作者｜田   斌

责编｜华夏影响力总编辑 李寒江

摘要 在能源互联网快速发展与“双碳”目标推进的背景下，AI技术的绿色协同应用成为能源领域转型的关键路径。本文结合海南自贸港的能源发展实际，从技术协同角度探讨AI在能源互联网中的绿色应用价值。通过分析其在能源配置、损耗控制、新能源消纳等方面的作用，剖析当前存在的AI预测模型精度不足、设备协同性欠缺等问题，并针对性提出技术优化策略。研究表明，AI技术的绿色协同应用可提升能源系统效率，对海南自贸港构建清洁低碳能源体系具有实践意义。

关键词：能源互联网 AI技术绿色协 海南自贸港 能源优化

前言

全球能源结构正经历从化石能源主导向清洁能源转型的深刻变革，能源互联网作为整合各类能源资源、实现高效配置的关键载体，其发展水平直接影响能源转型进程。AI技术凭借数据处理、智能决策等能力，为能源互联网的绿色化发展提供了技术支撑。绿色协同强调AI技术在能源生产、传输、消费全链条中与能源系统的深度融合，以降低能源消耗、减少碳排放为核心目标^[1]。海南自贸港作为国家战略布局中的重要区域，拥有丰富的太阳能、风能等可再生能源资源，同时面临旅游产业带来的季节性能源需求波动、电网稳定性维护等挑战^[2]。在此背景下，探索AI技术在能源互联网中的绿色协同应用，既是海南自贸港实现能源结构优化的内在需求，也是其打造国家生态文明试验区的重要实践路径。

一、能源互联网中AI技术的绿色协同应用的意义

（一）提升能源优化配置精准度

AI技术通过对历史能源消费数据、实时供需信息的分析，能够构建动态能源调度模型，实现能源生产与消费的精准匹配。在海南自贸港，旅游旺季与淡季的能源需求差异显著，AI可基于游客流量、气象数据等变量预测电力需求峰值，提前调整光伏电站、风电场的出力计划，同时优化储能设备的充放电策略^[3]。这种协同运作减少了能源生产过剩或供应不足的情况，使能源资源向需求集中区域合理流动，避免无效能源生产带来的碳排放，提升整体能源配置效率。例如，在三亚的旅游旺季，大量游客涌入使得酒店、景区的电力需求大幅上升，AI系统通过分析过往几年同期的游客数量、天气情况以及对应的电力消耗数据，能够较为准确地预测出不同时间段的电力需求。

（二）降低能源传输与转换损耗

能源在传输与转换过程中产生的损耗是能源浪费的重要来源，AI技术可通过智能监控与动态调控减少这类损耗[4]。以海南自贸港的电网系统为例，其岛屿型电网结构对输电稳定性要求较高，AI可实时监测输电线路的负载变化、温度参数，通过算法调整变压器分接头位置、优化无功补偿装置运行状态，将输电损耗控制在更低水平。同时，在能源转换环节，AI对充电桩、换电站等设备的运行参数进行优化，可提升电能向机械能转换的效率，减少转换过程中的能源流失。就拿输电线路来说，当线路负载过大时，线路温度会升高，电阻也随之增大，电能损耗就会增加。AI系统实时监测到这些变化后，会及时调整变压器分接头位置，改变电压等级，从而降低线路的负载压力，减少损耗。

（三）促进新能源消纳与电网稳定

新能源的间歇性与波动性给电网接纳能力带来挑战，AI技术的协同应用可缓解这一问题。海南自贸港的太阳能、风能资源受天气影响明显，AI通过整合气象预报数据与新能源发电数据，能够更精准预测光伏板、风机的出力情况。基于预测结果，AI可协调传统电源与新能源发电的出力比例，同时引导用户错峰用电，如在光伏发电高峰时段鼓励商业建筑优先使用光伏电力。这种协同机制既提高了新能源的消纳比例，又避免了新能源出力波动对电网频率、电压造成的冲击，保障电网稳定运行。海南的夏季多阴雨天气，太阳能发电会受到较大影响，出力不稳定。AI系统结合气象预报得知未来几天有阴雨天气后，会提前预测出太阳能发电的大致减少量，然后协调火电厂等传统电源增加出力，以弥补新能源发电的缺口。

