【摘 要】新能源电力工程作为实现“双碳”目标的核心载体，其前期环境影响评价（Environmental Impact Assessment，EIA）的科学性与高效性直接关系到工程规划的合理性与生态保护的有效性。传统EIA方法存在数据处理能力弱、预测精度有限、评价周期长等瓶颈，难以满足新能源电力工程规模化、复杂化的发展需求。文章基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的优势，系统研究了AI在新能源电力工程前期EIA中的应用路径，构建了包含数据预处理、生态敏感区识别、环境影响预测及评价结果优化的一体化方法体系。以某大型风电项目为案例进行实证分析，结果表明，该方法能够显著提升EIA的效率与精度，为新能源电力工程的绿色可持续发展提供有力支撑。

【关键词】人工智能；新能源电力工程；环境影响评价；评价方法

引言

随着“双碳”目标的提出，我国新能源电力产业进入跨越式发展期[1]。新能源电力工程虽然具有绿色、清洁的特点，但在建设前期会对周围环境产生一定的不利影响。EIA作为工程建设项目决策的重要依据，其准确性直接决定了工程建设与生态环境保护的和谐发展。而传统新能源电力工程EIA方法存在调查周期长、调查样本集覆盖面不全等问题，难以准确量化环境复杂因素之间复杂的非线性关系。当前高速发展的AI技术能为新能源电力工程前期EIA方法的革新提供技术支持。本文将AI技术与新能源电力工程EIA技术相结合，力求构建高效率、高精度评价方法，突破传统评价方法的桎梏，以期为新能源电力工程绿色可持续发展提供一定的理论基础与实践经验。

一、传统新能源电力工程EIA方法的局限性分析

（一）数据采集与处理效率低下

过去，EIA数据获取采用人工现场调查配合少量定点监测数据的方式进行，对于风电、光伏等占地范围大、分布相对分散的新能源项目，十分耗费人力、物力，在数据获取全面性、准确性方面也存在缺陷。此外，传统数据处理手段不便于与遥感、地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、气象站网等其他数据源进行联动，不利于提高数据使用效率[2]，无法提供工程区域环境的系统表现；数据质量审核主要采用人工方式进行数据复核，容易受人员主观性影响造成数据不准或遗漏。

（二）环境影响预测模型精度不足

当前环境影响预测主要采用经验公式与模型方法，如大气扩散高斯模型、点面声源噪声预测模型等。然而这些模型多建立在理想化前提条件下，在应对复杂地形或非线性环境系统时存在明显局限性。以风电项目对鸟类活动的影响评估为例，现有方法通常基于区内鸟类种群数量统计和栖息地适宜指数等基础数据，难以准确预测风电机组运行对鸟类迁徙路径的长期生态影响。此外，传统模型难以揭示多环境因子耦合作用下的响应机制，例如，在评估光伏项目对区域微气候、土壤水文及植被群落的综合影响时，常出现预测结果与实际观测偏差较大的情况，影响了评价结论的科学性。

（三）评价过程主观性强，周期长

传统的EIA评价指标权重设定、评价指标评级等更多是通过专家评分法来衡量的，存在一定的主观性。不同的专家存在知识结构差异、喜好偏好等，可能会得出不同的结果，缺乏一个统一的评判标准。此外，传统EIA的手续烦琐，从获取工程数据、建立数学模型到专家分析一般要3～6个月，甚至更长，而新能源电力工程的工期非常短，这种长周期的评价模式难以在项目前期决策阶段及时提供有效参考，影响了评价结果的实际应用价值。

二、AI技术在新能源电力工程前期EIA中的应用优势

（一）多源数据融合与智能处理

深度学习模型，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），在AI领域拥有出色的特征提取能力。其具备融合多源异构数据的能力，能够对海量的信息资源进行快速分析，如基于CNN模型实现对高分辨率遥感影像信息的自动判别和解读，其对工程区域的范围提取、土地利用和覆盖分类、植被覆盖、水体覆盖等准确性均达到90%以上，效率和准确度远比人工解译方式高。