在全球能源结构深度调整背景下，我国新型电力系统建设迎来关键窗口期。当前电力系统面临三重挑战：新能源装机规模激增带来的波动性消纳压力，传统"源随荷动"模式难以适应分布式能源发展，以及减碳目标与经济效益的平衡难题。 华东师范大学周傲英教授指出，破解这些难题需要方法论层面的革新。"电力系统的数字化转型不是简单叠加智能模块，而是从能源本质规律出发的系统重构。"他强调，基于"数据智能"的新范式将改变传统认知——通过海量运行数据直接发现系统规律，使"预测性维护""自适应调度"成为可能。这种转变标志着电力系统研究正式进入"数据驱动"的第四科研范式。 在技术落地层面，西安交通大学管晓宏院士团队提供的解决方案具有示范意义。其研发的"电-氢-热"协同系统在陕西榆林实现92%的能源综合利用率，关键突破在于构建了弹性通信与自主计算的闭环体系。该系统采用氢能作为中间载体，既解决可再生能源的长期储能问题，又通过多能互补降低对电网瞬时调节的依赖。，该模式已在西安地铁、甘肃矿区等场景成功复制，验证了技术经济可行性。 上海电力大学青年教师王立成提出的"垂直领域智能深化"路径，则代表了产学研协同方向。通过将强化学习等算法深度嵌入"源-网-荷-储"全环节，其团队在负荷预测精度和设备故障预判率上取得大幅提升，这为破解新能源"靠天吃饭"特性提供了技术支点。 行业专家普遍认为，未来电力系统将呈现"双轨并行"特征：主干电网负责大容量电力输送，分布式微网实现区域自平衡。这种架构既能保障能源安全，又可释放市场化潜力。据测算，具备零碳认证的智慧园区可使外向型企业获得5%-8%的国际贸易溢价，这将成为推动技术迭代的重要市场动力。
能源转型是实现"双碳"目标的关键，也是推动高质量发展的必然选择。论坛讨论表明，人工智能与电力系统的融合不再是简单的技术叠加，而是需要在理解能源规律的基础上进行系统性创新。从数据智能到零碳能源，从分布式系统到智慧园区，一条创新发展的新路径正在形成。随着技术突破和应用深入，人工智能将在构建新型电力系统中发挥更大作用，为实现能源独立和绿色发展提供支撑。