必威对于非常传统的能源系统，我们是否可以基于AI模型使其产生大规模的演进和变革？

　　2020年以后，中国全面进入低碳转型。最近几年，一系列问题导致我们发现，化石能源的供给已经开始不足，与此同时，新能源也没有办法真正意义上快速、稳定、可靠地对能源供给有重大的提升，这也导致当前电力系统面临巨大的挑战。

　　针对当前能源系统的现状，孙东来认为必威，AI驱动能源系统动态配置和变革，将是人类社会走向绿色低碳发展的最优解，也可能是唯一答案。

　　我们发现，当远端向我反送电力，还需要考虑发电侧经济性、电网经济性、发电侧碳排放属性、控制碳排放数量、控制运输损耗等，而这一系列复杂问题逐渐堆积起来的时候，能源系统就需要对复杂网络动态求最优解。

　　当人工智能可以真正意义上作用于能源网络和系统的时候，孙东来表示，我们可以利用人工智能在发电侧促进新能源的消纳，在电网侧削峰填谷减轻负荷，在用户侧实现用能成本快速降低。

　　以下是孙东来在钛媒体2023T-EDGE的演讲实录，经钛媒体APP编辑：

　　大家下午好，非常有幸在这里跟大家分享这个主题，AI驱动的新型能源系统变革。

　　从今天上午到现在，看到很多基于AI技术，基于AIGC实现C端互联网端以及产业端的进展和变革。对于非常传统的能源系统，我们是否可以基于AI和AI模型使其产生大规模的演进和变革？这也是摆在所有人面前重要的课题。今天我就AI驱动新型能源变革做一个分享。

　　我们知道2020年以后，中国开始全面加入到低碳转型的过程中，最近几年，特别俄乌冲突，极端气候影响等一系列问题出现后，我们发现化石能源的供给已经逐渐开始不足，新能源没有办法真正意义上快速稳定可靠地带来能源的重大提升。我们会发现，无论在中国还是在美国，包括欧洲、非洲等地方，我们都会遇到能源供应短缺、用能成本大幅攀升等问题，碳始终降不下来。

　　前两天联合国气候组织刚刚发布，2023年依然是最近十年最热的一年，我们碳排放依然快速往上增长。这样的考验让我们怎么应对能源系统转型？我们回过头来看，电力系统是我们看到最贴近于我们身边每一个人的系统，电力系统也在面临巨大的挑战，挑战来源于哪里？

　　恰恰来源于目前的风光以及新型绿色能源的快速接入。到2020年底，风光接入量已经达到整个社会用电比例的12%，我们从全球能源署REA指导意见来看，新能源接入率在15%以下的时候，我们会认为电力网络是稳定可靠的，15%—25%的能源供给来源于新能源的时候，这个能源供给逐渐进入到波动和冲击的状况。

　　我们能源供给里面25%以上由风光新能源供给的时候，我们发现整个网络面临巨大的不确定性。到2030年，我们非化石能源需要在一次能源占比达到25%，意味着最近几年发展里，我们电力系统面临巨大不稳定性的冲击。我们看到去年水电大量不足导致四川、重庆里超过30%—40%的地区出现能源供给的短缺。

　　怎么面对这样的问题？一方面我们必须提升低碳能源的供给，另一方面要处理好安全稳定的诉求。我们发现能源系统也是正在进化的复杂系统，传统电网，火电水电到配电网，逐渐提供给每个人应用，是单向网络。当我们新型能源比例逐渐上升，有大规模分布式发电的时候，就不再是传统的单向供给的网络，用户侧也在构建大规模发电能力，整个网络变成双向动态调度的网络。

　　我们把碳要素进一步考虑进去的时候，能碳一体网络，加上氢新型能源介入，能源系统变得越来越复杂。而一个越来越复杂的系统如何面对条件优化，如何稳定运行，这个问题我们人类过去解决过吗？