（四）优化终端能源消费结构

终端能源消费是能源系统的重要环节，AI技术可通过智能终端实现对用户用能行为的引导与优化。在海南自贸港的居民社区与商业综合体中，AI智能家居系统能根据用户习惯自动调节空调、照明等设备的运行模式，在保证舒适度的前提下减少能源消耗。对于工业用户，AI可分析生产流程中的能耗数据，识别高耗能环节并提出优化方案，如调整生产线运行节奏以匹配电网低谷时段的电力供应。这种从终端入手的协同应用，能够推动能源消费向高效化、低碳化转型。在居民社区，AI智能家居系统了解到用户通常在晚上7点至10点在家活动，就会在这个时间段保证空调、照明等设备的正常运行，而在用户不在家的时间段，自动调节设备进入节能模式[5]。

二、能源互联网中AI技术的绿色协同应用中存在的问题

（一）AI能源需求预测模型受数据质量制约

AI模型的预测精度依赖高质量、多维度的数据输入，但当前海南自贸港部分区域的能源数据采集存在短板。部分偏远地区的分布式光伏电站缺乏完善的传感器部署，无法实时采集光照强度、组件温度等关键数据；部分商业楼宇的用电数据仅记录总能耗，未细分空调、照明等分项能耗。数据维度不足导致AI模型难以捕捉能源需求的细微波动，如旅游景区在节假日期间的短期用电高峰常被预测偏差覆盖。这种偏差会使电网调度出现滞后，可能造成新能源发电弃用或传统电源过度启动，增加能源系统的碳排放强度。

（二）能源设备智能协同存在通信壁垒

不同能源设备的通信协议差异形成协同障碍，影响AI技术的调控效果。海南自贸港的能源系统中，早期建设的传统变电站采用的通信协议与新建的智能光伏电站存在兼容性问题，AI调度平台无法直接获取变电站的实时负载数据，需通过人工转换或中间系统转接，导致数据传输延迟。在台风等极端天气下，这种延迟会影响AI对电网故障的快速响应，如无法及时将光伏电站的冗余电力调配至受损区域的应急供电系统。设备协同不畅还会降低能源转换效率，如充电桩与电网的通信延迟可能导致充电过程中的无功功率损耗增加。传统变电站的通信协议较为老旧，而智能光伏电站采用的是新型协议，两者之间不能直接进行数据交互。

（三）AI优化算法对新能源波动性适应不足

新能源的随机性特征对AI算法的动态调整能力提出更高要求，但现有算法的自适应能力有待提升。海南自贸港的风能发电受季风影响显著，冬季风速较高时，AI算法常因预设参数更新不及时，无法快速调整风机的切入角与出力限制。当风速突然下降时，算法可能仍维持较高的出力预期，导致电网出现短暂的功率缺额，需启动备用电源补充。这种调整滞后会增加电网的调频压力，长期可能加速备用发电机组的损耗，同时降低新能源的实际利用效率。冬季海南的风力变化较大，有时候风速会突然降低，但AI算法的预设参数没有及时更新，还是按照之前的风速情况来控制风机运行，使得风机的发电量不能及时减少。

（四）能源数据安全防护与AI应用存在冲突

AI技术对数据共享的需求与能源数据的安全防护存在矛盾。为实现精准调控，AI系统需要整合电网运行数据、用户用电数据等敏感信息，但海南自贸港部分能源企业因担忧数据泄露，对数据共享设置严格限制。部分区域的AI负荷预测系统仅能获取公开的宏观能耗数据，无法接入用户的实时用电行为数据，导致预测模型对用户侧的响应灵敏度下降。数据共享不足还会影响AI对分布式能源的协同管理，如无法准确掌握用户侧储能设备的充放电状态，难以实现分布式电源与主电网的无缝衔接。

三、能源互联网中AI技术的绿色协同应用策略

（一）构建多维度能源数据采集与治理体系

针对数据质量问题，应完善数据采集网络并建立标准化治理流程。可在海南自贸港的重点区域推进“传感器全覆盖”工程，在分布式光伏电站加装高精度气象传感器与组件状态监测装置，在商业楼宇推广智能电表与分项能耗采集终端，确保数据采集的实时性与完整性。同时，建立数据清洗机制，通过AI算法自动识别异常数据并进行修正，如剔除因传感器故障导致的跳变数据。针对旅游区域的动态能耗特征，可开发融合游客流量、气象预警等外部数据的补充采集通道，将景区票务系统、交通监控数据接入能源数据平台。通过扩充数据维度与提升数据质量，为AI预测模型提供更可靠的输入支撑，减少预测偏差带来的能源浪费。

