行业动态 - 多款能源大模型集中面世 包括中国石油上线昆仑大模型APP 朗新科技集团发布"朗新九功"AI能源大模型 国家能源集团发布千亿级发电行业大模型"擎源" [1] - 能源行业成为最早尝试大模型应用的领域之一 大模型已在电网调度 煤电生产 核电运行等场景落地 [1] - 大模型逐步渗透至新能源预测 消纳 运维等环节 [1] 技术应用场景 - 新能源发电功率预测是大模型技术成熟度最高 产业落地最广的场景之一 作为电力交易基石 [2] - 传统物理模型和统计方法难以满足精准预测需求 谷歌DeepMind气象预测大模型可实现15天全球天气预报 华为 英伟达持续迭代气象大模型 [2] - 协鑫集团与北京大学 NVIDIA合作研发光伏功率预测大模型 使光伏发电量预测精度提升3至5个百分点 [2] - 大模型通过智能调度算法实时分配新能源电力 南方电网新型电力系统实现百万平方公里尺度上秒级匹配 显著提升新能源消纳水平 [3] - 大模型基于发电量精准预测优化并网策略 通过实时监测抑制电力系统宽频振荡等问题 [3] - 远景智能推出基于生成式大模型的风机故障检修虚拟专家 提升运维效率 [3] - AI模型深度分析设备运行数据 电网负荷 天气预报等海量数据 实现预测性维护 减少非计划停机时间 [3] - 大模型与无人机 摄像头等设备联动 结合视觉大模型应用于新能源设备巡检 [3] 技术路线分析 - 大模型出现前能源领域主要采用专用小模型 专注于特定场景如能源需求预测 智能电网管理等 [4] - 大模型凭借上下文理解 指令遵循 场景泛化等能力覆盖更广泛能源场景 包括新能源并网优化 电网稳定性提升 [5] - 宽频振荡风险分析等机理明确 数据量不大的业务仍适合采用专业小模型 可规避大模型高投资与幻觉风险 [5] - 时序大模型在新能源发电功率预测中具有较大潜力 通过融合气象数据构建端对端架构 挖掘气象数据与出力特征匹配关系 [6] - 语言大模型在新能源领域成熟度较低 因能源行业缺乏现成训练数据 IT与OT系统数据分散标准不一 [7] - 工业场景需结合行业专家经验与AI算法 开发可靠可解释的工业AI模型 目前新能源电力与化工联合动态运行仍是行业空白 [7]

行业动态 - 能源行业大模型应用加速落地 中国石油上线昆仑大模型APP 朗新科技发布"朗新九功"AI能源大模型 国家能源集团发布千亿级发电行业大模型"擎源"[1] - 工业场景存在数据高复杂度 结果低容错率和成本敏感性特点 此前AI大模型应用落地节奏相对较慢[1] - 能源行业成为最早尝试大模型应用的领域之一 大模型已在电网调度 煤电生产 核电运行等场景实现落地[1] 新能源功率预测 - 新能源发电功率预测是大模型技术成熟度最高 产业落地最广的场景之一 该预测是电力交易的基石[2] - 新能源发电存在随机性 波动性和间歇性特点 威胁功率预测准确性 传统物理模型和统计方法难以满足精准预测需求[2] - 谷歌DeepMind气象预测大模型实现15天全球天气预报 华为 英伟达持续迭代气象大模型 协鑫集团光伏功率预测大模型使发电量预测精度提升3至5个百分点[2] 电网优化与消纳 - 大模型通过智能调度算法实时分配新能源电力 减少弃风弃光现象 南方电网实现百万平方公里尺度上秒级匹配 显著提升新能源消纳水平[3] - 基于新能源发电量精准预测优化并网策略 通过实时监测和动态调整抑制电力系统宽频振荡问题[3] 设备运维应用 - 远景智能推出基于生成式大模型的风机故障检修虚拟专家 智能调用行业精调小模型提升运维效率[3] - AI模型深度分析设备运行数据 电网负荷和天气预报数据 实现预测性维护 大幅减少非计划停机时间并降低运维成本[3] - 大模型与无人机 摄像头等设备联动 结合视觉大模型应用于新能源设备巡检领域[3] 技术路线对比 - 大模型出现前能源领域主要使用专用小模型 参数规模小且专注于特定场景问题解决[4] - 大模型凭借上下文理解 指令遵循和场景泛化能力覆盖更广泛能源场景 包括新能源并网优化和电网稳定性提升[5] - 宽频振荡风险分析等机理明确 数据量不大的业务仍适合使用专业小模型 可规避大模型高投资和幻觉风险[5] 时序大模型优势 - 时序大模型在新能源发电功率预测中具有较大潜力 可融合更多气象数据构建端对端架构体系[7] - 通过充分挖掘气象数据与新能源出力特征匹配关系 有望进一步提升预测精度并助力调度生产[7] 语言大模型挑战 - 语言大模型训练依赖数据储备 在新能源领域成熟度较低 能源行业缺乏现成训练数据[8] - 能源行业IT与OT系统长期分离导致数据分散标准不一 有效整合异构数据建立统一数据底座是应用基础难点[8] - 工业场景需要结合深厚工业机理知识 如何将专家经验与AI算法结合开发可靠可解释模型仍是行业空白[8]