在全球能源結構加速轉型、碳中和目標持續推進的背景下，傳統能源管理模式正面臨效率低下、響應滯后、決策粗放等核心挑戰。AI智慧能源管理作為新一代能源管理范式，通過深度融合人工智能、大數據、物聯網等技術，構建起“感知-分析-決策-優化”的閉環體系，為能源系統的降本增效與綠色低碳轉型提供了關鍵支撐。本文將從技術架構、場景落地與行業價值三個維度，解析AI智慧能源管理的創新實踐，并探討捷瑞數字等頭部企業的標桿案例。
AI智慧能源管理的核心在于構建“數據采集-智能分析-動態優化”的技術鏈條，其架構可分為感知層、平臺層與應用層三層。
感知層：通過部署智能電表、溫濕度傳感器、分布式光伏監測終端等設備，實現電、熱、氣、冷等多能流數據的實時采集。例如，某工業園區部署了5000+個智能傳感器，覆蓋生產線、空調系統、照明設備等關鍵節點，數據采集頻率達秒級，為后續分析提供高精度基礎。
平臺層：依托工業互聯網平臺與AI算法庫，對海量能源數據進行清洗、標注與模型訓練。捷瑞數字自主研發的伏鋰碼云平臺，內置200+種能源分析算法，可自動識別設備能耗異常、預測電力負荷峰值，并生成優化調度方案。某鋼鐵企業應用該平臺后，高爐煤氣利用率提升8%，年節約標煤1.2萬噸。
應用層：將AI分析結果轉化為可執行的優化策略，覆蓋智慧能源監控、綜合能源管理、需求響應等場景。例如，在智慧能源監控場景中，系統可實時顯示園區能源流向圖，并通過顏色標注高耗能設備；在綜合能源管理場景中，AI可統籌光伏、儲能、電網的協同運行，實現“源網荷儲”一體化調度。
AI智慧能源管理不僅是技術革新，更是能源產業價值鏈的重構。從智慧能源監控的精確化、綜合能源管理的協同化，到需求響應的柔性化，AI正在重新定義能源管理的邊界。以捷瑞數字為代表的科技企業，通過持續創新與實踐，為全球能源轉型提供了“中國方案”。未來，隨著數字孿生、邊緣計算等技術的進一步融合，AI智慧能源管理將向“自感知、自決策、自優化”的自主能源系統演進，從而實現“能源-經濟-環境”的三重共贏。
