云南“人工智能+”能源發展方案發布！

5月20日，云南省發展改革委、云南省能源局發布《云南省推進“人工智能+”能源高質量發展實施方案（2026—2030年）》（簡稱《實施方案》）。

《實施方案》指出，到2027年，能源與人工智能融合創新體系初步構建，打造10個以上“人工智能+”能源典型應用場景。算電協同根基不斷夯實，“綠電+智算”產業集聚區初見成效，全省能源系統智能化調度水平顯著提升。力爭到2030年，形成面向全能源品種智能調度集群，建成覆蓋能源產供儲銷智能體體系。“人工智能+能源”產業融合發展對能源行業提質增效作用充分顯現。

《實施方案》明確，要加快能源全品類全生命周期場景賦能，覆蓋人工智能+電網、人工智能+水電、人工智能+新能源、人工智能+火電、人工智能+煤炭、人工智能+油氣、人工智能+能源新業態、多元融合八大場景。

《實施方案》強調，提升算力支撐。結合云南省綠電資源開發情況和電網雙電源供電保障能力，引導算力產業集群向新能源富集區域布局。以昆明萬溪沖智算產業園為重點，在大型電站、新能源場站部署邊緣算力節點，滿足低時延推理需求。探索利用富余調節能力，為毗鄰的智算中心提供穩定的綠電直供，降低算力成本。

詳情見下：

云南省推進“人工智能+”能源高質量發展實施方案（2026—2030年）

為認真貫徹黨中央、國務院關于深入實施“人工智能+”行動決策部署，落實《國家發展改革委 國家能源局關于推進“人工智能+”能源高質量發展的實施意見》（國能發科技〔2025〕73號）及《云南省人民政府辦公廳關于印發〈云南省全面實施“人工智能+”行動計劃〉的通知》（云政辦發〔2025〕57號）有關要求，充分發揮云南綠色能源優勢和區位優勢，搶抓人工智能發展機遇，打造具有云南特色“人工智能+”能源應用場景，以人工智能賦能能源產業全鏈條、全要素升級，構建清潔低碳、安全高效的新型能源體系，結合云南實際，制定本方案。

一、推動能源產業向智能化轉型

立足云南作為國家重要清潔能源基地和面向南亞東南亞輻射中心的戰略定位，堅持政企協同，以綠色引領、場景培育為牽引，數據要素為核心、技術創新為驅動，推動能源產業由信息化、數字化向智能化轉型。到2027年，能源與人工智能融合創新體系初步構建，打造10個以上“人工智能+”能源典型應用場景。算電協同根基不斷夯實，“綠電+智算”產業集聚區初見成效，全省能源系統智能化調度水平顯著提升。力爭到2030年，形成面向全能源品種智能調度集群，建成覆蓋能源產供儲銷智能體體系。“人工智能+能源”產業融合發展對能源行業提質增效作用充分顯現。

二、加快能源全品類全生命周期場景賦能（一）人工智能+電網

通過多模型協同、多模態技術融合、智能體體系構建等方式，將人工智能技術嵌入電網業務系統，支撐高比例新能源接入的新型電力系統運行，打造“數字電網智能體”。

電網智能規劃。充分結合云南省高海拔多山地、立體氣候、生態多樣的特點，以及西電東送大通道要求，進行電網主網規劃和勘測設計。依托圖模數算融合技術輔助決策，打通數據壁壘，構建多時間尺度場景分析機制與一體化大模型，形成從數據貫通、場景推演、智慧協同到閉環管控的完整業務閉環方案，支撐配電網規劃決策、運行優化與精準治理。

電網智能調度。加快建設新一代智能調控技術支持體系，利用人工智能輔助決策，提升調度業務管理效率、輔助電網運行決策，將AI技術嵌入到調度業務的核心環節。

智能用電保障。聚焦云南在旅游旺季、民族節慶、現代農業、春節返鄉及冬季寒潮等場景，打造以“精準預測、全景感知、智能研判、協同決策、主動服務”為核心的“慧電”智能體，強化風險、問題、資源、訴求關聯分析能力，面向基層、管理、客戶與政府，做到智能化風險前瞻預警、服務主動響應、故障極速處置、資源動態適配，提升民生用電保障能力與智能化精細化客戶服務水平。

