摘要：在生態(tài)環(huán)境保護戰(zhàn)略深入推進的背景下，新能源領域的發(fā)展質量和效率顯著升高，成為國民經(jīng)濟穩(wěn)步增長的內生動力，而人工智能技術與新能源領域的有機結合，可進一步提高新能源領域的整體發(fā)展水平。基于此，文章詳細分析了人工智能技術在新能源汽車、新能源發(fā)電以及新能源氣象模型等多個領域中的應用要點后，從技術集成、數(shù)據(jù)安全與資源分配3個維度出發(fā)，深度剖析了人工智能在新能源領域未來的發(fā)展前景，旨在促進二者的深度融合，相關理論成果可為從業(yè)人員提供參考和借鑒。

關鍵詞：人工智能技術；新能源領域；應用方法；發(fā)展前景

中圖分類號：TP18; G642.0

文獻標志碼：A

0 引言

在數(shù)字化時代，信息技術、大數(shù)據(jù)技術以及人工智能等先進技術手段的發(fā)展，為新能源領域的生產經(jīng)營，提供了可靠的技術支撐，其中人工智能技術因功能作用較多，如智能識別、信息分析以及數(shù)據(jù)預測等，得到了廣泛的應用，對于新能源企業(yè)的高質量發(fā)展，起著積極的促進作用。但從部分新能源企業(yè)人工智能技術目前的應用情況來看，還存在規(guī)范性、標準性不足等問題，限制了企業(yè)行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。因此，深層次分析并研究人工智能技術在新能源行業(yè)的應用與發(fā)展前景，對于我國新能源領域的可持續(xù)發(fā)展，具有深遠的意義。

1 研究背景

根據(jù)國家能源局對外發(fā)布的《2025年能源工作指導意見》可知，其提出的21項年度重點任務中，有一項明確指出，應積極開展國家能源數(shù)字化轉型技術試點項目建設，大力推進人工智能技術在新能源領域中的全面有效應用，助力新能源領域的智能化、數(shù)字化、現(xiàn)代化發(fā)展。由此可知，人工智能技術與新能源產業(yè)的深度結合，是我國新能源領域未來發(fā)展的重點目標和主要趨勢，但就實際情況而言，我國新能源汽車、發(fā)電等領域，在應用人工智能技術時，還存在淺層化、表面化的情況，未能充分發(fā)揮人工智能技術的作用和價值，導致生產質量和效率較低，難以適應市場環(huán)境的復雜變化。因此，我國新能源領域的各個產業(yè)、企業(yè)應結合自身業(yè)務性質與特征，深入挖掘人工智能技術的多元化方法，通過對該技術的創(chuàng)新應用，提高生產經(jīng)營的智能化水平，實現(xiàn)真正意義上的轉型升級。

2 人工智能技術在新能源領域中的應用與發(fā)展

2.1 新能源汽車

據(jù)Quest Auto 2024年新能源汽車市場發(fā)展年度大報告顯示，2024年新能源汽車領域呈現(xiàn)高增長與高競爭并存的特點，其中新能源汽車產量首次突破1000萬輛，小米SU7上市引發(fā)業(yè)內外廣泛討論關注，第一梯隊的比亞迪持續(xù)領跑，第二梯隊的特斯拉中國居高不下，同時上汽通用五菱以及理想汽車等，也表現(xiàn)出了強勁的發(fā)展勢頭，具體情況如表1所示^［1］。

通過對表1的觀察和分析可知，新能源汽車領域未來發(fā)展前景廣闊，各大汽車廠商的業(yè)務量都展現(xiàn)出增長的趨勢，為滿足市場個性化、多元化的產品需求，須要加強對人工智能技術的應用，最大化生產質量和效率后，進一步提高市場的認可度與滿意度。在具體實踐中，可結合以下內容。

（1）感知識別。在新能源汽車運行過程中，利用傳感器設備與激光雷達裝置等，采集獲取到一系列有價值的信息數(shù)據(jù)，如道路、行人、交通標志燈，再傳輸?shù)饺斯ぶ悄芟到y(tǒng)內，借助深度學習算法，對各種數(shù)據(jù)、圖像的特征進行提取和學習后，反饋至駕駛系統(tǒng)內，可為新能源汽車精準識別、定位障礙物提供助力。

