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“AI的盡頭是電力。”埃隆·馬斯克的判斷，揭示了算力競爭背后的本質——能源掌控力的較量。據《每日經濟新聞》報道，OpenAI訓練GPT-5的單次耗電量達到驚人的1.2億千瓦時，相當于100萬戶普通家庭一整年的用電量。更令人震驚的是，這個數字還在以每年300%的速度增長。國際能源署預測，到2030年，全球數據中心電力需求預計將翻倍。

顯然，能源已成為新的關鍵戰場。當硅谷巨頭爭相從投資核聚變到爭購綠電時，中國給出的答案是：以系統性智能化升級，建設新型電力系統。國家能源局數據顯示，2025年中國全社會用電量首次突破10萬億千瓦時大關，相當于美國全年用電量的兩倍多，這一數字不僅是經濟總量與產業活力的體現，更折射出能源發展進入從“量的積累”轉向“質的提升”的關鍵階段

“十五五”規劃明確提出，將新能源、調節性電源與輸電通道“三位一體”協同推進。這意味著，在已建成全球最大、最先進的可再生能源與電網硬件基礎設施之上，中國正全力強化其“經中樞”——智能化的控制與運營系統。國家電網計劃在“十五五”期間投入4萬億元推進新型電力系統建設，也正呼應了“人工智能+”行動在能源領域的戰略布局，為像中控技術這樣具備深厚工業知識與AI融合能力的企業，打開歷史性的增長空間。

從新疆戈壁到內蒙古園區，從大連工廠到各地電力系統，再到布局新能源發電領域，中控技術憑借扎實的工業AI實戰能力，正成為推動新型電力系統智能化轉型的關鍵賦能者，在“人工智能+”能源戰略布局中發揮著作用。

為AI算力輸送綠色動能：華潤電力新疆重能的實戰

在新疆戈壁的華潤電力新疆重能石頭梅電廠控制室，操作人員面前的屏幕實時顯示著新能源預測曲線、電網調度指令和設備運行狀態。中控技術提供的智能控制系統正管理著近5萬個測點，實現了對2x1000MW超超臨界機組的毫秒級監控。它不僅是執行命令的“手腳”，更是進行分析、優化和決策的“智慧大腦”，是發電廠能夠高效、清潔、可靠地服務于電網和社會的關鍵所在。

在沙塵、極溫、高海拔等多重極端工況下，這座超超臨界機組正以最高效清潔的方式運行著，且機組煤耗與排放指標均已達到國際先進水平。這里所產生的綠色電能，通過特高壓線路，僅需0.007秒就能跨越2260公里，點亮重慶萬家燈火的同時，也支撐著數據中心的服務器晝夜不停地訓練AI大模型。

破解綠電波動難題：大唐多倫的工業級解決方案  

在綠電替代的推進過程中，風光發電的波動性、不穩定性、間歇性與煤化工生產連續穩定性用能要求之間存在矛盾。中控技術以“AI+低碳”為核心理念，為大唐內蒙古多倫綠電調度優化項目打造了國內首個大型燃煤熱電耦合新能源多能源互補調度優化系統，成功構建了覆蓋“源-網-荷-儲”各環節的一體化能源管控體系。

該系統的核心基于中控技術自研時間序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，通過數據驅動與機理模型相結合的方式，對燃煤熱電機組、可再生能源發電、儲能系統及下游煤化工負荷進行協同調度。平臺不僅實現了對復雜工業過程的高精度控制，更能學習和適應電力系統的動態變化，形成“感知-預測-調控”的閉環能力。當新能源出力波動時，系統可快速優化能源分配并實時調控設備，確?；どa連續穩定運行。

項目投產后，預計每年可實現49690.2萬千瓦時綠色電能替代燃煤發電，燃煤發電的可再生能源容量替代比例可達87.5%，相當于年節約標煤15.17萬噸，減少二氧化碳排放41.94萬噸。

此外，大唐多倫15萬千瓦風光儲制氫一體化示范項目是大唐集團牽頭建設的國內首個中大型“風光儲制氫”深度耦合煤化工的科技示范工程。中控技術作為能管平臺的參與研發單位，結合自主研發算法平臺（TPT大模型基座），助力大唐科創公司破解風光、電解槽、儲能與煤化工四大系統間的協同調控難題。目前，該平臺已通過嚴苛測試有效保障系統連續穩定運行。

突破萬億級綠色能源市場：AI賦能中國天楹風光儲氫氨醇和生物質發電耦合

2025年9月，中控技術成功中標中國天楹遼源風光儲氫氨醇一體化項目，其技術/產品在萬億級綠色能源新市場中開辟了嶄新戰線。

該項目總投資達304億元，依托“廢礦坑綠色修復”模式，建設包括2.609GW風電在內的全球最大規模風光儲氫系統，并配套年產128萬噸綠色甲醇與30萬噸綠色甲烷的化工裝置，是國內已開工同類項目中規模最大、系統最復雜的標桿工程，將基于全球最大規模電解槽集群（項目一期累計128臺）及下游綠色化工產能，首次以智能工廠模式建設。中控技術依托工業AI架構，為該項目提供覆蓋“風光儲氫醇”全鏈條的一體化智能解決方案，旨在攻克新能源波動性與化工生產穩定性之間的協同難題。

儲能產業的智能基石：大連工廠的制造革新  

在大連的釩液流電池工廠，中控技術構建的智能工廠展現了工業AI在儲能領域的深度應用。通過工業AI架構，系統打通了從電解液制備到電池堆裝配的全鏈路數據，實現了生產過程的透明化與智能化管控。

這一智能制造范式帶來了顯著成效：原料利用率得到優化，設備非計劃停機顯著降低。更為重要的是，中控技術為長時儲能產業化提供了可靠且可復制的智能制造基礎，加速了儲能設備的大規模商業化進程。

這些分散在發電端、輸電網絡、負荷側、儲能環節的多個成功實踐，背后是同一套完整的技術邏輯：通過“機理+AI”的融合，全方位破解綠色能源“間歇性、波動性、不穩定性”三大核心痛點，為新型電力系統注入“確定性智能”。在新能源發電端，中控技術通過精準預測和優化控制，緩解了風光資源的間歇性問題；在輸電環節，智能控制系統保障了特高壓電網的穩定高效運行；在負荷側，柔性調控技術實現了電力資源的優化配置；在儲能領域，智能制造和智能管理提升了全產業鏈效率。

挑戰的背面，恰是產業升級的機遇。隨著“十五五”期間新型電力系統建設的全面鋪開，這種智能化控制能力正從標桿項目走向規?；瘧?。當全球仍在爭論如何解決AI“電荒”時，中控技術已經用多個落地項目給出了明確答案——通過工業AI為電力系統注入智慧力量，不僅能夠應對當前的電力挑戰，更能推動電力系統向更加智能、高效、綠色的方向發展，為全球能源轉型貢獻智慧。