“紫金驭能”大模型，汇集53家风、光、水、火发电厂站20多年全链条全场景数据，涵盖风光功率预测、负荷与电价预测、电力交易智能决策等，推动电力业务由经验决策向AI智能研判转型。同月，雅砻江流域水电开发有限公司发布我国首个面向水、风、光一体化清洁能源基地的智慧运营大模型。这些大模型的共同点在于，它们不再只解决某一个预测问题，而是试图把发电运营的多个环节纳入同一个智能框架。

电网侧的变化同样明显。电网是电力系统的“高速公路网”，需要实时平衡全网的供需，任何一处失衡都可能影响稳定运行。国家电网利用AI快速比较不同电网运行方案，仿真分析效率提升10倍以上；南方电网则推出负荷预测系统“大瓦特·天衍”、电力市场求解器“天权”，用AI技术深度赋能电网生产运行各环节。仿真效率的提升意味着，调度人员可以在更短时间内评估更多方案，面对突发情况时的决策空间也更大。

虚拟电厂是AI赋能电力的一个新业态，它本身并不是一座真正的发电厂，而是一种通过智能技术聚合分散资源的机制：把大量分散的负荷、储能、分布式电源组织起来，统一参与需求响应与市场交易。AI为虚拟电厂装上了更强的“大脑”，让它可以消纳更多的分散资源。国家能源局数据显示，截至2025年底，全国已有虚拟电厂项目470个，最多可同时调节1685万千瓦负荷；到2027年，这一能力将超过2000万千瓦，接近一个三峡电站的装机规模。这个数字说明，虚拟电厂已经从概念走向了具备实际调节能力的规模。

在用户侧，AI的影响体现在更精细的用电互动上。国网四川电动汽车服务有限公司车网交易中心的相关介绍显示，迎峰度夏期间，高峰、尖峰时段每度电可获得2元、3元放电收入——电动汽车在用电高峰时向电网放电，不仅缓解了供电压力，也让车主获得了实际收益。这种“车网互动”的背后，是AI对负荷时段、价格信号与车辆状态的综合研判。电力用户正在从被动的用电者，转变为可以参与系统调节的主体。

今年4月，国家发展改革委、国家能源局等四部门印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，为AI与能源的结合提供了政策框架。“双向赋能”这个词很关键：它既指AI赋能能源系统，也指能源系统为AI发展提供支撑——算力中心本身就是用电大户，能源与AI的协同发展，需要在两个方向上同时推进。从发电预测到电网调度，从虚拟电厂到车网互动，AI赋能电力的图景正在从单点应用连成完整的链条。接下来值得观察的，是这些应用在迎峰度夏、极端天气等真实考验中的表现，以及它们能否进一步降低全社会的用能成本。

文末来源：新华社