能源系统的 AI 决策引擎

王小杨

北京理工大学（珠海）

E-mail: gridai@163.com

报告摘要

高比例新能源接入与电力市场机制演进，使能源系统呈现多源异构、多尺度耦合与强不确定性特征，对跨资源、跨场景的协同决策能力提出更高要求。本报告以自主研发的能源AI算法底座为核心，介绍融合电力机理、行业知识、市场规则与数据驱动模型的知识增强AI技术体系，将多源时序预测、多目标约束优化与策略生成贯通为能源系统的AI决策引擎。围绕光储协同运营与广东发电侧虚拟电厂的应用实践，阐述从源荷预测、资源聚合到调度运营、交易决策与收益评估的技术路径，展现AI对复杂能源业务的系统性赋能。进一步介绍专业模型与大模型、Agent的协同机制，以专业模型承担定量预测与约束求解，以大模型和Agent支撑知识理解、任务编排与流程协同，形成可解释、可追溯的决策闭环。结合端云协同架构，探讨将专业算法能力下沉至园区、场站本地计算节点，实现云端全局决策与现场计算的协同。最后，面向虚拟电厂、零碳园区与算电协同，讨论统一算法底座的跨场景适配与规模化应用路径，推动AI由单点分析工具向能源系统的决策基础能力演进。

关键词：能源AI算法底座；智能决策；光储协同；虚拟电厂；算电协同