AI驱动电力优化：新能源与人工智能融合加速绿色转型

谷歌日前宣布与核能初创公司Kairos Power签署协议，计划购买6至7个小型模块化反应堆（SMR）的电力，以满足其快速增长的人工智能业务对能源的需求。根据协议，Kairos将提供约500兆瓦的无碳电力，首个反应堆预计在2030年前投入使用，更多的部署计划将在2035年之前完成。随着AI技术的迅猛发展，全球数据中心的耗电量大幅上升。中国信通院的数据显示，全球数据中心、加密货币和AI的电力需求将从2022年的460TWh增长至2026年的620至1050TWh。尤其是大模型训练，因参数和计算需求的急剧增长，导致能耗激增。

为应对日益增长的能源需求，国内央企加快了能源基础设施升级的步伐。国家电网公司、华能集团和国家能源集团等企业在新能源、储能以及算力基础设施方面取得了重要进展。例如，华能集团已建成首个零碳数据中心，南方电网则在粤港澳大湾区建设了新型储能设施，并在广东佛山部署了新型储能电站，进一步推动绿色能源的普及。

AI技术不仅耗电，也在逐步成为优化电力系统、提升能源效率的关键工具。2024年，国务院发布《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》，提出深化人工智能在电力系统中的应用，加快数字技术赋能绿色转型。AI技术已经渗透到发电、输电、配电等多个环节。例如，通过AI优化火电厂的燃煤效率，发电企业可以有效降低运营成本。

在新能源领域，AI的应用前景同样广阔。五大发电集团的新能源装机占比均已超过50%，而中国电力投资集团的这一比例甚至超过了70%。许多风电场和光伏电站位于偏远地区，人工监测较为困难，而AI技术可以通过远程监控和诊断，提升运营效率。例如，AI可以实时检测风机发电量的差异或光伏板的积尘情况，以及时进行调整。

然而，尽管AI在电力行业的应用潜力巨大，仍面临数据、技术和专业知识的多重挑战。南方电网已经开发了自主AI大模型"大瓦特"，并在广东实现了全面部署，用于设备运维和电网调度的智能化升级。而三峡集团也在推进"大禹"大模型的建设，已经覆盖了数百个燃煤和燃气机组。

尽管如此，AI技术在电力领域的深度应用仍需解决多方面的问题。要想让AI大模型与实际生产流程紧密结合，还需要科研机构和技术公司在专业知识和业务理解上取得进一步突破，才能真正推动AI技术在工业节能和绿色转型中的广泛应用。