AI赋能能源：十大颠覆性应用案例
发布日期：2025/12/5
人工智能正成为能源行业现代化进程中的关键技术，可提升运营效率与安全性，并助力企业在向更清洁能源转型过程中实现更高可持续性。
全球诸多能源企业正积极采用 AI，以重塑并优化自身的能源生产与供应链。《Energy Digital》杂志特此评选出 2025 年能源领域十大 AI 应用案例。
10. AI 网络安全
代表企业：Duke Energy（杜克能源）CEO：Lynn Good总部：美国北卡罗来纳州夏洛特
作为美国领先的公用事业公司，Duke Energy 常成为网络攻击目标。为自保，公司持续投入 AI 技术，打造更安全、稳固的能源网络。其 AI 系统可实时监控网络流量与运营数据，比人工更快发现网络威胁或恶意软件。该模型能识别电网控制系统中的异常模式，一旦侦测到疑似攻击，立即触发应急响应。
9. 自动化客户服务
代表企业：EDF Energy（法国电力英国公司）CEO：Simone Rossi总部：英国伦敦
全球多家能源供应商正利用 AI 虚拟助手与聊天机器人提升客户服务。这些模型可即时回答账单、停电或用电咨询，无需人工坐席。EDF 自 2018 年起探索 AI 聊天机器人，开发出智能个人能源助手“EVE”。EVE 通过机器学习持续收集用户常见反馈，不断更新知识库，为客户带来更优支持体验。
8. 供应链优化
代表企业：General Electric（通用电气）CEO：Scott Strazik总部：美国马萨诸塞州波士顿
在电力公用事业供应链中，AI 可协助调度人员与设备，优化电网项目排程。GE 已将 AI 嵌入供应链管理，实现流程精简、中断最小化，并降低 20% 库存成本。AI 路径优化利用机器学习，实时综合多重变量并模拟不同线路组合，为车队计算最高效路线。该应用可动态应对现实变化，降低风险与延误，并通过规划更短、更高效的路线减少碳排放。
7. 排放监测
代表企业：ADNOC（阿布扎比国家石油公司）CEO：Sultan Ahmed Al Jaber总部：阿联酋阿布扎比
可持续发展已成能源行业核心议题，AI 可为气候解决方案提供支撑。ADNOC 设定了 2030 年接近零甲烷排放的目标，并在全业务链中部署 AI 以优化能源使用与效率。2023 年，该技术帮助公司减少约 100 万吨碳排放。AI 与机器学习模型可追踪排放数据，并就如何降低碳足迹提出建议。
6. 工业能源管理
代表企业：Siemens（西门子）CEO：Roland Busch总部：德国慕尼黑
AI 可帮助大型工业用户与公用事业优化工厂、建筑乃至城市的能耗。系统分析物联网数据，精准找出低效环节与节能机会。西门子“Electrification X”服务面向可再生能源运营商、数据中心、工业及基础设施客户，助其管理能源网络。该平台利用 AI 提供企业各工业站点的能源与成本概览，并附带排放追踪数据，可基于客户的能源、成本或排放目标生成动态路线图。
5. 管道泄漏检测
代表企业：ExxonMobil（埃克森美孚）CEO：Darren Woods总部：美国德克萨斯州休斯敦
埃克森美孚已在偏远管段部署 AI 泄漏检测系统，结合光纤传感器与机器学习，实现快速、准确定位泄漏。AI 系统通过历史泄漏数据学习，实时动态评估风险，识别管道中微小且逐渐扩大的隐患。该系统可在严苛环保与安全法规下运行，及时发现偏远地区腐蚀或强度下降的管段。
4. 电厂运营
代表企业：NextEra Energy（ Nextera 能源）CEO：John W. Ketchum总部：美国佛罗里达州朱诺海滩
国际能源署（IEA）指出，到 2035 年，AI 在电厂运营中的应用有望每年节省高达 1100 亿美元成本。NextEra Energy 经营可再生能源与核电，已将 AI 算法用于自动调节太阳能板角度与风机桨叶倾角，最大化能量捕获与效率。此举帮助公司将维护成本降低 25–30%，设备故障率减少 70–75%。
3. AI 优化能源交易
代表企业：ENGIE（法国燃气苏伊士集团）CEO：Catherine MacGregor总部：法国巴黎
2022 年，ENGIE 与 Google Cloud 合作开发基于 AI 的能源解决方案，旨在优化其风电资产价值。该 AI 试点项目聚焦于预测不同电力市场应出售多少风电、在何时以何价出售。借助 AI 提供的可扩展数据系统，机器学习算法可预测风电市场状态。
ENGIE 执委会成员 Alexandre Cosquer 表示：“过去十年，ENGIE 持续开发系统以应对可再生能源资产管理挑战。数据、数字化与风险管理是提升价值、加速电网脱碳的关键；与 Google 的合作顺理成章。”
2. 可再生能源预测
代表企业：Google（谷歌）CEO：Sundar Pichai总部：美国加利福尼亚州山景城
风的不可预测性使风电可能成为不稳定电源。谷歌与旗下 AI 公司 DeepMind 合作，利用机器学习算法解决此难题。
项目覆盖谷歌可再生能源组合中位于美国的 700 兆瓦风电容量。DeepMind 系统结合天气预报与风机历史数据，可在实际发电前 36 小时预测风电输出。AI 模型随后根据预测结果，为电网提供最优的小时级送电承诺。该机器学习项目使谷歌风电价值提升约 20%。谷歌正将其云端机器学习策略推广至更广泛的可再生能源领域。
1. 预测性维护
代表企业：Schneider Electric（施耐德电气）CEO：Olivier Blum总部：法国巴黎
预测性维护利用实时数据与分析，提前预判机器故障，从而在停机前完成维护。施耐德电气提供 EcoCare Services 会员服务，为企业开放高级诊断工具、培训项目与支持团队，帮助其将预测性维护融入运营。其优势包括：延长设备寿命、减少停机时间从而节省成本、通过预防潜在危险或环境危害来提升安全与可持续性。
施耐德表示，借助传感器与 AI 算法，企业可将设备停机时间减少 30%，维护成本降低 40%。CEO Olivier Blum 在 LinkedIn 写道：“在施耐德电气，我们正在构建下一个未来：能源技术。通过融合电气化、自动化与数字智能，我们将能源从后台公用设施转变为战略资产，从而让效率、可持续与韧性真正落实到每一个企业、家庭与社区。”
来源：国际能源小数据
