电网仿真计算、新能源预测、新型储能材料……这些能源电力科研领域的前沿课题，在AI for Science（AI4S）引领的新型科研范式变革中，迎来全新破解路径。
AI4S，即人工智能赋能科学研究，是指运用机器学习、深度学习、强化学习等算法，从海量数据中提取规律、构建模型，实现自然现象的预测与解释，加速科学发现进程。简单来说，AI4S就是让AI不再是被动执行指令的工具，而是能主动提出问题、设计方案、迭代优化的“超级搭档”。
AI4S的意义不仅在于效率提升，更在于科学研究范式的改变。AI4S是继经验、理论、计算与数据驱动之后的新一轮科研模式变革，被称为“第五科研范式”。
AI4S如何加速新型电力系统建设？新型电力系统呈现源网荷储深度耦合、高新能源占比、运行状态动态变化、物理约束严格以及安全可靠性要求高等特点，传统模型面临预测不准、计算缓慢、复杂场景适应性不足等问题，单纯依赖数据的人工智能又难以保证功率平衡、潮流约束和运行边界，AI4S正是解决这一矛盾的有效路径。
当前，AI4S在电网场景中形成四类典型应用形态：机理嵌入建模形态，将潮流方程、功率平衡、质量守恒和能量守恒等物理约束嵌入模型，提高电网分析、气象和源荷预测的物理一致性与稳定性。高维函数逼近形态，学习气象、时间、用户行为和电网状态等变量与源荷、电压、潮流及气象状态之间的非线性映射，实现快速预测与计算。逆向生成设计形态，从目标性能反向生成发电出力、电压控制、材料配方和结构方案，缩小搜索范围，支撑运行方式和材料优化。自主实验闭环形态，自主科研平台融合大模型、仿真与物理实验，电力具身智能体通过感知、规划、执行、学习和人在环监督，将方案转化为可控的物理操作，以AI驱动“假设—设计—验证—迭代”全过程。
内容来源：国家电网有限公司官方网站
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