人工智能大模型为能源行业注入数字新动能

人工智能大模型为能源行业注入数字新动能

赵俊湦^1,2

(1.中国通信企业协会，北京 100846; 2.西安邮电大学经济与管理学院，西安 710121)

　　摘要：随着全球能源结构的转型与数字化技术的迅猛发展，人工智能(Artificial Intelligence，AI)大模型在能源行业中的应用逐渐成为推动行业变革的重要力量。能源行业作为国民经济的基础产业，在生产与消费模式应对复杂多变的能源供需关系时，正面临着效率提升、成本优化、绿色转型等多重挑战。从多个案例与实证数据角度进行分析得出，AI大模型赋能传统能源行业，使其焕发新的生命力，而AI大模型凭借其强大的数据处理能力、深度学习算法以及高效的预测分析功能，为能源行业注入了全新的数字动能。

　　关键词：AI大模型;能源行业; 数字动能

　　0 引言

　　随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型正逐步渗透至能源行业的各个领域，为其注入强大的数字新动能。在能源生产与管理环节，AI大模型通过深度学习算法，对海量数据进行挖掘与分析，实现能源需求与供应的精准预测，助力能源调度决策的科学化与智能化。其应用不仅提升了能源利用效率，还推动了能源产业的创新转型。据笔者统计，在全球范围内AI在能源领域的直接应用已达数十种，众多企业纷纷推出“AI+能源”产品，相关投资持续攀升。AI大模型以其独特的知识提取、推理和生成能力，正在重塑能源行业的未来，引领其向低碳、高效、可持续方向发展。

　　1 AI赋能让充储放更“聪明自如”

　　在能源行业，AI的应用显著提升了能源转化和分配的智能化水平，例如通过预测性维护可减少设备故障，优化电网调度可提高能源利用效率，并助力可再生能源的整合与管理。与此同时，储能行业也受益于AI技术的赋能，智能储能系统能够更精准地预测能源需求与供应波动，优化储能设备的充放电策略，从而提高储能效率和经济性，为能源转型和碳中和目标的实现提供重要支撑。

　　1.1 AI大模型精准预测，优化能源供需平衡

　　传统风电预测方法(如自回归移动平均模型、线性回归预测法等)主要基于历史风速和发电量数据建模，难以捕捉天气突变、复杂地形等动态非线性因素。AI大模型凭借强大的数据处理与分析能力，正逐步实现对能源供需的精准预测。通过分析历史气象数据、社会经济活动以及实时能源生产数据，AI大模型能够动态建模，准确预测风能和太阳能等可再生能源的发电能力。多变量学习的方式可以综合考虑温度、湿度、气压等多种因素，不仅提高了预测的全面性，还降低了预测误差。使用AI大模型前，传统方法因数据处理能力有限、模型复杂度不足，导致风电预测误差较大，在极端天气和复杂地形下，多模态数据整合与动态建模能力的缺失尤为明显。笔者结合阿里巴巴达摩院AI大模型的应用，通过提升多模态数据融合与动态建模能力，在不同的时间跨度可将风电功率预测误差率降低10%~35%不等(如表1所示)，直接减少电网平衡成本和弃风损失。精准的预测结果使得能源生产商能够提前规划发电与储能策略，优化能源分配，减少因供需不匹配导致的能源浪费，实现能源的高效利用[1]。

　　表1 能源行业风电预测误差水平表

　　1.2 AI赋能智能储能，提升系统稳定性

　　储能系统是新能源领域的重要组成部分，对于平衡电网负荷、提高能源利用效率具有重要意义。传统的储能管理主要存在数据整合能力不足、安全风险高、运维效率低、经济性受限等多重技术“瓶颈”和运营挑战。AI大模型在储能系统的优化与调度中发挥着重要作用。通过实时分析储能设备的运行状态、电池性能以及电网需求，AI大模型能够精准预测储能系统的充放电状态，优化储能策略。这不仅提高了储能系统的运行效率，还增强了电网的稳定性。在可再生能源并网过程中，AI大模型能够有效评估并网稳定性，减少波动性影响，确保可再生能源的平稳融入。同时，AI技术还能帮助降低储能系统的运维成本，延长设备使用寿命，进一步提升能源系统的经济性。

