绿氢生产智能调控。在新能源富集地区探索风光制氢一体化项目，利用人工智能融合风光功率预测与电解槽状态，实现制氢系统的毫秒级柔性控制，建立人工智能驱动的柔性制氢与安全调控系统。

新型储能智慧运维。在电网关键节点布局构网型储能，利用人工智能实现储能电站的电池健康评估、安全预警及与电网的协同广域控制，提升电力保障能力。

(八)多元融合场景

面向储能电站与新能源、煤电与新能源、工业园区等多能互补趋势，利用人工智能构建协同融合平台。

储能与新能源协同优化调度。结合电力现货市场信号、气象数据与负荷需求，开发储能与新能源联合优化调度模型。探索“新能源+储能”联合参与市场交易的智能决策系统，制定最优充放电计划，提升新能源消纳能力和储能利用率，提高项目收益水平。

煤电与新能源协同调度。建立煤电与新能源联合优化调度模型，融合煤矿生产数据、火电厂存煤信息、新能源出力预测及电网负荷需求，实现燃煤供应与发电计划的智能匹配，支撑火电机组灵活调峰和深度调频，提升新能源消纳能力。

一体化智能管控平台。在源网荷储一体化项目中，利用人工智能实现电、热、氢等多种储能形式的协同调度，支撑区域综合能源系统的稳定运行和低碳优化。在工业园区探索建设“源—网—荷—储—碳”智能管控平台，接入电、气、热、冷及分布式光伏/储能、空压站、暖通等数据，基于人工智能预测与优化实现分时电价下的负荷削峰填谷、多能协同调度、设备能效诊断与故障预警、碳排放自动核算与减排评估。

三、强化关键技术供给与要素支撑

(一)夯实数据基础。依托云南省能源大数据中心，加快能源可信数据空间建设，汇聚电力、煤炭、油气等能源数据，接入气象等跨领域数据，建设省级能源行业高质量语料库与知识图谱。围绕“风光水储”一体化、“绿电+产业”等场景，构建面向人工智能的能源特色行业高质量数据集。推广隐私计算技术，保障能源数据在工业互联网中的安全流通。支持有关龙头骨干企业与有关州(市)数据标注基地合作建设特色数据标注基地。

(二)构建行业大模型。支持电网、新能源、水电等龙头企业，联合高校及科研机构，组建创新联合体，开发水电智能调度、新能源功率预测、虚拟电厂调控等行业垂类大模型，并积极申请纳入省级遴选推广名单。

(三)提升算力支撑。结合我省绿电资源开发情况和电网双电源供电保障能力，引导算力产业集群向新能源富集区域布局。以昆明万溪冲智算产业园为重点，在大型电站、新能源场站部署边缘算力节点，满足低时延推理需求。探索利用富余调节能力，为毗邻的智算中心提供稳定的绿电直供，降低算力成本。