发改委、能源局重磅发声：首纳“AI+储能”入能源战略，2027/2030目标明确！

资讯标题：国家发改委、国家能源局发布实施意见，首将“AI+储能”纳入能源战略，明确分阶段目标

核心内容：

• 政策发布：国家发展改革委、国家能源局联合印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》。
• 战略定位：首次将“AI+储能”纳入国家能源战略，强调以“拓展应用场景、提升技术水平”为核心。
• 分阶段目标：
  • 到2027年：
    • 建成5个以上能源行业专业大模型；
    • 形成10个以上可复制的示范项目；
    • 探索100个典型应用场景的赋能路径。
  • 到2030年：
    • 能源AI技术总体达到世界领先水平；
    • 算力与电力协同机制全面完善。

对煤炭行业的影响解读：

• 生产运营智能化：AI大模型与工业视觉/语音/时序数据融合，将加速煤矿智能化建设，在井下安全监测、设备预测性维护、调度优化、通风与供电管理等环节提升效率与安全水平。
• 储能与电网协同：将“AI+储能”纳入战略，有利于煤电机组与新型储能的协同控制与调峰优化，通过AI算法提升煤电灵活性与参与辅助服务的能力，改善机组效率与负荷跟踪。
• 能源算力与电力协同：到2030年完善的算力-电力协同机制，意味着煤电侧可参与数据中心用能的灵活保障与需求响应，促进数据中心负荷与电源侧的动态优化。
• 投资与示范机会：到2027年的示范项目与典型场景将为煤炭企业提供参与试点的窗口，包括智能矿山、煤电智慧运维、燃料供应链优化、碳排放监测与核算等。
• 人才与体系建设：专业大模型建设将拉动行业数据治理、标注与安全合规体系完善，煤炭企业需加快OT/IT融合与数据资产化，布局与高校/科研机构合作。

风险与关注点：

• 数据与安全：矿山与电厂数据采集需遵循安全与合规要求，防范工业控制系统的网络安全风险。
• 算力成本与效益评估：AI应用需与生产效益挂钩，关注TCO与ROI，避免“重投入、轻落地”。
• 标准与互联互通：关注后续行业标准、接口规范与示范项目评审标准，避免技术孤岛。

建议行动：

• 关注两部门后续配套文件与试点征集，争取纳入2027年前示范项目；
• 开展“AI+储能”“AI+煤电运维”“AI+安全生产”场景梳理与小试；
• 建立数据治理与网络安全专项，推进生产数据标准化与可用性；
• 与头部AI厂商、科研机构合作，参与能源行业专业大模型的共建或适配。