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35个AI智能体7×24小时调度240家企业负荷！能源智能体落地元年：从“被动响应”到“主动预测”的产业跃迁
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35个AI智能体7×24小时调度240家企业负荷！能源智能体落地元年：从“被动响应”到“主动预测”的产业跃迁

35个AI智能体7×24小时调度240家企业负荷！能源智能体落地元年：从“被动响应”到“主动预测”的产业跃迁 新数字能源
2026-05-14
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导读：2026年5月，两件事让能源行业真正看到了AI智能体落地的曙光。第一件事发生在雄安新区。第二件事发生在河南。
2026年5月，两件事让能源行业真正看到了AI智能体落地的曙光。
第一件事发生在雄安新区。全国首个城市电网主配一体调度智能体正式落地应用，自2026年2月试运行以来，已成功完成20余项故障事件处置、67类典型运行方式的负荷转供分析，累计排查整改电网薄弱点位22处，形成网架补强优化建议3项 。
第二件事发生在河南。河南首个虚拟电厂AI核心平台“大鲨鱼2.0”上线，创新构建了由35个高度协同的AI智能体组成的“数字员工”团队，实现7×24小时无人化自动运行，目前已接入全省超过240家工业负荷、用户侧储能等多元资源，可调节负荷规模达30兆瓦 。
这不是实验室里的概念验证，也不是PPT上的技术想象。这是正在真实电网和真实用电场景中运行的AI系统。能源智能体，已经从概念走向了现实。
01
政策东风：两份重磅文件吹响集结号
任何一项重大技术的规模化落地，都离不开政策的推动。2026年5月，两份几乎同时出炉的重磅文件，为能源智能体的发展按下了“快进键”。
第一份是三部门联合印发的。2026年5月8日左右，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发了《智能体规范应用与创新发展实施意见》 。这是国内首部专门针对AI智能体的规范性文件，明确了智能体发展要坚持安全可控、规范有序、创新驱动、应用牵引的基本原则，从夯实发展基础、守牢安全底线、强化应用牵引、完善治理体系等方面提出了系统性的制度安排 。
第二份是四部门联合出手。同样在5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局联合印发了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》 。方案以能源支撑人工智能发展、人工智能赋能能源转型为主线，聚焦保障算力设施安全可靠的能源供给、推动算力设施绿色低碳转型、促进算力电力高效经济协同、开放能源领域人工智能高价值应用场景等六大方面，部署了29项重点任务 。
两份文件出台的时间点绝非巧合。一份为AI智能体划定规则与边界，一份为AI与能源的融合指明方向与路径。政策合力之下，“能源智能体”的发展路线图变得异常清晰。
02
雄安的试验：当AI学会了“管电网”
雄安新区的电网调度智能体，是目前国内最具代表性的能源智能体落地案例。
这个由国网雄安新区供电公司联合南瑞集团研发的系统，是全国首个城市电网主配一体调度智能体，实现了电网调度辅助决策、电网风险预判、故障快速自愈、风险提前告知等核心功能 。早在2025年7月，双方就组建了联合攻坚团队，围绕“主配用”数据贯通、智能决策逻辑构建等技术难题展开攻关 。
这个智能体究竟能做什么？传统电网调度依赖调度员的经验和人工判断，面对复杂故障时需要逐一分析、手动处置，过程耗时且容易出错。而智能体接入后，能实时分析全网运行数据，自动识别薄弱环节并提出优化方案，在故障发生时自主完成负荷转供和供电恢复决策。
试运行数月以来，这一智能体已排查出22处电网薄弱点位，这意味着在问题真正造成停电事故之前，AI已经把隐患标记了出来。相比传统的人工巡检和被动响应模式，这种主动预判能力可能将停电故障扼杀在萌芽状态。
03
河南的突破：一个“虚拟电厂”里的35个AI员工
如果说雄安的智能体像一个“电网大脑”，那河南的“大鲨鱼2.0”平台则像是一支“AI运营军团”。
“大鲨鱼2.0”是由河南宗航科技研发运营的虚拟电厂AI核心平台，创新构建了35个高度协同的AI智能体组成的“数字员工”团队，模拟企业运营全流程，实现7×24小时无人化自动运行 。
这35个“数字员工”各司其职：有的负责实时监测电力市场价格信号，有的负责预测次日的新能源出力和用电负荷，有的负责制定最优的充放电策略，有的负责与电网调度系统对接、完成交易结算。它们不需要睡觉，不会情绪化，也不需要发工资——它们只做一件事：用算法帮用户省钱，帮电网减压。
35个AI智能体协同工作的效果是显著的。该平台已成功接入全省超过240家工业负荷、用户侧储能等多元资源，可调节负荷规模达30兆瓦 。平台还创造性提出“算力与电力协同规划”理念，构建支撑数字经济发展的“算电融合”新基建 。
从商业模式角度看，这个平台的突破性在于它让虚拟电厂从“示范展示”迈向了“规模盈利”。过去很多虚拟电厂项目停留在“技术可行但经济不可行”的尴尬阶段——搞得定调度，搞不定盈利。AI智能体的引入改变了这一点：通过更精准的预测和更高效的调度，交易收益得到实质性提升，参与电力市场的技术门槛和交易成本大幅降低 。
04
AI大模型的另一条路径：让新能源不再“看天吃饭”
除了电网调度和虚拟电厂，AI在新能源预测领域的渗透同样令人瞩目。
国能日新，一家专注于新能源功率预测的上市公司，在2026年4月发布了“旷冥”AI智能体系，包含气象大模型4.0与电力交易大模型1.0，构建了“感知-预测-决策-执行”全链路智能闭环 。截至2025年底，该公司功率预测服务的新能源电站数量已增至6029家 。
新能源功率预测这件事有多重要？风电和光伏“靠天吃饭”，如果预测不准，电网调度将面临巨大的不确定性。按照电力市场规则，新能源电站的实际出力与预测出力的偏差，都需要付出真金白银的偏差考核费用。AI大模型通过整合气象数据、历史出力数据和设备运行数据，将预测精度提升一个档次，对电站来说就意味着每年可能节省数十万元乃至上百万元的考核成本。
根据中国电力企业联合会发布的预测报告，2026年全国新增新能源发电装机规模有望超过3亿千瓦 。在这个持续高景气的大市场中，AI预测能力正在成为新能源电站运营的刚需。
05
从“被动响应”到“主动预测”：能源智能体的真正价值
回顾能源行业的发展史，从最早的人工抄表和人工调度，到后来的自动化和信息化，再到如今的智能化，这是一条从“看得见”到“算得清”再到“想得明”的进化之路。
能源智能体的核心价值，在于将能源管理从“被动响应”转变为“主动预测”。传统的调度方式是出了问题再去解决——哪条线路过载了就切负荷，哪台机组跳闸了就启动备用。而智能体调度下，系统能够提前预判负荷走势和故障风险，在问题发生之前就完成负荷转供、调整发电计划。
雄安的电网调度智能体能够在故障发生前识别薄弱点位，河南的虚拟电厂智能体能够根据次日天气和价格信号提前制定充放电策略，国能日新的AI大模型能够提前预判风光出力曲线——这些都不是在“应对问题”，而是在“让问题不发生”。
这种模式转变的深层意义在于：当整个能源系统的预测能力和自愈能力显著提升后，电网的裕度可以收窄，备用容量可以减少，基础设施投资可以优化——最终体现在全社会用电成本的降低。

【声明】内容源于网络
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