電網智能服務。充分發揮云南省能源大數據中心作用，建設省數字能源平臺，為科學決策和精準服務提供有力支撐。構建AI+現代供電服務體系智慧分析應用，強化客戶訴求挖掘、問題庫聯動、服務評價反饋、專業協同跟蹤等應用，支撐打造現代化用電營商環境。提升客戶服務全過程智能化水平，智能開展業務受理、供電方案制定、綜合用能方案智能生成等應用，面向用戶提供賬單分析、停電查詢、電價政策智能解讀等智能化應用，構建營業廳輔助受理與智慧服務。

智能運營及電能計量。依托數字化技術輔助決策，聚焦人、財、物、技術、數據等，形成從資源整合、智能研判、優化配置到管理升級的完整業務閉環運營方案，促進管理體系升級。構建計量驗收智能體，智能識別計量裝置配置、安裝、運行等異常，提升計量裝置運行質量。開展計量智能運維應用，實現故障預測預警與主動運維，提升運維效率。建設“AI+計量違章識別”應用，提升作業視頻監控智能化識別水平。建設線損分析智能助手，智慧分析線損異常原因，支撐精益化降損管理。

電力設備智能體檢與風險主動防御。以人工智能大模型能力輕量化植入新型無人機、巡檢機器人等端側智能裝備為突破，結合固定式智能傳感器與在線監測裝置，融合遙感影像、地質鉆孔數據、物探成果等多源信息，搭建數字孿生平臺，構建立體智能感知網絡，開展電網地質災害評估分析。推動運維模式向預測性維護轉變，提前識別主變壓器過熱、接頭接觸不良、設備漏油等早期隱患，精準預警因設備缺陷導致的跳閘、低電壓等運行風險，顯著提升電網運行可靠性，有效降低非計劃停運與運維成本。

（二）人工智能+水電

聚焦金沙江、瀾滄江干流水電基地，推動人工智能與水電站全生命周期深度融合，打造智慧水電集群，提升水能利用率和運行安全性。

水電工程規劃與勘測設計智能優化。推動人工智能技術在項目勘測設計、地質災害風險評估等方面應用，鼓勵水電工程項目研究打造壩址智能比選與樞紐布置優化輔助決策平臺、水電工程地質體三維建模與數字孿生勘測平臺、基于生成式人工智能的樞紐布置多方案自動生成與比選工具等人工智能應用。推動人工智能在復雜環境下生態流量下泄模擬、工程景觀深度融合等領域的創新應用，提升環境敏感區水電開發的科學決策水平。

水電工程智慧工地。針對云南復雜環境下水電站土石方工程量大、料源分散、施工干擾多、運輸調度低效等痛點，開展綠色能源料源時空智能仿真與調配關鍵技術研究，構建“道路規劃—料源平衡—調度運輸”全鏈條協同的智能調度平臺。在托巴、古水等新建水電工程中全面應用人工智能技術，利用無人機航拍、人員定位、視頻監控等手段，實現施工進度智能管控、安全風險自動識別、質量數據實時追溯，研究推廣施工建設期智能安全管理、智慧工地等應用。

流域梯級電站智慧調度。以瀾滄江、金沙江流域為試點，融合氣象、水文及來水數據，研究構建流域梯級電站群智慧調度模型，調度指令的自然語言交互與防誤校驗，實現發電、防洪、生態流量的多目標協同優化，鼓勵打造瀾滄江流域梯級電站智慧調度平臺、金沙江中游流域梯級廣域協同智慧調度平臺、金沙江下游水風光一體化多能互補智能調度平臺，提高水能利用率與流域整體效益。

水電工程運行安全智能監測。針對高原山區水電工程運行現狀，鼓勵開展空中無人機與地面巡檢機器人協同作業研究與應用，推廣智能巡檢機器人、無人機、固定攝像頭等多種終端協同作業，探索巡檢資源的智能調度與高效運行。研究大壩安全智能監測與預警技術，探索對壩體位移、滲流、應力等狀態的實時感知與智能分析。探索水電機組智能維護技術，研究打造智能預警系統。構建全方位智能巡檢體系，實現在復雜工程環境下的協同感知、任務協同與自主決策。重點突破高海拔、深埋地下廠房及水下隱蔽工程等高風險、極端作業環境下的智能機器人自主作業與廣域無線防屏蔽通信技術。

