人工智能大模型為能源行業(yè)注入數(shù)字新動(dòng)能

趙俊湦^1,2

(1.中國(guó)通信企業(yè)協(xié)會(huì)，北京 100846; 2.西安郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，西安 710121)

　　摘要：隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型與數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能(Artificial Intelligence，AI)大模型在能源行業(yè)中的應(yīng)用逐漸成為推動(dòng)行業(yè)變革的重要力量。能源行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，在生產(chǎn)與消費(fèi)模式應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的能源供需關(guān)系時(shí)，正面臨著效率提升、成本優(yōu)化、綠色轉(zhuǎn)型等多重挑戰(zhàn)。從多個(gè)案例與實(shí)證數(shù)據(jù)角度進(jìn)行分析得出，AI大模型賦能傳統(tǒng)能源行業(yè)，使其煥發(fā)新的生命力，而AI大模型憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、深度學(xué)習(xí)算法以及高效的預(yù)測(cè)分析功能，為能源行業(yè)注入了全新的數(shù)字動(dòng)能。

　　關(guān)鍵詞：AI大模型;能源行業(yè); 數(shù)字動(dòng)能

　　0 引言

　　隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI大模型正逐步滲透至能源行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，為其注入強(qiáng)大的數(shù)字新動(dòng)能。在能源生產(chǎn)與管理環(huán)節(jié)，AI大模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析，實(shí)現(xiàn)能源需求與供應(yīng)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，助力能源調(diào)度決策的科學(xué)化與智能化。其應(yīng)用不僅提升了能源利用效率，還推動(dòng)了能源產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型。據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)，在全球范圍內(nèi)AI在能源領(lǐng)域的直接應(yīng)用已達(dá)數(shù)十種，眾多企業(yè)紛紛推出“AI+能源”產(chǎn)品，相關(guān)投資持續(xù)攀升。AI大模型以其獨(dú)特的知識(shí)提取、推理和生成能力，正在重塑能源行業(yè)的未來(lái)，引領(lǐng)其向低碳、高效、可持續(xù)方向發(fā)展。

　　1 AI賦能讓充儲(chǔ)放更“聰明自如”

　　在能源行業(yè)，AI的應(yīng)用顯著提升了能源轉(zhuǎn)化和分配的智能化水平，例如通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)可減少設(shè)備故障，優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度可提高能源利用效率，并助力可再生能源的整合與管理。與此同時(shí)，儲(chǔ)能行業(yè)也受益于AI技術(shù)的賦能，智能儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)能源需求與供應(yīng)波動(dòng)，優(yōu)化儲(chǔ)能設(shè)備的充放電策略，從而提高儲(chǔ)能效率和經(jīng)濟(jì)性，為能源轉(zhuǎn)型和碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供重要支撐。

　　1.1 AI大模型精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，優(yōu)化能源供需平衡

　　傳統(tǒng)風(fēng)電預(yù)測(cè)方法(如自回歸移動(dòng)平均模型、線性回歸預(yù)測(cè)法等)主要基于歷史風(fēng)速和發(fā)電量數(shù)據(jù)建模，難以捕捉天氣突變、復(fù)雜地形等動(dòng)態(tài)非線性因素。AI大模型憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，正逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)能源供需的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。通過(guò)分析歷史氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)以及實(shí)時(shí)能源生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI大模型能夠動(dòng)態(tài)建模，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)能和太陽(yáng)能等可再生能源的發(fā)電能力。多變量學(xué)習(xí)的方式可以綜合考慮溫度、濕度、氣壓等多種因素，不僅提高了預(yù)測(cè)的全面性，還降低了預(yù)測(cè)誤差。使用AI大模型前，傳統(tǒng)方法因數(shù)據(jù)處理能力有限、模型復(fù)雜度不足，導(dǎo)致風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差較大，在極端天氣和復(fù)雜地形下，多模態(tài)數(shù)據(jù)整合與動(dòng)態(tài)建模能力的缺失尤為明顯。筆者結(jié)合阿里巴巴達(dá)摩院AI大模型的應(yīng)用，通過(guò)提升多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與動(dòng)態(tài)建模能力，在不同的時(shí)間跨度可將風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差率降低10%~35%不等(如表1所示)，直接減少電網(wǎng)平衡成本和棄風(fēng)損失。精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果使得能源生產(chǎn)商能夠提前規(guī)劃發(fā)電與儲(chǔ)能策略，優(yōu)化能源分配，減少因供需不匹配導(dǎo)致的能源浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)能源的高效利用[1]。

