以风、光为代表的新能源大规模涌入电网，使电力系统迈入“高维不确定性时代”，新型能源体系与新型电力系统的构建，迫切需要关键核心技术的持续突破以平衡安全、高效、低碳三大目标。中国工程院院士、国网电力科学研究院名誉院长薛禹胜从破解电力系统暂态稳定量化分析难题，到首创大电网停电防御体系（WARMAP），构建能源的信息-物理-社会系统（CPSSE）理论与研究范式，再到提出整体还原思维（WRT），始终以创新范式与系统思维，为我国新型能源体系建设开辟路径。在“中国工程院工程科技学术研讨会暨第十届紫金论电学术研讨会”召开之际，中国工业报能源与双碳研究中心对薛禹胜院士进行了专访，探讨AI与因果范式协同、行业协同创新等关键议题。
中国工业报：AI范式在能源研究领域主要呈现出怎样的特点和优势？为新型能源体系构建中遇到的诸多问题提供哪些新的解决路径？
薛禹胜：以语言大模型（LLM）为代表的新一代人工智能技术，在新型能源体系与新型电力系统中展现出明显优势：既能丰富电力系统特性的认知手段、提升分析决策与高维不确定场景生成的效率，也能优化新能源/负荷预测精度、高效辨识源网荷储调节能力等，为处理高维不确定性、提升计算效率提供重要支撑。
然而，单纯依赖人工智能技术会面临一些问题，如可解释性弱、无法溯源，在样本不足时难以保证学习质量，导致分析结果可信度偏低，较难处理涉及灵敏度的研究等。LLM是基于人工神经网络构建，它可以从海量语料中统计“关键词已出现前提下后续概率最高的关键词”，但会忽略那些概率稍低（即便差距微小）、却存在不可承受风险的潜在可能性——而这些潜在事件对应的决策方向，往往与概率最高的预测场景完全相反。预训练目标，是对风险超阈值的所有潜在故障制定预案，而非像LLM那样仅输出概率最大的单一结果。因此，当决策失配引发的风险超出可接受范围时，现有LLM无法满足需求，需要探索新的技术框架。
为了克服LLM的这些缺陷，关键在于快速且可靠地筛选出所有风险超阈值的场景——即预测需覆盖“风险过高的一系列可能性”，而非局限于“概率最大的一种可能性”。具体路径可分为两步：通过AI生成足够精准的风险初值并排序；再借助确定性的因果分析，计算出精确的风险值与最终排序，以此兼顾效率与可靠性。
中国工业报：在目前的能源研究和实践项目中，已经有哪些具体的应用案例体现了AI范式与因果范式的协同？能否详细介绍？
薛禹胜：单独采用AI范式或单独采用因果范式，都难以应对新型能源体系这样的不确定的复杂系统。需要融合不同的研究范式，取长补短支撑新型电力系统的规划、运行、控制、市场等决策。
从1986年发明EEAC（扩展等面积法则），到1996年EEAC在东北电网首次应用，近40年的时间里，我们采用集成人工智能（AI）与因果推理（CR）研究范式的思路，在基于EEAC不同误差特征的预想故障集快速筛选、能源转型演化目标/候选全局优化的候选路径评选、复合自然灾害下输电线路故障率评估、综合能源动态仿真、碳市场风险多道防线等方面均有成功应用。
以防御外部自然灾害诱发的电力系统运行风险为例，团队集成AI与CR研究范式的思路，提出融合符号串预训练技术（SPT）与整体还原论（WRT）的复杂系统控制决策两层框架，上层的SPT基于可靠的天气预报语料，将高维不确定性因素的影响转换为按风险近似值排序的一系列确定性场景，下层的WRT用严格的因果分析来应对确定性的复杂性，通过量化知识的提取来保证决策精准且可解释。这样的思路可以将我国独创并大量应用于电力系统稳定性量化分析的EEAC理论及算法提升到解决高维不确定性的水平。
中国工业报：您近年来提出的CPSSE研究框架是基于对能源行业发展趋势的哪些判断？目前该框架在科研实践或工程应用中取得了哪些阶段性成果？
薛禹胜：团队很早就意识到电力系统的分析与研究工作，与相关的物理、环境和经济因素密切相关，不能忽视其交互作用带来的影响。从2002年开始，便开始将研究对象从独立的电力系统拓展到与其密切相关的一次能源、终端能源、环境安全、经济发展等外部领域，并将它们作为一个整体来揭示行为规律。
通过20余年的不断创新，团队已经在理论与研究范式、路径决策技术、决策支撑平台等方面取得了系统性的原创成果，从“0”到“1”形成了能源的信息-物理-社会系统（CPSSE）理论与技术体系，具体包括：国际首创的CPSSE理论及其研究范式，为包括能源电力转型在内的跨领域多学科复杂问题研究提供指导；突破了能源规划-电力规划-电力运行充裕性、安全性与碳排放的统筹分析关键技术，为能源电力转型路径提供了决策优化方法；研制了全自主可控的信息-物理-社会系统决策支撑平台，为能源电力转型提供了决策支撑工具。
上述成果已在中国工程院、华能集团、国家能源集团、青海电力公司等30余家单位推广应用。推动形成了CPSSE科研生态圈，支撑了能源电力低碳转型国家重大战略需求，实现了在跨领域多学科复杂系统优化决策的国际引领。
中国工业报：您认为目前行业中面临的最核心、最紧迫的技术或机制问题是什么？在推动技术创新与产业应用的衔接上，政府、科研机构、企业应如何形成更高效的协同机制？
薛禹胜：传统电力系统主要基于可控的化石能源，这是一个相对封闭、独立的系统，其能源的输入和输出可以较准确地预测和掌控。然而，随着以风、光为代表的可再生能源的大规模接入，电力系统的运行被引入了高维、多时间尺度的不确定性。此外，还必须考虑各种自然灾害、宏观经济、政策机制、通信系统、甚至人才水平等非能源因素的影响。如何在这样一个充满高维不确定性的开放系统中，有效维持电力能源系统的安全、高效、清洁低碳，就要求我们将单一领域的工程问题提升到多领域跨学科的风险决策科学的高度。
面向这一庞大的复杂问题，需要通过建立开放的平台、健全的激励机制以及多层次的创新生态，实现跨部门、跨领域的全链条协同，最终将技术创新有效地转化为国家发展的核心动力。包括：建立以解决重大问题为导向的协同决策支持平台；完善成果转化和利益分配机制；发展多层次、多主体的创新生态；健全风险决策体系与跨部门协同机制。
中国工业报：展望未来，您认为我国电力能源领域将呈现怎样的发展格局？您还将在哪些研究方向上继续深耕，或推动哪些关键技术的突破？
薛禹胜：电力系统已成为一个开放的、与外部的信息、物理、社会元素高度耦合的复杂系统，这种跨领域多学科的融合，将不断加深。
复杂系统的研究需要多领域跨学科团队的合作，不仅需要体制机制创新，也需要研究方法和研究工具的创新。在这方面，团队也已有20余年的积累，我们将不断推进领域模型由孤立走向融合，社会心理行为刻画由定性走向定量，复杂系统建模、分析与决策由局部走向整体。我们将加速推动应用软件在环开发验证平台的研发，支撑国家、区域和行业的技术进步，并将其开放性从功能开放逐步发展到代码开放。
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