（2）決策規(guī)劃。數(shù)據(jù)分析與挖掘是人工智能技術最顯著的功能特征之一，當傳感器裝置將各類數(shù)據(jù)，實時共享到人工智能系統(tǒng)內后，該系統(tǒng)就會對數(shù)據(jù)信息展開深層次的挖掘和分析，從中識別出交通堵塞、交通事故等情況后，傳輸?shù)經(jīng)Q策系統(tǒng)內，為給新能源汽車決策系統(tǒng)更加科學地下達指令、執(zhí)行任務提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時，人工智能系統(tǒng)還能夠根據(jù)路況，為新能源汽車規(guī)劃一條最佳路徑，避開堵塞較為嚴重的區(qū)域，在減少行駛時間的同時，實現(xiàn)對燃料的有效利用，避免造成不必要的資源浪費^［2］。

（3）自動駕駛。自動駕駛是新能源汽車領域未來發(fā)展的主要趨勢，而人工智能技術的發(fā)展和應用，為自動駕駛的實現(xiàn)提供了助力。例如，將人工智能技術與駕駛系統(tǒng)有機結合到一起后，就可實現(xiàn)對巡航模塊的有效控制，結合路況自動調節(jié)車速、自動調整轉向、自動換車超車等，能夠在最大程度上保證無人駕駛的安全性與可靠性。

（4）故障診斷。在新能源汽車領域高速發(fā)展的進程中，搭載的電力電子設備更迭速度較快，功能日益豐富，但內部結構的復雜程度也越來越高，傳統(tǒng)單一的故障檢測模式，已經(jīng)難以滿足新能源汽車電力電子設備對高質量故障診斷和維修的需求。而將人工智能技術應用到電力電子設備電池、電機以及電控系統(tǒng)等新能源汽車核心設備的故障檢測中，既能夠彌補傳統(tǒng)檢測技術的欠缺和不足，又能夠提高故障維修質量，延長設備的使用年限。例如，在電機故障診斷中，利用以人工智能技術為依托的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，對電機轉子故障的震動信號展開頻譜分析，能夠掌握故障的發(fā)展規(guī)律并定位故障的具體位置，為技術人員更加高效地開展維修工作創(chuàng)造有利條件。

2.2 新能源發(fā)電系統(tǒng)

新能源發(fā)電是一種以清潔可再生能源為依托的發(fā)電模式，具有清潔、高效、綠色等多種優(yōu)勢特征，對于生態(tài)環(huán)境的改善，起著積極的促進作用，例如光伏發(fā)電系統(tǒng)、風電場等，都屬于新能源發(fā)電領域，二者的內在作用機理存在一定的差異，以風力發(fā)電為例，主要是安裝風力渦輪機后，當渦輪機的葉片在風力的作用下旋轉后就會產生電能，減少了對煤炭、化石等傳統(tǒng)能源的利用，加快了生態(tài)文明保護工程的建設步伐。

在新能源發(fā)電領域人工智能技術的應用場景較多，主要體現(xiàn)在功率預測、故障識別、儲能調節(jié)3個維度，具體如下所述。

首先，新能源發(fā)電系統(tǒng)受氣候環(huán)境的影響較大，因此本身具備較強的不確定性，使得功率輸出也存在多變性，若未能準確預測風力概率與光伏概率，將會干擾到新能源發(fā)電系統(tǒng)的可靠運行。對此，為保證功率預測的準確性與時效性，要加強對人工智能技術的應用，主要是構建預測模型后，再對短期、長期風力、光伏進行客觀預測，如圖1所示。

通過對圖1的觀察和分析可知，這種以人工智能技術為導向的預測系統(tǒng)，可將風力預報結果與光伏預報結果科學轉換為預測數(shù)據(jù)，再實時共享到電網(wǎng)端，為電網(wǎng)展開靈活的調度管理、資源配置奠定堅實的理論基礎^［3］。

