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      AI大模型,能讓能源系統(tǒng)復(fù)制一次智能駕駛嗎

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      自動駕駛不是在造車,而是在訓(xùn)練一個能讀懂世界的大腦。正如能源系統(tǒng)的智能化,也不是在堆設(shè)備,而是在打造一個能自我感知、權(quán)衡、決策的“數(shù)智體”。

      它們本質(zhì)上走的是同一條路,讓大模型不僅能理解語言,還能掌控現(xiàn)實。

      只是,在能源領(lǐng)域,它正掀起一場悄無聲息的革命,主戰(zhàn)場不在煤炭、光伏、風(fēng)電,而在算法、模型、智能體。掌控電網(wǎng)的,不再是調(diào)度員,而是那個背后懂物理、會博弈、能進(jìn)化的能源AI。

      那么,是誰在訓(xùn)練能源大模型?它能否像智能駕駛那樣,在復(fù)雜的環(huán)境中實現(xiàn)“自主決策”?

      一、想訓(xùn)練大模型那樣訓(xùn)練電網(wǎng),可行嗎

      根據(jù)天眼查媒體綜合的最新數(shù)據(jù)顯示,我國電力系統(tǒng)預(yù)計2030年將攀升至20億千瓦。

      這時候,AI不是錦上添花的小工具,而是整張電網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”。它能掐準(zhǔn)負(fù)荷脈搏、盯緊風(fēng)光出力,還會把儲能和水電精準(zhǔn)派上用場,把電從哪來、往哪送、怎么配,全鏈路一體化統(tǒng)籌。

      面對用電高峰、出力低谷的雙重起伏,它能在毫秒級里權(quán)衡利弊、下判斷、動資源,真正做到了靠AI調(diào)電。

      新型電力系統(tǒng)的主角,換人了。

      2025年,能源行業(yè)大模型扎堆上新,不是炫技,而是真實落地。

      而就在6月28日,亮出“千億級”底牌的,則是國家能源集團(tuán),其全球首個千億級發(fā)電行業(yè)大模型“擎源”正式發(fā)布,不僅橫向覆蓋火電、水電、風(fēng)電等業(yè)務(wù)線,更縱向打通設(shè)備檢修、電力交易、安全管理等75個場景,部署了超過41個智能體。



      ▲圖:全球首個千億級發(fā)電行業(yè)大模型“擎源”發(fā)布

      此外,“大瓦特·馭電”由南方電網(wǎng)發(fā)布,是電力系統(tǒng)智能仿真大模型。它能將傳統(tǒng)需要幾天運算的大電網(wǎng),運行模擬壓縮到“秒級響應(yīng)”,為調(diào)度優(yōu)化、事故分析、電力規(guī)劃插上AI之翼。

      過去的電力系統(tǒng),全靠人頂。調(diào)度員憑經(jīng)驗拉平負(fù)荷,工程師靠聽聲摸溫查設(shè)備,交易員看盤拍價全靠感覺。如今,這一切都在被模型“接管”,而且學(xué)得比人還快。

      它怎么做到的?

      關(guān)鍵是“分層建模”。底層有個L0通用大腦,能看圖、懂語義、識趨勢,打下全局調(diào)度的基本功;往上走,L1到L3按火電、風(fēng)電、核電一層層細(xì)化,直接學(xué)會怎么預(yù)測功率、調(diào)設(shè)備、保安全。

      人們不再訓(xùn)練一個工具,而是在培養(yǎng)一個能理解整個能源系統(tǒng)的“超腦”。每一度電背后,不再是人拍板,而是AI掂量過無數(shù)次代價后做出的選擇。這不是技術(shù)升級,是能源系統(tǒng)智慧的進(jìn)化。

      譬如,在風(fēng)電場的某塊風(fēng)機(jī)上,“擎源”可以接入振動、溫度等實時信號,自動判斷葉片是否即將疲勞斷裂;在調(diào)度中心,大模型可以結(jié)合氣象、水文、負(fù)荷變化等多源數(shù)據(jù),自動生成最優(yōu)發(fā)電與輸配組合方案。

