熊猫体育官网-施耐德电气：人工智能深化协同，开启能源“数字觉醒”新时代

进入智能化时代，当每度电都学会“思考”，能源系统的变革才真正开始。今天，在全球能源结构与电力系统转型的浪潮中，人工智能（AI）技术正成为不可或缺的关键“破局者”，让能源系统迎来前所未有的“数字觉醒”。

6月20-21日，以“人工智能深化协同，能源科技求索创新”为主题的2025国家能源互联网大会在杭州盛大召开，全球产业技术领先者施耐德电气受邀出席大会，展示了助力能源转型的数智技术及解决方案，并围绕AI驱动能源转型等话题进行了技术分享。

源网荷储全链协同，AI驱动能源转型

AI不仅仅是能源的消耗者，更将成为能源效率的革新者。施耐德电气电网行业高级架构师王照在大会演讲中提及，AI正与能源系统进行深度融合，并成为能源企业实现数智化转型的“核心引擎”。

当前电力系统的数据量、更新速率和关系复杂性正呈爆炸式增长，而AI恰恰能够凭借实时的决策洞察精准识别资源浪费，并以智能化的方式优化资源管理策略，提升能源系统的柔性。例如，在源网互动方面，由AI赋能的预测性调度可以减少弃风弃光，有力提升光伏、储能等分布式能源与大电网的协同性。

在用电侧，AI能够深度挖掘工业等场景的节能潜力，加速消费端的低碳转型。对于用能企业而言，在数字化、电气化加速推进的时代，AI将成为构建可持续未来的核心驱动力。AI与能源管理系统的深度融合，将为企业带来三重价值：精准识别能效瓶颈、智能优化资源配置以及降低用能成本与碳排放总量。

施耐德电气将前沿的AI预测技术与行业知识经验相结合，开发了在综合能源复杂运营条件下具有自主管理与调节能力的模型预测控制算法。依托这一算法，由AI驱动的微电网解决方案助力傅雷图书馆实现了光伏自消纳率约88%、建筑新能源渗透率约67%的卓越成果，同时实现了70%的减碳量，使其成为了全球首座LEED净零碳认证图书馆。

AI融合能源技术，推动技术升级与商业模式创新

在AI的全面“浸润”下，能源系统在技术升级和商业模式创新两个层面都面临着革新与进化。而这样的变化，正推动着崭新的业态和增长点随之诞生。

在技术层面，AI 正从“单应用”走向“链应用”，在能源系统的源、网、荷、储全环节协同应用。其中，伴随着边缘AI的普及，轻量化AI模型正越来越多地部署于智能电表、储能终端，实现本地快速决策，降低对云端算力的依赖。例如，施耐德电气在传统的综保装置中集成了经过180万个实际用例训练的、基于机器学习的故障检测算法，将小电流接地选线选段的精准度显著提升，其应用价值可见一斑。

王照在演讲中指出，在设备运维层面，施耐德电气的POI-MV中压主动运维智能单元基于机器学习、大数据分析和多维度模型训练技术，可实现开关设备健康状态持续监测，并提供早期预警和后续设备运维建议，从而助力用户实现了对配电资产从“被动抢修”到“主动运维”的转变。

当AI拥有了跨域数据协同能力，还可以打破能源、交通、工业等领域的数据壁垒，创造新的价值。例如，AI可以调度电动汽车向电网反向送电，或对工厂用电进行削峰填谷的智能调度，从而通过电力市场交易创造额外收益。

而在商业模式层面，AI同样可以带来一系列新的变化。在AI的推动下，未来能源相关的商业模式有望从传统的“卖产品”转化为“卖服务”。例如，企业购买的不再局限于传统的硬件产品，还可以购买订阅制的“AI能效优化服务”，并按照节能效果或PUE达标率付费。与此同时，虚拟电厂也可以利用AI聚合光储、电动车等分布式资源参与电力市场，提升收益能力。

相应地，为了适应这些新业态，企业也势必需要推动自身的“进化”，不断培育新的能力与生态。未来，企业要想凭借AI的赋能，决胜充满不确定性的能源市场，将不得不从单纯的“硬件研发”转向培养“软硬协同”的复合型能力。比如，厂商既要迭代可以承载AI功能的智能硬件，也要构建灵活的软件平台；既要在解决多场景的电力行业专属大模型上发力，也需解决传统AI的泛化性问题，以适配电力系统的非线性特性。

这样的要求，也将进一步推动企业寻求构建“硬件 + 算法 + 服务”的生态，加强跨界合作。在这方面，施耐德电气基于EcoStruxure 平台，并联合生态合作伙伴联合开展AI能源应用开发，率先树立了围绕AI应用开展生态合作的典范。

共享共赢共创，突破AI与能源技术协同挑战

无须讳言，尽管AI与能源技术的深度协同已经“渐入佳境”，但仍有一系列不可忽视的挑战亟待解决。首先，能源数据分散于发电、输配电、用电等不同企业，跨主体、跨部门的数据共享仍然存在较大阻碍，造成的“数据壁垒”往往让AI训练因缺乏足够数据而“难为无米之炊”。

其次，面对电网的成百上千种故障模式，AI的算法适配也存在短板，通用的 AI 模型往往会有准确率不足的问题，而行业专属大模型由于数据不足造成训练效果差强人意。

最后，面对高度重视安全可靠性的能源系统，AI的潜在安全风险同样不容忽视。一旦AI引擎深度参与能源调度，算法漏洞很可能引发能源调度连锁故障，这无疑对安全防护体系的完善提出了更高要求。

转型在即，如何化解这些瓶颈与挑战？施耐德电气全国销售部销售总监杨伟临在活动期间表示：“在AI与能源技术加速融合的大势所趋之下，我们面临来自数据、算法和安全等方面的挑战，可以从政策保障数据权益、技术协同、守住安全红线等三个方面考虑破解之道。”

施耐德电气倡导推动“能源数据共享池”试点，鼓励共享数据训练模型，同时保障数据主权；与此同时，施耐德电气建议行业联合建立“能源 AI 开源社区”，共享故障数据集、训练框架，让每个参与者既作为开源的贡献者，也成为开源的贡献者，从而以生态合作实现互利共赢；最后，则是在技术层面为AI树立“安全栅栏”，避免因过度依赖或放任AI使用而产生安全风险。

可见，利用AI技术促进能源系统“数字觉醒”的过程，绝非一帆风顺。然而，在政策护航、技术创新、生态合作的共同作用下，AI等数字化技术驱动的能源转型前景必将势不可挡。

能源系统迎来“数字觉醒”的本质，正是能源管理从“经验驱动”转向“数据驱动”的过程。未来，施耐德电气将持续将AI与能源管理有机结合，并携手上下游伙伴，一起推动技术创新落地，赋能更多企业实现节能减碳和智能化运营，迈向可持续发展未来。