滚动信息2

摘要：本文围绕人工智能技术与新能源相结合打造智慧城市能源系统展开分析，提出了构建源网荷储协同调度体系，建立城市能源数据底座与AI模型治理机制，并完善标准规范和多主体协同运营机制，从而提升城市能源系统的安全性、经济性和低碳运行水平。

关键词：人工智能；新能源；智慧城市；能源系统

引言：新能源具有随机性、波动性和分散性，城市负荷则呈现多主体、多场景和强时变特征，二者叠加使能源系统运行复杂度显著提高。人工智能在功率预测、负荷预测、储能调度、需求响应和设备诊断等方面具有较强的数据分析与优化能力，为智慧城市能源系统建设提供了新的技术路径。

1人工智能技术与新能源相结合打造智慧城市能源系统的现状

在“双碳”目标与新型电力系统建设背景下，人工智能技术与新能源融合已成为智慧城市能源系统建设的重要方向。2025年底，全国累计发电装机容量达到38.9亿千瓦，其中太阳能发电装机12.0亿千瓦、风电装机6.4亿千瓦；全国可再生能源装机总量达到23.4亿千瓦，约占全国电力总装机的60%，风电和太阳能发电合计装机18.4亿千瓦，已成为城市能源转型的重要供给基础[1]。

在此条件下，智慧城市能源系统不再局限于传统电网供电，而是逐步形成光伏、风电、储能、充电设施、建筑能耗、冷热联供和需求响应协同运行的综合能源体系。

2人工智能技术与新能源相结合打造智慧城市能源系统存在的难点与问题分析

2.1新能源波动性与城市负荷复杂性耦合

光伏出力受辐照度、云量、温度和建筑遮挡影响明显，风电则受风速、地形和季节变化影响较大；而城市负荷又同时受到产业结构、居民行为、轨道交通、商业综合体、数据中心、充电设施和极端天气影响。人工智能虽然能够提升预测精度，但在强天气扰动、节假日负荷突变和局部电网约束条件下，模型容易出现泛化不足。特别是在分布式光伏、用户侧储能和电动汽车大量接入后，传统“源随荷动”的运行模式转向“源荷双侧波动”，对AI模型的时空分辨率、在线学习能力和调度约束表达提出更高要求[2]。若预测模型只关注历史曲线拟合，而未纳入电网潮流、储能荷电状态、设备容量和安全约束，容易导致调度策略失真。

2.2数据孤岛与能源感知体系不完善

人工智能赋能智慧城市能源系统的基础是高质量数据，但现实中仍存在数据来源分散、接口标准不一、采样粒度差异大和跨部门共享不足等问题。城市能源数据涉及供电企业、燃气企业、热力企业、建筑业主、充电运营商、园区管理方和政府监管部门，不同主体的数据格式、计量周期、权限边界和安全要求并不一致，导致AI模型难以获得完整、连续、可信的数据集。另一方面，部分城市能源感知体系仍偏重主网和大型能源站，对楼宇、社区、充电桩、分布式光伏、用户侧储能等末端设备的实时监测不足，造成“城市级平台可视化强、基层设备可控性弱”的问题。

2.3算法可信性、安全责任与市场机制不足

人工智能参与智慧城市能源系统调度后，算法可信性和责任边界成为关键问题。能源系统属于高可靠性基础设施，AI模型输出的负荷预测、储能充放电建议、需求响应策略和故障预警结果，若缺少可解释性和校核机制，可能影响电网安全、用户供能可靠性和市场结算公平性。当前部分应用仍停留在辅助分析层面，尚未形成覆盖模型训练、验证、上线、运行监测、异常回退和责任追溯的完整治理流程[3]。此外，新能源消纳、储能收益、虚拟电厂响应和用户侧柔性负荷调用均涉及市场机制，若价格信号不充分、收益分配不清晰、辅助服务补偿不足，AI优化结果就难以转化为可执行的商业行为。

4人工智能技术与新能源相结合打造智慧城市能源系统优化措施

4.1构建源网荷储协同的城市能源调度体系

智慧城市能源系统优化应以“源网荷储”协同为主线，将新能源出力预测、电网运行约束、储能状态、用户侧柔性负荷和碳排放目标统一纳入调度模型。具体而言，城市级平台可在日前阶段开展风光出力和负荷预测，在日内阶段根据实时气象、负荷变化和电价信号滚动修正，在实时阶段通过储能、充电桩、楼宇空调和可中断负荷进行快速响应。对大型公共建筑、工业园区、交通枢纽和数据中心，应建立分层能量管理系统，使其既能满足自身可靠供能要求，又能作为可调节资源参与城市电网运行。

4.2建立城市能源数据底座与AI模型治理机制

人工智能技术要在智慧城市能源系统中稳定发挥作用，必须建立统一的数据底座和模型治理机制。数据层面，应推动电、热、气、冷、储、充等多能源数据按照统一编码、统一时间尺度和统一接口规范接入平台，重点提高分布式光伏、用户侧储能、充电设施、建筑能耗和微电网设备的在线率与数据完整性。模型层面，应建立训练数据审查、特征工程记录、模型版本管理、性能评估、异常监测和人工复核机制，防止模型因数据漂移、极端天气或运行边界变化产生误判。对涉及调度控制的AI结果，应设置安全约束、置信度阈值和人工确认流程，必要时自动退回规则控制或传统优化算法。

4.3完善标准规范与多主体协同运营机制

智慧城市能源系统涉及政府、能源企业、电网企业、设备厂商、平台运营商、建筑业主和终端用户，单靠技术平台难以实现长期有效运行，必须同步完善标准规范与协同运营机制。标准方面，应明确数据采集口径、设备通信协议、网络安全等级、调度接口、隐私保护、模型测试和应急回退要求，使不同能源设备和管理系统能够互联互认。运营方面，应建立新能源消纳、储能调节、需求响应、虚拟电厂和绿电交易之间的收益分配机制，增强用户侧参与积极性。

5结束语

综上，人工智能与新能源融合不是单一算法或单类设备的应用，而是面向智慧城市能源系统的综合性技术变革。未来建设中，应以源网荷储协同为主线，强化分布式光伏、储能、充电设施、楼宇负荷和微电网等资源的统一感知与优化调度。同时，应重视数据质量、模型可信、安全回退和责任追溯，防止算法应用脱离电网安全约束。

参考文献

[1]高健,谭日辉,高卓.人工智能技术与新能源相结合打造智慧城市能源系统[J].科技传播,2024,16(19):1-5+10.李正阳

泰安高新区建设管理部