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人工智能+行动安全可控的智慧能源管理可行性分析报告

一、项目概述

（一）项目背景

全球能源体系正经历深刻变革，在“双碳”目标推动下，能源结构向清洁化、低碳化转型加速，新能源占比持续提升，分布式能源、储能、电动汽车等新型主体大规模接入电网，能源系统的复杂性和不确定性显著增加。传统能源管理模式依赖人工经验和固定规则，难以应对新能源波动性、多能互补协同及实时优化需求，存在调度效率低、安全风险高、资源配置不合理等问题。与此同时，人工智能技术快速发展，机器学习、深度学习、强化学习等算法在能源预测、优化调度、故障诊断等领域展现出强大应用潜力，为能源管理智能化提供了技术支撑。然而，人工智能技术在能源领域的应用仍面临数据安全、算法可靠性、系统稳定性等挑战，尤其在能源生产、传输、消费等关键环节，任何技术故障或安全漏洞都可能引发系统性风险。因此，构建“人工智能+行动安全可控”的智慧能源管理体系，实现能源管理的智能化与安全性协同，成为当前能源行业转型的重要方向。

我国高度重视智慧能源发展，《“十四五”现代能源体系规划》明确提出“推动人工智能等新技术与能源系统深度融合，提升能源智能化水平”；《新一代人工智能发展规划》将“智能能源”列为重点应用领域，强调“保障人工智能应用安全可控”。在此背景下，本项目旨在通过人工智能技术与能源安全管理体系的深度融合，构建全流程、多层级的安全可控机制，确保智慧能源管理系统的稳定运行和能源供应的安全可靠，为能源行业数字化转型提供可复制、可推广的解决方案。

（二）项目提出的必要性

1.能源安全战略的内在要求

能源安全是国家安全的重要组成部分，随着国际能源形势复杂多变和能源对外依存度攀升，保障能源供应稳定、提升能源系统抗风险能力成为国家战略的核心议题。传统能源管理模式对单一能源类型和集中式架构依赖较强，难以适应新能源占比提升后的分布式、多元化特征。人工智能技术能够通过实时数据分析和动态优化，提升能源供需匹配精度和系统韧性，但若缺乏安全可控机制，可能因算法偏差、数据泄露或系统攻击引发能源供应中断，威胁能源安全。因此，构建行动安全可控的智慧能源管理体系，是落实能源安全新战略、防范化解重大风险的现实需要。

2.能源行业转型升级的迫切需求

当前，能源行业正从“规模扩张”向“质量提升”转型，面临降本增效、绿色低碳、灵活用能等多重目标。传统管理模式下，能源调度依赖历史数据和经验判断，难以实现分钟级、秒级的实时响应；新能源发电预测精度不足，导致弃风弃光现象时有发生；能源消费侧需求响应机制不完善，用户侧资源参与度低。人工智能技术能够通过精准预测、智能优化和需求响应，显著提升能源管理效率，但需解决“算法黑箱”“数据孤岛”“系统脆弱性”等问题。项目提出的“行动安全可控”理念，通过建立算法透明化、数据标准化、风险可控化的管理机制，为能源行业智能化转型提供安全保障，推动实现“安全”与“智能”的协同发展。

3.技术融合创新的应用驱动

（三）项目目标

1.总体目标

本项目旨在构建基于人工智能的“行动安全可控”智慧能源管理平台，实现能源数据全流程贯通、算法模型全生命周期管理、安全风险全方位防控，形成“智能感知—精准预测—优化决策—安全管控”的闭环管理体系。通过三年建设，使试点区域能源利用效率提升15%以上，新能源消纳率提高20%，系统故障响应时间缩短50%，打造国内领先的智慧能源管理示范标杆，为全国能源行业智能化转型提供可复制、可推广的经验。

2.具体目标

（1）建立多源异构能源数据采集与治理体系，整合电力、热力、燃气、新能源等10类以上能源数据，形成标准化、高质量的数据资产，支撑人工智能模型训练与应用。

（2）开发面向能源生产、传输、消费全场景的人工智能算法模型，包括新能源功率预测精度达到90%以上、负荷预测误差率低于5%、多能协同优化调度效率提升20%等。

（3）构建“事前预防—事中监控—事后追溯”的安全可控机制，实现算法模型可解释性评估、数据安全分级管理、系统漏洞实时监测，确保人工智能应用全过程安全可控。

（4）打造开放共享的智慧能源管理平台，支持政府、企业、用户等多主体协同，实现能源供需动态匹配、碳排放实时监测、应急指挥快速响应，推动能源服务模式创新。

（四）项目主要内容

1.能源数据采集与治理体系建设

（1）多源数据接入：部署智能传感器、物联网终端等设备，覆盖发电侧（风电、光伏、火电等）、电网侧（变电站、输电线路等）、用户侧（工业、商业、居民等）的能源数据，实现数据实时采集与传输。

（2）数据标准化处理：制定能源数据分类标准、接口规范和质量校验规则，解决数据异构性、不一致性问题，构建统一的数据中台。

（3）数据安全管控：采用数据加密、脱敏、访问控制等技术，建立数据分级分类管理机制，确保数据采集、存储、使用全过程安全合规。

2.人工