2025年，随着全国统一电力市场初步建成，市场化交易电量已达到6.64万亿千瓦时，参与主体规模突破109万家。在新能源全面入市的浪潮下，电力现货市场每15分钟刷新一次的高频价格波动，让传统依赖人工看盘与经验运维的模式难以为继。作为嵌入能源电力全链条的AI系统，能源智能体正深度覆盖发电、输配电、售电、用电及资产运维的全生命周期，推动产业实现从被动响应到主动决策、自主执行的范式转变，成为破解发用电实时平衡矛盾的关键抓手。
这一转变的背后是政策与技术的双向驱动。正如中国电力发展促进会智库专家、国家电网能源研究院原副院长胡兆光所指出的：“发用电瞬间平衡，零碳和低碳必须加AI。”2026年5月8日，国家发改委等四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，“算电协同”首次写入国家战略文件，确立了“能源支撑AI发展、AI赋能能源转型”的双向逻辑。清华大学北京信息科学与国家技术研究中心研究员曹军威亦指出，AI与能源的融合正向“以能补算”与“能源数智化”双向纵深演进。
面对产业痛点，蚂蚁数科基于自研的Agentar智能体平台与EnergyTS3.0时序大模型，率先推出电力交易智能体与新能源运营智能体，并依托区块链技术为超过1600万台新能源设备建立可信数字身份。在蚂蚁数科业务总裁边卓群看来，未来的电力交易对手，很可能不再是一家家实体企业，而是一个个自主运行的AI智能体。
电力现货交易：从经验博弈到全天候自主决策
电力现货市场的全面开放，正在倒逼能源交易从“经验驱动”向“数据驱动”加速转型。依托Agentar智能体平台与EnergyTS3.0时序大模型，电力交易智能体能够实时捕捉市场价格信号，为电站全自动优化报价策略，打通了从预测、策略生成、自动申报到风控复盘的全链路闭环，实现7×24小时无人值守自主交易。
这一技术已在大型电站运维中得到验证。在与林洋智维的合作中，电力交易智能体深度融合了林洋30吉瓦电站的真实运营数据，使人力成本下降60%以上，分析与策略生成速度提升20倍以上。
大型能源央企同样在加速布局端到端的数智化体系。陕西能源投资股份有限公司联合蚂蚁数科打造的智慧能源运营中枢，将负荷与电价预测准确率提升至85%，实现了客户档案统一管理、合同电子化履约与结算自动化对账。而在电网调控侧，调度决策智能体通过整合跨系统数据，以精准的负荷预测与发电调度算法，辅助调度人员实现全局协同优化。
新能源运营与巡检：毫秒级响应重塑资产运维
新能源装机规模的高速扩张对运维时效提出了严苛考验。蚂蚁数科推出的新能源运营智能体，通过全天候设备健康监测与故障风险预判，将“监测—告警—巡检—诊断—工单—归档—预测”各环节深度串联。在协鑫新能源的光伏落地场景中，关键异常识别与反馈时间被压缩至1分钟以内，端到端巡检与消缺效率提升50%—70%，故障定位与处置决策时间降低30%—60%。
在输配电网的物理巡检环节，人机协同的模式也已全面铺开。针对野外环境，输电线路巡检利用无人机搭载边缘AI视觉识别技术，自主识别导地线、绝缘子与杆塔缺陷，形成“边缘端实时识别+云端复核”机制，大幅减轻了人工判图压力;在站房场景内，变电站智能监测融合了巡检机器人、高清摄像头与红外热像等多源数据，精准识别设备外观缺陷与表计读数，有效支撑了变电站少人化、无人值守与状态检修模式的落地。
算电协同与虚拟电厂：构建动态供需平衡中枢