      當(dāng)然,這種智能背后,需要的不是幾個專家拍腦袋,而是產(chǎn)業(yè)鏈條重塑。以“擎源”模型為例,其連接的是全球最大裝機(jī)量、萬億級數(shù)據(jù)資產(chǎn)、千人級AI團(tuán)隊和百余個已驗證業(yè)務(wù)場景。

      人們可能低估了這場變革的尺度,就像當(dāng)年沒人料到,一部手機(jī)能把相機(jī)、MP3、電話、游戲機(jī)全都裝進(jìn)兜里。

      現(xiàn)在,同樣沒人敢輕易相信,一個AI模型,真能同時搞定調(diào)度、交易、負(fù)荷預(yù)測和設(shè)備養(yǎng)護(hù)。

      但它真的來了,能源大模型,正在把這些全打通,就像自動駕駛一樣,把過去拆分的系統(tǒng),變成一個會自我思考的整體。

      這不是輔助工具,是一場認(rèn)知方式的再構(gòu)。

      二、每一個決策背后

      都是模型在“掂量代價”

      AI,在能源領(lǐng)域面臨的重大考驗,是應(yīng)對變革帶來的復(fù)雜決策挑戰(zhàn)。

      2025年2月,國家發(fā)改委與國家能源局聯(lián)合發(fā)布136號文,宣告新能源正式“入市”。新能源資產(chǎn)過去享有的固定電價與全額保障被取消,開始直面市場競爭,必須自主參與現(xiàn)貨、中長期、輔助服務(wù)等多層級電力市場。

      這不是一次簡單的機(jī)制變動,背后,沒有哪個決策是輕松的。每一次報單、每一筆交易、每一個曲線,都可能牽動利潤甚至發(fā)展。如果說過去拼的是站點多不多、資源好不好,那么今天比的是系統(tǒng)能不能實時掂量代價。而AI,就成了那個能在復(fù)雜不確定中,構(gòu)建風(fēng)控閉環(huán)的核心角色。

      自動生成多場景信息實時動態(tài)報告,做出要不要出清、需不需要對沖的實時判斷,這些也都能讓AI大展拳腳,更不用說可以實時獲取電站出力、市場節(jié)點價格、設(shè)備運行狀態(tài)和氣象信息。

      而這一整套機(jī)制的成立,建立在SCADA(數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng))、交易算法系統(tǒng)與風(fēng)險引擎之間的全鏈條打通上。未來的能源交易員,可能不是最懂市場的那個人,而是最信任模型的那個人。



      AI能將氣象、水情、設(shè)備狀態(tài)、市場價格等數(shù)據(jù)融入統(tǒng)一決策系統(tǒng),把人類經(jīng)驗中那些感覺這單劃算、設(shè)備應(yīng)該穩(wěn)住這樣的判斷,轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)建模與策略優(yōu)化。

      它知道現(xiàn)在投低價可能白忙一場、晚兩小時投標(biāo)或許利潤更大,于是不再一味追求“上得快”,而是追求“劃得來”。

      設(shè)備檢修上,大模型不再等出故障才來處理,而是提出建議:“這個軸承還能撐28小時,但超過就有80%的概率出現(xiàn)輕微異常”。于是,運維不再憑經(jīng)驗聽聲辨異。

      調(diào)度運行中,AI也不是輔助參考,而是主動建議甚至自動執(zhí)行。

      像“大瓦特·馭電”這樣的智能仿真模型,能在幾秒內(nèi)跑出千萬級數(shù)據(jù)模擬,預(yù)測不同調(diào)度方案的安全風(fēng)險、負(fù)荷平衡能力和經(jīng)濟(jì)成本。

      根據(jù)天眼查綜合信息顯示,模型是基于海量數(shù)據(jù)推演、多輪驗證和持續(xù)反饋形成的科學(xué)決策依據(jù)。比如,在新能源功率預(yù)測上,AI模型引入時間序列建模+深度學(xué)習(xí)+物理融合建模,甚至還帶先驗知識注入,提前讓模型知道沙塵天氣會影響光伏效率、風(fēng)切變會擾動風(fēng)電出力。

