根据世界经济论坛，尽管全球可再生能源供应量去年激增50%，却仍无法满足快速增长的能源需求。有效管理能源需求可为全球每年节省高达2万亿美元的资金，保障净零排放。而要确保能源在供需之间高效传输并达到平衡，电网建设至关重要。

　　在大连举行的2024年夏季达沃斯论坛上，国家电网有限公司总经理庞骁刚在主题为“管理能源需求的机会”的分论坛上表示：“电网是新型能源体系的枢纽和平台，或者说是桥梁和纽带。”他称，中国的国家电网已是全球资源配置能力最强的电网，也是新能源发展最快的电网。

　　庞骁刚称，中国新能源发展非常迅速。截至目前，国家电网公司的发电装机容量是2379吉瓦，其中可再生能源装机为1224吉瓦，占比达到51.4%。“可再生能源的占比超过了50%，这是历史性的一个进步。”他称。

　　而在构建以可再生能源为中心的新型电力系统中，远景科技集团董事长张雷认为，人工智能（AI）可以充当“超级大脑”的角色，实现风电、光伏、储能及用能设施的高效管理和协同，优化未来能源系统的管理，大幅提高能源效率。

　　建设新型电力系统和能源体系

　　“到去年年底，电能占（我国）终端能源消费的比重已经达到了28%，这个数字应该说高出了很多发达国家，我们预计后续还会有持续快速的增长。”庞骁刚说。

　　新能源建设方面，庞骁刚称，中国在风电和光伏的开发及远距离输送方面发展迅速。过去十年，中国风电发电装机和光伏发电装机分别增长了近5倍和40倍。国家电网还投用了“新能源云”平台，为600万个新能源场站和超过1.6万家企业提供服务。

　　欧亚资源集团（ERG）首席执行官索博特卡（Benedikt Sobotka）在发言中表示，从系统化的能源管理来看，中国的能源系统是一个整体，包括能源供应、分配、数据收集和价格设定机制等，以平衡供需。他称：“相比之下，欧洲就缺乏系统化的管理方法，大量可再生能源未被利用，电价常常为负。”

　　索博特卡认为，没有中国就不可能实现有效率的能源转型，“中国不仅是技术和制造能力的主要来源，也是创新和部署的主要推动力。去年中国部署的光伏发电量超过了美国历史上的总和。其他经济体可以从中国的能源转型中学到很多”。

　　AI与电网能源配置

　　向“零碳经济”转型的过程中，可再生能源在电网中的接入将发挥关键作用，但其波动性特征一直是电力系统实现供需平衡的一大挑战。

　　张雷认为，风电、光伏、水电等可再生能源与天气密切相关，而天气模型的本质是统计学。在该公司利用能源垂直模型预测天气的实践中，AI可以将中长期天气预测的准确率提高30%。在实践中，当将AI算法与大模型应用于新型电力系统的搭建中，实现“源随荷动、源荷互动”，风电、光伏发电侧可以实现秒级响应负荷变化，储能侧可根据需求进行实时响应，绿色氢能作为长时储能调节发电与用电侧需求。

　　安永战略与交易咨询服务合伙人萧富升接受第一财经记者采访时表示，风能和太阳能等的发电量受到天气和环境条件的影响波动较大，AI通过机器学习和深度学习等算法，可以利用历史数据、气象数据和实时监控数据，为太阳能和风能发电提供精准的短期和长期发电预测。另一方面，结合AI在发电侧和需求侧的预测数据，可以通过快速响应和调度实现整体供需平衡，提升电网的稳定性。

　　根据世界经济论坛的评估，2020-2050年间，通过AI提高能源效率，每降低需求侧1%的能源需求，将节约约1.3万亿美元的能源投资。同样，通过AI辅助电力系统智能化运营，可显著提升电力行业基础设施的使用寿命，评估期间可节省约1880亿美元的系统维护成本，整个电力系统的运行成本也将在2040年左右降低6%-13%。

　　除提高预测能力外，萧富升称，AI还可以在提升储能系统价值、协调分布式能源方面发挥作用。“随着越来越多的储能项目并网，AI通过优化算法，结合电力市场价格、发电预测、需求预测等，可以自动调节和调度储能系统的充放电。”萧富升说，若用户端存在分布式资源，AI还可以将分布式能源和储能资源结合，统一调度电力需求在分布式发电资源、储能以及电网之间的分配，结合市场电价的实时信息，采用成本最低、或者最自给自足的方式满足自身的用电需求，实现极大地节约。