（三）人工智能+新能源

針對云南新能源裝機占比高、山地地形復雜的特點，推動人工智能在功率預測、建設管控、設備健康預警、智能運維、資源評估、退役回收等環節深度應用，提升新能源全生命周期精細化運營水平。

新能源資源評估與智能選址。針對山地地形復雜的特點，利用人工智能分析歷史氣象數據、地理信息及衛星影像，建立高分辨率風能、太陽能資源圖譜，優化風電場、光伏電站的微觀選址和機組排布，提升發電量預測準確率。

高精度功率預測。積極推動研發適用于復雜山地氣候的風光功率預測大模型，融合氣象衛星數據、地面測站實時風速/輻照度、數值天氣預報、地形高程數據、設備運行狀態、歷史發電曲線等多源數據，提高新能源出力預測準確率，尤其是汛期“風云突變”等轉折性天氣下的小尺度、超短期預測能力。建立區域級集中預測中心，支撐電網調度和電力市場交易，提高新能源消納水平。

場站智慧管控。推動人工智能在新能源項目建設階段的應用，構建高海拔山地新能源建設安全質量智慧管控系統。重點突破基于深度學習的施工現場危險源自動識別、多模態融合的作業合規性智能研判，以及基于邊緣計算的風險實時預警與閉環管控技術。

智能運維。依托物聯網傳感網絡、傳感器技術與人工智能預測模型，推動“被動維修”向“主動防御”轉型。建設區域集控中心，在曲靖、楚雄、大理等新能源富集區，推廣“無人機+機器人+智能穿戴”協同巡檢與全自主智能作業模式，實現自主規劃清潔、光伏組件熱斑識別、風機葉片損傷自動檢測、箱變紅外測溫、新能源場站設備健康管理與故障預警平臺、高分辨率風能/太陽能資源圖譜、光伏組件退役回收智能評估與追蹤平臺、場站周界入侵報警等功能。針對復雜山地環境，突破具備環境自適應感知與集群協同調度能力的智能作業機器人技術，實現場站運維由“運行監視”向“無人化自主維護”的深度拓展。

（四）人工智能+火電

智能燃燒優化。圍繞火電由基荷向調節性電源轉型的需求，推動節能降碳和靈活調峰，強化火電在電力系統中的容量支撐與調節保障作用。針對云南火電燃煤煤質多變的特點，應用人工智能算法優化配煤摻燒和鍋爐燃燒，降低度電煤耗。

機組靈活調節。利用大模型預測機組深調狀態下的安全邊界，結合數字孿生技術，提升火電機組快速啟停和爬坡能力，支撐新能源消納。

（五）人工智能+煤炭

針對云南煤炭資源賦存條件復雜的特點，推動人工智能與煤炭勘探、開采、洗選、儲運全鏈條深度融合。

煤礦智能開采與掘進。推進采掘工作面遠程控制、自主運行和高效協同，推廣智能綜采工作面、智能快速掘進系統。利用人工智能分析煤巖界面、頂板壓力、瓦斯濃度等數據，實現采煤機自適應截割、液壓支架自動跟機移架，提升資源回收率和開采效率。在掘進環節，應用機器視覺和激光雷達技術，實現巷道成形質量實時檢測、掘進方向智能糾偏和支護參數動態優化。

煤礦安全智能管控。構建一體化安全管控體系，推廣視頻智能監控、井下高精度定位、瓦斯涌出動態預測、水害微震監測、露天礦邊坡雷達預警等系統。對降雨、地下水位、雷達等多維傳感數據、實時作業視頻流進行實時分析和監測，利用人工智能對“人—機—環—管”多源數據進行融合分析，實現瓦斯超限、突水征兆、頂板來壓等風險的超前預警和智能聯動處置。建立礦井通風智能決策系統，根據作業面瓦斯、粉塵濃度動態優化通風參數，保障作業環境安全。