　　表1 能源行業(yè)風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差水平表

　　1.2 AI賦能智能儲(chǔ)能，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性

　　儲(chǔ)能系統(tǒng)是新能源領(lǐng)域的重要組成部分，對(duì)于平衡電網(wǎng)負(fù)荷、提高能源利用效率具有重要意義。傳統(tǒng)的儲(chǔ)能管理主要存在數(shù)據(jù)整合能力不足、安全風(fēng)險(xiǎn)高、運(yùn)維效率低、經(jīng)濟(jì)性受限等多重技術(shù)“瓶頸”和運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)。AI大模型在儲(chǔ)能系統(tǒng)的優(yōu)化與調(diào)度中發(fā)揮著重要作用。通過(guò)實(shí)時(shí)分析儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、電池性能以及電網(wǎng)需求，AI大模型能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電狀態(tài)，優(yōu)化儲(chǔ)能策略。這不僅提高了儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行效率，還增強(qiáng)了電網(wǎng)的穩(wěn)定性。在可再生能源并網(wǎng)過(guò)程中，AI大模型能夠有效評(píng)估并網(wǎng)穩(wěn)定性，減少波動(dòng)性影響，確?？稍偕茉吹钠椒€(wěn)融入。同時(shí)，AI技術(shù)還能幫助降低儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)維成本，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，進(jìn)一步提升能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

　　1.3 AI優(yōu)化充放電管理，實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控

　　在電動(dòng)汽車充電、儲(chǔ)能設(shè)備放電等場(chǎng)景中，AI大模型同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)化能力。通過(guò)實(shí)時(shí)分析電網(wǎng)負(fù)荷、電價(jià)波動(dòng)以及用戶需求，AI大模型能夠智能調(diào)控充放電過(guò)程，實(shí)現(xiàn)電力資源的優(yōu)化配置。例如，在電動(dòng)汽車充電領(lǐng)域，AI大模型可以根據(jù)電網(wǎng)負(fù)荷情況、電價(jià)政策以及用戶的充電習(xí)慣，制定個(gè)性化的充電計(jì)劃，既滿足用戶的充電需求，又減少了對(duì)電網(wǎng)的沖擊。在儲(chǔ)能設(shè)備放電方面，AI大模型能夠根據(jù)電網(wǎng)需求和市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)，靈活調(diào)整放電策略，助力提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益。這種智能調(diào)控的方式不僅提高了能源利用效率，還促進(jìn)了能源系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。

　　2 新技術(shù)革新掀起“綠色潮流”

　　在現(xiàn)代社會(huì)，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，信息處理需求急劇上升，人們需要更高效、更智能的方式解決復(fù)雜問(wèn)題。AI大模型憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)算法，能夠處理海量多維度數(shù)據(jù)，挖掘其中隱藏的規(guī)律與模式。AI大模型可快速學(xué)習(xí)新知識(shí)，不斷優(yōu)化自身性能，適應(yīng)不同領(lǐng)域和場(chǎng)景的應(yīng)用需求，從而在眾多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)社會(huì)向更智能化方向發(fā)展。

　　2.1 大模型驅(qū)動(dòng)能源生產(chǎn)全流程優(yōu)化

　　AI大模型在能源生產(chǎn)端的深度應(yīng)用，正在重構(gòu)傳統(tǒng)能源產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行范式?；诠雀鑄ransformer架構(gòu)的千億參數(shù)級(jí)模型可以通過(guò)融合地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行日志、氣象監(jiān)測(cè)信息等多模態(tài)數(shù)據(jù)源，構(gòu)建起覆蓋能源勘探開發(fā)全周期的智能分析系統(tǒng)。筆者根據(jù)北極星風(fēng)力發(fā)電網(wǎng)公布的模型應(yīng)用情況，對(duì)該模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用及準(zhǔn)確率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)：該模型在油氣資源勘探領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)三維地震數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與模式識(shí)別，可使儲(chǔ)層分布勘探準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)方法提升27%，有效降低勘探成本與試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)火電與核電設(shè)備管理，運(yùn)用該模型進(jìn)行設(shè)備健康度評(píng)估，通過(guò)分析歷史運(yùn)維數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)傳感信息，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備故障的早期預(yù)警，使非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間(指發(fā)電機(jī)組由于自身故障或其他原因?qū)е碌挠?jì)劃外停止運(yùn)行的時(shí)間)大幅減少。在可再生能源領(lǐng)域，該模型結(jié)合衛(wèi)星遙感與氣象大數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精度風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，將風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量預(yù)測(cè)誤差控制在5%以內(nèi)，顯著提升電網(wǎng)調(diào)度效率。上述大模型的應(yīng)用及全流程智能化改造，推動(dòng)能源生產(chǎn)效率提升與運(yùn)營(yíng)成本下降，為傳統(tǒng)能源企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供核心驅(qū)動(dòng)力[2]。

