2026年5月26日，国家能源局在深圳召开全国“人工智能+”能源现场推进会，发布首批共51个“人工智能+”能源高价值场景，25家能源企业签署《开放能源领域人工智能应用高价值场景倡议书》。同日，国家能源局综合司正式印发《关于发布“人工智能+”能源高价值场景清单和组织开展试点申报工作的通知》（国能综通科技〔2026〕50号），进一步推动“人工智能+”能源试点工作开展。这是落实《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（国能发科技〔2025〕73号）和《关于组织开展“人工智能+”能源试点工作的通知》（国能综通科技〔2025〕168号）安排的重要举措，标志着我国能源行业人工智能应用正从“由点位突破向体系化推进、由试点探索向规模化应用拓展”迈出关键一步。

“人工智能+”能源高价值场景清单的四大亮点

本次清单涵盖了电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大领域共51个场景。从清单结构和内容来看，呈现四大突出亮点。

亮点一：覆盖面全，场景深度嵌入能源全产业链。

清单体系完整，既包括电网规划、调度运行、设备检修等传统电力业务环节，又前瞻性地设置了绿电直连算电协同、虚拟电厂、车网互动等能源新业态场景，还覆盖了海上风电、抽水蓄能、磁约束聚变等前沿领域。这种“全产业链+前瞻布局”的设计思路，意图推动人工智能对能源行业各环节实现“全链路赋能”。随着我国“人工智能+”能源从概念走向实践、从探索走向推广，将加快推动人工智能和能源双向赋能，促进能源领域新质生产力跃升发展和生产关系深层次变革。

亮点二：聚焦“高价值”，遴选标准严格。

此次发布的51个场景经过了“申报—凝练—审定”的严谨流程。根据国家能源局定义，高价值应用场景有三个核心特征：从需求看，聚焦长期制约行业发展的痛点问题；从发展阶段看，人工智能技术赋能空间大但行业应用处于早期阶段，未来可能对行业发展产生颠覆性、变革性影响；从成效看，具备全行业推广潜力，大规模应用后能助推能源产业转型升级。换言之，清单中的每个场景都不是“锦上添花”的浅层应用，而是瞄准真正“高投入、高回报、高壁垒”的技术攻关方向。

亮点三：突出“开放”导向，构建产学研用协同机制。

通知明确要求“请各能源企业抓紧推动高价值场景开放，以真实场景牵引人工智能技术突破和应用落地”。与此同时，25家能源企业现场签署了开放场景倡议书，释放出“场景共享”的鲜明信号。在试点申报机制上，能源企业可单独或联合作为高价值场景需求方，与人工智能技术供给方组建产学研用创新联合体，共同编制建设方案。这种“场景开放+联合攻关”的制度设计，打破了以往能源领域“信息孤岛”和“数据壁垒”的桎梏，为AI技术企业进入能源行业开辟了通道。

亮点四：体现能源与AI“双向奔赴”的战略思路。

国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局近日联合印发的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》明确提出，力争到2030年，人工智能算力设施的清洁能源供给保障能力和能源领域人工智能应用水平大幅提升，构建人工智能与能源双向赋能、深度融合的发展新格局。清单中的“绿电直连算电协同智能调度运营”场景正是这一思路的典型体现——既要“AI赋能能源”提升行业效率，又要“能源赋能AI”保障算力设施绿色用能，形成双向驱动的良性循环。

发布背景：三重动因叠加下的战略布局

此次通知的发布并非孤立事件，而是多重政策、市场和技术因素交汇下的重大战略部署。

一是“双碳”目标进入攻坚期，能源转型倒逼智能化升级。

“十五五”是实现碳达峰目标的攻坚期、决胜期。按照党中央、国务院决策部署，不仅要如期实现2030年前碳达峰，还要实现“煤炭和石油消费达峰”“2030年碳排放强度比2005年降低65%以上”“2030年非化石能源消费占比达到25%”等目标。 2026年《政府工作报告》首次将“单位国内生产总值二氧化碳排放降低3.8%左右”列为年度发展主要预期目标之一。与此同时，中共中央办公厅、国务院办公厅近日印发《碳达峰碳中和综合评价考核办法》，将碳排放双控要求正式纳入党内法规体系。在此背景下，传统依赖人力和经验的能源管理方式已难以适应高比例新能源接入、复杂市场环境下的运行要求，人工智能成为破解“能源不可能三角”（安全、绿色、经济）的关键技术杠杆。

