人工智能和可再生能源如何重塑电网体系

可再生能源发展势头迅猛，并已于 2025 年首次超越煤炭，成为全球第一大电力来源。这一根本性能源结构变革，叠加人工智能技术的飞速迭代，大幅加速清洁能源转型进程，但也为沿用数百年的传统电网带来全新挑战。人工智能与大数据可破解诸多难题，不过落地应用仍存在不少阻碍。

全球电力需求持续攀升，预计今年用电量将创下历史新高。值得欣慰的是，风电、光伏等可再生能源的供电占比稳步提升。据预测，至 2030 年，低排放能源发电量将占全球总发电量的半数以上。

在中国、欧洲等可再生能源高速发展区域，电力双向流动已成为常态。依托电动汽车、居民住宅、工商业分布式光伏，电力用户既可从电网取电，也能将富余电力反向输送回电网。

传统电网依靠少量大型集中式电厂运行，凭借机组物理惯性维持系统稳定；当前模式与之截然不同。可再生能源出力受天气制约，天然具备波动性；电力供给不再集中于单一站点，而是分散在车辆、住宅、各类工商业设施等海量分布式节点。

储能电池可储存富余电能、按需释放，平抑出力波动，但也进一步提升了电网管控复杂度。新型电网运行状态动态多变，管控难度显著增加，若调度不当，极易引发系统失稳甚至大面积停电。

想要在全新工况下实现电网高效运行，行业亟需全新技术工具。

为什么人工智能和大数据很重要

人工智能、大数据是应对电网复杂度持续攀升的有力手段。各类传感器与监测设备采集海量实时数据，人工智能模型可对数据解析，识别运行规律、预判故障风险、支撑自动化调度决策。

上述能力能够大幅提升电网运行效率与供电可靠性：例如，人工智能可在故障引发停电前提前识别隐患，实时优化供需平衡，降低全网输电损耗。

同时二者助力实现柔性用能：可在新能源大发时段为电动汽车集中充电；智能电表、传感设备等智慧电网技术，支撑调度方动态调节供需匹配关系。

主要挑战

尽管前景广阔，人工智能与大数据落地仍存在短板：面向电力关键基础设施的人工智能模型成熟度、可信度尚有不足；数据质量、系统互操作性问题突出；技术落地配套投入成本高昂；此外行业缺少统一通用标准与治理体系。

为适配电网迭代升级、支撑智慧电力方案规模化部署，国际电工委员会（IEC）发布全新《社会与技术趋势报告》。报告梳理行业发展背景、给出实施指引，并搭建结构化框架，保障相关技术安全可靠落地。

这份题为《人工智能与大数据在电力系统中的应用》的报告全面剖析现代电力体系，研究人工智能提升电网安全、供电可靠性与运行效率的路径。报告覆盖丰富应用场景，涵盖电网基建、负荷预测、虚拟电厂调控等领域，梳理现行标准与在研标准，明确未来标准化重点方向及现有标准体系空白。