      模型掂量的代價,也不只是電費和效率,還有安全、可持續(xù)、用戶體驗。

      這,正是能源系統(tǒng)進(jìn)入智能決策時代的標(biāo)志。

      三、能源大腦之爭

      是AI“新基建”的新戰(zhàn)場

      如果說過去的大模型競爭,還停留在誰能做得更像通用人工大模型,那么到了能源行業(yè),大模型比拼就換了維度。

      誰能為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造“調(diào)度權(quán)”?誰能在能源系統(tǒng)中贏得“思考權(quán)”?

      這是一場真正的新基建較量。

      天眼查媒體綜合信息顯示,今天的大模型,不只是語料庫里的聰明腦袋,而是變成整個能源系統(tǒng)的中控大腦。不是講得明白,而是算得精準(zhǔn)、調(diào)得下來、省得了錢。誰能擁有這樣的能源大腦,誰就擁有了整個行業(yè)未來的話語權(quán)。

      而這套“新協(xié)議”,誰先寫,誰先掌握。別忘了,大模型跑得快,背后是算力、數(shù)據(jù)、算法三者的組合拳。而能源行業(yè)有一項天然優(yōu)勢:超大體量、極高復(fù)雜性、深閉環(huán)的數(shù)據(jù)體系。

      一個國家級能源集團(tuán)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),本身就是一個天然的AI實驗場。



      所以,能源大腦本質(zhì)上不是哪個模型更快、哪個輸出更準(zhǔn),而是能真正掌握一整套建模范式與運營模式。這是底層掌控力,是未來能源系統(tǒng)算法層級的主導(dǎo)權(quán)。

      何況,技術(shù)定義場景,場景反哺標(biāo)準(zhǔn)。

      一旦某個企業(yè)率先跑通50+場景、部署百個智能體、實現(xiàn)實時調(diào)度閉環(huán),它就有可能掌握行業(yè)未來的參考標(biāo)準(zhǔn)。這種先行者優(yōu)勢最終演化為算法框架的規(guī)則構(gòu)建。

      它不是蓋廠房,不是建鐵塔,而是建算法、建標(biāo)準(zhǔn)、建協(xié)議。

      當(dāng)然,能源系統(tǒng)未來不缺電,但缺“聰明的電”。

      就像智能駕駛不是看車的發(fā)動機(jī),而是看誰掌控了感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)的閉環(huán),能源系統(tǒng)未來的核心也不是發(fā)多少、供多少,而是誰更懂怎么調(diào)、怎么省、怎么協(xié)同。

      誰能訓(xùn)練出下一個能源超級大模型,誰就能構(gòu)建一個更高維度的能源秩序。

      而這,正是大模型真正進(jìn)入生產(chǎn)力核心地帶的標(biāo)志。

      所以,終局是什么?

      是每個電廠、每塊光伏板、每個風(fēng)機(jī),都不再是信息孤島,而是掛接在一個能思考的能源網(wǎng)絡(luò)上;是智能調(diào)度、運維、交易、安全全部并行,人類只是提問,AI隨時回答;是能源AI像水、電、路網(wǎng)一樣,變成基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

      相對于智能駕駛的風(fēng)馳電掣,這里的試煉則更深,也更慢。因為,每一個判斷,都必須對得起整片電網(wǎng)的穩(wěn)定。

      如果說AI的第一輪爆發(fā)是理解語言,那第二輪,可能是理解能量。而真正值得想象的,是當(dāng)它嵌入整張能源網(wǎng)絡(luò)之中,人們面對的,或許不是一個會回答的AI,而是一個能主動托住一座座城市光明的智慧底座。

      作者|林飛雪

      編輯|張琪

      運營|陳佳慧

      出品|零態(tài)LT(ID:LingTai_LT)

      頭圖|網(wǎng)絡(luò)公開用圖

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