二是算力需求激增，AI与能源发展形成深度耦合。

《中国“人工智能+”能源发展报告2026》显示，人工智能快速发展正在带动全球算力设施用电需求持续增长。2025年，我国已建成42个万卡级智算集群，全国算力中心总用电量达1700亿千瓦时。据国际能源署预测，到2030年，全球数据中心用电量将较2025年接近翻番。随着人工智能规模化应用加快推进，算力设施正由十万千瓦级向百万千瓦级跃升，对稳定、绿色、经济的能源供给提出了更高要求。这种能源与算力的深度耦合关系，使得清单中“绿电直连算电协同”“大规模车网互动”等场景的设计具有高度的前瞻性和战略意义。

三是碳市场建设进入成熟期，能源资产价值发现的数字化需求迫切。

截至2026年5月13日，全国碳市场碳排放配额累计成交量达到8.97亿吨，累计成交额突破600亿元。2025年，全国碳排放权交易市场扩围至发电、钢铁、水泥、铝冶炼4个行业超3000家重点排放单位，覆盖二氧化碳排放量约80亿吨，占全国二氧化碳排放总量的60%以上。生态环境部有关负责人表示，2026年将着力增强绿色发展动能，加强全国碳市场建设，稳妥推行免费和有偿相结合的配额分配方式，持续扩大温室气体自愿减排交易市场供给。碳市场扩围大幅降低了全社会减排成本，从单一发电行业扩至当前4个行业，实现同等减排目标的成本将降低26%。碳市场活跃度的提升和碳价信号的形成，使得能源资产的碳排放属性成为核心价值维度，清单中“电力市场规则评估与交易仿真模拟”“适应复杂电力市场环境的新能源智能运营决策”等场景，正是这一趋势的必然产物。

AI+能源赋能零碳园区

零碳园区是“双碳”战略的重要载体。此次“人工智能+”能源高价值场景清单的发布，将从多个维度为零碳园区建设注入新动力。

AI赋能园区能碳管理从“事后核算”迈向“实时优化”

零碳园区建设的核心挑战之一，是实现碳排放的精准监测、核算与管控。《关于开展零碳园区建设的通知》明确提出，要“支持园区建设覆盖主要用能企业的能碳管理平台，强化园区及企业用能负荷监控、预测与调配能力”。然而，传统能碳管理依赖人工台账和事后统计，效率低、精度差、响应慢。

清单中的多场景为破解这一困境提供了技术路线。例如，“区域综合能源供能系统零碳/低碳规划及运行”“高耗能园区多能协同优化与智慧运营”“新型配电网智能诊断与智慧运营”等场景，可以通过人工智能实现用能负荷的精准预测、分布式能源的智能调度和碳排放的实时核算。值得关注的是，云南省在2026年5月发布的“人工智能+能源”实施方案中已明确提出，要在工业园区探索建设“源—网—荷—储—碳”一体化智能管控平台，实现碳排放自动核算、能效诊断与减排优化，以数智化手段强化全流程降碳管控。这一地方实践与国家清单的顶层设计形成了上下呼应，预示着零碳园区的能碳管理将全面迈入智能化时代。

绿电直连与算电协同：打开零碳园区降碳新路径

《关于开展零碳园区建设的通知》将“因地制宜发展绿电直连、新能源就近接入增量配电网等绿色电力直接供应模式”列为重点任务。清单中的“绿电直连算电协同智能调度运营”场景，正是对这一任务的技术回应。

