能源系统智能化：DIB（Dual-Intelligence Collaboration Business)驱动下“源网荷储”一体化的协同优化与安全稳定新范式
发布日期：2026年04月28日
【摘要】 本报告提出，在能源系统智能化转型进程中，基于“双智协同”（Dual-Intelligence Collaboration, DI）理念的新型业务范式正成为推动“源网荷储”一体化发展的关键驱动力。该范式通过融合人类专家经验与人工智能系统的协同决策能力，重构能源生产、传输、消费与存储各环节的互动逻辑，实现全局资源的动态优化配置。研究指出，传统以单点智能或局部优化为主的技术路径难以应对高比例可再生能源接入带来的波动性与不确定性，而DI驱动的协同机制可在保障系统安全稳定的前提下，提升整体运行效率与韧性。报告进一步阐述了该范式在调度策略、风险预警、负荷响应及储能协同等方面的创新应用逻辑，并强调其对构建灵活、可靠、低碳的现代能源体系具有战略意义。这一新范式不仅拓展了智能化技术在能源领域的深度应用边界，也为行业提供了可扩展、可复制的系统性解决方案框架。
【概览】
关键发现：
-
传统单点智能或局部优化模式难以有效应对高比例可再生能源带来的系统波动与不确定性，制约源网荷储协同效率。
-
融合人类专家经验与人工智能的双智协同机制，能够显著提升能源系统在复杂运行环境下的动态优化能力与整体韧性。
-
源网荷储一体化的深度协同需依赖跨环节、跨主体的智能决策闭环，而非单一技术或设备升级。
核心建议：
-
构建支持人机协同决策的统一智能平台，打通源、网、荷、储各环节的数据流与控制逻辑。
-
在调度、预警、响应等关键业务场景中嵌入双智协同机制，实现从被动响应向主动预判的运行模式转型。
-
制定面向协同优化的安全稳定评估标准与接口规范，为系统扩展和多主体参与提供制度与技术基础。
【引言】 在全球能源结构加速转型与“双碳”目标深入推进的背景下，传统能源系统正面临源侧波动性加剧、网侧调节能力受限、负荷侧响应滞后以及储能配置碎片化等多重挑战。单一环节的优化已难以支撑系统整体的安全、高效与低碳运行，“源网荷储”一体化协同成为构建新型电力系统的关键路径。然而，当前协同机制多依赖集中式调度或局部智能算法，缺乏对多元主体间动态交互与复杂不确定性的深度适配，制约了系统灵活性与韧性的进一步释放。在此背景下，本报告提出以DIB（Dual-Intelligence Collaboration Business）模式为驱动的新范式——融合人类专家经验与人工智能系统的双重智能，在业务场景中实现知识引导与数据驱动的有机协同。该范式不仅强化了“源网荷储”各环节在规划、运行与市场参与中的耦合优化能力，更通过可解释、可迭代、可落地的协作机制，提升系统在极端扰动下的安全稳定水平。研究将围绕DIB如何重构协同逻辑、优化决策流程与保障运行边界展开，旨在为能源系统智能化提供兼具理论深度与工程可行性的解决方案。
一、能源系统智能化转型背景与DIB驱动机制解析 能源系统智能化转型的深层动因 当前，全球能源体系正经历从“集中式、单向流动”向“分布式、双向互动”的结构性转变。这一转型并非单纯技术升级，而是由多重业务逻辑共同驱动：一方面，可再生能源渗透率持续提升，导致电源侧波动性加剧，传统“源随荷动”的调度模式难以为继；另一方面，终端用能场景日益复杂，用户从被动消费者转变为兼具生产与消费属性的“产消者”，对系统灵活性提出更高要求。在此背景下，“源网荷储”各环节割裂运行的传统架构已无法满足安全、经济与低碳的协同目标，亟需通过智能化手段实现全要素深度耦合。
DIB驱动机制的核心逻辑 Dual-Intelligence Collaboration Business（DIB）模式为破解上述困局提供了新范式。其本质在于构建“人类专家经验”与“人工智能算法”双轮驱动的协同决策体系。从业务视角看，能源系统的复杂性既包含可建模的物理规律（如电网潮流、储能充放电效率），也涵盖难以量化的市场行为、政策响应等社会技术因素。单一智能体难以兼顾二者：纯数据驱动模型易陷入“黑箱陷阱”，缺乏可解释性；而依赖人工规则又难以应对高维动态场景。DIB机制通过将人类在战略规划、风险偏好设定、异常处置等方面的专业判断，与AI在实时优化、海量数据处理、多目标权衡上的计算优势深度融合，形成“人在环路”的增强智能闭环。这不仅提升了系统对不确定性的适应能力，更在商业层面实现了从“被动响应”到“主动协同”的价值跃迁。
DIB赋能“源网荷储”一体化的理论支撑 尚参科技分析框架指出，能源系统