进入智能化时代，当每度电都学会“思索”，能源系统的变革才确实开启。今天，在全球能源结构与电力系统转型的浪潮中，人工智能（AI）技术正变成不可或缺的关键“破局者”，让能源系统迎来前所未有的“数字觉醒”。

6月20-21日，以“人工智能深化协同，能源科技求索革新”为主题的2025国家能源互联网大会在杭州盛大举行，全球产业技术领先者施耐德电气受邀出席大会，展示了助力能源转型的数智技术及办理方案，并围绕AI驱动能源转型等话题开展了技术分享。

源网荷储全链协同，AI驱动能源转型

AI不但仅是能源的消耗者，更将变成能源效率的革新者。施耐德电气电网产业高级架构师王照在大会演讲中提及，AI正与能源系统开展深度融合，并变成能源公司达成数智化转型的“核心引擎”。

当前电力系统的数字量、更新速率和关系复杂性正呈爆炸式增加，而AI恰恰能够凭借实时的决策洞察精准识别资产浪费，并以智能化的方法优化资产治理策略，提升能源系统的柔性。例如，在源网互动领域，由AI赋能的预测性调度能够减少弃风弃光，有力提升光伏、储能等分布式能源与大电网的协同性。

在用电侧，AI能够深度挖掘工业等场景的节能潜力，加速花费端的低碳转型。关于用能公司而言，在数字化、电气化加速推进的时代，AI将变成构建可持久将来的核心驱动力。AI与能源治理系统的深度融合，将为公司带来三重价值：精准识别能效瓶颈、智能优化资产配置另有减少用能成本与碳排放总量。

施耐德电气将前沿的AI预测技术与产业知识经验相结合，研发了在综合能源复杂运作条件下具有自主治理与调节实力的模型预测控制算法。依托这一算法，由AI驱动的微电网办理方案助力傅雷图书馆达成了光伏自消纳率约88%、建筑新能源渗透率约67%的卓越成果，与此同时达成了70%的减碳量，使其变成了全球首座LEED净零碳认证图书馆。

AI融合能源技术，促进技术升级与商业形式革新

在AI的全面“浸润”下，能源系统在技术升级和商业形式革新两个层面都面对着革新与进化。而如此的变动，正促进着崭新的业态和增加点随之诞生。

在技术层面，AI 正从“单应用”走向“链应用”，在能源系统的源、网、荷、储全环节协同应用。其中，伴伴随边缘AI的普及，轻量化AI模型正越来越多地部署于智能电表、储能终端，达成本地迅速决策，减少对云端算力的依赖。例如，施耐德电气在常规的综保装置中集成了经过180万个实际用例训练的、鉴于机器把握的故障检测算法，将小电流接地选线选段的精准度显著提升，其应用价值可见一斑。

王照在演讲中指出，在设备运维层面，施耐德电气的POI-MV中压主动运维智能单元鉴于机器把握、大数字解析和多维度模型训练技术，可达成开关设备健康状态持久监测，并给予早期预警和后续设备运维提议，从而助力顾客达成了对配电资产从“被动抢修”到“主动运维”的转变。

当AI具有了跨域数字协同实力，还能够打破能源、交通、工业等领域的数字壁垒，创造新的价值。例如，AI能够调度电动汽车向电网反向送电，或对工厂用电开展削峰填谷的智能调度，从而经过电力行当买卖创造额外收益。

而在商业形式层面，AI同样能够带来一系列新的变动。在AI的促进下，将来能源相干的商业形式有望从常规的“卖产品”转化为“卖业务”。例如，公司购置的不再局限于常规的硬件产品，还能够购置订阅制的“AI能效优化业务”，并按照节能成效或PUE达标率付费。与此与此同时，虚拟电厂也能够运用AI聚合光储、电动车等分布式资产参与电力行当，提升收益实力。

相应地，旨在适应那些新业态，公司也势必需求促进自身的“进化”，持久培育新的实力与生态。将来，公司要想凭借AI的赋能，决胜充满不确认性的能源行当，将不得不从单纯的“硬件研发”转向培养“软硬协同”的复合型实力。比如，厂商既要迭代能够承载AI功能的智能硬件，也要构建灵活的软件系统；既要在办理多场景的电力产业专属大模型上发力，也需办理常规AI的泛化性难题，以适配电力系统的非线性特性。

如此的需求，也将进一步促进公司寻求构建“硬件 + 算法 + 业务”的生态，增强跨界协作。在这领域，施耐德电气鉴于EcoStruxure 系统，并联合生态协作伙伴联合开展AI能源应用研发，率先树立了围绕AI应用开展生态协作的典范。

共享共赢共创，突破AI与能源技术协同挑战

无须讳言，尽管AI与能源技术的深度协同曾经“渐入佳境”，但仍有一系列不可忽视的挑战亟待办理。首要，能源数字分散于发电、输配电、用电等不同公司，跨主体、跨部门的数字共享依然现存较大阻碍，造成的“数字壁垒”往往让AI训练因缺乏足够数字而“难为无米之炊”。

其次，面对电网的成百上千种故障形式，AI的算法适配也现存短板，通用的 AI 模型往往会有准确率不足的难题，而产业专属大模型因为数字不足造成训练成效差强人意。

最终，面对高度重视保证可靠性的能源系统，AI的潜在保证危机同样不容忽视。一旦AI引擎深度参与能源调度，算法漏洞很或许引发能源调度连锁故障，这无疑对保证防护体系的健全提出了更高需求。

转型在即，怎样化解那些瓶颈与挑战？施耐德电气全国销售部销售总监杨伟临在行动期间表示：“在AI与能源技术加速融合的大势所趋之下，咱们面对来自数字、算法和保证等领域的挑战，能够从方针保证数字权益、技术协同、守住保证红线等三个领域思索破解之道。”

施耐德电气倡导促进“能源数字共享池”试点，鼓励共享数字训练模型，与此同时保证数字主权；与此与此同时，施耐德电气提议产业联合设立“能源 AI 开源社区”，共享故障数字集、训练框架，让每个参与者既当做开源的贡献者，也变成开源的贡献者，从而以生态协作达成互利共赢；最终，则是在技术层面为AI树立“保证栅栏”，避免因过度依赖或放任AI应用而引发保证危机。

可见，运用AI技术促进能源系统“数字觉醒”的流程，绝非一帆风顺。然而，在方针护航、技术革新、生态协作的一同作用下，AI等数字化技术驱动的能源转型前景必将势不可挡。

能源系统迎来“数字觉醒”的本质，正是能源治理从“经验驱动”转向“数字驱动”的流程。将来，施耐德电气将持久将AI与能源治理有机结合，并携手上下游伙伴，一同促进技术革新落地，赋能更多公司达成节能减碳和智能化运作，迈向可持久进展将来。

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