　　我们回过头来看人类自身在外部环境驱动下不断进化的过程，早期生物界只有植物，之后有了昆虫、鱼类、两栖动物必威，只需要简单的执行力、知识处理和识别能力。再往后有哺乳动物、脊椎动物，有复杂环境变化能力，同时因为环境变化调动执行层面变得多了，他们头脑也变得越来越发达，他们信息存储处理和判断能力变得越来越强，最终生物进化发展到了有人类的存在，我们有头脑进行记忆思考和判断，有神经和信号传输能力，可以把头脑判断发给肌肉和骨骼进行活动。同时我们也有构建组织超越个体的能力。

　　我们讲能源系统变得越来越复杂，越来越复合，多向调度变成一个网络，是不是也可以依赖于人类自身的进步范式呢？

　　人类系统里有头脑、肌肉、神经和组织，能源系统也会找到类似对应。从组织角度来看，欧美几十年前构建能源的电力市场、碳交易市场。从神经角度，现在能源产品在电网驱动下基于互联网的互联互通，也有大量新型发用电车设备，构建了能源网络终端。最后我们缺乏的是让能源系统像人类一样思考的要素——能源的人工智能。

　　当我们有了能源人工智能调动所有能碳市场的时候，能源系统同样自身进化到既具有绿色低碳的属性，同时又拥有稳定可靠供给和快速演变反应能力的新型能源系统。

　　我们会发现AI驱动能源系统动态配置和变革，可能是新型能源系统今后向绿色低碳发展的唯一答案。一个简单系统不需要太多复杂调度，传统意义上把信息传递给你，把能源输送给你，只要有一条电缆就可以了必威。

　　当我们发现远端向我反送电力，我要考虑发电侧经济性、电网经济性，考虑发电侧碳排放属性、控制碳排放数量、控制运输损耗……一系列复杂问题逐渐堆积起来的时候，能源系统就变成复杂网络动态求最优解的过程，这个时间点是人工智能真正意义上作用于我们能源网络、能源系统的时间点。

　　所以说，这样时间点今天真正到来的时候，我们需要人工智能在发电侧促进新能源的消纳，电网侧削峰填谷减轻负荷，用户侧实现用能成本快速降低。电和碳都具有瞬时性，在这种时间空间上不均匀的驱动下，需要人工智能来更平和地进行资源调配，实现整个网络在低碳、低成本、合理可靠、稳定等多个要素层面上的合理聚集。

　　这意味着，能源系统需要一种更完善的模型和算法，包括很复杂的能量预测的算法。这个里面有大量的像天气预报的算法，有大量的设备设施包括应用负荷机理模型的算法，有关于碳价值、经济价值、能源稳定性价值的价值仿真，有启发控制、最优策略的构建等等一系列模型和算法。

　　我本人是能源人工智能驱动能源模型领域的专家，同时在创建极熵之后，我们把怎么用AI驱动能源模型将算法应用到这个行业有许多算法和思路。

　　过去九年里，极熵构建了自主知识产权的体系，在投资建设和运营三个场景里实现了这套模型真正意义上的节能降碳，同时还有经济性的负荷模型的应用，最终帮助能源资产，帮助园区工厂实现超过20%更高收益率的达成。

　　这是我们基于这套模型构建的完整能碳智能化、绿色化产品和服务的体系，包含在投资之前进行仿真和规划，资产投资建设过程中实现质量的管控和闭环，以及资产投资运营以后实现基于人工智能模型的算法调度和外部环境、天气以及电力市场变化的调度。

　　我们服务了新型产业园区，将我们讲到的产品和模型应用到模型里。去年我们得到全球自然基金会WWAF全球年度气候创新者，以及国家工信部工业微电网试点示范等荣誉，经济价值和社会价值完全达到客户预期。这样一整套能源模型在人工智能加持下，切切实实帮助我们能源产业实现变革和创新。

　　我们不仅仅想要把自己定位成一个人工智能的能源模型的创立者或者领导者，我们更希望成为行业里面所有人包括工厂园区的能碳合作伙伴，我们基于能源模型驱动的综合服务能力，可以帮助伙伴们实现从规划建设到持续业务增建扩建，到资产绑定的一揽子资产方案构成，最终实现我们极熵的愿景，让人类拥有可持续的未来。