当前，全球能源结构面临深刻调整，新型电力系统建设成为推进能源绿色低碳转型的关键抓手。
在这一背景下，人工智能技术与电力系统的融合创新正成为业界关注的焦点。
日前在沪召开的"AI赋能新型电力系统建设创新论坛"上，众多专家学者围绕这一课题展开了系统深入的研讨。
从理论层面看，新型电力系统的智能化转型需要突破现有思维框架。
华东师范大学数据学院周傲英教授指出，电力系统的数字化转型不能简单地将既有经验与技术进行叠加，而必须回归能源电力的本质规律、数据的基本特性与人工智能的核心原理，进行系统性、根源性的重构。
他强调应基于"数据智能"与"第一性原理"思维，构建AI赋能新型电力系统建设的自动化新范式。
周傲英进一步阐述了人工智能的本质与核心要素。
他认为，人工智能的本质是数据智能，其三大要素为数据、算法和算力。
数据工程是实现智能自动化的科学基础。
当前，人工智能已推动科学研究进入以数据为中心的第四范式，即从数据中直接发现知识与规律，关注相关关系而不仅是因果逻辑。
他特别强调，一体化是AI时代的核心方法论，应用场景、技术创新与产业发展必须深度耦合，才能形成真正的创新合力。
从实践层面看，零碳智慧能源系统的探索已取得显著进展。
中国科学院院士、西安交通大学教授管晓宏系统提出了构建零碳智慧能源系统的创新技术路径与实践方案。
他指出，氢赋能零碳智慧能源系统能够实现局域能量平衡，在经济可行的前提下完成市场化推广，从而打破"减碳必然伴随成本上升"的固有认知。
这一观点对于推进能源结构转型具有重要启示意义。
管晓宏强调，大规模、长周期、经济高效的储能技术是可再生能源得以广泛利用的关键，也是支撑未来算力中心、数据中心绿色供能的基础。
他重点展示了陕西榆林零碳智慧能源站的示范成果。
该项目通过智能感知、弹性通信、自主计算与协同优化构成的一体化系统架构，实现了氢、电、热等多能源的耦合与互补，构建了电-氢-热协同的分布式能源供需系统，能源综合利用率超过92%，充分证明了技术方案的可行性。
管晓宏进一步提出了"集中式电网加分布式零碳能源系统"的新型电力系统构想。
分布式系统可实现新能源在局部范围内的实时平衡与完全消纳，降低对主干电网瞬时调节的依赖，从而显著提升电网韧性及新能源消纳能力。
他指出，具备物理可追溯零碳供能能力的智慧园区，将为外向型企业提供关键竞争力。
其团队技术已在西安地铁零碳车辆段、甘肃金川零碳矿区、河北张北零碳园区等多个项目中落地推进，形成了一套可复制、可推广的系统解决方案，为全国能源转型提供了有益借鉴。
从应用前景看，人工智能在电力系统各环节的应用已初见成效。
上海电力大学人工智能学部青年教师王立成表示，人工智能正在深刻重构新型电力系统的形态与发展路径。
目前，大语言模型、强化学习等智能算法已在电力负荷预测、设施智能巡检等方面取得实际应用成效。
这表明，AI技术与电力系统的融合已从理论探讨逐步转向实际应用阶段。
王立成表示，作为人工智能与能源电力交叉领域的一线科研人员，将持续深耕电力垂直领域的AI技术创新，推动先进算法与源-网-荷-储全环节深度融合，助力构建更安全、更低碳、更智慧的能源体系。
这一承诺充分反映了学界对于推进能源转型的责任担当。
新型电力系统建设既是能源革命的“硬工程”，也是数字化转型的“软实力”。
从数据治理到系统架构，从示范验证到规模推广，智能化的价值不在于炫技，而在于把复杂系统的安全、低碳与经济性同时做优。
面向未来，唯有坚持以问题为导向、以工程为牵引、以协同为方法，才能让技术创新转化为可持续的能源治理能力，推动绿色发展走得更稳、更远。