人工智能与能源的双向奔赴，使零碳园区的建设路径更加多元化。一方面，绿电直连模式可以通过AI优化风电、光伏等可再生能源的出力预测与调度匹配，显著提高园区绿电消纳比例；另一方面，算电协同场景则开辟了“以算促绿”的新思路——通过虚拟电厂实现算力负荷与绿电出力的精准匹配，将数据中心从“高碳耗能户”转变为“绿电调节器”。全国首批电碳算协同撮合交易已在南方电网陆续开展，贵州大学、山东金现代等高校和企业成功购买了来自贵州联通的闲置算力资源。厦门大学中国能源经济研究中心教授孙传旺认为：“绿色电力将成为算力的关键竞争力，政策鼓励提升绿电比例，这意味着未来拥有稳定、低成本绿电供给的区域将在人工智能产业竞争中占据优势。”对于拥有丰富清洁能源资源的西部地区而言，这一政策导向将为零碳园区建设提供独特的产业竞争优势。

“虚拟电厂智能协同运营”助力零碳园区参与电力市场

《关于开展零碳园区建设的通知》明确提出：“鼓励有条件的园区以虚拟电厂（负荷聚合商）等形式参与电力市场，提高资源配置效率和电力系统稳定性。”清单将“虚拟电厂多时空尺度智能协同运营”列为高价值场景，为这一政策的落地提供了技术支撑。

传统上，园区内的分散式能源资源（分布式光伏、储能、可调节负荷等）难以有效聚合参与电力市场交易。通过人工智能技术，虚拟电厂可以实现对海量分布式资源的实时感知、智能调度和协同优化，使零碳园区从单纯的“用电终端”升级为“源网荷储一体化的市场主体”。这不仅有助于园区通过需求响应、辅助服务等方式获取额外收益，更重要的是能够在保障用能安全的前提下，提升可再生能源的消纳水平，实现经济效益与减碳目标的统一。

多能协同优化推动零碳园区迈向“综合能源一体化”

零碳园区的核心竞争力在于能源系统的多能互补和梯级利用。清单中“区域综合能源供能系统零碳/低碳规划及运行”“高耗能园区多能协同优化与智慧运营”等场景，直指零碳园区建设中的“综合能源一体化”难题。

传统的园区能源规划往往是“电是电、热是热、气是气”的分割式设计，难以实现整体效率最优。通过人工智能技术，可以对园区内电力、热力、冷气、氢能等多种能源的供给、转换、存储和消费进行协同优化，实现“电热冷气氢”一体化调度。青海省零碳园区建设方案已明确提出要“推进虚拟电厂建设，完善需求响应机制，提升园区电网调节能力”；甘肃省方案则强调要“有机结合太阳能、风能、地热能、空气能等为建筑直接供能，依托风光储氢微网、热泵等技术，加强园区‘电热冷汽氢’多能转化”。这些地方方案与清单场景形成合力，预示着零碳园区的能源体系正在从“单项优化”走向“系统智能”。

储能安全诊断与智能优化：破解零碳园区“最后一公里”难题

储能是零碳园区实现高比例可再生能源消纳的关键环节，但储能系统的安全性和经济性一直是制约规模化应用的痛点。清单中“储能全生命周期安全诊断管控智能优化”场景，为零碳园区储能的“安全可靠、经济可行”提供了解决方案。

通过人工智能技术，可以实现对储能电池的实时状态监测、热失控预警和寿命预测，大幅降低安全事故风险；同时，基于多源数据融合的智能优化算法，可以在不同电价时段、负荷需求条件下动态调整充放电策略，提升储能的峰谷套利收益和系统调节价值。这对于零碳园区而言，意味着储能不再是“成本中心”，而可能成为“利润中心”，进一步降低园区实现零碳目标的经济成本。

小结

此次“人工智能+”能源高价值场景清单的发布和试点申报工作的启动，是我国能源行业智能化转型进程中一个具有里程碑意义的事件。从短期看，它将撬动一批高价值的产学研用联合创新项目，加速人工智能技术在能源领域的落地应用；从中期看，它将推动能源行业从“数字化”向“智能化”跨越，重塑电力系统运行模式和能源资产价值发现方式；从长期看，它将为我国如期实现2030年前碳达峰目标提供关键技术支撑，并为构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系奠定智能化基础。

对于零碳园区建设而言，这一政策的深远影响才刚刚开始显现。随着清单场景的逐步落地和试点经验的积累推广，零碳园区有望实现能碳管理的实时化、用能调度的智慧化、电力交易的多元化、多能协同的一体化，为我国“双碳”目标的实现提供坚实的园区级支撑。

来源|国家能源局