其次，在新能源發(fā)電系統(tǒng)的故障識別中，人工智能技術的應用，主要體現(xiàn)在深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡上，將這2種智能算法有機結合到一起后展開故障識別，能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中，快速識別提取出特征數(shù)據(jù)并掌握非線性規(guī)律，保證故障診斷的可靠性。同時，在發(fā)電系統(tǒng)與設備的預防性維護中，科學應用人工智能技術也能夠發(fā)揮出顯著的作用和價值，該技術能夠提前排查出電力設備潛在的風險隱患，提醒檢修人員到達現(xiàn)場并及時解決隱患問題，可做到真正意義上的及時發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，從而推動新能源發(fā)電系統(tǒng)的長期安穩(wěn)運行。

最后，利用人工智能技術構建智能化、數(shù)字化的儲能系統(tǒng)后，準確預測電力需求，結合預測結果，調節(jié)儲能系統(tǒng)的運行狀態(tài)，促使供需平衡，可有效減少棄風、棄光等不良現(xiàn)象，以進一步提高新能源的綜合利用效率。

2.3 新能源氣象模型

在新能源發(fā)電系統(tǒng)投入運行的過程中，須要通過準確客觀的氣象預測，調整優(yōu)化工作模式，實現(xiàn)對電力資源的科學配置，但隨著全球氣候環(huán)境的變暖，氣象預測的難度和復雜程度日益升高，傳統(tǒng)的預測方法，不僅須投入大量的資金資源、時間精力，還難以保證預測結果的準確性，給新能源發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定運行，造成了不良影響。對此，在新能源需求日益增長的背景下，氣象預測領域亟須對傳統(tǒng)的氣象預測方式進行創(chuàng)新和升級，最大化預測結果的準確性，助力新能源發(fā)電系統(tǒng)的可靠運行。而人工智能技術則能為氣象預測方式的更新優(yōu)化提供渠道和路徑。

新能源氣象領域在實際應用人工智能技術時，可構建多模態(tài)氣象大模型，將氣象觀測數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預報以及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)等統(tǒng)一融入一個模型后，預測局部地區(qū)的氣候環(huán)境，能夠大幅度提高預測的精度和準度，如圖2所示。

通過對圖2的觀察和分析可知，這種模型的核心是transformer神經(jīng)網(wǎng)絡，作為人工智能技術的重要組成部分，該注意力機制神經(jīng)網(wǎng)絡架構主要由4個模塊組成，分別是輸入模塊、輸出模塊、解碼器與編碼器，在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡與注意力機制的作用下，可有效地學習、處理復雜的氣象數(shù)據(jù)，挖掘出氣象數(shù)據(jù)潛在的規(guī)律，實現(xiàn)對局部氣候環(huán)境的可靠預測。

2.4 智慧城市能源系統(tǒng)

對于現(xiàn)代城市而言，智慧能源系統(tǒng)指的是以通信系統(tǒng)為核心，建設以水力發(fā)電、風力發(fā)電為主的電源側后，配置以電動汽車為核心的需求側，如圖3所示。

通過對圖3的觀察和分析可知，這種系統(tǒng)的整體技術架構較為復雜，需要強大技術體系的支撐，才能夠長期保持穩(wěn)定的運行狀態(tài)，而人工智能技術可以為各個模塊之間的深度融合、輸電線路的合理規(guī)劃等提供堅實的技術保障。例如，在新能源輸電線路的路徑規(guī)劃中，利用人工智能技術構建線路模型后，對輸電線路的可靠性進行客觀評估，再有針對性地規(guī)劃布局形式，可大幅度提高輸電質量和效率，從而降低各種故障問題的發(fā)生概率，減少后期維護成本^［4］。

3 人工智能技術在新能源領域的未來發(fā)展前景分析

3.1 技術集成

新能源領域未來在升級、創(chuàng)新人工智能技術的過程中，要注重技術集成，即將人工智能技術與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G技術等有機結合到一起，強化人工智能系統(tǒng)的實用性與功能性^［5］。

以物聯(lián)網(wǎng)和云計算為例，新能源汽車領域將物聯(lián)網(wǎng)技術與人工智能技術科學銜接到一起后，從物聯(lián)網(wǎng)內獲取信息數(shù)據(jù)，再展開預測分析、環(huán)境感知與決策制定，能夠提高新能源汽車的自動化水平，強化駕駛員的體驗感與滿意度，增強新能源汽車的市場競爭力。而新能源氣象領域可將人工智能技術與云計算融合到一起，利用云計算強大的計算能力與豐富的儲存資源，為人工智能系統(tǒng)預測局部氣候環(huán)境提供理論支撐，有利于提高預測的準確性與時效性，從而達成理想的預測目標。

