在应对全球气候变化与能源转型的关键时期，可再生能源的高效、稳定并网与智能化管理成为核心挑战。电子科技大学胡维昊教授及其团队长期致力于人工智能与能源电力系统的交叉研究，深入探索人工智能技术在可再生能源系统中的应用，并着力构建与之配套的基础资源与技术平台，为构建新型电力系统提供关键支撑。

一、人工智能：破解可再生能源系统难题的钥匙

可再生能源，如风能、太阳能，具有间歇性、波动性和不确定性。传统电力系统以稳定可控的化石能源为主，难以直接适应大规模可再生能源的接入。人工智能，特别是机器学习、深度学习和强化学习，为解决这些难题提供了全新的技术路径。

胡维昊教授团队的研究重点在于利用AI技术提升可再生能源系统的“可预测、可调控、可优化”能力：

1. 精准预测与态势感知：利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、时空图神经网络等模型，深度融合气象数据、历史功率数据、地理信息等多源数据，实现对风电、光伏出力的超短期、短期及中长期高精度预测。这为电力系统的调度计划制定、备用容量安排提供了关键依据，有效降低不确定性带来的风险。

1. 智能调度与优化运行：基于强化学习和先进优化算法，构建适应高比例可再生能源接入的电力系统调度模型。AI算法能够实时分析电网状态、负荷需求与可再生能源出力，动态优化发电计划、储能充放电策略以及需求侧响应，在保障系统安全稳定的前提下，最大化消纳可再生能源，提升经济运行效率。

1. 故障诊断与安全防御：利用深度学习进行设备状态监测与故障预警（如风机叶片损伤、光伏板热斑检测），通过模式识别技术快速定位电网扰动源。构建基于AI的电网安全稳定评估与防御系统，增强电网对随机波动的“免疫力”。

1. 综合能源系统协同：在包含电、热、冷、气、氢等多能源形式的综合能源系统中，AI充当“智慧大脑”，协调各类能源的生产、转换、存储与消费，实现跨能源的互补互济与整体能效最优。

二、基石：人工智能基础资源与技术平台的构建

先进AI技术的落地应用，离不开强大的基础资源与开放共享的技术平台作为支撑。胡维昊教授强调，推动AI在能源领域的深度应用，必须“软硬兼施”。

1. 数据资源平台：高质量、多维度、标准化的数据是AI模型的“燃料”。构建覆盖气象、地理、设备运行、电网调度、市场交易等全链条的能源大数据平台，并解决数据确权、隐私保护、共享机制等问题，是首要基础。

1. 算力基础设施：能源系统仿真、AI模型训练（尤其是大型深度学习模型）需要强大的计算能力。依托高性能计算集群、云计算平台，甚至探索面向能源垂直领域的专用算力设施与边缘计算节点，为复杂模型的训练与实时推理提供算力保障。

1. 算法与模型平台：开发并开源面向能源电力场景的专用AI算法库、预训练模型和基准测试数据集。降低学术界与工业界应用AI技术的门槛，促进优秀算法在风电功率预测、负荷预测、设备健康管理、市场博弈等具体场景的快速迭代与落地。

1. 仿真与验证平台：构建高保真的数字孪生系统，在虚拟空间中映射和模拟物理电网的运行。AI算法可以在数字孪生体中进行充分的训练、测试与验证，评估其有效性、鲁棒性与安全性，大幅降低直接在物理系统试错的风险与成本。

1. 协同创新生态：通过产学研用协同的平台，连接高校的前沿算法研究、企业的实际场景与数据、以及电网公司的运行需求，加速技术从实验室到现场应用的转化流程。

三、展望：迈向自主智能的可持续能源未来

胡维昊教授指出，人工智能与可再生能源系统的融合正处于从“辅助决策”向“自主智能”演进的关键阶段。未来的趋势将聚焦于：

• 机理与数据融合：将物理定律、专家知识嵌入AI模型，发展可解释、可信赖的“物理信息机器学习”，提升模型的泛化能力和可靠性。
• 边缘智能与云边协同：将轻量化AI模型部署到风机、光伏逆变器、储能变流器等边缘设备，实现本地快速响应，并与云端大脑协同，形成分层分布式智能。
• 自主运行与自适应进化：系统能够通过持续学习，自适应环境变化与设备老化，实现从预测、优化到控制闭环的自主运行与持续进化。

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电子科技大学胡维昊教授团队的工作，代表了当前利用人工智能变革能源领域的前沿方向。通过深耕AI在可再生能源系统中的创新应用，并系统化构建与之匹配的基础资源与技术平台，不仅为提升能源系统的安全、高效、绿色水平提供了关键技术解决方案，也为我国在全球能源科技竞争中占据领先地位奠定了坚实基础。人工智能正成为驱动能源革命、实现“双碳”目标的核心引擎，其与可再生能源的深度融合，必将描绘出更加智能、清洁、可持续的能源未来图景。