　　2.2 智能電網(wǎng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)供需平衡體系

　　傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)供需匹配存在發(fā)電慣性大、儲(chǔ)能能力不足、調(diào)峰能力有限、跨區(qū)域調(diào)配壁壘等問(wèn)題，在大模型技術(shù)支撐下電力系統(tǒng)供需匹配的復(fù)雜性得到系統(tǒng)性突破。基于時(shí)空注意力機(jī)制(指在時(shí)間和空間維度上對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)處理的方法)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，整合用戶側(cè)用電數(shù)據(jù)、分布式能源+儲(chǔ)能、電力市場(chǎng)交易信息等多維度動(dòng)態(tài)參數(shù)，構(gòu)建起分鐘級(jí)更新的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。筆者根據(jù)《國(guó)家電網(wǎng)報(bào)》的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出：2024年，在華東某省級(jí)電網(wǎng)的實(shí)測(cè)中，基于智能電網(wǎng)的AI大模型預(yù)測(cè)電網(wǎng)負(fù)荷，全網(wǎng)平均負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)98.49%，日最高負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99.08%，數(shù)據(jù)收集工作時(shí)長(zhǎng)從30 min縮短至2 min，有效緩解傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法因天氣突變導(dǎo)致的誤差放大問(wèn)題;針對(duì)高比例新能源接入的電網(wǎng)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法驅(qū)動(dòng)的調(diào)度系統(tǒng)實(shí)時(shí)優(yōu)化電力潮流分布，在西北某新能源基地的應(yīng)用案例中，棄風(fēng)棄光率(指在一定時(shí)間內(nèi)，因各種原因?qū)е碌娘L(fēng)電和光伏發(fā)電未能被充分利用的比例)從12.6%降至3.8%，分布式潮流控制裝置總?cè)萘繛?.8萬(wàn)kVA，可動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移潮流10萬(wàn)kW;大模型支撐的虛擬電廠平臺(tái)聚合海量分布式資源，通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值傳遞，在國(guó)家電網(wǎng)廣東省試點(diǎn)項(xiàng)目中，用戶側(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的利用率提升60%，需求響應(yīng)參與度達(dá)到83%，通過(guò)智能化的供需協(xié)同機(jī)制與AI大模型的深度應(yīng)用(如表2所示)，推動(dòng)電力系統(tǒng)向“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”深度互動(dòng)的新型模式演進(jìn)[3]。同時(shí)，為避免單一數(shù)據(jù)源出現(xiàn)信息失真，國(guó)家電網(wǎng)通過(guò)AI大模型對(duì)溫度、濕度、風(fēng)速等主要參數(shù)進(jìn)行三重校驗(yàn)與交叉驗(yàn)證，有效避免數(shù)據(jù)誤差造成預(yù)測(cè)失真的問(wèn)題。

