“电不是不够，是调度太笨”：聊聊 AI 驱动的能源调度优化，到底在优化什么

“电不是不够，是调度太笨”：聊聊 AI 驱动的能源调度优化，到底在优化什么

先抛一个很现实、也很容易被忽略的事实：

今天很多能源问题，本质上不是“缺能源”，而是“不会调度能源”。

白天光伏发电一堆，用不完只能弃光；
晚上用电高峰来了，却只能火电硬顶；
风一大，电网调度员心跳加速；
风一停，备用机组又得紧急拉起。

而这些年，AI 被反复提起的一个重要落脚点，就是——
能源调度优化。

今天我就不从论文视角聊了，
咱从工程、从“人能不能少熬夜”的角度，
聊聊 AI 到底是怎么参与能源调度的，它又解决了哪些真实问题。

一、先说人话：什么叫“能源调度”？

一句话解释：

在对的时间，把对的能源，用在对的地方。

能源调度要干的事，其实很“朴素”：

• 什么时候发多少电？
• 哪种能源先上？
• 哪些设备该开？哪些该关？
• 如果预测错了，怎么兜底？

但问题在于，这个“朴素”的事，变量多到爆炸：

• 用电负载随时间变化
• 新能源出力高度不稳定
• 电价、碳排、设备寿命全都要考虑
• 安全约束一个都不能破

靠人工经验，是一定会到天花板的。

二、传统调度的“老毛病”

在没有 AI 之前，大多数调度系统依赖三样东西：

1. 规则（if-else）
2. 简单预测模型
3. 人的经验兜底

听起来很稳，但实际上有几个硬伤。

1️⃣ 规则写得越多，系统越僵

规则系统的典型问题是：

能应付已知问题，应付不了“组合拳”。

一旦风、电、负载、设备状态同时变化，
规则之间就开始互相打架。

2️⃣ 预测和调度是“割裂”的

很多系统是：

• 一个模块预测负载
• 一个模块算调度
• 中间靠接口“对齐”

现实中预测有误差，
调度却假装预测是“绝对真理”。

3️⃣ 人在环路中，效率是上限

说句实在话：

调度员再牛，也不可能在毫秒级、全局最优上战胜机器。

三、AI 为什么特别适合做能源调度？

我个人觉得，能源调度是 AI 非常“对口”的一个场景，原因有三点。

✅ 状态空间巨大

• 时间维度
• 能源类型维度
• 网络拓扑维度
• 设备状态维度

这是传统优化算法很容易“爆炸”的地方，
但却是 AI（尤其是强化学习）非常擅长的地方。

✅ 数据天然丰富

• 历史负载数据
• 天气数据
• 设备运行数据
• 市场价格数据

这对 AI 来说，简直就是“营养过剩”。

✅ 目标不是单一指标

调度不是只追求“最低成本”，
而是一个多目标博弈：

• 成本
• 稳定性
• 碳排
• 设备寿命

这正好适合 AI 去做“权衡”。

四、一个典型的 AI 能源调度框架（不讲玄学）

我用一句话描述整体结构：

预测在前，决策在后，反馈形成闭环。

拆开来看，大概是这样：

历史数据 → 负载/出力预测 → AI 调度决策 → 执行 → 反馈

下面我们用一个简化但真实的例子来看。

五、示例：AI 调度一个“微电网”

假设我们有一个小型微电网，包含：

• 光伏发电
• 储能电池
• 外部电网
• 负载需求

目标是：
在满足负载的前提下，尽量降低用电成本。

1️⃣ 定义状态（State）

state = {
    "load": current_load,          # 当前负载
    "solar": solar_output,          # 光伏出力
    "battery": battery_level,       # 电池电量
    "price": electricity_price     # 当前电价
}

2️⃣ 定义动作（Action）

actions = [
    "use_solar",
    "charge_battery",
    "discharge_battery",
    "buy_from_grid"
]

3️⃣ 定义奖励（Reward）

def reward(cost, penalty):
    return -cost - penalty

• 成本越低，奖励越高
• 违规、过载、欠供，直接重罚

4️⃣ 用强化学习做调度决策（示意）

action = agent.choose_action(state)
next_state, cost, penalty = env.step(action)
agent.learn(state, action, reward(cost, penalty), next_state)

这段代码不复杂，但背后的思想很重要：

AI 不是在“算公式”，而是在“学经验”。

六、AI 调度和传统调度，最大的差别是什么？

我用一句我自己的感受总结：

传统调度在“避免犯错”，AI 调度在“持续变聪明”。

AI 的优势不在于一开始就完美，
而在于：

• 它会记住“这次调度带来的后果”
• 它会在长期回报上优化策略
• 它能适应环境变化，而不是等人改规则

七、AI 调度并不是“全自动”，而是“人机协同”

这里我必须泼一盆“理性冷水”。

现实中的能源调度，几乎不可能完全无人化。

真正落地的系统，往往是：

• AI 给出推荐方案
• 人类调度员确认或修正
• 系统记录反馈，用于再训练

这不是妥协，而是工程理性。

八、落地过程中，最容易踩的三个坑

这是我见过最多的。

❌ 坑一：只看模型，不看约束

电力系统里，
安全约束比“最优”重要一百倍。

❌ 坑二：数据质量被高估

AI 再强，
垃圾数据喂多了，也只会学会“胡来”。

❌ 坑三：想一步到位

很多成功案例，
都是从**“辅助决策”**开始的，而不是“一键托管”。

九、我个人对 AI 能源调度的一点感受

说句心里话。

AI 在能源领域，
不是那种“立刻颠覆世界”的存在，
但它是那种：

几年后你回头看，会发现已经离不开的东西。

它让调度员少熬夜，
让系统少犯低级错误，
让新能源真正“用得上、用得稳”。

十、写在最后

如果让我用一句话总结 AI 驱动的能源调度优化，我会说：

它不是让电变多，而是让电变聪明。

而当能源开始“聪明”起来，
很多我们以为无解的问题，
其实只是“还没学会怎么调”。