煤炭經營風險管控。整合國內外煤炭期貨價格、港口庫存、運輸成本、環保政策、電廠日耗、宏觀經濟指標等結構化與非結構化數據，挖掘價格波動規律與影響因子權重，構建煤炭價格預測模型。預判煤炭價格走勢，輔助采購與銷售部門制定最優交易策略，降低采購成本、規避市場風險，提升企業在復雜市場環境下的議價能力與利潤空間。

（六）人工智能+油氣

聚焦油氣長輸管道、煉化裝置等智能運行，推動油氣產業智能化升級建設。

油氣管網綜合管控。通過深度運用地災位移、應力應變、光纖預警、智能陰保監測、無人機等前端感知設備，孿生管道“基礎數據+感知數據+業務數據”全面統一，加強管網漏磁、超聲波、軸向應變等內檢測技術感知的協同運用，構建集數據匯集、智能分析、智慧決策于一體的管理體系。

智能站場建設。推廣油氣管道智能站建設，集成人員定位、可燃氣體探測、SCADA數據、綜合安防報警等關鍵站場信息，實現智能化巡檢與作業區管理的深度融合，著力打造智能站建設的示范樣板，全面提升站場風險管控能力。

智能預警。依托衛星遙感、視頻監控、地面物聯網傳感網絡與無人機巡護的協同組網，在管道沿線部署高清視頻云臺、光纖振動預警主機及無人機自動機庫，在山區段等地質災害多發區推廣應力應變監測、地質災害監測等多種智能感知技術相結合，構建立體化感知網絡，實現管道第三方施工入侵、地質災害形變等風險的全天候自動識別與預警，推動管道巡護從“人工周期性巡檢”向“智能實時化防控”轉型。

管道數字孿生。結合人工智能預測模型，開展管道剩余壽命評估、地質災害演化推演、泄漏擴散仿真與應急搶修路徑模擬，支撐遠程智能巡檢、風險分級告警、閥室遠程操控等業務在孿生界面的一體化呈現與閉環處置。通過數字孿生可視化平臺，為區域集控中心打造“可看、可管、可溯、可預演”的沉浸式決策環境，推動長輸管道從少人/無人值守向全要素數字化、風險防控主動化、運維決策智能化的新階段邁進。

（七）人工智能+能源新業態

圍繞電力市場、虛擬電廠、氫能、儲能、負荷聚合商規模化和智能化多種新業態運行，應用人工智能實現“綠電+智算+先進制造”深度融合。

智能電力市場運營。發展“人工智能+電力市場”，從市場規則智能參謀、市場業務智能決策、市場運行智能監測三個維度構建電力市場智能決策應用體系，智能分析市場運行情況，跟蹤市場規則、電價政策落地效果，解決復雜規則體系解析和評估難、智能決策支撐能力不足、市場運行監測短板等電力市場面臨的關鍵問題。

“綠電+智算”協同調度。統籌昆明萬溪沖智算產業園及玉溪、保山等“綠電+智算”項目，推廣“算力券”政策，保障算力服務穩定性的前提下，引導數據中心有序參與需求側響應。開發算電協同調度模型，將智算負荷打造成靈活的“綠色電力消納器”，實現數據中心運行與新能源出力智能匹配。在智算中心配套虛擬電廠，實現數據中心與風光出力智能匹配。

虛擬電廠與負荷聚合。將人工智能算法、大數據分析等技術，融入省級虛擬電廠管理平臺，構建負荷精準預測、市場交易策略優化、風險智能預警等核心算法模塊，進行控制策略的智能優化和控制指令的智能生成，推動虛擬電廠從“被動響應”向“自主調度”升級。探索源網荷儲一體化、空調負荷智能調控、電動汽車V2G車網互動、算力中心與能源系統協同等創新場景，持續豐富虛擬電廠應用生態和參與電力市場模式，為構建新型電力系統提供支撐。

綠氫生產智能調控。在新能源富集地區探索風光制氫一體化項目，利用人工智能融合風光功率預測與電解槽狀態，實現制氫系統的毫秒級柔性控制，建立人工智能驅動的柔性制氫與安全調控系統。

