“十五五”时期是新型电力系统建设承上启下的关键五年，随着人工智能（AI）的快速发展，AI在电力领域的应用充满想象空间。

南方电网公司首席人工智能官李鹏在接受《南方能源观察》（以下简称“eo”）专访时表示，在构建新型电力系统的过程中，电力系统的规模、形态和机理发生深刻变化，电网企业需要进行技术储备，来提高驾驭新型电力系统的能力，保障电力系统的安全稳定运行和绿色电力的可靠供应。AI已经渗透在社会经济的各个方面，电力系统作为现代社会的基础设施，必然也会受到AI的影响，AI在电力领域的应用要解决根问题。

提高驾驭新型电力系统的能力

eo：“十五五”时期，新型电力系统发展将呈现怎样的趋势？

李鹏：新型电力系统的变化主要体现在规模、形态和机理上，也具体反映在电网公司的工作内容上。截至2025年6月，南方电网经营区域内的新能源装机达到2.47亿千瓦，新能源装机规模爆发式增长，这种规模的快速增长不仅反映在总装机容量上，还体现在新能源的分布式形态和数量上。对于电力系统，控制目标的数量是影响调节和控制难度的关键因素。未来新能源电源或将达到数百万台之众，电力系统调节和控制的复杂程度随之增加。

电力系统形态将从传统集中式电源为主转变为以大规模分布式电源为主的新型电力系统，这意味着电力的潮流发生改变，不再是单向流动，电力系统中的信息流、碳流、价值流呈现出多向互动的特点。

电网的运行机理也会发生变化，无论是电网协同运行还是稳定分析，我们需要进一步思考怎么更好地保护、控制电力系统，以及如何建立合适的市场来适应发展趋势。

除了物理对象上的改变，对于电网公司，其工作内容也会改变，在未来五年的时间里要应对这么多变化，我们工作的重点、方法和工具，包括建设高水平的世界一流电网企业的衡量标准，都需要适时进行调整。

eo：为了应对这些变化与挑战，您认为电网需要进行哪些技术储备？

李鹏：由于电力系统有了种种变化，电网企业需要进行适度超前的技术储备，来提高驾驭新型电力系统的能力，保障电力系统的安全稳定运行和绿色电力的可靠供应。

一是提高观测能力。电力系统装机容量的提升及电源数量的快速增长，极大增加了系统观测压力，一个重大的挑战在于：如何随时准确地感知电网的运行状态。这要求我们从设备到技术方法再到后台系统都要做出适应性的改变。

二是加强调节能力建设。考虑到电力系统的总体规模在快速增长，如何设置合适的运行方式，在保障电力系统稳定运行的同时兼顾经济性，需要做很多工作。

三是提升电网保护能力。由于新形态的能源大规模接入，多向信息流动变得更加频繁，需要及时更新电网保护的方法技术和装备，适应新的电网结构和运行规律变化。

四是增强电网调控能力。过去电力系统的调控对象主要是大容量机组，我们经过多年实践，形成了比较完善的自动发电控制和调控技术体系，保障了电网的安全稳定运行。未来，电网调控对象将改变为单机容量较小、数量众多、特性各异的新能源电源，传统的控制和调节方式面临重塑。五是关注电力市场改革进展。过去几十年，我国积极推动电力市场化改革，区域电力市场转入连续运行。“十五五”期间，现货市场建设步伐将加快，全国统一电力市场建设将向更深层次推进。市场主体数量增加、行为更加复杂多变，建设和完善电力市场面临更多变化因素，尤其需关注新能源就地化消纳和大规模并网后的双向交易需求。

“十五五”期间，我们在过去几十年逐步积累的电网分析计算方法依然是驾驭电网行之有效且必不可少的工具，同时也会出现一些新的方法和工具来应对新型电力系统的新挑战，例如，更高效地处理海量新能源的并网需求和电网的稳定问题。伴随着外部环境和条件的变化，对电网技术而言，“十五五”恰好是从传统的单学科方法向新型交叉领域技术方法逐步演进的一个关键时期。

“十五五”期间，大概率还不会出现完全颠覆性的技术，但很多智能化、数字化的工具将显著地影响、改变和升级我们的技术系统，在一些领域，智能工具将成为更具优势的选项。

AI要解决行业根问题

eo：近年来，AI正在加速与经济社会各行业深度融合，您认为AI将如何赋能新型电力系统建设？

李鹏：AI的应用已经十分广泛，渗透在社会经济的各个方面，电力系统作为现代社会的基础设施，必然也受到AI的影响。我们谈“AI+电力”，关键要思考AI与电力融合的关键发力点在哪里，如何把AI运用到电力系统的核心业务中。

现在大家会使用AI工具来检索信息、组织材料或者回答问题，但这并不能解决电力系统所面临的难题，也不应该是“AI+电力”的根问题。真正能引发电力系统改变的根问题，应该兼具强烈的发展内驱力和鲜明的专业独特性，具有改变行业发展形态和趋势的巨大动能。从目前的技术条件和发展情况来看，电网调节控制和电力市场这两个方向，应该是当前阶段“AI+电力”的根问题。

实际上，人类驾驭电网的行为，最终体现在施加于电力系统的各类调节控制指令中。AI应用于电网调节控制，并不是一个完全陌生的话题。早在上世纪五十年代，专家系统等技术方法就已经具备AI的雏形，帮助我们解决一些简单重复性问题并提供一致性答案。到20世纪90年代，人工神经网络兴起，类脑连接网络和反向传播算法已经可以映射简单的非线性关系，在负荷预测、励磁反馈控制中发挥了很好的作用。但受制于算力规模，人工智能经历了一段低潮期。进入21世纪后，随着算力、算法和大数据等技术的突飞猛进，AI才真正迎来大发展。2017年，AlphaGO在围棋比赛中战胜李世石，展现了AI与环境进行交互决策并不断进化的潜力。2022年ChatGPT更是反映出人工智能模型架构和算法取得突破后，表现出来的优秀知识汇聚、强大自组织甚至“智能涌现”的能力。

电力系统的复杂程度远远超过围棋，也不同于在一定历史阶段基本符合静态分布的文字分布，所以，目前以棋类为研究对象的深度强化学习技术，以及以自然语言或视觉为研究对象的大模型技术，很难直接应用于电力系统调节控制，存在无法表征海量时空数据、难以映射巨型物理网络、难以避免黑箱和不可解释性、工程和安全挑战巨大等障碍，要解决这些障碍，目前看既没有现成的方法，也没有可借鉴的经验，这也意味着，“AI+电力”遇到了真正的根问题。

同样的，电力市场与股票市场具有相似性，市场里存在大量主动或被动的变量因素。相比于金融股票市场，电力市场反映了更加宏大社会系统的复杂耦合性，比如，能量流与价值流、信息流和碳流的耦合，我们在这方面的研究还相对较少，要向股票市场学习，但这方面肯定是影响电力系统未来发展趋势的一个根问题。

eo：科技自立自强是“十五五”经济社会发展的主要目标之一，您认为我们需要建立怎样的机制去提升自主创新的能力？

李鹏：创新的动力在于应对变化的环境，顺应技术发展的趋势。创新需求是普遍存在的，但过去的创新更多聚焦在某个确定的专业领域，未来肯定要扩大到跨领域、跨专业的交叉性融合性创新上来。相应地，对创新活动组织方法、创新人才培养方式提出了更高的要求，我认为这也是未来企业需要重点考虑的事情。

人才是创新的核心要素，但人才和创新团队的培养需要积累，不可能一蹴而就，创新更不可能单打独斗，这是创新的基本规律，我想这一点大家会形成共识。