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　　1月30日—31日，以“智赋将来 能启新篇”为从题的“中关村论坛系列勾当——AI+能源成长大会”正在中关村会议核心隆沉举行。中国节能协会等五大单元结合从办，六大机构协办，吸引了300多位来自部分、能源企业、财产链立异企业的代表及院士专家齐聚一堂，共探AI取能源财产融合成长的新径、新机缘。四方继保从动化股份无限公司副总工程师赵凤青暗示，新能源的核肉痛点正在于波动性取随机性，此中风电、光伏的出力不不变，对电网安排取运转优化提出了极高要求。相较于大型风光，分布式光伏的管控难度更为凸起——据行业数据显示，2024年我国分布式光伏拆机容量已占全国光伏拆机总量的40%以上，这类光伏坐点具有点多面广的特点，单个坐点体量小、分布分离，无法实现每一个坐点都配备景象形象采集安拆和及时设备，但其累积出力对整个电网的功率波动性影响显著，已成为电网安排中不成轻忽的主要变量。赵凤青分享了四方继保的AI实践。他引见，依托公司正在电力从动化范畴的深挚堆集，以及“数据-算力-模子”三位一体的手艺基座，四方继保基于配电从动化系统实现取用电消息采集系统的数据集成，采用系统化AI算法，通过数据清洗、模子分型、大模子压缩等多沉手艺手段，实现了分布式光伏功率的精准预测。正在国网某地域的试点使用中实现对6万多个光伏坐点的全域笼盖预测，涵盖供电网格、变电坐供电范畴、馈线、配变台区等多个层级，预测平均精确度达到80%以上，完全达到工程可用尺度，为地域及上级电网安排供给了清晰的分布式光伏出力范畴参考，无效支持发电打算优化取从配微协同运转。正在必定AI使用价值的同时，赵凤青也婉言，焦点集中正在数据层面。他进一步拆解两大焦点问题：一是数据质量参差不齐，我国电网运转全体靠得住不变，日常堆集的数据多为一般态数据，而毛病类、非常类数据样底细对稀缺。若仅依托单一企业或地域的无限数据，难以锻炼出具备高适配性的AI毛病诊断、预警模子，会间接影响AI使用结果；二是数据尺度分歧一，新能源范畴设备厂家浩繁，分歧厂家出产的系统、设备，其采集的数据类型、格局、尺度存正在较大差别，以至数据质量本身也有好坏之分，这导致已锻炼成熟的AI模子正在跨单元、跨场景迁徙时，需要投入大量精神进行数据管理取适配，大幅添加了AI手艺规模化推广的成本取难度。针对上述瓶颈，赵凤青提出了明白的破局思。他暗示，数据共享取尺度同一是环节冲破口。正在数据共享方面，实现数据“可用不成见”——无需将各从体的数据进行物理集中，而是通过度布式存储、加密参数共享的体例，实现数据的协同操纵，既数据现私取企业好处，又能整合多方数据资本，提拔AI模子的锻炼结果。正在尺度扶植方面，亟需行业甚至国度层面牵头鞭策，制定同一的数据输入输出规范、物联网通信和谈等，打破当前分歧和谈差别较大的壁垒，实现“互联”的高效协同，为AI手艺的规模化使用扫清妨碍。