　　表2 智能電網(wǎng)全生命周期管理創(chuàng)新案例

　　2.3 可再生能源全生命周期管理創(chuàng)新

　　大模型技術(shù)正在重塑可再生能源開發(fā)與利用的價(jià)值鏈條。在項(xiàng)目規(guī)劃階段，通過(guò)優(yōu)化算法將地形特征、生態(tài)承載、并網(wǎng)條件等約束因素進(jìn)行綜合評(píng)估，生成相對(duì)較佳的選址方案。筆者根據(jù)青海日?qǐng)?bào)公開的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，某光伏企業(yè)在青藏高原的項(xiàng)目規(guī)劃中，通過(guò)大模型分析200 TB地理數(shù)據(jù)，將土地利用率提升19%的同時(shí)降低生態(tài)影響指數(shù)32%;在設(shè)備運(yùn)維環(huán)節(jié)，基于無(wú)人機(jī)影像的光伏缺陷AI檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99.7%，檢測(cè)效率為人工的50倍;針對(duì)風(fēng)電葉片結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)對(duì)聲紋識(shí)別模型采集的振動(dòng)頻譜進(jìn)行分析，可以提前35天預(yù)警潛在風(fēng)電葉片裂紋風(fēng)險(xiǎn)。在能源消納層面，聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架打破“數(shù)據(jù)孤島”，聚合多區(qū)域新能源出力特征，構(gòu)建跨省區(qū)電力互濟(jì)模型，實(shí)現(xiàn)全鏈條智能化管理，顯著提升可再生能源項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性與可持續(xù)性。

　　通過(guò)對(duì)2024年《國(guó)家電網(wǎng)報(bào)》智能電網(wǎng)全生命周期管理創(chuàng)新案例的分析可以看出：AI大模型技術(shù)與相關(guān)模型的應(yīng)用，使得能源企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與處理，優(yōu)化能源生產(chǎn)與分配流程，不斷提升能源利用效率。同時(shí)，AI大模型在能源需求預(yù)測(cè)、設(shè)備故障診斷、智能電網(wǎng)管理等領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，為能源行業(yè)的數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。

　　3 AI技術(shù)成為能源轉(zhuǎn)型“好幫手”

　　在碳中和目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，能源系統(tǒng)正經(jīng)歷從傳統(tǒng)模式向智能化、綠色化的深刻變革。AI憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)能力，成為推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型的核心技術(shù)之一。AI在智能電網(wǎng)、設(shè)備維護(hù)、可再生能源整合等方面不斷賦能能源行業(yè)，助力能源行業(yè)高效與可持續(xù)發(fā)展。

　　3.1 智能電網(wǎng)與資源優(yōu)化：從傳統(tǒng)電網(wǎng)管理到平衡電網(wǎng)負(fù)荷管理

　　傳統(tǒng)電網(wǎng)難以應(yīng)對(duì)新能源波動(dòng)性帶來(lái)的挑戰(zhàn)，而AI通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建了靈活高效的智能電網(wǎng)系統(tǒng)。筆者根據(jù)中國(guó)南方電網(wǎng)公司(簡(jiǎn)稱“南方電網(wǎng)”)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，南方電網(wǎng)開發(fā)的AI負(fù)荷預(yù)測(cè)平臺(tái)，準(zhǔn)確率高達(dá)98.3%，實(shí)現(xiàn)了電力調(diào)度的精準(zhǔn)化，減少了能源浪費(fèi)。AI還能優(yōu)化電力分配路徑，降低傳輸損耗，并通過(guò)需求側(cè)管理策略，引導(dǎo)用戶在低谷時(shí)段用電，平衡電網(wǎng)負(fù)荷。南方電網(wǎng)運(yùn)用AI算法分析用戶用電模式后，動(dòng)態(tài)調(diào)整電價(jià)或推送節(jié)能建議，促使整體能效提升15%~20%[4]。此外，AI與區(qū)塊鏈技術(shù)的結(jié)合，為碳足跡追蹤提供了新方案。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)碳排放數(shù)據(jù)，電網(wǎng)企業(yè)可優(yōu)化綠色能源占比，推動(dòng)低碳化轉(zhuǎn)型。

　　3.2 智能維護(hù)與設(shè)備優(yōu)化：從被動(dòng)修復(fù)模式到主動(dòng)預(yù)防創(chuàng)新

　　傳統(tǒng)電力設(shè)備維護(hù)依賴人工巡檢，成本高且效率低。AI技術(shù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與故障預(yù)測(cè)。筆者通過(guò)對(duì)中國(guó)電力科學(xué)研究院AI模型使用情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其使用AI模型后，新能源送出線故障的切除時(shí)間縮短至53 ms，避免了大面積停電風(fēng)險(xiǎn)。在國(guó)家電網(wǎng)示范工程中，AI動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)將故障電流遏制率降至3%以下，顯著提升電網(wǎng)安全性。在設(shè)備運(yùn)維層面，AI可識(shí)別潛在故障模式并提前預(yù)警;南方電網(wǎng)通過(guò)AI分析歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)變壓器、輸電線路等關(guān)鍵設(shè)備的壽命周期，使維護(hù)成本降低30%，停電時(shí)間減少40%[5]。此外，AI大模型還將根據(jù)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行情況和維護(hù)歷史，優(yōu)化維護(hù)策略，在降低成本的同時(shí)提高設(shè)備的使用壽命和可靠性。