另外，新能源領域在傳輸、共享數(shù)據(jù)時，還可以將人工智能與5G技術科學連接，5G技術強大的傳輸能力可增強人工智能技術的數(shù)據(jù)處理、分析與共享能力，避免因網(wǎng)絡堵塞問題影響人工智能系統(tǒng)的高質量運行^［6］。

3.2 數(shù)據(jù)安全

人工智能技術在服務新能源領域的過程中，主要是通過數(shù)據(jù)的形式展現(xiàn)服務成果，而這些數(shù)據(jù)的私密性較強，一旦發(fā)生泄露、丟失等情況，就會影響企業(yè)、行業(yè)的健康發(fā)展。因此，相關企業(yè)在升級人工智能系統(tǒng)的過程中，要提高對數(shù)據(jù)安全的重視程度，將防火墻等安全防護技術嵌入人工智能系統(tǒng)，增強系統(tǒng)的安全系數(shù)，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露等風險，助力新能源企業(yè)的健康發(fā)展^［7］。

3.3 資源分配

多能源協(xié)同管理始終是新能源發(fā)電領域未來發(fā)展的核心目標，而多能源協(xié)同管理的關鍵在于分配，因此，智能電網(wǎng)在未來應繼續(xù)深入應用人工智能技術，在該技術的支撐下，提升電網(wǎng)的智能化水平，對各種可再生清潔能源展開協(xié)同調度，減少資源浪費，以實現(xiàn)最優(yōu)利用的協(xié)同管理目標。另外，現(xiàn)代城市在未來升級完善智慧能源系統(tǒng)時，也要重視對人工智能技術的創(chuàng)新，在充分掌握機器學習算法、深度學習算法以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等關鍵算法性質特點的前提下，優(yōu)化改進算法，彌補現(xiàn)行算法存在的欠缺和不足，為新能源的大范圍甚至全面普及提供支持^［8］。

總體而言，新能源的各個領域在未來仍然要充分、全面地利用人工智能技術，借助該技術的數(shù)據(jù)分析、挖掘以及應用等多種功能，實現(xiàn)高質量、高水平發(fā)展，以緩解環(huán)境污染問題日益嚴峻的局面^［9］。

4 結語

綜上所述，在新能源領域現(xiàn)代化發(fā)展進程中，人工智能技術得以有效應用，展現(xiàn)出了其廣闊的應用潛力。新能源領域要投入更多的資金資源，用于人工智能技術的引進和數(shù)字基礎設施的完善，實現(xiàn)對人工智能技術的深度應用，促進行業(yè)的智能化、現(xiàn)代化發(fā)展，為我國生態(tài)文明環(huán)境保護工程的加快推進，注入活力和動力，促進社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。在未來，人工智能領域與新能源領域應繼續(xù)致力于技術升級與業(yè)務更新，將二者緊密結合到一起，為我國新能源領域的可持續(xù)發(fā)展提供助力。本文研究成果具備一定的理論參考和實踐指導價值，能夠為我國新能源領域更好地應用人工智能技術提供借鑒。

參考文獻

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（編輯 沈 強）

Application and development prospects of Artificial Intelligence technology in the field of new energy

WANG Chengshen¹， ZHANG Ning²

（1.Tongshan District Economic Development Bureau， Xuzhou 221100， China;

2.Xuzhou Muniu Liuma Robot Technology Co.， Ltd.， Xuzhou 221100， China）

Abstract：With the deepening of the ecological environment protection strategy， the development quality and efficiency of the new energy field have significantly improved， becoming an endogenous driving force for steady growth of the national economy. The organic combination of Artificial Intelligence technology and the new energy field can further improve the overall development level of the new energy field. Based on this， this article analyzes in detail the application points of Artificial Intelligence technology in multiple fields such as new energy vehicles， new energy power generation， and new energy meteorological models. Starting from the three dimensions of technology integration， data security， and resource allocation， it deeply analyzes the future development prospects of Artificial Intelligence in the field of new energy， aiming to promote the deep integration of the two. Relevant theoretical achievements are expected to provide reference and inspiration for practitioners.

Key words：Artificial Intelligence technology; the field of new energy; application methods; development prospects