　　1.3 AI优化充放电管理，实现智能调控

　　在电动汽车充电、储能设备放电等场景中，AI大模型同样展现出强大的优化能力。通过实时分析电网负荷、电价波动以及用户需求，AI大模型能够智能调控充放电过程，实现电力资源的优化配置。例如，在电动汽车充电领域，AI大模型可以根据电网负荷情况、电价政策以及用户的充电习惯，制定个性化的充电计划，既满足用户的充电需求，又减少了对电网的冲击。在储能设备放电方面，AI大模型能够根据电网需求和市场价格信号，灵活调整放电策略，助力提高储能系统的经济效益。这种智能调控的方式不仅提高了能源利用效率，还促进了能源系统的可持续发展。

　　2 新技术革新掀起“绿色潮流”

　　在现代社会，数据量呈爆炸式增长，信息处理需求急剧上升，人们需要更高效、更智能的方式解决复杂问题。AI大模型凭借其强大的计算能力和深度学习算法，能够处理海量多维度数据，挖掘其中隐藏的规律与模式。AI大模型可快速学习新知识，不断优化自身性能，适应不同领域和场景的应用需求，从而在众多领域发挥重要作用，推动社会向更智能化方向发展。

　　2.1 大模型驱动能源生产全流程优化

　　AI大模型在能源生产端的深度应用，正在重构传统能源产业的运行范式。基于谷歌Transformer架构的千亿参数级模型可以通过融合地质勘探数据、设备运行日志、气象监测信息等多模态数据源，构建起覆盖能源勘探开发全周期的智能分析系统。笔者根据北极星风力发电网公布的模型应用情况，对该模型在不同领域的应用及准确率进行了统计：该模型在油气资源勘探领域，通过对三维地震数据进行特征提取与模式识别，可使储层分布勘探准确率较传统方法提升27%，有效降低勘探成本与试错风险。针对火电与核电设备管理，运用该模型进行设备健康度评估，通过分析历史运维数据与实时传感信息，实现关键设备故障的早期预警，使非计划停机时间(指发电机组由于自身故障或其他原因导致的计划外停止运行的时间)大幅减少。在可再生能源领域，该模型结合卫星遥感与气象大数据，构建高精度风功率预测系统，将风电场的发电量预测误差控制在5%以内，显著提升电网调度效率。上述大模型的应用及全流程智能化改造，推动能源生产效率提升与运营成本下降，为传统能源企业数字化转型提供核心驱动力[2]。

　　2.2 智能电网构建动态供需平衡体系

　　传统的电力系统供需匹配存在发电惯性大、储能能力不足、调峰能力有限、跨区域调配壁垒等问题，在大模型技术支撑下电力系统供需匹配的复杂性得到系统性突破。基于时空注意力机制(指在时间和空间维度上对输入数据进行自适应处理的方法)的深度神经网络，整合用户侧用电数据、分布式能源+储能、电力市场交易信息等多维度动态参数，构建起分钟级更新的负荷预测模型。笔者根据《国家电网报》的数据统计得出：2024年，在华东某省级电网的实测中，基于智能电网的AI大模型预测电网负荷，全网平均负荷预测准确率达98.49%，日最高负荷预测准确率达99.08%，数据收集工作时长从30 min缩短至2 min，有效缓解传统预测方法因天气突变导致的误差放大问题;针对高比例新能源接入的电网，强化学习算法驱动的调度系统实时优化电力潮流分布，在西北某新能源基地的应用案例中，弃风弃光率(指在一定时间内，因各种原因导致的风电和光伏发电未能被充分利用的比例)从12.6%降至3.8%，分布式潮流控制装置总容量为5.8万kVA，可动态转移潮流10万kW;大模型支撑的虚拟电厂平台聚合海量分布式资源，通过区块链技术实现价值传递，在国家电网广东省试点项目中，用户侧储能系统的利用率提升60%，需求响应参与度达到83%，通过智能化的供需协同机制与AI大模型的深度应用(如表2所示)，推动电力系统向“源网荷储”深度互动的新型模式演进[3]。同时，为避免单一数据源出现信息失真，国家电网通过AI大模型对温度、湿度、风速等主要参数进行三重校验与交叉验证，有效避免数据误差造成预测失真的问题。

