来源：环球网

【环球网报道 记者 齐琛冏】截至7月底，我国光伏发电装机容量首次超过煤电，成为我国装机第一大电源。伴随新能源装机规模快速攀升，我国能源系统运行形态、产业发展模式迎来深刻变革。人工智能、大数据等数字技术加速融入能源生产、调度、消费全链条，为能源系统智能高效协同运行注入新动能。在第二十届中国新能源国际论坛（NEX2026）上，行业专家围绕“十五五”时期AI赋能新能源产业全链条发展等议题展开深入探讨。

置信出力：从“装多少”到“顶得上”

近年来，我国可再生能源快速发展，装机规模连续多年稳居全球首位。“太阳能与风电已经成为当下成本最低、竞争力最强的能源品种之一。”在联合国开发计划署驻华代表处首席经济学家、战略伙伴关系与政策部门负责人阚薇澜看来，中国的贡献不能仅用装机容量来衡量，通过推动技术创新、扩大产业规模、降低全球清洁能源技术成本，中国已经成为全球气候行动的中坚力量。

“在扩大绿能应用方面，当前，我国新能源正在从‘补充能源’走向‘主体电源’，从发电侧走向应用侧，应用空间广阔，大有可为。”全联新能源商会会长、隆基绿能科技股份有限公司董事长钟宝申表示。

成为主体装机电源的新能源，将不再单纯追求装机规模增长，而是更加重视电力系统高峰时段的供电保障能力。

国家发改委、国家能源局今年7月印发的《可再生能源发展“十五五”规划》明确提出2030年风电和太阳能发电总装机目标，并首次划定新能源置信出力红线，提出到2030年全国风电光伏平均置信出力达到8%，新建集中式电站不低于10%。

风电光伏置信出力，是省级电网或场站范围风电、光伏发电（含源侧配建储能）在保供控制时段、95%置信水平下的保证发电功率与风电、光伏发电装机的比值。

置信出力，衡量的是用电高峰、电网亟需电力时，风电、光伏能够稳定输出的电力水平，这意味着新能源项目的评价标尺，已经从“能发多少电”转向“关键时刻能不能顶上”。

远景能源风机与装备产品平台副总裁黄虎在接受记者采访时表示：“过去新能源行业更多追求发电量最大化，而新形势下核心目标转变为保障发电能力，在用电高峰期新能源也能顶得上去。”

要实现这一目标，离不开精细化功率预测与多能协同技术支撑。黄虎介绍，远景已经探索形成一套综合解决方案。一方面不断优化气象与功率预测能力，将预测精度细化至小时、分钟级别，实现发电出力预测和用电负荷预测实时匹配；另一方面推动装备性能、可靠性与灵活性升级，探索风光储一体化协同。依托风光互补搭配储能调峰，配合气象预测与AI调度系统，平抑出力波动，让新能源输出更加平稳。

AI赋能全链条筑牢置信出力根基

要落地置信出力指标，精准的预测能力是前置基础。风电、光伏出力受气象条件影响波动大，气象、功率、负荷、消纳等多维度海量数据交织，人工智能正在成为破解这一难题的关键抓手。

“人工智能将渗透到风电行业每一个环节，发挥至关重要的作用。”黄虎说，气象预测、功率预测、负荷预测，涉及海量多变量、多模态数据，能源领域需要人工智能对海量数据进行融合分析，快速识别变化趋势，不断迭代优化预测结果，预测精度与迭代速度都远优于人工处理。

气象预测更是重中之重。黄虎表示，只有把气象预测做准，才能精准预判发电功率；功率预测精准，才能完成和用电负荷的匹配，进而落地置信出力管理，用好储能调峰资源。

据介绍，远景在AI与气象预测融合领域持续深耕，依托自研“远景天机”气象大模型，在气象预报上取得多项突破，为新能源功率预测、电站智能调度打下底层基础。

在黄虎看来，AI的价值不止停留在预测层面。海量传感数据、装备运行数据持续汇入大模型，通过持续喂养多场景真实数据，“远景天机”气象大模型、“远景天枢”能源大模型两大底层模型持续成长，是实现装备智能化、电力系统协同优化的重要底座，为能源装备智能升级提供算法支撑。

从“单一发电设备”到“发电装备智能体”

在“十五五”时期风光装机目标以及置信出力要求、AI快速发展等多重背景下，新能源全产业链也在提质升级，正从“单一发电设备”到“发电装备智能体”进化。

“我们要把发电装备打造成为可自主控制、自主行动的发电装备智能体。”黄虎解释，传统风机依靠预设PLC固定代码运行，只能应对提前写定的工况，而风况、设备部件状态瞬息万变，无法穷尽所有场景。而发电装备智能体，可以像成熟的具身智能一样，依靠完整感知能力，自主根据外部环境与自身健康状态调整运行策略。

据黄虎介绍，这套智能体建设主要围绕两大核心环节展开。首先是构建全方位的感知体系，让设备能够全面掌握自身与外部环境的状态；其次是强化本地化的计算与决策能力，使风机能够结合实际运行条件自主调整策略。由此，发电装备不再只是被动执行指令，而是能够在保障设备健康的同时，追求全生命周期发电收益的最大化。

“我们追求的不只是达成置信出力，而是让置信出力产生的电力价值最大化。”黄虎谈道，发电装备智能体打通AI电力系统与AI装备，目前相关技术已经在安徽、山东的风电场开展实践，有效提升风电场整体收益。

“依托大模型、本地算力、全模态传感打造的发电装备智能体，将持续释放AI在新能源领域的价值，持续提升新能源的供电可靠性，为新型电力系统建设、能源绿色低碳转型提供装备层面的创新支撑。”黄虎表示。