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　    在近日舉行的AI+能源發(fā)展大會上，中國工程院院士、華北電力大學教授、新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室主任劉吉臻圍繞《AI在新型電力系統(tǒng)中的應用技術難點與解決方案》主題，結合中國能源發(fā)展實際，深入闡釋了能源轉型與新型電力系統(tǒng)的核心內涵，剖析了AI賦能新型電力系統(tǒng)的關鍵價值、應用邊界及實踐路徑，以務實視角為二者深度融合提供了權威指引。

　　劉吉臻開篇從工業(yè)革命與能源轉型的關聯(lián)切入，明確第四次工業(yè)革命的核心主題是新能源與AI，同時著重強調，探討中國能源轉型與AI應用必須立足中國國情——我國作為世界最大能源消費國、以煤炭為主體的能源大國和碳排放大國，目前仍處于“煤炭為主+新能源”的能源結構階段。脫離這一客觀現(xiàn)實，任何關于能源轉型和AI應用的探討都難以切合實際。

　　結合國家能源戰(zhàn)略，劉吉臻指出，自2014年“四個革命、一個合作”能源新戰(zhàn)略提出以來，中央已明確建設新型能源體系、加快新型電力系統(tǒng)建設、打造能源強國的發(fā)展路徑，其中新型電力系統(tǒng)的構建是能源轉型的核心。他解釋，這一定位源于我國未來終端能源利用將邁向深層次電氣化，通過“以電代煤、以電代油、以電代氣”，依托綠色電力應對煤炭依賴、缺油少氣的局面，而能源革命的核心要義，正是以清潔低碳的新能源替代化石能源，兼顧降碳與資源安全雙重目標。

　　針對新型電力系統(tǒng)的建設難點，劉吉臻客觀分析了其與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的核心差異，指出新能源的“雙刃劍”特性是關鍵制約。新能源低碳、可再生、資源豐富的優(yōu)勢顯著，但天然存在不連續(xù)、波動、隨機的短板，且能量密度低、分布不均，與我國跨區(qū)域的負荷需求形成突出矛盾。他特別糾正了“新能源便宜”的片面認知，強調新能源的成本需兼顧供應穩(wěn)定性，脫離經濟承受力的技術難以落地，我國能源轉型必須兼顧保供、綠色與經濟性。他在回顧“新能源電力系統(tǒng)”的提出與發(fā)展歷程中，強調“多源互補”是新型電力系統(tǒng)的核心支撐。

　　在AI與新型電力系統(tǒng)的融合上，劉吉臻明確了AI的核心價值與應用邊界。他坦言，新型電力系統(tǒng)建設是一項極具挑戰(zhàn)性的系統(tǒng)工程，高比例新能源接入帶來的供應穩(wěn)定性、跨區(qū)域調度等難題，目前尚無成熟的理論與實踐方案，而AI具備解決這類復雜巨系統(tǒng)的能力，可在發(fā)電側、電網側、用戶側實現(xiàn)全方位賦能。其中，用戶側的智能化革命是實現(xiàn)新型電力系統(tǒng)的關鍵且技術經濟性最優(yōu)的路徑，通過AI賦能智能家居、智能樓宇，結合市場化電價引導用戶“錯峰用能”，既能適配新能源波動，又能保障用戶便捷性，值得小微企業(yè)、創(chuàng)新企業(yè)重點布局。

　　針對當前AI大模型的過熱現(xiàn)象，劉吉臻理性降溫，明確“人工智能不等于大模型”。他強調，AI與新型電力系統(tǒng)的融合，不能局限于大模型應用，更要重視電力裝備、工業(yè)系統(tǒng)的智能化。大模型適合用于管理、決策、優(yōu)化等場景，如氣象預測、負荷預測、安全管控等，但在風機智能控制、電網調度指令下發(fā)、鍋爐優(yōu)化等需要確定結果的核心控制場景中，大模型并不適用，行業(yè)需明確AI的應用邊界，做到“有所為、有所不為”。

　　劉吉臻還分享了其團隊在AI賦能電力系統(tǒng)的實踐成果，介紹了2015年提出的智能發(fā)電概念及智慧電廠架構體系，通過智能感知、智能決策、智能控制的一體化攻關，在四川白馬電廠、河北定州電廠等項目中實現(xiàn)重大突破——成功解決大型循環(huán)流化床控制難題，獲得國家科技進步一等獎；將定州電廠日均操作次數從6114次降至249次，實現(xiàn)電廠自主自控的“黑燈工廠”模式，用實際案例證明了AI在電力系統(tǒng)應用的可行性與實效性。