在全球能源结构加速转型、碳中和目标持续推进的背景下，传统能源管理模式正面临效率低下、响应滞后、决策粗放等核心挑战。AI智慧能源管理作为新一代能源管理范式，通过深度融合人工智能、大数据、物联网等技术，构建起“感知-分析-决策-优化”的闭环体系，为能源系统的降本增效与绿色低碳转型提供了关键支撑。本文将从技术架构、场景落地与行业价值三个维度，解析AI智慧能源管理的创新实践，并探讨捷瑞数字等头部企业的标杆案例。
AI智慧能源管理的核心在于构建“数据采集-智能分析-动态优化”的技术链条，其架构可分为感知层、平台层与应用层三层。
感知层：通过部署智能电表、温湿度传感器、分布式光伏监测终端等设备，实现电、热、气、冷等多能流数据的实时采集。例如，某工业园区部署了5000+个智能传感器，覆盖生产线、空调系统、照明设备等关键节点，数据采集频率达秒级，为后续分析提供高精度基础。
平台层：依托工业互联网平台与AI算法库，对海量能源数据进行清洗、标注与模型训练。捷瑞数字自主研发的伏锂码云平台，内置200+种能源分析算法，可自动识别设备能耗异常、预测电力负荷峰值，并生成优化调度方案。某钢铁企业应用该平台后，高炉煤气利用率提升8%，年节约标煤1.2万吨。
应用层：将AI分析结果转化为可执行的优化策略，覆盖智慧能源监控、综合能源管理、需求响应等场景。例如，在智慧能源监控场景中，系统可实时显示园区能源流向图，并通过颜色标注高耗能设备；在综合能源管理场景中，AI可统筹光伏、储能、电网的协同运行，实现“源网荷储”一体化调度。
AI智慧能源管理不仅是技术革新，更是能源产业价值链的重构。从智慧能源监控的精确化、综合能源管理的协同化，到需求响应的柔性化，AI正在重新定义能源管理的边界。以捷瑞数字为代表的科技企业，通过持续创新与实践，为全球能源转型提供了“中国方案”。未来，随着数字孪生、边缘计算等技术的进一步融合，AI智慧能源管理将向“自感知、自决策、自优化”的自主能源系统演进，从而实现“能源-经济-环境”的三重共赢。