　　3.3 可再生能源與整合優(yōu)化：從應(yīng)付問(wèn)題解決到主動(dòng)破解波動(dòng)性難題

　　可再生能源的不穩(wěn)定性是并網(wǎng)的主要障礙。AI通過(guò)氣象數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)能、太陽(yáng)能的發(fā)電量。筆者以南方電網(wǎng)公開的案例數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：AI算法結(jié)合歷史天氣數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，將風(fēng)電出力預(yù)測(cè)誤差率從20%降至5%，光伏發(fā)電效率提升12%;在分布式能源管理中，AI優(yōu)化微電網(wǎng)的能源調(diào)度策略，如南方電網(wǎng)某示范項(xiàng)目通過(guò)AI協(xié)調(diào)儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電，使可再生能源利用率提高25%，并在偏遠(yuǎn)地區(qū)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定供電。此外，AI還可動(dòng)態(tài)調(diào)整異質(zhì)能源(冷、熱、電、氫)的協(xié)同供給，構(gòu)建多能互補(bǔ)系統(tǒng)，提升能源整體利用效率。

　　4 AI技術(shù)助力能源行業(yè)節(jié)能減排

　　隨著全球能源需求的不斷增長(zhǎng)和環(huán)境保護(hù)壓力的日益增大，能源管理和節(jié)能減排成為能源行業(yè)的重要任務(wù)。AI技術(shù)在能源管理中的應(yīng)用，為節(jié)能減排提供了新的解決方案。通過(guò)集成AI技術(shù)，能源管理系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)能源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，優(yōu)化能源使用和減少浪費(fèi)。基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI可以分析能耗主導(dǎo)因素制定合理的控制方案，提高能源利用效率。

　　4.1 工業(yè)能效優(yōu)化：從能耗大戶到低碳標(biāo)桿

　　筆者根據(jù)《經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報(bào)》公開數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：工業(yè)領(lǐng)域碳排放占全球碳排放的25%以上，而AI技術(shù)通過(guò)優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行與能源調(diào)度，顯著降低能耗，如施耐德電氣推出的AI解決方案EcoStruxure Industrial Advisor，通過(guò)預(yù)測(cè)性機(jī)器學(xué)習(xí)模型使企業(yè)年節(jié)省能源成本100萬(wàn)美元，碳排放減少40%;廣汽本田汽車有限公司在增城工廠(通過(guò)ISO 50001能效認(rèn)證)運(yùn)用AI云智控技術(shù)對(duì)空壓站實(shí)施智能改造，每年節(jié)省242萬(wàn)度電，減少1 089噸碳排放。AI大模型在水泥生產(chǎn)中的應(yīng)用同樣突出。例如，江蘇極熵物聯(lián)科技有限公司利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化水泥廠啟停調(diào)度模型，結(jié)合用電峰谷時(shí)段調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，日均節(jié)省電費(fèi)3 000~4 000元，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率與節(jié)能的雙重提升[6]。

　　4.2 公共設(shè)施與電網(wǎng)管理：動(dòng)態(tài)平衡供需

　　智能電網(wǎng)是AI技術(shù)落地的關(guān)鍵場(chǎng)景。據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)，科華數(shù)據(jù)股份有限公司的“AI+能源管理”方案通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控與負(fù)荷預(yù)測(cè)，將企業(yè)能源效率提升15%~20%;國(guó)家電網(wǎng)應(yīng)用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)電力需求精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，優(yōu)化調(diào)度策略，減少電力傳輸損耗，并通過(guò)動(dòng)態(tài)電價(jià)策略平衡電網(wǎng)負(fù)荷，提升整體能效;在建筑領(lǐng)域，AI技術(shù)通過(guò)能耗模擬與實(shí)時(shí)調(diào)控降低碳排放，例如施耐德電氣在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域應(yīng)用AI算法優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)，末端空調(diào)電力消耗減少31%，冷站制冷效率提升20%。

