近年来，随着能源结构的转型，社会清洁能源消费占比不断提升，能源绿色化进程取得积极进展。然而，转型过程中也面临着挑战——想要保障供电稳定，传统火电最可靠，但碳排放居高不下；想要大力发展清洁能源，其不稳定性又使电网面临风险；想要控制用能成本，又难以承受储能设施的高昂投入。这便是能源“不可能三角”。
如今，人工智能技术为打破能源“不可能三角”带来了可能：它能提前预判用电需求与发电量的波动，按实际需要灵活调配储能与备用资源，在不大幅增加成本的前提下守住安全底线，也为清洁能源的规模化接入腾出空间。基于此，笔者提出，借助人工智能来破解能源“不可能三角”。
能源“不可能三角”何解？
2011年，世界能源理事会率先采用能源“不可能三角”来表达各国在能源系统转型过程中普遍面临的三大目标之间的内在制约。2016年，世界能源理事会正式提出了能源“不可能三角”，三大目标分别是能源安全、能源公平与环境可持续性。而在经济社会发展水平和资源禀赋约束下，这三个目标无法同时实现。
其一，智慧经济存在成本压力。系统韧性要求能源系统平稳可靠地运行。然而，新能源“靠天吃饭”的间歇性与波动性，限制了系统的稳定运行能力。储能技术是缓解这一矛盾的主要手段。但是，受制于高成本的瓶颈，大规模部署储能设施将推高能源价格，极大地限制智慧经济发展。
其二，系统韧性存在稳态矛盾。绿色低碳要求大规模部署高不确定性的新能源。与此同时，智慧经济所倡导的“精打细算”会最大限度地压缩冗余，削弱系统应对冲击所需的弹性空间。因此，为控制成本而减少冗余储备，为追求绿色而依赖波动性电源，能源系统便失去了抵御风险的安全垫。一旦遭遇突发事件，有限的储备会影响系统的调节能力，进而影响系统韧性。
其三，绿色低碳存在转型张力。系统韧性要求能源供应稳定可靠，智慧经济追求成本最小化。在这一组合下，传统化石能源凭借其保供稳定、单位成本较低的优势，往往成为更优选择。然而，大量依赖化石能源意味着碳排放居高不下。同时，能源市场偏好低价稳定的能源。“逆向选择”会进一步强化对化石能源的依赖，形成“高碳锁定”效应。
当前，国内外能源供需格局的深刻变化正在重塑能源“不可能三角”的理论边界。2026年4月，国家发展改革委等四部门联合编制了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，为能源智慧化转型提供了制度保障。
放眼全球，能源形势正在经历变局。从系统韧性的视角看，能源系统在面对极端天气、地缘冲突、设备故障等内外部冲击时，需要具备维持关键功能、快速恢复并实现适应性重组的能力。从绿色低碳的视角看，能源系统需要在全生命周期内最大限度地降低碳排放，提升清洁能源比例，兼顾资源循环利用与生态保护的需要。从智慧经济的视角看，人工智能等数字技术作为核心驱动力，能够对能源全链条实施精准感知与智能决策优化，进而实现资源配置的帕累托改进。总的来说，人工智能等新一代信息技术为改写能源“不可能三角”提供了条件。
AI构建新技术路径
当前，人工智能正在深刻改变经济社会的千行百业。在能源领域，人工智能技术凭借其精准预测、智能调度与动态优化能力，为打破能源“不可能三角”的帕累托困境构建了新技术路径。它并非简单地在三个目标之间做取舍，而是以精准预测降低冗余成本，以智能调度替代被动备用，以动态量化打破路径依赖，并在三者之间重构动态平衡点。
精准预测与动态备用，降低智慧经济的成本压力。人工智能技术可以精准预判未来时段用电负荷和发电量，因此可动态调节冗余容量，而非被动地大量配置储能。在保障系统韧性的前提下，人工智能可计算出满足安全要求的最低储能需求。当极端天气等突发事件出现时，通过人工智能事先预测，提前启动跨区互济、需求侧响应等低成本调节手段，可以将被动承担波动转化为主动韧性部署。
精准调配与弹性保供，破解系统韧性的稳态矛盾。人工智能技术应用能够对新能源发电出力、负荷需求及市场价格实现超短期、高精度预测，大幅压缩信息不对称，匹配供需市场。凭借强大的时空匹配能力，人工智能可以将碎片化的发电资源与柔性负荷需求实时撮合，在新能源出力不足时，精准锁定备用电源或启动需求响应。这意味着，系统可以在不保留大量高成本冗余的前提下，实现“按需调用”的弹性保供。人工智能用信息效率置换冗余备用，用智能决策替代粗放储备，守住了系统韧性的安全底线。
精准量化与灵活管理，破解绿色低碳的转型矛盾。人工智能技术应用能够精准量化冗余的经济代价与安全收益。在保障系统韧性的前提下，人工智能通过实时评估风险态势，计算出满足安全约束的最优备用需求，实现由“按最坏情况预留”到“按实际风险动态配置”的转变。这一能力使系统能够接纳更高比例的新能源，无需依赖大量备用的化石能源。原本被动、刚性的冗余存量转化为主动、柔性的韧性资源，化石能源的路径依赖被智能化的动态管理所打破，绿色低碳所要求的能源结构转型成为可能。
许林 唐烨桐【作者分别系华南理工大学经济与金融学院教授、博士生导师和该校跨境金融研究中心助理研究员。本文系“广东特支计划”青年文化英才特别委托项目（GD24WTC08）的阶段性研究成果】
