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11月12日，位于内蒙古赤峰的零碳氢能产业园迎来一个具有标志意义的时刻——由远景能源打造的全球最大AI电力系统正式发布。这套系统以2GW纯新能源装机规模、100%绿电直连为显著特征，它为当地绿色氢氨醇生产提供稳定绿电，也让这座可再生能源占比已超过一半、正打造千万千瓦级清洁能源基地的城市，多了一座面向未来的新型电力基础设施。
“这里不仅诞生了全球最大新石油基地、全球最大可再生能源系统，”远景科技集团董事长张雷表示，更重要的是，远景赤峰零碳氢能产业园提供了前所未有的大模型训练场景，是AI电力系统模型训练的最强基座，“这里将孕育全球最领先的物理人工智能和AI电力系统。
在全球最大AI电力系统里回答一个长期问题
远景能源高级副总裁、新电网产品平台总裁黄志勇表示，这次推出AI电力系统，并不是为当前项目做一套高级配置，而是在用工程实践回答一个更长期的问题：当新能源比例越来越高、系统越来越复杂的时候，谁来接过电网的“方向盘”？
他表示，远景AI电力系统的首创性不只停留在规模和数据层面，全球范围内已经有不少“能源互联网”的探讨和示范，但赤峰项目真正把双高比例（即高比例新能源、高比例电力电子）的现实挑战摆在了AI面前——风光电量大规模接入、气象条件快速变化、数以万计的电力电子设备分布在广袤荒野，靠人工经验盯盘和传统规则调度，已经难以应对这样一个动态网络。“我们是在实践中意识到，双高比例新型电力系统确实需要人工智能，人已经无法面对这么海量、这么分布式的设备和数据。”在他眼中，这套AI电力系统更像是下一代电力系统的“训练场”：在这里，AI不再是附着在某个设备上的算法工具，而是作为系统大脑，参与从规划到调度，再到运营的全生命周期决策。
从“辅助工具”到“智慧大脑”：AI接管电网的复杂性
作为全球最大的AI电力系统，赤峰项目背后最核心的“新”，这集中体现在两大模型的协同上——“远景天机”气象大模型和“远景天枢”能源大模型。前者用物理+数据的双轮驱动，重塑风光预测的精度和时空分辨率，在分钟级时间尺度和卓越的空间尺度上刻画天气演变和功率变化，为系统提供“看得见未来几分钟和未来几天”的视角；后者则把规划、调度、运营等环节串联起来，通过规划智能体、调度智能体、运营智能体，让电力系统第一次有机会在统一的大模型框架下实现端到端的智能闭环。
支撑这样一个系统的，是远景过去18年在新能源产业中的持续深耕。从风机、储能、电力电子设备的自研，到零碳产业园、离网场景、弱网并网场景的工程实践，再到遍布全球的风电场、光伏电站和储能电站，远景积累了业内少有的、跨设备、跨场景、跨区域的高质量数据资产。基于这些数据，团队引入一系列前沿AI技术，把电力系统的物理机理与数据优势结合起来，探索 “物理人工智能”。在谈到这段探索时，黄志勇提到，在布局大模型之前，远景做足了功课，最后发现能源这一高度依赖物理约束的垂直行业，必须在算法上走出自己的路。“在这个垂类里，我们在人工智能和物理AI上的投入，是领先同行很多年的。”他表示，正是场景、数据、算法和工程实践四重优势叠加，让远景对AI电力系统在全球范围内的应用前景有足够信心。
“AI是否会带来新的不确定性”？黄志勇的回答是：AI被引入，不是为了增加复杂性。“我们用AI是应对复杂性的问题，而不是给系统叠加复杂性。”在系统架构层面，这套AI电力系统采用“云、站、边”三端协同的方式运行：云端负责大模型训练和全局优化，站端侧重场站级别综合决策，边端则保留传统的PPC控制和本地保护逻辑。一旦云端或者站端出现异常，边端控制可以随时接管，把系统退回到安全工作模式；同时，整个系统始终保留一套“全手动”的备份控制路径，确保在任何极端情况下仍能守住安全底线。在他看来，这种渐进式引入AI、预留安全退路的思路，也将成为未来行业在落地AI电力系统时必须遵循的基本原则。
从赤峰出发，AI电力系统走向更多场景
从赤峰出发，AI电力系统的故事显然不会止步于一座零碳氢氨工厂。这套系统将很快被复制到更多混合电站、绿电直连项目和零碳园区场景中，为高耗能的行业提供更经济、更可靠、更绿色的电力解决方案。随着场景不断丰富、规模持续放大，“云端大脑”将通过源源不断的训练数据持续进化，AI电力系统也将从“优秀的调度助手”，走向“真正的电网中熟练的司机”。
在黄志勇看来，中国企业在风光储等领域已经具备绝对竞争力，拥有最丰富的应用场景和最复杂的工程实践，而赤峰这套全球最大的AI电力系统，正在为这一判断提供一个鲜活、可感的注脚——在新型电力系统的长跑中，AI不再是可有可无的“加分项”，而正在成为每一座绿色电网必须补上的“基础课”。
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