　　4.3 環(huán)保領(lǐng)域：污水處理的綠色革新

　　污水處理是能源密集型行業(yè)，傳統(tǒng)工藝因過(guò)量曝氣與加藥導(dǎo)致高能耗。據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)，利德科技(北京)有限公司在福建晉江項(xiàng)目中通過(guò)AI水務(wù)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)污水能耗降低10%、液態(tài)氧消耗減少40%、年碳減排量達(dá)9萬(wàn)噸、污泥處理量減少90%。該系統(tǒng)通過(guò)算法模型和濃度梯度斷面管理，實(shí)現(xiàn)污水處理工藝流程的全參數(shù)、全斷面、全流程智能預(yù)測(cè)與控制;通過(guò)精準(zhǔn)氧需求預(yù)測(cè)與多參數(shù)協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)液態(tài)氧消耗的智能控制;通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化管理和資源循環(huán)利用，實(shí)現(xiàn)了污水處理從“被動(dòng)達(dá)標(biāo)”到“主動(dòng)優(yōu)化”的轉(zhuǎn)型。

　　此外，AI還能幫助企業(yè)和消費(fèi)者生成標(biāo)準(zhǔn)的碳足跡核算報(bào)告，優(yōu)化能耗和降低碳足跡。通過(guò)監(jiān)測(cè)和分析企業(yè)的能源消耗情況，AI可以提出節(jié)能減排的建議和措施，幫助企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本和提升環(huán)保形象。這種智能化的能源管理與節(jié)能減排方式，不僅有助于緩解能源緊張和環(huán)境壓力，還能為能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。

　　5 AI大模型為能源行業(yè)注入數(shù)字新動(dòng)能

　　根據(jù)上述多個(gè)案例與實(shí)證數(shù)據(jù)可以看出，通過(guò)垂直場(chǎng)景深度定制與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，解決了傳統(tǒng)能源系統(tǒng)的高耗能、低效率與不確定性難題。從千億級(jí)通用模型到細(xì)分場(chǎng)景專用工具，技術(shù)路徑逐漸向“專精特新”演進(jìn)，為能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)用的方法論與高精度技術(shù)基座。筆者根據(jù)已經(jīng)公開的數(shù)據(jù)進(jìn)行不完全統(tǒng)計(jì)，目前能源類央國(guó)企業(yè)先后發(fā)布不同應(yīng)用類AI大模型，這些模型的發(fā)布與應(yīng)用，為企業(yè)注入更多數(shù)字新動(dòng)能。

　　5.1 能源數(shù)據(jù)專用訓(xùn)練模型的突破

　　國(guó)家電網(wǎng)發(fā)布的“光明電力大模型”是一款千億級(jí)多模態(tài)行業(yè)大模型，該模型集成電力行業(yè)文本、圖像、時(shí)序、拓?fù)涞葦?shù)據(jù)，參數(shù)規(guī)模達(dá)千億級(jí)，支持電網(wǎng)規(guī)劃、運(yùn)維、調(diào)度等全產(chǎn)業(yè)鏈智能化分析。

　　南方電網(wǎng)發(fā)布的“馭電大模型”是一款基于物理規(guī)律嵌入訓(xùn)練方法的新能源仿真大模型，該模型潮流計(jì)算速度提升1 000倍[3]，有效解決高比例新能源并網(wǎng)的不確定性難題，實(shí)現(xiàn)海量電網(wǎng)運(yùn)行方式的智能生成。南京英利菲數(shù)智科技有限公司發(fā)布的“天問(wèn)AI電力環(huán)保大模型”是一款聚焦火電環(huán)保場(chǎng)景專用模型，該模型通過(guò)動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)雙引擎驅(qū)動(dòng)，優(yōu)化脫硫脫硝效率，在負(fù)荷頻繁波動(dòng)下實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)，使效率提升數(shù)倍。

