《国家能源局关于推进煤炭与新能源融合发展的指导意见》政策解读与煤炭行业落实关键路径
煤炭共性技术研究院
2025年10月28日，国家能源局发布《关于推进煤炭与新能源融合发展的指导意见》（国能发煤炭〔2025〕89 号，以下简称《指导意见》）。《指导意见》明确界定煤炭与新能源融合发展是“依托矿区资源要素发展新能源、推动产业链协同升级的系统性工程”，是打通 “安全保供—绿色转型”断点、实现“传统能源—新兴能源”衔接的核心载体。这一定位突破单一能源转型模式，强调以“矿区场景”为抓手，通过资源整合牵引产业变革，不再依赖孤立的技术改造，而是通过全链条融合构建“资源利用—技术创新—产业协同—体系升级” 的路径，为煤炭行业高质量发展提供了全新方法论。
★ 政策发布背景意义 ★
绿色低碳转型成为能源发展的必然趋势，传统能源与新能源协同发展正成为重塑能源竞争优势、保障能源安全的关键抓手。党中央、国务院高度重视能源转型工作，习近平总书记在山西考察时明确提出要配套发展风电、光伏等能源，构建新型能源体系，为能源行业发展筑牢政策根基。煤炭作为我国能源安全的“压舱石”，在新型能源体系建设中肩负着安全稳定供应与绿色低碳转型的双重使命。
当前行业正处于从“单一煤炭生产”向“综合能源服务”转型的攻坚期，恰好面临矿区资源利用效率不足、新能源融合模式不成熟、产业链协同机制不健全、技术支撑能力薄弱等突出问题。尤其是在采煤沉陷区盘活、生产环节清洁替代、煤电与新能源联营等领域，资源分散、技术脱节等现象制约了行业可持续发展。《指导意见》的出台，恰逢其时地为煤炭行业破解转型瓶颈、激活发展活力、构建清洁低碳的现代煤炭产业体系提供了根本遵循和行动指南，对于推动行业从 “资源驱动”向“创新驱动”转型、培育能源领域新质生产力具有深远意义。
★ 政策框架与要点解读 ★
核心原则锚定融合方向
《指导意见》以绿色低碳为方向、以科技创新为动力，提出到 “十五五”末的三大核心目标：一是矿区光伏风电产业模式基本成熟，二是电能替代和新能源渗透率大幅提高，三是建成一批清洁低碳矿区。对煤炭行业而言，“系统推进”与“协同互促”原则尤为关键，既要求统筹矿区全链条资源利用，又需推动煤炭与新能源、煤电与储能的多维度协同。
七大任务覆盖全链条融合场景
《指导意见》围绕能源发展需求，划定七大重点任务，形成“矿区开发+生产替代+产业延伸+技术支撑”的融合体系，全面覆盖煤炭全产业链。
矿区新能源开发领域：明确利用采煤沉陷区、工业广场等场地建设光伏电站，在风力资源充沛区域推进风电开发，创新“光伏+农渔”“光伏+生态修复” 等多元业态，实现矿区空间资源高效利用。
生产环节清洁替代领域：提出加快电驱钻机、电动铲机等装备应用，推进电动、氢能矿卡规模化使用，布局“光储充放”一体站，淘汰低效锅炉，降低矿区自用煤消耗。
能源服务升级领域：鼓励建设矿区智能微电网，推动“源网荷储”一体化运行，开展绿电直连与绿证交易，利用地热能、乏风余热等实现供暖制冷，提升能源综合利用效率。
产业链协同领域：支持煤炭企业向综合能源服务商转型，推动坑口煤电与新能源联营，鼓励煤化工项目利用绿电绿氢，开发碳基新材料等创新产品，延伸绿色产业链。
支撑保障领域：强化关键技术研发，培育复合型人才，加大政策资金支持，完善电网接入与市场机制，为融合发展提供全方位保障。
★ 人工智能协同策略 ★
实践过程中，人工智能等新一代信息技术有诸多契合点，可供煤炭行业突破瓶颈，加强资源统筹力度，助力矿区土地、风光等资源管理，形成规模化开发优势。《指导意见》的发布为破解这些难题提供了政策支撑，将推动煤炭行业融合发展向“系统集成”和“协同共兴”转变。为此，结合行业实际，以AI+矿区场景为核心，从研究、中试到实践三个维度，明确煤炭行业以人工智能为抓手落实《指导意见》的协同策略。
面向科学研究的人工智能
新能源、新材料逐渐成为破解矿区融合发展基础理论瓶颈的核心引擎。通过面向科学研究的人工智能（AI4S）对地质勘探、资源评估等海量数据进行建模分析，如精准识别采煤沉陷区可利用空间与风光资源分布特征，为“光伏+生态修复”等模式提供选址依据。此类技术均是推动“经验驱动”转向“数据驱动”的关键，将为矿区全链条融合提供科学决策支撑，加速《指导意见》中资源高效利用目标落地。
面向试验测试的人工智能
通过人工智能技术加速实验模拟和中试验证，已经逐渐成为各行各业共识，并且已是衔接技术研发与产业应用的关键纽带。例如通过搭建AI驱动的中试平台，可实现对新能源装备与煤炭生产系统协同性能的动态监测与优化，有效支撑多机协同等应用场景的节能降耗。同时，还可以结合数字孪生模拟不同新能源渗透率下的能源流协同机制，助力“源网荷储”一体化方案优化，为规模化推广提供可靠试验依据。
面向精细管理的人工智能
通过构建“智能感知-精准分析-快速响应”闭环机制，覆盖矿区人、机、环、管全场景，实现人工智能驱动的精细管理，是实现清洁低碳矿区目标的重要保障。例如通过算法优化矿区能耗调度，动态平衡煤电与新能源出力，提升绿电直连利用率。此外，结合物联网技术构建的能耗监测平台，可实时追踪自用煤消耗与碳排放数据，为碳基新材料开发、绿证交易等产业链延伸提供数据支撑，推动管理从“粗放式”向“精益化”转型。
★ 结语 ★
推进煤炭与新能源融合发展，绝非简单的能源叠加或技术替换，而是一场以人工智能为核心驱动力的系统性变革—它既重塑资源利用的测算逻辑，又重构技术创新的突破路径，更重构产业协同的联动模式。《指导意见》的出台，为人工智能与煤炭行业的深度融合提供了政策遵循，精准破解了资源分散、技术脱节、协同不畅等传统难题，推动行业从“资源驱动”向“数据驱动+智能决策”转型，是培育能源领域新质生产力的关键举措。
煤炭行业落实《指导意见》要求，关键在于以AI为纽带，激活数据要素价值、强化技术创新效能、凝聚跨领域协同合力。未来，应坚持“政策引领+ AI赋能+开放共享”原则，加快构建“大模型支撑、多场景适配、全链条协同”的智能融合体系：推动融合模式从“试点突破”走向“AI 标准化复制”，从“单一矿区” 升级为“区域智能协同”；让矿山大模型成为资源开发的“智慧大脑”，让能源智能调控系统成为效率提升的“核心引擎”，让多智能体协同技术成为产业联动的“神经网络”。
从宏观发展视角看，人工智能与融合发展的深度绑定，将推动煤炭行业实现安全保供与绿色转型的动态平衡，为新型能源体系建设提供坚实支撑。这一变革不仅能提升煤炭行业可持续发展能力，更能为能源领域技术创新、产业升级提供示范路径，为保障国家能源安全、实现“双碳”目标注入持久的智能动能。
（煤炭科学研究总院有限公司矿山人工智能研究院 程健、骆意、杨培培）
来源：矿山人工智能研究院
编辑：祝广森
