随着外部环境深刻变化、绿色低碳转型加速、国企和市场化改革深化，能源电力战略决策面临因素多元化、不确定性强、时效性要求高等新挑战。传统基于结构化数据的人工分析与经验决策，已难以支撑科学决策，亟需人工智能的系统性支撑。

人工智能赋能能源电力决策的首要任务是认知变化

决策者需从三方面深刻认知人工智能：

一是将人工智能视为新质生产力，呼唤新型生产关系。面对新能源大规模接入、极端天气频发、源网荷储互动及全国统一电力市场建设等挑战，必须依靠人工智能这一关键支撑，并同步变革组织与管理机制。

二是将人工智能作为“转危为机”的核心工具，化不确定为确定。新型电力系统的复杂性与不确定性已超出传统经验决策的极限。人工智能通过多源数据融合与智能算法，实现对风光功率、负荷及分布式资源的精准感知与实时调控，将不可控因素转化为可控决策依据。

三是将人工智能定位为全专业发展的核心引擎。在规划、调度、运检、市场等全业务场景中，人工智能推动决策模式从“经验驱动、被动响应、人工协调”向“数据驱动、主动服务、智能协同”根本性转变，是构建现代化能源治理体系的重要抓手。

需敏锐感知能源电力决策对人工智能的需求变化

当前，绿色转型与数字化升级叠加多重变革，对人工智能赋能决策提出更迫切、多元的新需求：

一是行业发展环境复杂多变，各层次决策难度剧增，需人工智能实现高效精准的信息筛查。在配电网规划、新能源调度、电力市场交易等领域，亟须提升辅助决策的响应速度与研判精度，降低滞后与误判风险。

二是企业业务及管理级联影响加剧，战略决策盲区扩大，需人工智能提供全局动态的经营仿真。通过模拟市场行为、投资回报等多种场景，可实现风险预警、资源优化与策略推演，填补决策盲区。

三是人民美好生活需求升级，在稳电保供、安全生产等方面，需人工智能超前研判、响应个性化需求。依托负荷画像、故障预测等技术，可超前预判供需、精准识别隐患、推荐差异化方案，提升供电可靠性与服务精细化水平。

需深刻理解人工智能对能源电力决策的支撑变化

人工智能擅长解决多不确定性因素的最优求解，与能源电力决策高度契合。其为能源电力系统性、推演式、精细化决策提供新支撑：

一是强化内外部数据感知与融合，提升决策效率。人工智能可打通电网运行、设备状态与外部气象、政策等信息的壁垒，借助机器学习处理海量异构数据，为规划、调度等关键环节提供可靠支撑，推动决策向主动预判转变。

二是模拟能源电力主体行为，提升决策精度。通过智能仿真模型，推演电力市场交易、风险管控等场景，精准模拟新能源、虚拟电厂等主体行为，为市场化运作与科学投资提供依据。

三是强化决策推演，减少决策盲区。利用智能算法预警决策风险、可视化呈现决策逻辑，量化表征各类风险，结合历史案例形成可迭代的智能决策范式，推动决策从经验判断向智能推演转变。

四是强化应急决策能力，提升决策韧性。依托应急历史数据构建方案库，缩短响应时间；结合实时场景优化决策路径，提升资源调配效率，增强系统恢复能力。

人工智能赋能能源电力高质量决策的三个重点维度

随着能源电力垂类大模型的不断适配，对能源电力决策提出三个维度的发展需求：

一是聚焦能力维度，提升全要素资源供给能力。构建高质量能力支撑体系，突破技术瓶颈与资源约束。核心技术方面，重点培育多模态感知、物理模型认知与决策安全等能力；基础设施方面，加快信息感知、智算集群、物联通信及安全防护设施建设；资源保障方面，推进数据标准化治理，构建多模态样本、知识与模型库，研发智能体控制与算力共享平台。

二是需求维度，强化全专业场景支撑水平。立足能源电力各专业决策需求，覆盖规划建设、电网运行、设备管理、客户服务等全场景，依托AI实现变电站选址、潮流仿真、设备状态诊断、工单智能派单等精准决策，同时助力作业管控规范化、企业经营科学化。

三是机制维度，激活跨层级主体创新活力。通过机制创新打破层级壁垒：强化组织变革，优化适配AI决策的组织架构与流程；强化开放合作，引进优质技术、培育复合型人才；强化资源统筹，实现算力共享与典型场景推广；强化模式创新，提升决策精准性与可操作性；强化风险控制，完善数据回流与安全防控机制。

管理就是决策。人工智能是一个社会化的系统工程，能源电力系统作为社会大系统的重要组成部分，面向电力系统运行环境日趋复杂、新能源高占比、极端天气频发、电力市场深化等多重挑战，有必要依靠人工智能强化感知、预测、分析等决策方面的生产力，同时也需进一步变革组织、机制、管理等决策方面的生产关系，共同支撑新型能源体系与新型电力系统高质量发展。