（二）推进能源设备通信协议标准化与接口改造

为打破设备协同的通信壁垒，需统一能源设备的通信标准并改造接口。可由海南自贸港能源管理部门牵头，制定涵盖传统电力设备与新能源设备的通信协议规范，要求新建项目严格遵循标准，对存量设备分阶段进行接口改造。例如，为传统变电站加装协议转换模块，使其能直接向AI调度平台传输数据；在智能光伏电站的控制系统中预留标准化接口，确保与电网调度系统的实时交互。同时，搭建边缘计算节点，将AI算法部署在设备本地，减少数据传输中的冗余信息，如在风电场附近设置边缘节点，先对风机数据进行预处理再上传至云端平台。通过通信标准化与边缘计算协同，提升设备响应速度，保障极端天气下AI调控的及时性。在制定通信协议规范时，要充分考虑传统设备和新能源设备的特点，确保规范的通用性和适用性。

（三）研发适应新能源波动性的AI动态优化算法

针对新能源波动的适应问题，应优化AI算法的动态调整机制。可基于海南自贸港的气象特征，开发融合短期气象预报的自适应算法模型，通过实时接入气象卫星数据，提前4小时预测风速、光照的变化趋势，并同步调整新能源出力预测参数。在算法中引入强化学习模块，使模型能根据历史调控效果自主优化决策逻辑，如记录不同风速区间下风机的最佳出力控制策略，逐步提升对突发天气的响应精度。同时，在电网侧部署AI辅助调频系统，当新能源出力出现波动时，快速计算所需的调频容量，并向储能电站、可调负荷发出调控指令，如在光伏出力骤降时，触发用户侧储能设备的放电响应。通过算法优化与多源协同，增强能源系统对新能源波动的缓冲能力。

（四）建立分级数据共享机制与安全防护体系

为平衡数据共享与安全需求，应设计分级共享机制并强化技术防护。可将海南自贸港的能源数据划分为公开数据、受限数据与涉密数据三个等级，AI调度平台可直接获取公开数据，如区域总能耗统计；获取受限数据需通过身份认证与用途审核，如用户分项用电数据仅允许用于负荷预测且不可追溯至具体用户；涉密数据则采用“数据可用不可见”模式，通过联邦学习技术实现AI模型的协同训练，如能源企业与AI服务商在本地训练模型后仅共享模型参数。同时，部署量子加密传输技术与异常访问监测系统，对数据传输全程进行加密，对AI平台的操作行为进行实时监控，及时拦截未授权的数据访问请求。通过分级共享与安全防护的协同，在保障数据安全的前提下提升AI模型的调控精度。在划分数据等级时，要明确各级数据的范围和使用权限，避免出现数据等级划分不清的情况。

结论

能源互联网中AI技术的绿色协同应用是推动能源系统高效低碳转型的重要路径，对海南自贸港构建清洁能源体系具有现实意义。通过AI技术与能源系统的深度融合，能够提升能源配置精度、降低传输损耗、促进新能源消纳，但当前存在的数据质量不足、设备协同不畅等问题制约了应用效果。通过构建多维度数据体系、推进通信标准化、优化动态算法、建立分级数据共享机制等策略，可有效解决上述问题，提升AI技术的协同效能。在海南自贸港的实践中，这些技术策略能够适配其能源资源特征与发展需求，如通过精准预测缓解旅游旺季的能源供需矛盾，借助设备协同提升海岛电网的稳定性。未来，随着技术的持续优化，AI技术将在能源互联网的绿色协同中发挥更大作用，为海南自贸港实现“碳达峰、碳中和”目标提供技术支撑，同时为其他区域的能源转型提供可借鉴的实践经验。随着海南自贸港能源互联网建设的不断推进，AI技术的应用场景将更加丰富，绿色协同的效果也将更加显著，为当地的可持续发展注入持久动力。

参考文献

[1]杨帆.物联网技术在新能源互联网中的应用[J].太阳能学报,2025,46(03):705.

[2]李雪.自贸港新动能：能源法引领海南绿色转型与能源创新发展[J].民声,2025,(02):26-28.

[3]史立丽.海南自贸港政策创新经验研究[J].延边党校学报,2024,40(06):13-17.

[4]邹维福,王阳谦,王成楷,等.区块链技术在能源互联网中的应用研究进展[J].重庆理工大学学报(自然科学),2024,38(08):208-218.

[5]周明哲,冯百龙,莫明飞,等.能源互联网中的智能通信技术应用[J].电子技术,2024,53(06):342-344.

作者简介

田斌，民革党员，海口市秀英区人大代表、海南省青年作家协会会员、高级建筑工程师、高级城市规划师，现任海南金盛达建材家居博览中心副总经理。