　　表2 智能电网全生命周期管理创新案例

　　2.3 可再生能源全生命周期管理创新

　　大模型技术正在重塑可再生能源开发与利用的价值链条。在项目规划阶段，通过优化算法将地形特征、生态承载、并网条件等约束因素进行综合评估，生成相对较佳的选址方案。笔者根据青海日报公开的数据进行统计，某光伏企业在青藏高原的项目规划中，通过大模型分析200 TB地理数据，将土地利用率提升19%的同时降低生态影响指数32%;在设备运维环节，基于无人机影像的光伏缺陷AI检测准确率达99.7%，检测效率为人工的50倍;针对风电叶片结构健康监测，通过数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)对声纹识别模型采集的振动频谱进行分析，可以提前35天预警潜在风电叶片裂纹风险。在能源消纳层面，联邦学习框架打破“数据孤岛”，聚合多区域新能源出力特征，构建跨省区电力互济模型，实现全链条智能化管理，显著提升可再生能源项目的经济性与可持续性。

　　通过对2024年《国家电网报》智能电网全生命周期管理创新案例的分析可以看出：AI大模型技术与相关模型的应用，使得能源企业能够实现对海量数据的实时分析与处理，优化能源生产与分配流程，不断提升能源利用效率。同时，AI大模型在能源需求预测、设备故障诊断、智能电网管理等领域展现出显著优势，为能源行业的数字化与智能化转型提供了有力支撑。

　　3 AI技术成为能源转型“好帮手”

　　在碳中和目标的驱动下，能源系统正经历从传统模式向智能化、绿色化的深刻变革。AI凭借其强大的数据分析与预测能力，成为推动能源转型的核心技术之一。AI在智能电网、设备维护、可再生能源整合等方面不断赋能能源行业，助力能源行业高效与可持续发展。

　　3.1 智能电网与资源优化：从传统电网管理到平衡电网负荷管理

　　传统电网难以应对新能源波动性带来的挑战，而AI通过实时数据监测与深度学习，构建了灵活高效的智能电网系统。笔者根据中国南方电网公司(简称“南方电网”)网站的数据进行统计发现，南方电网开发的AI负荷预测平台，准确率高达98.3%，实现了电力调度的精准化，减少了能源浪费。AI还能优化电力分配路径，降低传输损耗，并通过需求侧管理策略，引导用户在低谷时段用电，平衡电网负荷。南方电网运用AI算法分析用户用电模式后，动态调整电价或推送节能建议，促使整体能效提升15%~20%[4]。此外，AI与区块链技术的结合，为碳足迹追踪提供了新方案。通过实时监测碳排放数据，电网企业可优化绿色能源占比，推动低碳化转型。

　　3.2 智能维护与设备优化：从被动修复模式到主动预防创新

　　传统电力设备维护依赖人工巡检，成本高且效率低。AI技术通过机器学习与物联网结合，实现了设备状态的实时监控与故障预测。笔者通过对中国电力科学研究院AI模型使用情况进行统计，其使用AI模型后，新能源送出线故障的切除时间缩短至53 ms，避免了大面积停电风险。在国家电网示范工程中，AI动态监控系统将故障电流遏制率降至3%以下，显著提升电网安全性。在设备运维层面，AI可识别潜在故障模式并提前预警;南方电网通过AI分析历史运行数据，预测变压器、输电线路等关键设备的寿命周期，使维护成本降低30%，停电时间减少40%[5]。此外，AI大模型还将根据设备的实际运行情况和维护历史，优化维护策略，在降低成本的同时提高设备的使用寿命和可靠性。

