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AI+绿色能源八大场景：几十亿吨碳减排潜力藏在哪儿？科技部原副部长刘燕华：到2035年AI可产生几十亿吨/年减排潜力
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AI+绿色能源八大场景：几十亿吨碳减排潜力藏在哪儿？科技部原副部长刘燕华：到2035年AI可产生几十亿吨/年减排潜力

AI+绿色能源八大场景：几十亿吨碳减排潜力藏在哪儿？科技部原副部长刘燕华：到2035年AI可产生几十亿吨/年减排潜力 新数字能源
2026-02-26
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导读：人工智能和绿色能源，是当今世界两大热门话题。但很少有人把这两件事放在一起思考。科技部原副部长刘燕华在AI+能源发展大会上提出了一个惊人的判断：到2035年，AI技术的规模化应用可产生几十亿吨/年的二氧
人工智能和绿色能源，是当今世界两大热门话题。但很少有人把这两件事放在一起思考。
科技部原副部长刘燕华在AI+能源发展大会上提出了一个惊人的判断：到2035年，AI技术的规模化应用可产生几十亿吨/年的二氧化碳减排潜力。
几十亿吨是什么概念？相当于目前中国年排放量的四分之一左右。
AI+绿色能源，正在发生一场“双向奔赴”：AI技术赋能能源系统，提高能效、降低排放；绿色能源支撑AI产业，提供清洁电力。两者相互促进、相互成就。


01

八大应用场景
刘燕华系统提出了AI+绿色能源的八大典型应用场景。
场景一：智能电网
传统的电网调度，依赖人工经验和简化模型。AI可以通过深度学习，处理海量的运行数据，实现更精准的负荷预测、更优化的调度决策。
在江苏苏州的南星渎绿能e站，基于大模型的微电网运行控制技术已经落地应用。AI可以根据气象数据预测光伏出力和充电负荷，自动决策储能充放电策略。应用后，光伏消纳率从96.0%提升到99.7%，储能套利能力提高25.1%。
场景二：能源预测
新能源出力的波动性，是电网调度的最大挑战。AI可以通过分析气象数据、历史数据，实现更精准的风电、光伏出力预测。
预测精度每提高1个百分点，就可以减少大量的备用容量，降低系统运行成本。
场景三：储能优化
储能的充放电策略，直接影响经济效益。AI可以学习电价曲线、负荷曲线、新能源出力曲线，找到最优的充放电策略，实现套利最大化。
场景四：虚拟电厂
虚拟电厂聚合分布式能源、储能、可调负荷，像一个电厂一样参与市场。AI负责聚合资源的优化调度，在满足电网需求的同时，实现收益最大化。
场景五：工业节能
工业能耗占全社会能耗的60%以上。AI可以通过优化生产工艺、控制设备运行，实现节能降碳。
霍尼韦尔天津工厂部署的智能建筑能源管理系统，就是AI在工业节能领域的应用。系统上线后，工厂年节电12.28万度，减碳86吨。
场景六：建筑能效
建筑能耗中，空调、照明是主要部分。AI可以通过学习人员活动规律、室外气象条件，自动调节空调温度、照明亮度，实现按需供能。
场景七：交通电动化
新能源汽车的充电行为，可以通过AI进行优化。比如，引导用户在电价低谷时充电，在电网需要时放电，实现车网互动。
场景八：碳资产管理
企业的碳排放核算、碳配额交易、碳资产优化，都可以借助AI实现智能化。AI可以实时追踪企业的碳足迹，预测碳配额缺口，制定最优的交易策略。


02

AI如何赋能绿色能源？
AI+绿色能源的价值，体现在三个层面。
层面一：微观——设备级优化
在设备层面，AI可以优化单一设备的运行参数。比如，通过学习历史数据，找到锅炉的最佳燃烧配比，找到空调的最佳运行曲线。
层面二：中观——系统级协同
在系统层面，AI可以实现多设备的协同优化。比如，在微电网中，协调光伏、储能、负荷的运行，实现整体效益最大化。
层面三：宏观——网络级调度
在网络层面，AI可以支撑电网的调度决策。比如，在大电网中，协调成千上万个发电单元和负荷资源，实现全网优化运行。


03

绿色能源如何支撑AI？
AI的发展，离不开电力的支撑。
大模型的训练，需要海量的算力。算力的背后，是巨大的电力消耗。据估计，训练一个GPT-3级别的模型，耗电量相当于数百个家庭一年的用电量。
如果这些电力来自煤电，AI本身就变成了一个“碳排放大户”。
刘燕华强调，AI与绿色能源是“双向赋能”：AI推动能源技术创新，绿色能源支撑AI产业。
未来，数据中心应该尽可能使用绿电，或者通过购买绿证抵消碳排放。同时，数据中心本身也可以成为需求侧响应的资源，在电网需要时降低负荷，为系统平衡做贡献。


04

中国的位置：从“工业革命中期”到“AI+绿色能源”
刘燕华在演讲中提出了一个战略判断：中国仍处于工业革命中期阶段。
这意味着什么？意味着中国既有传统工业升级的巨大空间，也有新兴技术赶超的历史机遇。
AI+绿色能源，正是连接“传统”与“新兴”的桥梁。通过AI赋能，传统工业可以实现绿色转型；通过绿色能源支撑，AI产业可以可持续发展。


05

政策建议：AI+绿色金融
刘燕华还提出了一个创新方向：AI+绿色金融。
绿色金融的核心难题，是如何精准评估项目的环境效益和风险。传统方法是人工审核，效率低、误差大。
AI可以通过大数据分析，实现精准的数据管理和智能的风险评估。比如，通过卫星遥感监测森林碳汇的变化，通过物联网数据监测企业的减排效果，通过机器学习预测项目的未来收益。
AI+绿色金融，有望解决绿色项目“融资难、融资贵”的问题。

【声明】内容源于网络
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