中新网上海1月8日电 (记者 陈静)当前，信息化、智能化浪潮正深度推动工业与能源体系变革，AI与新型电力系统的融合成为一个关键助力。

“电力系统的数字化转型，是运用‘一体化’方法，最终实现‘智能自动化’的范式革新过程。”针对新型电力系统的智能化转型，中国计算机学会会士、华东师范大学数据学院周傲英教授8日对记者指出，不能仅依赖于现有经验与技术的叠加，而应回归能源电力的本质规律、数据的基本特性与人工智能的核心原理，进行系统性、根源性的重构。

周傲英教授提出应基于“数据智能”与“第一性原理”思维，构建AI赋能新型电力系统建设的“自动化”新范式。周傲英指出，当前人工智能的本质是“数据智能”，其三大要素为数据、算法和算力。

这位学者强调，人工智能的根本目标在于实现各类认知与决策过程的自动化。“数据工程是智能自动化的科学基础。”他表示。

周傲英教授进一步阐释，人工智能已从理论走向实践，推动科学研究进入以数据为中心的“第四范式”，即：从数据中直接发现知识与规律，关注相关关系而不仅是因果逻辑。他提出，“一体化”是AI时代的核心方法论，并举例说明应用场景、技术创新与产业发展必须深度耦合。

记者8日获悉，在“AI赋能新型电力系统建设创新论坛”上，与会专家学者及行业代表围绕“AI赋能新型电力系统建设新路径”展开深入研讨，共话智能技术与电力转型的融合创新。

中国科学院院士、西安交通大学教授管晓宏系统提出了构建零碳智慧能源系统的创新技术路径与实践方案，并特别指出：“氢赋能零碳智慧能源系统，能够实现局域能量平衡，在经济可行的前提下完成市场化推广，从而打破‘减碳必然伴随成本上升’的固有认知。”

管晓宏强调，面对能源电力系统绿色转型的迫切需求，大规模、长周期、经济高效的储能技术是可再生能源得以广泛利用的关键，也是支撑未来算力中心、数据中心绿色供能的基础。

他重点展示了陕西榆林零碳智慧能源站的示范成果。通过智能感知、弹性通信、自主计算与协同优化构成的一体化系统架构，该示范项目实现了氢、电、热等多能源的耦合与互补，构建了“电-氢-热”协同的分布式能源供需系统，能源综合利用率超过92%。

管晓宏认为，氢赋能零碳智慧能源系统不仅是一项技术创新，更是推动能源结构深刻转型、保障新质生产力绿色特质的重要途径。他还提出了“集中式电网+分布式零碳能源系统”的新型电力系统构想。他认为，分布式系统可实现新能源在局部范围内的实时平衡与完全消纳，降低对主干电网瞬时调节的依赖，从而显著提升电网韧性及新能源消纳能力。

这位专家指出，具备物理可追溯零碳供能能力的智慧园区，将为外向型企业提供关键竞争力。其团队技术已在西安地铁零碳车辆段、甘肃金川零碳矿区、河北张北零碳园区等多个项目中落地推进，形成了一套可复制、可推广的系统解决方案。

上海电力大学方面对记者表示，在中国深入推进能源变革、风电光伏等新能源占比持续提升的背景下，新型电力系统的建设既迎来重要机遇，也面临诸多挑战。AI赋能新型电力系统，正是时代交汇处催生的新兴前沿领域，其中蕴含大量亟待探索的基础理论课题与具有广阔前景的实际应用场景，值得持续深耕、开拓创新。

上海电力大学人工智能学部青年教师王立成表示，人工智能正在深刻重构新型电力系统的形态与发展路径。目前，大语言模型、强化学习等智能算法已在电力负荷预测、设施智能巡检等方面取得实际应用成效。作为“人工智能+能源电力”交叉领域的一线科研人员，他将持续深耕电力垂直领域的AI技术创新，推动先进算法与“源-网-荷-储”全环节深度融合，助力构建更安全、更低碳、更智慧的能源体系，为能源结构转型贡献高校的科研力量。(完)