来源：***电力报
人工智能（AI）大模型时代，我国提出开展“人工智能+”行动，AI智能体被认为是“人工智能+”赋能各行各业应用落地的关键。
“人工智能+”延续“互联网+”赋能千行百业的思路，赋能能源电力行业的方式将是颠覆性的，未来的能源电力系统从单元、设备、系统、场站到电网，AI智能体将是核心并无处不在，基于智能体重构二次系统的芯片、基础软件和***应用，以及改变一次系统的架构、功能、交互方式，有望解决困扰能源电力系统多年的难题。

能源电力应用
AI在能源电力系统中的应用由来已久，但基本集中在图像视频监控等领域，大模型技术的发展极大拓宽了应用类型，以AI智能体为载体，以高质量数据来源为前提，可以实现更多与生产运行直接相关的应用。
管理治理类。大语言模型可以直接应用于企业管理类的应用，在企业营销、运营、财务、法务、人力资源、客服等方面都可以发挥作用，提高知识传播和共享的效率；在能源电力行业，数据治理、电能质量治理等也都是典型应用，直接关系到企业的运营水平。
建模预测类。新型电力系统的核心挑战来源于新能源的间歇性和负荷的不确定性，利用AI技术进行负荷建模和新能源出力的预测成为刚需。基于Transformer的生成式AI架构可以处理维度更高、规模更大的数据，可将更多的环境、气候等相关因素纳入模型架构，实现高准确预测和模型泛化能力。
运行调度类。在建模预测的基础上，AI技术还可以在实时运行过程中基于数据驱动产生调度策略。AI技术辅助决策可以越来越多地应用于大电网的运行调度；在分布式的能源微网、源网荷储一体化等能源互联网场景中，AI智能体可以实时制定新能源出力和储能充放电策略等，实现基于AI的能量管理。
价值交易类。价值层面，我国在大力推动电力市场建设，新能源全面入市使AI技术在新能源项目规划和运营中成为刚需。在绿色低碳价值实现方面，AI技术可在绿证交易和碳交易等方面发挥作用。例如，在我国大力推动的虚拟电厂试点建设中，大规模分散主体、分布式资源的聚合，没有AI技术的支撑也很难实现。

跨界融合场景
“人工智能+能源”不仅意味着AI在能源电力垂直领域的应用，更能成为新质生产力发展的核心引擎，典型场景如下。
智能家居。大模型技术的发展为智能家居的落地应用提供了契机。家庭能量管理系统是智能家居的基本组成部分，可将屋顶光伏、户用储能、电网接入、家用电器、电动汽车充电等源网荷储的各个环节进行统一管理，借助AI技术实现优化，达到绿色低碳节能的目的，还可以衍生出智慧建筑、智慧小区/园区、新型智慧城市等管理场景。

 算能融合。延续能源互联网能源信息基础设施一体化的思路，算能融合将是未来基础设施的发展趋势。新能源、新型储能等能源电力技术的进步会促进和支撑AI智算中心等基础设施建设和绿色低碳可持续发展，智算中心作为大规模负荷和可调节资源又可参与新能源消纳和新型电力系统运行。2025年7月出台的《加快构建新型电力系统行动方案（2024~2027年）》明确：“实施一批算力与电力协同项目。统筹数据中心发展需求和新能源资源禀赋，科学整合源荷储资源，开展算力、电力基础设施协同规划布局。”

交能融合。近期交通运输部、国家发展改革委、国家能源局等十部门联合印发《关于推动交通运输与能源融合发展的指导意见》，交通是“人工智能+能源”赋能的典型行业。近年来新能源电动汽车充电需求指数级增长，光储充系统成为主流，AI智能体可综合交通网、电网和充电网的信息为用户提供充电推荐服务，在满足用户需求的基础上***大程度提高充电效率，增加新能源消纳。城市轨道交通的绿色低碳发展也对综合能效提升提出了新要求。
基站微电网。随着5G/6G技术的发展，通信基础设施的能耗走高，逐渐面临可持续发展问题。通信基站由于数量大、分布广，更适合与新能源微电网相结合，形成分布式的能源信息基础设施一体化典型场景，其中的能量管理和市场交易等问题同样可以借助AI技术解决。

离网油气井。针对分布式油气井的用电需求，采用离网型新能源微电网替代目前以井口燃机发电驱动采油（气）机的需求，同时受油气井生命周期影响，微电网2~5年就要进行一次搬迁，需考虑整体装置的易拆装性和可移动性。离网微电网的控制可以借助AI技术实现，结合负荷特征实时制定新能源出力和储能充放电策略，实现整体经济效益***大化。

新能源化工。一方面利用新能源、储能等组成源网荷储一体化系统驱动化工生产，另一方面通过化工技术制备高效、清洁的能源载体，如绿氢、氨能和合成燃料（如甲醇），利用AI技术实现化工、能源与数字化的深度耦合。
接下来的10年，“人工智能+能源”将成为发展新质生产力的核心引擎，AI智能体的发展是关键。多智能体协作将成为主要趋势，复杂任务可以分解为很多个代表不同主体、具备不同专业特长的智能体之间的协作，而协作本身也是由AI驱动的，进而形成AI智能体技术的***形态代理式人工智能（Agentic AI），更具自主性。
未来能源电力行业的AI应用将与企业和行业业务流程深度融合。AI智能体的功能将不止于完成一次对话问答或查询一次知识库，其本身对业务层知识具有超越人类层面的认知和理解，能在目标驱动下自主决策，自主完成企业管理或生产运行所需的业务流程，应用范畴会远远多于本文所列举的类型和场景。