AI的尽头是电力。

　　“AI的尽头是电力。”埃隆·马斯克的判断，揭示了算力竞争背后的本质——能源掌控力的较量。据《每日经济新闻》报道，OpenAI训练GPT-5的单次耗电量达到惊人的1.2亿千瓦时，相当于100万户普通家庭一整年的用电量。更令人震惊的是，这个数字还在以每年300%的速度增长。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心电力需求预计将翻倍。

　　显然，能源已成为新的关键战场。当硅谷巨头争相从投资核聚变到争购绿电时，中国给出的答案是：以系统性智能化升级，建设新型电力系统。国家能源局数据显示，2025年中国全社会用电量首次突破10万亿千瓦时大关，相当于美国全年用电量的两倍多，这一数字不仅是经济总量与产业活力的体现，更折射出能源发展进入从“量的积累”转向“质的提升”的关键阶段。

　　“十五五”规划明确提出，将新能源、调节性电源与输电通道“三位一体”协同推进。这意味着，在已建成全球最大、最先进的可再生能源与电网硬件基础设施之上，中国正全力强化其“经中枢”——智能化的控制与运营系统。国家电网计划在“十五五”期间投入4万亿元推进新型电力系统建设，也正呼应了“人工智能+”行动在能源领域的战略布局，为像中控技术这样具备深厚工业知识与AI融合能力的企业，打开历史性的增长空间。

　　从新疆戈壁到内蒙古园区，从大连工厂到各地电力系统，再到布局新能源发电领域，中控技术凭借扎实的工业AI实战能力，正成为推动新型电力系统智能化转型的关键赋能者，在“人工智能+”能源战略布局中发挥着作用。

　　为AI算力输送绿色动能：华润电力新疆重能的实战

　　在新疆戈壁的华润电力新疆重能石头梅电厂控制室，操作人员面前的屏幕实时显示着新能源预测曲线、电网调度指令和设备运行状态。中控技术提供的智能控制系统正管理着近5万个测点，实现了对2x1000MW超超临界机组的毫秒级监控。它不仅是执行命令的“手脚”，更是进行分析、优化和决策的“智慧大脑”，是发电厂能够高效、清洁、可靠地服务于电网和社会的关键所在。

　　在沙尘、极温、高海拔等多重极端工况下，这座超超临界机组正以最高效清洁的方式运行着，且机组煤耗与排放指标均已达到国际先进水平。这里所产生的绿色电能，通过特高压线路，仅需0.007秒就能跨越2260公里，点亮重庆万家灯火的同时，也支撑着数据中心的服务器昼夜不停地训练AI大模型。

　　破解绿电波动难题：大唐多伦的工业级解决方案

　　在绿电替代的推进过程中，风光发电的波动性、不稳定性、间歇性与煤化工生产连续稳定性用能要求之间存在矛盾。中控技术以“AI+低碳”为核心理念，为大唐内蒙古多伦绿电调度优化项目打造了国内首个大型燃煤热电耦合新能源多能源互补调度优化系统，成功构建了覆盖“源-网-荷-储”各环节的一体化能源管控体系。

　　该系统的核心基于中控技术自研时间序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，通过数据驱动与机理模型相结合的方式，对燃煤热电机组、可再生能源发电、储能系统及下游煤化工负荷进行协同调度。平台不仅实现了对复杂工业过程的高精度控制，更能学习和适应电力系统的动态变化，形成“感知-预测-调控”的闭环能力。当新能源出力波动时，系统可快速优化能源分配并实时调控设备，确保化工生产连续稳定运行。

　　项目投产后，预计每年可实现49690.2万千瓦时绿色电能替代燃煤发电，燃煤发电的可再生能源容量替代比例可达87.5%，相当于年节约标煤15.17万吨，减少二氧化碳排放41.94万吨。

　　此外，大唐多伦15万千瓦风光储制氢一体化示范项目是大唐集团牵头建设的国内首个中大型“风光储制氢”深度耦合煤化工的科技示范工程。中控技术作为能管平台的参与研发单位，结合自主研发算法平台（TPT大模型基座），助力大唐科创公司破解风光、电解槽、储能与煤化工四大系统间的协同调控难题。目前，该平台已通过严苛测试有效保障系统连续稳定运行。

　　突破万亿级绿色能源市场：AI赋能中国天楹（000035）风光储氢氨醇和生物质发电耦合

　　2025年9月，中控技术成功中标中国天楹辽源风光储氢氨醇一体化项目，其技术/产品在万亿级绿色能源新市场中开辟了崭新战线。

　　该项目总投资达304亿元，依托“废矿坑绿色修复”模式，建设包括2.609GW风电在内的全球最大规模风光储氢系统，并配套年产128万吨绿色甲醇与30万吨绿色甲烷的化工装置，是国内已开工同类项目中规模最大、系统最复杂的标杆工程，将基于全球最大规模电解槽集群（项目一期累计128台）及下游绿色化工产能，首次以智能工厂模式建设。中控技术依托工业AI架构，为该项目提供覆盖“风光储氢醇”全链条的一体化智能解决方案，旨在攻克新能源波动性与化工生产稳定性之间的协同难题。

　　储能产业的智能基石：大连工厂的制造革新

　　在大连的钒液流电池工厂，中控技术构建的智能工厂展现了工业AI在储能领域的深度应用。通过工业AI架构，系统打通了从电解液制备到电池堆装配的全链路数据，实现了生产过程的透明化与智能化管控。

　　这一智能制造范式带来了显著成效：原料利用率得到优化，设备非计划停机显著降低。更为重要的是，中控技术为长时储能产业化提供了可靠且可复制的智能制造基础，加速了储能设备的大规模商业化进程。

　　这些分散在发电端、输电网络、负荷侧、储能环节的多个成功实践，背后是同一套完整的技术逻辑：通过“机理+AI”的融合，全方位破解绿色能源“间歇性、波动性、不稳定性”三大核心痛点，为新型电力系统注入“确定性智能”。在新能源发电端，中控技术通过精准预测和优化控制，缓解了风光资源的间歇性问题；在输电环节，智能控制系统保障了特高压电网的稳定高效运行；在负荷侧，柔性调控技术实现了电力资源的优化配置；在储能领域，智能制造和智能管理提升了全产业链效率。

　　挑战的背面，恰是产业升级的机遇。随着“十五五”期间新型电力系统建设的全面铺开，这种智能化控制能力正从标杆项目走向规模化应用。当全球仍在争论如何解决AI“电荒”时，中控技术已经用多个落地项目给出了明确答案——通过工业AI为电力系统注入智慧力量，不仅能够应对当前的电力挑战，更能推动电力系统向更加智能、高效、绿色的方向发展，为全球能源转型贡献智慧。