算力是“吃电 ”的产业 ，一座大型数据中心年用电量相当于一座小型城市居民用电量的总和。有种说法认为
，“人工智能的尽头是算力，算力的尽头是电力
” 。面对人工智能发展带来的用电量激增 ，算电协同是破解供需矛盾的重要途径
。

　　统筹资源配置与设施建设

　　当前
，人工智能与能源两大战略性产业，既面临供需错配、场景割裂 、协同不足等现实瓶颈 ，又蕴藏双向赋能
、融合跃升的重大发展机遇。要赢得人工智能发展这场全球竞赛
，必须立足我国能源转型与数字经济发展实际，破解算力高耗能与新型电力系统稳定运行之间的突出矛盾 ，探寻以算电融合催生新质生产力的长远出路 。

　　据世界 能源署预测，到2030年
，全球数据中心用电量将较2025年接近翻番
。2025年，我国已建成42个万卡级智算集群 ，全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时。全国一体化算力网络八大枢纽节点算力用电成为增量主力
，用电增速高于全社会用电量平均增速 。

　　“随着人工智能规模化应用加快推进，算力设施正由十万千瓦级向百万千瓦级跃升 ，对稳定、绿色 、经济的能源供给提出了更高要求
。”国家能源局能源节约和科技装备司副司长边广琦说。

　　应对这种爆发式增长
，关键要用好我国的电力优势 。我国在全球人工智能赛道的核心底气，是拥有全球最完善的新能源产业链 ，完全可以将这一优势转化为人工智能产业的长期竞争优势。厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺认为
，绿色电力将成为算力的关键竞争力，未来拥有稳定
、低成本绿电供给的区域将在人工智能产业竞争中占据优势
。

　　国家能源局局长王宏志表示 ，将按照“以电强算、以算促电 ”的要求
，统筹能源资源配置与算力设施建设，多维度推进算电协同。

　　规划布局上 ，在西部地区，统筹国家算力枢纽布局与大型新能源基地规划建设
，推进算力设施与电力系统协同建设 。在东部地区，推动分布式算力与分布式电源 、微电网
、虚拟电厂协同规划 ，就近响应算力需求
。政策体系上
，鼓励具备条件的算力设施绿电直连，支持算力设施参与绿电绿证交易 ，鼓励算力设施作为灵活性调节资源参与电力市场
，推动算力设施与新型电力系统良性互动。运行调节上，根据不同算力任务用电特征和调节潜力 ，优化算力负荷安排 。比如
，对要求高可靠性、低时延的算力任务，重点保障稳定供电；对时延容忍度较高的算力任务 ，引导其主动适配电网调峰需求
。

　　能源电力系统需要“更聪明
”

　　算力对能源电力的需求
，并非多发点电这么简单。电网怎么接住快速波动的算力用电负荷，“看天吃饭”的新能源如何实现电力稳定供应……解决这些问题 ，需要打造更加智能灵活的能源电力系统，而人工智能刚好有助于解决这一问题 。

　　长丰县是安徽省能源综合改革创新试点县和全国首批农村能源革命试点县
。近年来
，该县大量光伏 、储能并网，电网调峰与新能源消纳压力陡增。国网长丰县供电公司深化虚拟电厂应用 ，通过智能算法对分布式光伏、柔性负荷
、储能资源等进行合理分配和调节 。近期投运的庄墓电化学储能电站将直接参与虚拟电厂智能化调度
，有效削峰填谷、助力新能源消纳
。

　　记者梳理发现，人工智能至少能从3个维度赋能能源系统进化。

　　在破解难题方面 ，随着高比例新能源大规模接入
，电力系统更加复杂，人工智能可以很好解决很多传统方法难以应对的问题 。比如 ，电力行业“驭电 ”大模型
，实时应对新能源波动变化，辅助生成电网调度方案 ，进一步提升新能源消纳水平。

　　在智能运行方面
，应用人工智能，能够逐步实现从辅助决策向自主执行跃升
。比如 ，在配电网发生故障时，光明电力大模型可以实时感知线路异常 、精准定位故障点
，实现智能化修复。

　　在提质增效方面，辅助完成智能巡检
、缺陷识别等复杂但重复的劳动 ，提升工作效率 。比如
，石油行业的“昆仑
”大模型，将油气勘探开发的计算效率提升10倍以上 ，为油田开发方案优化
，提供了更精准高效的决策支撑
。

　　持续开放高价值应用场景

　　长远来看，我国能源产业具备应用场景覆盖广、全周期数据体量大 、上下游产业体系完备三大独特优势 ，是拓展人工智能落地空间的沃土。将能源产业资源优势转化为数字产业创新优势
，核心抓手在于持续开放能源领域高价值人工智能应用场景，破除行业数据壁垒
、场景封闭等体制机制障碍 。

　　今年5月 ，国家能源局公布了首批51个能源领域人工智能应用高价值场景
。这些高价值应用场景
，从发展阶段看，行业应用处于早期阶段 ，未来可能对行业发展产生颠覆性影响；从成效看，具备全行业推广潜力
，大规模应用后能助推能源产业转型升级。

　　当前，我国“人工智能+”能源从概念走向实践、从探索走向推广 ，产业形态加速演进 、创新应用多点突破
、融合基础不断夯实
，将促进能源领域新质生产力跃升发展 。

　　人工智能与能源融合发展，既是落实新型能源体系建设、发展新质生产力的硬性任务 ，也是把握全球产业竞争主动权的战略抉择
。坚持算电一体化统筹思路
，一边推动人工智能技术深度下沉能源全产业链 、破解转型堵点，一边统筹算力与电力设施规划运行
、疏通供需矛盾 ，逐步走出一条兼顾能源安全、绿色转型 、数字产业升级的协同发展新路。

（文章来源：经济日报）