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独家解读| 电力专家为何对AI又爱又怕？张帆代表：我们无法容忍“幻觉”，0.1秒误判可能烧毁整条特高压线
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独家解读| 电力专家为何对AI又爱又怕？张帆代表：我们无法容忍“幻觉”，0.1秒误判可能烧毁整条特高压线

独家解读| 电力专家为何对AI又爱又怕？张帆代表：我们无法容忍“幻觉”，0.1秒误判可能烧毁整条特高压线 新数字能源
2026-03-11
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导读：3月的北京，春寒料峭，但全国两会会场内的讨论却热度不减。在华北电力大学校友论坛上，百度副总裁沈抖的一席话引发全场深思：“算力的尽头是电力，但电力的尽头是什么？
3月的北京，春寒料峭，但全国两会会场内的讨论却热度不减。
在华北电力大学校友论坛上，百度副总裁沈抖的一席话引发全场深思：


“算力的尽头是电力，但电力的尽头是什么？是对极致的确定性。”
这句话，恰恰戳中了当下能源行业与AI深度融合时最敏感的那根神经。


“我们做电力AI的，最怕什么？最怕它‘脑子一热’乱说话。”
全国人大代表、国网浙江宁波慈溪市供电公司客户服务中心社区客户经理钱海军在接受采访时打了个生动的比方，“你问手机AI明天天气怎么样，它说错了，你最多少带件衣服。你问电网调度AI这条线路负载多少，它说错了，可能整个城市就黑了。”
这个比喻，精准道出了电力行业对AI“又爱又怕”的复杂心态。
01
零容忍：电力AI的“生死线”
2026年政府工作报告明确提出：“着力构建新型电力系统，加快智能电网建设。”而智能电网的核心，正是AI的深度赋能 。
但问题来了：消费端的AI可以容忍“幻觉”——ChatGPT偶尔胡说八道，用户笑一笑就过去了。工业端的AI，尤其是电力AI，对“幻觉”是零容忍。
全国人大代表张帆（国网信息通信产业集团）在审议中直言不讳：


“电力系统对安全稳定运行的要求极高，我们无法容忍AI产生‘幻觉’。在电力调度中，一个微小的误判，可能引发连锁反应，甚至导致大面积停电。”
这不是危言耸听。
2025年，某省电网在试点AI辅助调度系统时，曾发生过一次“惊魂时刻”：AI模型根据历史数据，误判某条线路负载率偏低，建议增加送电量。幸亏值班调度员凭借经验发现，当时正值台风过境，该线路随时可能跳闸，加送电量等于“火上浇油”。
“那次之后，我们对AI的信任度打了一个问号。”该省调度中心的一位工程师坦言，“AI再聪明，也不能替我们做决策。”
02
技术深挖：如何给AI戴上“紧箍咒”？
那么，如何在利用AI强大算力的同时，又能杜绝“幻觉”？
答案是：“物理机理+知识图谱”的双轮驱动。
传统的大模型（如GPT）本质是“统计模型”——它通过学习海量文本，预测下一个字是什么。但在电力系统，这种“预测”远远不够。电网的运行遵循严格的物理定律——欧姆定律、基尔霍夫定律、潮流方程，没有任何“概率”可言。
“我们正在做的，是把电力系统的‘物理机理’嵌入AI的训练过程。”南瑞集团研究院的一位专家向「新数字能源」透露，“相当于给AI加了一个‘物理约束’——你可以提建议，但不能违反物理定律。”
此外，知识图谱也在发挥关键作用。电力系统积累了几十年的运维数据、事故案例、专家经验，这些“隐性知识”被打造成知识图谱，与AI大模型协同工作。当AI给出一个建议时，系统会自动检索知识图谱中是否有类似案例，交叉验证其合理性。
“就像给AI配了一个‘老法师’在边上把关。”该专家形象地说。
03
案例展示：AI如何“研发”出绝缘纸板？
尽管面临挑战，AI在电力行业的应用已经取得令人瞩目的突破。
张帆代表分享了一个典型案例：特高压变压器最关键的材料之一——绝缘纸板，过去研发周期极长，全靠老师傅“试错”。但在国家电网的某个实验室，AI模型通过分析数万种材料组合，仅用3个月就“推荐”出了一种新型绝缘纸板配方，性能提升15%，研发周期缩短70%。
“这种材料如果靠人工研发，至少需要3-5年。”张帆感慨，“AI让我们看到了‘电力材料革命’的可能性。”
这个案例揭示了一个趋势：AI正在从“运行优化”走向“研发创新”。在新能源材料、储能电池、氢能催化剂等领域，AI辅助研发正在成为新风口。
04
算电协同：从“地方试点”到“国家战略”
今年两会，一个重磅信号释放：“算电协同”首次写入政府工作报告。
报告明确提出：“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度。”
这意味着，算力与电力的协同，从地方试点、部门政策正式上升为国家战略。
全国人大代表何光华（国网江苏无锡供电公司电缆运检中心主任）对此有深入研究。她建议：


“建立国家层面‘算力-电力’协同发展统筹机制，推进算力枢纽节点特高压配套工程，推动西部‘绿电+储能+算力集群’一体化项目落地，规划建设算力专用输电通道。”
为什么需要“算力专用输电通道”？
原因很简单：算力中心的用电特性与传统负荷完全不同。GPU集群的负载呈现“脉冲式”波动——上一秒空载，下一秒满负荷。这种剧烈波动，对电网的调频、调峰能力提出了极高要求。如果没有专用通道和配套储能，算力中心的接入可能对电网造成冲击。
05
AI与电力，谁驯服谁？
文章最后，我们想抛出一个问题给读者：
当AI的算力需求呈指数级增长，当电力系统越来越依赖AI调度，我们究竟是在“驯服”AI，还是被AI“驯服”？
一位电力老前辈的话让人印象深刻：


“我们搞电力的人，一辈子追求两个字——‘稳’字。现在AI来了，它说它能让电网更聪明、更高效。但我们得留个心眼：这匹‘野马’，不能让它挣脱缰绳。”
你认为，未来电网调度的大权，应该交给AI吗？欢迎在评论区留言讨论。

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