　　5.2 跨模態(tài)融合方法的創(chuàng)新

　　國(guó)家電網(wǎng)華中分部通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同分析的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，采用歷史負(fù)荷、氣象、社會(huì)活動(dòng)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，結(jié)合多頭注意力機(jī)制與跨模態(tài)學(xué)習(xí)，提升預(yù)測(cè)精度與場(chǎng)景適應(yīng)性。在多模態(tài)Transformer架構(gòu)模型的應(yīng)用中，SalienTR框架通過(guò)雙Swin Transformer編碼器與全局-局部跨模態(tài)注意力(GLoC-MSA/LoC-MSA)機(jī)制，在可見光-熱紅外(RGB-T)顯著目標(biāo)檢測(cè)中實(shí)現(xiàn)低光照?qǐng)鼍跋碌聂敯粜?，誤差率大大降低。朗新科技集團(tuán)公司開發(fā)的電力知識(shí)增強(qiáng)模型，結(jié)合多模態(tài)檢索增強(qiáng)生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)技術(shù)融合電網(wǎng)地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)數(shù)據(jù)，通過(guò)“檢索”外部知識(shí)從而增強(qiáng)“生成”輸出質(zhì)量，進(jìn)而構(gòu)建電力交易策略優(yōu)化模型，使跨省電力調(diào)配與交易政策適配成本大幅降低，并實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)收益動(dòng)態(tài)平衡。

　　5.3 行業(yè)級(jí)智能化平臺(tái)構(gòu)建

　　據(jù)筆者統(tǒng)計(jì)，南方電網(wǎng)通過(guò)人工智能訓(xùn)練平臺(tái)，集成樣本庫(kù)、算力與算法，支持百億參數(shù)模型訓(xùn)練，覆蓋80余個(gè)電力場(chǎng)景，客戶服務(wù)高頻問(wèn)題解決率達(dá)60%，缺陷識(shí)別效率為傳統(tǒng)方法的10倍。國(guó)家能源集團(tuán)“工業(yè)設(shè)備綜合診斷大模型”基于數(shù)字孿生與AI算法，實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)功率曲線自動(dòng)化分析，故障定位速度顯著提升。

　　6 結(jié)束語(yǔ)

　　綜上所述，AI大模型憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)及預(yù)測(cè)分析能力，為能源行業(yè)注入全新數(shù)字動(dòng)能。其在能源供需預(yù)測(cè)、儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化、充放電管理、能源生產(chǎn)全流程改造、智能電網(wǎng)構(gòu)建及可再生能源管理等方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。AI技術(shù)的應(yīng)用不僅提升了能源利用效率，降低了運(yùn)營(yíng)成本，還顯著增強(qiáng)了電網(wǎng)穩(wěn)定性和可再生能源的并網(wǎng)能力。未來(lái)，隨著算法優(yōu)化與算力提升，AI大模型將加速能源系統(tǒng)的智能化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)全球邁向綠色、高效、安全的能源新時(shí)代。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI大模型將在能源行業(yè)中發(fā)揮更加重要的作用，推動(dòng)能源行業(yè)邁進(jìn)數(shù)字化、智能化、綠色化。

　　Large AI models bring new digital vitality to the energy sector

　　ZHAO Junsheng1,2

　　(1. China Association of Communication Enterprises, Beijing 100846, China;

　　2. School of Economics and Management, Xi’an University of Post & Telecommunications, Xi’an 710121, China)

　　Abstract: With the transformation of the global energy structure and the rapid development of digital technologies, the application of large artificial intelligence models (large AI models) in the energy sector has gradually emerged as a significant force driving the sector transformation. As a foundational sector of the national economy, the energy sector faces multiple challenges including efficiency enhancement, cost optimization, and green transformation while adapting production and consumption patterns to complex and volatile energy supply-demand relationships. Through the analysis of multiple case studies and empirical data, this paper demonstrates that large AI models are revitalizing traditional energy industries. With robust data processing capabilities, deep learning algorithms, and efficient predictive analytics functionalities, these large AI models are empowering the energy sector by injecting new digital vitality.

　　Keywords: large AI models; energy sector; digital vitality

　　本文刊于《信息通信技術(shù)與政策》2025年 第6期

　　作者簡(jiǎn)介：

　　趙俊湦：中國(guó)通信企業(yè)協(xié)會(huì)副秘書長(zhǎng)，工學(xué)博士，高級(jí)工程師，西安郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士生導(dǎo)師、客座教授，主要從事與信息通信相關(guān)的政府支撐、戰(zhàn)略咨詢、新技術(shù)跟蹤研究、標(biāo)準(zhǔn)研制等工作。

　　論文引用格式：

　　趙俊湦. 人工智能大模型為能源行業(yè)注入數(shù)字新動(dòng)能[J]. 信息通信技術(shù)與政策, 2025, 51(6): 2-7.