美國能源部（DOE）7月22日在華盛頓特區舉行的Genesis計劃峰會上公佈了國家研究組合，其中多個專案直接瞄準電網運營最佳化。這一舉措標誌著華盛頓對AI技術角色的定位發生轉變——在大多數公用事業公司將AI爆炸式增長視為需要吸收的負擔時，DOE選擇押注同一項技術也能幫助運營商管理電網本身。

Genesis計劃是白宮“擴大電網以驅動美國經濟”聯邦挑戰的一部分，該挑戰要求利用AI和數字孿生來最佳化負荷與發電規劃、降低可靠電力成本。DOE表示，該計劃目前已獲得超過150個機構的承諾，總資金超過50億美元，涵蓋278個專案。

該計劃的思想核心來自布魯克海文國家實驗室首席AI科學家Hendrik Hamann。他在峰會主題演講中指出，電網是人類建造的最龐大、最複雜的系統之一——約2億個接入點、5000萬台變壓器和700萬英里電線，所有元件以接近光速互動。保持電力流動意味著不僅要即時平衡網路，還要預測數小時、數天乃至數年後的需求、發電和天氣變化。Hamann表示，這種不確定性產生的可能情景可達數十億種，而當前運營商僅評估其中少數幾種。

Hamann的團隊開發了電網基礎模型，這些模型不基於文本訓練，而是學習電壓、功率和頻率等“電網語言”，直接理解電網拓撲、需求和消耗之間的關係，而非用較慢的物理方法從頭求解每個場景。他聲稱，這種方法可將資料中心併網研究從數月縮短至數分鐘，速度提升達千倍。Hamann明確逆轉了主流敘事：“AI通常被視為電網的負擔，但通過Genesis，實際情況可能恰恰相反。這實際上是建設最安全、最經濟、最可靠電網的巨大機遇。”

DOE的專案清單中，電網和電力系統專案形成了較大叢集。太平洋西北國家實驗室獲得資金，開發針對快速負荷增長下電磁暫態分析的物理資訊AI；猶他大學的“可排程資料中心”專案將資料中心視為電網可依賴的靈活資源；電力研究院（EPRI）獲得“可擴充套件代理電網引擎”獎項，將這一理念引入配電系統；肯塔基大學、亞利桑那州立大學、阿肯色大學和俄克拉荷馬州立大學等團隊則針對極端天氣下的電網韌性、面向電網的AI對抗威脅以及AI投入即時執行的安全約束展開研究。

最接近控制室的具體專案由西門子能源主導，名為“從靜態到自適應電網：大規模自主拓撲控制”。該專案聯合洛斯阿拉摩斯國家實驗室、弗吉尼亞大學和奧蘭多公用事業委員會，通過策略性切換電網元件來即時緩解擁堵、改善潮流並提升可靠性，利用公用事業公司已擁有的基礎設施而非新建輸電線路。西門子能源電網AI實驗室負責人Vanessa Santisteban表示，該系統將與操作員協同工作，利用AI快速評估電網狀況、生成安全切換選項，並根據風險、技術約束和操作員偏好對建議進行排序。專案第一階段將生成一個開源原型，與傳統潮流方法進行對比測試，明確目標是證明AI能提供操作員實際接受的更快建議。西門子強調，人類操作員將保留控制權，在採取任何行動前審查所有建議。

對於警惕AI炒作的行業專業人士而言，這些專案的遴選方式與專案本身同樣重要。DOE通過公開競爭性招標選擇專案，要求每個提案明確展示技術可行性、可擴充套件性及與現有電網架構的相容性。這種機制確保了資金流向最有可能產生實際影響的研究方向，而非單純追逐技術熱點。