只为5%的尖峰时刻，值不值得豪掷千亿？AI正在学会“反向调度”

“为了满足仅占5%、持续数十小时的尖峰时刻供电需求，而增加的能源基础投资和引起的碳排放不断提高。”北京理工大学管理学院教授王博一语道破当前电力系统的核心挑战——问题不在总量不足，而在于稳定性。每年“迎峰度夏”“迎峰度冬”期间的尖峰负荷时段虽短，却是电力系统运行的关键痛点。

如何破解？人工智能技术正加速从实验室走向电力系统的全环节，从发电、调度到用电侧，展现出支撑高比例新能源接入、提升系统韧性与调节能力的巨大潜力，为破解长期困扰电力系统的“为尖峰而建”困局，带来了新的可能。

系统稳定性面临现实压力

尖峰负荷对电力系统构成严峻挑战。以今年夏季为例，华东全网用电负荷六次创下历史新高，最高负荷达4.42亿千瓦，同比增长4.97%。在极端天气频发的背景下，这类“敏感型”负荷往往在短时间内集中爆发，直接威胁电网安全。

这一现象背后，是我国能源结构正在发生的深刻变革。在供给侧，风电、光伏等新能源装机持续快速增长，其固有的波动性与不确定性，持续考验着电网的调节能力；在消费侧，终端用能电气化进程加速，居民用电需求稳步攀升，加之算力基础设施、低空经济等新业态迅猛发展，共同推动负荷特性的复杂化与系统平衡难度的升级。

面对日趋复杂的系统压力，传统“为满足短时尖峰而不断增建电源”的做法已显现出局限性，新增装机全年大部分时间处于低效闲置状态。国家电网能源研究院原副院长胡兆光指出，新能源大规模接入配电网是不可逆转的趋势，而智能体技术在电网协同优化方面潜力巨大。打破传统的“自上而下”调度，转向“自下而上”，通过智能调控系统，能够有效协调储能、负荷等多重环节，将新能源的波动性在配网或微网层级予以平抑，从而避免其对主网造成冲击，并显著提升消纳水平。

需求侧资源展现出巨大的调节潜力。北京理工大学管理学院教授王博以新能源汽车为例，预计到2040年，全国新能源汽车保有量将达3亿辆，其所搭载的车载储能容量超过2000亿千瓦时，相当于中国每天消费的总电量。如此规模的分布式储能资源，若能通过“交能融合”等机制实现规模化灵活调度，将释放出可观的系统调节能力。实现碳中和目标将显著增加电力供应成本，而通过有效运用需求响应机制，将在一定程度上缓解投资压力，降低系统建设成本。

AI赋能电力系统智能化跃升

人工智能正以前所未有的速度渗透到电力系统的各个环节。

自然资源保护协会能源转型项目高级主管黄辉介绍，AI技术首先在气象预测领域展现价值。“相比传统天气预测手段，AI可以快速处理和解析海量的气象数据，实现从大范围气候推演到风电场机位点级微观预测的全面覆盖。”

预测精度的提升直接带来运营效率的飞跃。基于AI预测，新能源企业可动态优化报价策略，还可以在无风无光时段合理规划检修，提升运营效率和收益。在储能领域，AI通过分析历史负荷与电价数据，可动态调整充放电策略，提高储能利用效率与收益水平。

国家电网能源研究院原副院长胡兆光分享了三项实践案例：浙江绍兴通过县级调度智能体将电网调节频率提高48倍，新能源消纳提升30%，能耗与线损分别下降30%和5%。一个智能体完成了8个调度专家的工作，解决了新能源出力带来的电力线路之间匹配不稳定的问题；长沙供电公司研发的Agent配网调度员依托“数学机理+AI”模型，实现秒级决策，研判因素从10个扩展至35个，覆盖了气象、设备状态、用户负荷等多维度数据，决策准确率提升15%；上海电力公司探索出的新的调度模式，在营销平台上调度虚拟电厂等灵活资源，协调多元灵活资源保障系统安全。

在胡兆光看来，“调度是当前AI最能发挥关键作用的领域，其突破将带动预测、控制等多个环节的进步。”

技术与市场双轮驱动

AI技术在电力系统全面落地，需要建立与之相适应的机制环境。

黄辉坦言，当前AI应用仍面临挑战。“以电力市场为例，市场机制尚不成熟，规则在逐步完善，历史交易数据也尚未形成规模，这直接制约了AI的预测与决策能力。”

在市场机制设计方面，建立能够充分反映时空价值的信号机制至关重要。王博指出，目前相关研究多聚焦于微观策略，如参与电力现货市场、虚拟电厂盈利模式等，但缺乏对多系统融合的综合评估。微观策略的核心价值应体现在支撑大电网调节、减少系统性投资与储能配置等宏观效益上。为此，构建综合评估模型成为推动AI落地的重要抓手，要构建能够反映实时平衡与系统互动的综合评估模型，兼顾中长期规划与实时调度需求。

胡兆光同样认为，电力市场需要更灵活的电价机制。不同地区可根据自身负荷特性，通过价格机制调整低谷时段。“分时电价机制以省为单位缺乏灵活性，可考虑按地区负荷特性差异化设置。比如，全省统一低谷时段可能导致电动汽车集中充电，若按城市错峰设置，可优化负荷分布。”

厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强表示，AI为能源转型带来了巨大潜力，但同时也需关注如何平衡AI可能带来的短期集中冲击与能源转型的长期性。在谈及技术落地时，他特别强调，“一项技术如果缺乏经济可行性，即便技术上完全可行，最终也难以真正推广和应用”。

【责任编辑：李扬子 】