1月18日下午，以“场景驱动·数智强国”为主题的全国人工智能应用场景创新峰会智能低碳专题论坛在香港中文大学（深圳）行政楼西翼冼为坚国际会议中心（W201)召开。国内知名高校的优秀学者和企业界精英齐聚一堂，围绕人工智能技术赋能低碳发展深入探讨，绿氢系统、源网荷储一体化、人工智能驱动的可再生能源系统、实时电力运行调度视角下的智能应用、风能资源、电动车充电场景，多领域前沿成果与实践案例精彩呈现。

香港中文大学（深圳）教授赵俊华担任本次论坛主席，香港中文大学（深圳）理工学院助理院长（拓展）吴辰晔和香港中文大学（深圳）助理教授唐晓莹担任论坛副主席，同时由吴辰晔教授担任论坛主持人。

香港中文大学（深圳）协理副校长（拓展事务）黄建伟在致辞中，代表学校对莅临的嘉宾和观众表达了欢迎，分享了对能源领域和人工智能的理解，描绘通过人工智能勘探和利用新能源资源，对新能源进行智能化管理，创建高效、安全的电力调度系统等具体应用场景。黄教授表示学校即将成立人工智能学院，非常高兴能与这么多专家讨论人工智能与双碳，特别是能源产业的交叉，希望各位专家对我校的人工智能学院、对深圳人工智能的发展给予更多的建议和支持！

黄建伟副校长

香港城市大学教授、电机工程系系主任、IEEE Fellow董朝阳作题为《绿氢系统经济模型与运行》的专题报告。董教授通过数值实例介绍有关绿色氢气的选择与规划研究，以及相关的交易机制和辅助服务市场机会，探讨实现绿色氢能经济的全面路线图。

他表示，“绿色氢气被视为一种终极的清洁能源选择，其排放几乎为零。在全球零碳排放目标和相关倡议的推动下，绿色氢能经济正受到越来越多的关注。然而，与绿色氢气生产、运输和储存相关的高成本，仍然是阻碍其大规模市场推广的主要障碍。此外，绿色氢气在辅助服务市场中也展现出广阔的潜力，例如为电网提供储能、频率调节以及峰谷负荷平衡等服务。”

董朝阳教授

浙江大学教授、IEEE Fellow文福拴作题为《“源网荷储一体化项目”的背景、现状与展望》的专题报告。文教授首先介绍了“隔墙售电”和“本地电力市场”在国内的发展历史、现状及发展受限的原因，接着论述电网公司所具有的“特许经营权”及其对“隔墙售电”和“本地电力市场”发展的制约，从而引出“源网荷储一体化项目”（后称“一体化项目”）的建设背景及其在促进新能源发电消纳、降低碳排放、提升能效和就业方面的作用。之后，概述“一体化项目”的发展现状和存在问题，包括多个省区发布的“一体化项目”认定标准。并介绍“微电网”、“虚拟电厂”和“一体化项目”之间的关系。最后，展望未来发展趋势包括“特许经营权”政策可能的演变。

文福拴教授

香港城市大学教授、数据科学系系主任张子钧作题为《人工智能驱动的可再生能源系统数据分析》的专题报告。张教授介绍了一种数据合成训练导向的生成式深度学习模型，实现由机器视觉代替人类视觉从数据中自动识别风功率曲线。指出该方法可免疫数据噪声与误差带来的干扰并高度自动化，且模型只需要训练一次，同时不需要任何数据预处理。

张教授表示，“机器视觉智能正走进工业数据，帮助各产业过程进行自动化与智能化升级，包括风电产业。风机的真实功率曲线隐藏在复杂多变的数据模式中，传统的风机功率曲线建模研究通常从统计角度出发，基于数据拟合模型，需要结合复杂的数据预处理与模型调参过程。”

张子钧教授

广东电网电力调度控制中心高级经理刘嘉宁作题为《实时电力运行调度视角下的智能应用》的专题报告。刘经理站在实时电力调度业务专家的视角，以省级电力调度中心业务场景为蓝本，阐述和讨论 AI在新型电力系统的调度控制、电力市场背景下的调度决策、电力调度领域的机器代人等场景的业务现状和业务需求，展望可能的发展方向，并探讨大语言模型和群体智能等的应用前景。

刘嘉宁经理

哈尔滨工业大学（深圳）教授、特任研究员梁高琪作题为《考虑气候变化的广东省长期风能资源预测》的专题报告。梁教授通过预测广东省未来40年的风能资源变化情况，为风电场建设和未来能源规划提供了合理指导。

梁教授表示，“随着全球气候变化的加剧和化石能源的消耗，实现绿色能源的低碳转型能减少化石能源的消耗和环境污染。在绿色能源的低碳转型中，需要将气候因素纳入综合能源规划。风速、温度、光照强度等气候因素通过影响可再生能源的发电功率和稳定性，进而对未来能源规划产生影响。”

梁高琪教授

香港中文大学（深圳）助理教授唐晓莹作题为《异构数据下的快速联邦学习算法框架及其在电动车充电场景中的应用》的专题报告。唐老师介绍了基于联邦学习算法框架的大规模充电场站最优充电调度与定价智能决策。

唐老师表示，“联邦学习广泛采用客户部分参与的方式以有效减轻通讯负担。然而，不适当的客户端抽样方案可能导致选择不具代表性的子集，从而导致模型更新出现显著差异并减慢收敛速度。在本次演讲中，讲座内容将介绍 DELTA这种旨在缓解这些问题的无偏采样方案。DELTA 描述了客户多样性和局部方差的影响，并为具有代表性的客户提供了有价值的信息，用于全局型更新，可最大限度地减少由客户部分参与引起的方差，并在收敛性方面优于其他无偏抽样方案。”

唐晓莹助理教授

圆桌对话：人工智能与新型电力系统

在随后的圆桌对话环节，各位报告专家和嘉宾围绕“人工智能与新型电力系统”这一主题，对“人工智能在目前电力系统中最核心的应用场景是什么”、“纯人工智能研究人员在电力行业基本都是研究各种负荷预测，是否需要渠道来连接人工智能领域和电力系统”、“推动绿色低碳的技术发展过程中，产学研如何更好协作合作”等相关问题进行了探讨。

赵俊华教授围绕“如何用人工智能辅助电力系统的规律和机理的发现”、“如何用人工智能来辅助电力系统的运行、控制、决策”、“能不能用仿真数据来训练大模型”三点表达了自己的理解。

刘嘉宁经理对“有大数据环境的系统才适合用人工智能技术”的观点阐述了自己的独到理解。

张子钧教授认为，“电力系统非常有包容性，拥抱各种不同领域的知识来强化自己进行迭代发展。希望通过人工智能解决不确定性，使得电力系统在拥抱新的形势下能更好的克服风险。”

文福拴教授认为，“神经网络人工智能不适合应用于电力系统，更适用于电路运维检修，欢迎这个方向的创新。”

董朝阳教授认为，“先思考人工智能解决不了哪些问题。用可靠的方法解决部分问题，用人工智能处理一些没有可靠办法能解决的问题，得到可能不可靠但可用的数据。”

圆桌对话活动现场

本次论坛由中国人工智能学会主办，全国人工智能应用场景创新挑战赛组委会、香港中文大学（深圳）承办。论坛不仅加深了各界对智能低碳融合的认知，更为后续产业发展、技术创新指明方向，助力实现可持续发展目标。