随着智算中心能耗的指数级增长，“算力”与“电力”的时空调度成为新型能源系统的核心课题。蚂蚁数科发布的能源电力时序大模型EnergyTS，其T+3天预测性能较谷歌TimesFM提升46.8%，为风光发电、储能及微电网提供了高精度时序预测底座。在此基础上衍生的算电协同智能体，能够综合电价波动、绿电出力、算力负载及任务优先级，动态调节用能负荷，实现算力与电力的最优匹配。
这一协同机制在微观园区与宏观电网调节中展现出广阔应用空间。零碳园区运营通过打通光伏、储能与负荷数据，持续优化园区用能结构并提高绿电消纳比例。在更大尺度的电网平衡方面，胡兆光指出：“虚拟电厂是AI落地电力系统独立运行的切入口。”据测算，到2030年中国电力系统最大负荷将达22.3亿千瓦，仅5%的尖峰负荷便对应约1.12亿千瓦的调节空间，虚拟电厂将成为聚合海量分布式资源参与电网调峰调频的关键抓手。
安全环保与工程建设：数字生产力下沉工业现场
在重资产的工业作业现场，安全生产与合规管理是不可逾越的红线。基于计算机视觉技术的现场违章识别系统，能够实时捕捉电力作业中的专属违章行为，通过现场声光预警、自动取证与工单闭环处理，推动安监管控从事后追责转向事前预防;智能安全卫士则延伸至设备全生命周期监管，为一线班组作业与危废合规化处置提供全流程技术保障。
面对技术密集、协同复杂的工程建设场景，能源智能体正在破解行业长久以来的“知识孤岛”难题。以主营油气工程设计、采购及施工总承包的中国石油工程建设公司为例，针对资深工程师经验流失、物资编码标准不一及跨系统协同壁垒等痛点，该公司联合蚂蚁数科引入AI Coding智能研发工具与Agentar平台，搭建了区域数据湖与统一代码库，实现历史数据100%入库与系统质量自动评审。系统成功沉淀出包含数万条标准规范的工程知识库与问数助手，推动大型能源工程管理全面迈向人机协同。
消费端用能与企业资产：链上可信底座支撑商业闭环
在用电消费侧与企业日常经营中，智能体同样在输出精细化管理价值。面向家庭与工商业客户，私人能源管家与用能智能体根据节能与保电目标自主生成策略，提供能耗诊断与绿电配置方案;面向电网营销侧，计量AI稽查基于用电采集大数据精准定位异常台区，实现线损诊断与反窃电闭环治理。
在企业经营与资产运营维度，企业经营助手打破跨系统壁垒，打通生产、仓储、交付全链路;电力交易操盘手则敏锐捕捉现货电价与虚拟电厂波动，精准锁定储能充放电窗口以最大化资产收益。为了筑牢AI自主决策的数据信任防线，蚂蚁数科依托区块链技术为超1600万台新能源设备建立链上唯一数字身份，实现发电数据全程可溯。边卓群对此打了一个生动的比喻：“区块链与AI恰如新能源产业进化的‘左右脑’，前者负责逻辑、确权与规则，后者负责创造、决策与进化，缺一不可。”
范式跃迁：迈向“A2A”自治的新型电力系统
能源智能体的演进，标志着人工智能在能源领域的定位正从被动的“辅助问答工具”转变为主动思考、闭环执行的“数字生产力”。从林洋智维、协鑫新能源到中国石油工程建设公司的实践，技术在降本增效与安全运营维度的商业价值已得到多维印证。
纵观产业长远演进，新型电力系统正在经历从“1.0以新能源为主体”到“2.0加AI辅助”，再到“3.0加Agent自治化运行”的跨越。胡兆光强调，中国应主动“让AI反哺电力”，将行业独特的电力数据资源与AI深度融合。曹军威则勾勒出更为宏大的未来图景：发电、负荷、储能与交易等各类智能体将在统一规则框架下自主协商与实时博弈，形成源网荷储高度协同的“A2A”（Agent to Agent）经济形态。
当具备链上可信身份的分布式光伏电站搭载交易智能体，能够实时感知电价并与储能电站自主达成充放电协议、全自动完成现货申报与结算，一个无需人工深度介入、高度自组织自进化的智慧能源网络正从构想加速走向现实。
