来源：中国能源网

1月30日—31日，以“智赋未来 能启新篇”为主题的“中关村论坛系列活动——AI+能源发展大会”在北京中关村会议中心隆重举行。大会由中国能源报、中国节能协会等五大单位联合主办，六大机构协办，吸引了300多位来自政府部门、能源企业、产业链创新企业的代表及院士专家齐聚一堂，共探AI与能源产业融合发展的新路径、新机遇。

龙德缘电力集团董事、北京龙智易科技发展有限公司总裁张瑞，聚焦用户侧配用电领域，分享了“AI赋能用户侧‘源网荷储’一体化发展”的实践成果与思考，提出“AI破解用户侧配用电痛点，从智能运维、电力交易、一体化调度三个维度实现降本增效”的核心观点，剖析了行业面临的现实挑战。

张瑞表示，龙德缘电力主要为工商业客户提供配用电侧服务，区别于发电侧、输配电侧的AI应用，其核心聚焦用户侧末端，自2016年启动电力服务数字化、智能化转型以来，近两年重点发力AI技术应用，已在三大场景实现突破。

一是智能运维场景，针对新能源发展带来的用户侧智能微电网普及、电能质量要求提升等趋势，依托AI声纹诊断、多模态技术，开展用户侧电网故障预警，相较于传统方式，大幅提升了预警的时效性和准确率，降低了运维成本。二是电力现货交易场景，当前电力交易已进入现货时代，依托AI技术构建量化交易模型，结合气象预测，辅助交易员开展预测，目前已在广东、山东两省现货交易市场应用，收益率较传统人工经验提升3%-5%。三是用户侧“源网荷储”一体化智能调度场景，针对用户侧发电、配电、用电的自平衡需求，利用十多年积累的用户侧数据，通过AI开展负荷预测，实现光伏储能、充电桩、柔性负荷的自动化调节，既提升了绿电消纳率，减少了对大电网的冲击，又能帮助客户降低电费支出。

谈及AI实践中的挑战，张瑞坦言，三大现实难题亟待破解。一是数据问题，电力现货交易数据量不足、公开数据维度不丰富，且需结合实时变化的政策、调度数据，给AI模型训练带来难度；用户侧“源网荷储”场景中，不同厂家设备的通信协议不统一，数据采集成本高，性价比难以平衡。二是AI策略可信度问题，AI输出的策略与人工判断存在偏差时，难以快速建立信任，尤其是电力交易、“源网荷储”调节等场景，策略偏差可能影响收益或客户生产，“黑盒子”效应制约应用落地。三是商业模式迭代不足，AI目前仅作为工具应用，未推动用户侧电力服务商业模式的本质升级，传统EMC模式的弊端仍未解决，基准值确定、收益计算等问题影响AI技术的规模化推广。

展望未来，张瑞表示，龙德缘电力将持续深耕用户侧配用电领域，重点突破数据采集、AI模型可信度等难题，进一步优化三大场景的AI应用方案，同时探索AI赋能下的新型商业模式，推动用户侧“源网荷储”一体化高质量发展，助力新型电力系统建设。