为精准研判智能城市能源体系运行效率、挖掘节能减碳潜力，本次调查覆盖全国15个国家级智能城市试点片区，涵盖产业聚集型、居住主导型、商业核心型三类应用场景，采集2022年至2024年上半年的能耗运行数据、技术落地情况及多主体反馈，形成如下调研结论。

从整体能耗结构来看，当前智能城市的能源转型成效已初步显现：试点片区清洁能源平均占比达47.2%，较同规模传统城市高出21.3个百分点，其中光伏、风电等分布式新能源的自发自用率平均达到38%，部分产业园区试点的自发自用率超过60%。从能耗分布看，公共服务领域能耗占比最高，达37.8%，其中智慧照明、市政设施运维占公共服务能耗的62%；其次是产业生产能耗占32.1%，居民生活能耗占21.7%，智慧交通体系能耗占8.4%，较传统城市交通能耗占比低近10个百分点。

智能技术的落地应用，为能源精准调度、效率提升提供了核心支撑。调查显示，搭建了城市级智慧能源管控中台的试点片区，整体能耗较未搭建片区低16.9%：其中智慧电网的需求响应机制可实现峰谷负荷差缩小24%，苏州工业园试点的虚拟电厂可调动分布式储能、可控负荷资源12万千瓦，高峰时段可替代同等规模的燃煤调峰电站；智慧楼宇能耗管理系统可根据人流量、室外温度动态调整空调、照明功率，上海张江智能写字楼群的单位面积能耗较同级别传统楼宇低27%；智慧交通调度系统可实现通行效率提升31%，深圳前海试点的公共交通单位客运量能耗下降18.2%。

与此同时，智能城市能源使用仍存在不少待解的短板。一是区域发展不均衡，一二线城市试点的清洁能源占比平均达56%，而三四线城市试点仅为28.7%，新能源配套设施、智能管控系统的建设缺口较大；二是数据孤岛问题突出，近6成试点的电网、建筑、交通能耗数据分属不同部门管理，无法实现跨场景的协同调度，部分片区的智慧路灯系统与电网调度系统独立运行，难以根据供电余量动态调整照明功率；三是隐性能耗值得警惕，大量传感器、边缘计算设备的运维能耗占试点片区总能耗的3.7%，且呈现逐年上升趋势；四是用户侧参与度偏低，居民智慧家居能耗调度、工商用户错峰生产的参与率仅为17.2%，多数主体对节能激励政策的知晓度不足。

针对上述问题，调查也提出了相应的优化方向：首先要完善跨部门数据共享机制，推动城市级能源管控中台全覆盖，实现多场景能源数据的统一调度；其次要加大对中小城市智能能源体系建设的政策、资金倾斜，缩小区域发展差距；再者要加快低功耗智能感知设备的研发推广，降低技术本身的能耗成本；最后要出台更具吸引力的激励政策，对参与错峰调度的居民给予电费补贴，对节能成效突出的企业给予税收优惠，充分调动多主体的节能积极性。

从长期来看，智能城市的能源优化本质是用技术实现能源供给与需求的精准匹配，本次调查的相关结论也将为后续智能城市试点的能源体系建设提供参考，助力城市发展与双碳目标的协同推进。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.6）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。