2023年，NISA（國家信息化戰略分析中心）發布的《能源人工智能發展報告》，聚焦于人工智能在能源領域的基礎資源與技術平臺，為行業描繪了一幅清晰的技術演進與應用落地藍圖。報告指出，能源行業的智能化轉型正從單點技術應用邁向體系化、平臺化發展的新階段，而堅實的人工智能基礎資源與高效的技術平臺是這一進程的核心支柱。

一、 人工智能基礎資源：能源智能化的“土壤”與“燃料”

報告強調，數據、算力與算法構成了驅動能源人工智能發展的三大基礎資源，其質量與規模直接決定了智能化應用的深度與廣度。

1. 數據資源：能源系統，特別是電力、油氣、新能源網絡，在發電、輸電、配電、用電等全環節產生了海量、多源、異構的實時數據。報告認為，當前的關鍵在于打破“數據孤島”，構建統一、高質量、標準化的能源數據湖或數據中臺。這涉及對時空數據、設備狀態數據、氣象數據、市場交易數據等的融合治理，為預測性維護、負荷精準預測、電網優化調度等高級應用提供“高質量養料”。

1. 算力資源：能源AI模型訓練與復雜場景推理（如全域潮流計算、風光功率超短期預測）需要強大的計算能力。報告分析了“云-邊-端”協同的算力部署模式。中心云處理大規模歷史數據訓練和宏觀優化模型；邊緣計算節點部署在變電站、電廠或新能源場站，滿足實時性要求高的本地分析與控制需求；終端設備則嵌入輕量化模型。報告特別關注了適應能源行業特定需求（如高安全、低延遲）的專用算力基礎設施與綠色低碳算力的發展。

1. 算法與模型資源：報告梳理了適用于能源領域的核心AI算法，包括用于預測的時序模型（如LSTM、Transformer）、用于設備故障診斷的圖像識別與異常檢測模型、用于優化調度的強化學習算法等。趨勢顯示，行業正從通用模型向面向特定能源場景的預訓練模型、機理與數據融合的“物理信息神經網絡”以及可解釋AI模型演進，以提升模型的準確性、可靠性和可信度。

二、 人工智能技術平臺：能源智能化的“操作系統”與“創新工場”

報告指出，單一算法或工具難以應對能源系統的復雜性，因此構建一體化、低門檻、可復用的AI技術平臺至關重要。此類平臺旨在將基礎資源轉化為業務價值。

1. 平臺核心架構：典型的能源AI平臺通常包含數據管理、模型開發、模型部署與運維、應用服務等層。它提供從數據接入、標注、特征工程到模型訓練、評估、壓縮、部署的全生命周期管理工具，并封裝常見的能源場景算法組件，支持“拖拽式”開發，大幅降低AI應用開發的技術門檻和周期。

1. 關鍵平臺能力：

• 跨域協同能力：能夠整合發電、電網、用電、市場等多領域數據與模型，支持跨環節的聯合優化與仿真。

• 云邊端協同管理：實現算法模型從云平臺到邊緣節點的一鍵分發、更新與協同推理。

• 安全與可靠性保障：內置符合能源行業高安全等級要求的數據加密、訪問控制和模型安全機制，確保系統穩定運行。

• 開放與生態化：通過API、SDK等方式對外開放能力，吸引開發者、研究機構及上下游企業共同豐富平臺應用生態。

1. 典型應用支撐：基于此類平臺，可快速構建和部署一系列智能應用，例如：新能源功率預測與集群控制、電網設備智能巡檢與故障預警、虛擬電廠聚合優化調度、綜合能源系統能效管理、碳足跡追蹤與優化等。平臺化模式使得這些應用能夠共享底層資源，持續迭代優化。

三、 挑戰與展望

報告也指出了當前面臨的挑戰：能源數據的質量與開放共享程度仍需提升；適應復雜能源系統的高效、可解釋AI模型有待突破；跨領域復合型人才短缺；以及標準體系與安全監管框架亟待完善。

NISA報告預測，能源AI基礎資源將朝著更高質量、更廣互聯、更綠色集約的方向發展。技術平臺則將演進為更具彈性、智能和自治能力的“能源AI大腦”或“數字孿生底座”，深度融合知識圖譜、仿真推演、自主決策等技術，最終推動能源系統向清潔低碳、安全高效、智能互動的方向加速轉型。構建開放、協同、可持續的能源人工智能創新體系，已成為行業共識與必然路徑。