新型儲能智慧運維。在電網關鍵節點布局構網型儲能，利用人工智能實現儲能電站的電池健康評估、安全預警及與電網的協同廣域控制，提升電力保障能力。

（八）多元融合場景

面向儲能電站與新能源、煤電與新能源、工業園區等多能互補趨勢，利用人工智能構建協同融合平臺。

儲能與新能源協同優化調度。結合電力現貨市場信號、氣象數據與負荷需求，開發儲能與新能源聯合優化調度模型。探索“新能源+儲能”聯合參與市場交易的智能決策系統，制定最優充放電計劃，提升新能源消納能力和儲能利用率，提高項目收益水平。

煤電與新能源協同調度。建立煤電與新能源聯合優化調度模型，融合煤礦生產數據、火電廠存煤信息、新能源出力預測及電網負荷需求，實現燃煤供應與發電計劃的智能匹配，支撐火電機組靈活調峰和深度調頻，提升新能源消納能力。

一體化智能管控平臺。在源網荷儲一體化項目中，利用人工智能實現電、熱、氫等多種儲能形式的協同調度，支撐區域綜合能源系統的穩定運行和低碳優化。在工業園區探索建設“源—網—荷—儲—碳”智能管控平臺，接入電、氣、熱、冷及分布式光伏/儲能、空壓站、暖通等數據，基于人工智能預測與優化實現分時電價下的負荷削峰填谷、多能協同調度、設備能效診斷與故障預警、碳排放自動核算與減排評估。

三、強化關鍵技術供給與要素支撐

（一）夯實數據基礎。依托云南省能源大數據中心，加快能源可信數據空間建設，匯聚電力、煤炭、油氣等能源數據，接入氣象等跨領域數據，建設省級能源行業高質量語料庫與知識圖譜。圍繞“風光水儲”一體化、“綠電+產業”等場景，構建面向人工智能的能源特色行業高質量數據集。推廣隱私計算技術，保障能源數據在工業互聯網中的安全流通。支持有關龍頭骨干企業與有關州（市）數據標注基地合作建設特色數據標注基地。

（二）構建行業大模型。支持電網、新能源、水電等龍頭企業，聯合高校及科研機構，組建創新聯合體，開發水電智能調度、新能源功率預測、虛擬電廠調控等行業垂類大模型，并積極申請納入省級遴選推廣名單。

（三）提升算力支撐。結合我省綠電資源開發情況和電網雙電源供電保障能力，引導算力產業集群向新能源富集區域布局。以昆明萬溪沖智算產業園為重點，在大型電站、新能源場站部署邊緣算力節點，滿足低時延推理需求。探索利用富余調節能力，為毗鄰的智算中心提供穩定的綠電直供，降低算力成本。

四、保障措施

（一）加強組織實施。建立由省能源局牽頭，省發展改革委、省科技廳、省工業和信息化廳、省數據局等部門組成的協調機制，加強信息共享、資源整合和協同創新。組建“人工智能+”能源專家庫，為重大決策和項目實施提供智力支持。

（二）加強政策支持。加大“人工智能+”能源融合創新支持力度，強化產學研用協同與成果轉換，積極支持申報人工智能典型案例應用，對應用效果較好的予以推廣。落實促進綠電消納措施，對采用人工智能技術提升綠電消費比例的企業給予綠證傾斜 。

（三）培育人才隊伍。深入實施“興滇英才支持計劃”，重點引進能源與人工智能復合型人才。支持云南大學、昆明理工大學等高校與企業共建現代產業學院，開展訂單式人才培養。鼓勵企業通過股權激勵等方式引才留才。

（四）構建合作生態。依托騰沖科學家論壇、南博會等平臺，加強與周邊國家在綠色能源智能技術、標準規范方面的交流。鼓勵能源企業帶動智能裝備、運維服務“聯合出海”。

（五）筑牢安全防線。明確AI輔助原則，大模型輸出不直接作為生產控制唯一依據。加強關鍵信息基礎設施的網絡安全防護，建立能源人工智能應用安全監測預警機制，確保模型算法可靠、數據合規，防范因人工智能應用引發的系統性風險。

來源：云南發改委

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