　　3.3 可再生能源与整合优化：从应付问题解决到主动破解波动性难题

　　可再生能源的不稳定性是并网的主要障碍。AI通过气象数据分析和预测模型，精准预测风能、太阳能的发电量。笔者以南方电网公开的案例数据进行统计发现：AI算法结合历史天气数据与实时监测，将风电出力预测误差率从20%降至5%，光伏发电效率提升12%;在分布式能源管理中，AI优化微电网的能源调度策略，如南方电网某示范项目通过AI协调储能系统充放电，使可再生能源利用率提高25%，并在偏远地区实现稳定供电。此外，AI还可动态调整异质能源(冷、热、电、氢)的协同供给，构建多能互补系统，提升能源整体利用效率。

　　4 AI技术助力能源行业节能减排

　　随着全球能源需求的不断增长和环境保护压力的日益增大，能源管理和节能减排成为能源行业的重要任务。AI技术在能源管理中的应用，为节能减排提供了新的解决方案。通过集成AI技术，能源管理系统能够实现对能源数据的实时监测和分析，优化能源使用和减少浪费。基于机器学习算法，AI可以分析能耗主导因素制定合理的控制方案，提高能源利用效率。

　　4.1 工业能效优化：从能耗大户到低碳标杆

　　笔者根据《经济导报》公开数据进行统计发现：工业领域碳排放占全球碳排放的25%以上，而AI技术通过优化设备运行与能源调度，显著降低能耗，如施耐德电气推出的AI解决方案EcoStruxure Industrial Advisor，通过预测性机器学习模型使企业年节省能源成本100万美元，碳排放减少40%;广汽本田汽车有限公司在增城工厂(通过ISO 50001能效认证)运用AI云智控技术对空压站实施智能改造，每年节省242万度电，减少1 089吨碳排放。AI大模型在水泥生产中的应用同样突出。例如，江苏极熵物联科技有限公司利用强化学习算法优化水泥厂启停调度模型，结合用电峰谷时段调整生产计划，日均节省电费3 000~4 000元，实现生产效率与节能的双重提升[6]。

　　4.2 公共设施与电网管理：动态平衡供需

　　智能电网是AI技术落地的关键场景。据笔者统计，科华数据股份有限公司的“AI+能源管理”方案通过实时监控与负荷预测，将企业能源效率提升15%~20%;国家电网应用AI技术实现电力需求精准预测，优化调度策略，减少电力传输损耗，并通过动态电价策略平衡电网负荷，提升整体能效;在建筑领域，AI技术通过能耗模拟与实时调控降低碳排放，例如施耐德电气在数据中心领域应用AI算法优化空调系统，末端空调电力消耗减少31%，冷站制冷效率提升20%。

　　4.3 环保领域：污水处理的绿色革新

　　污水处理是能源密集型行业，传统工艺因过量曝气与加药导致高能耗。据笔者统计，利德科技(北京)有限公司在福建晋江项目中通过AI水务管理系统，实现污水能耗降低10%、液态氧消耗减少40%、年碳减排量达9万吨、污泥处理量减少90%。该系统通过算法模型和浓度梯度断面管理，实现污水处理工艺流程的全参数、全断面、全流程智能预测与控制;通过精准氧需求预测与多参数协同优化，实现液态氧消耗的智能控制;通过数据驱动的精细化管理和资源循环利用，实现了污水处理从“被动达标”到“主动优化”的转型。

　　此外，AI还能帮助企业和消费者生成标准的碳足迹核算报告，优化能耗和降低碳足迹。通过监测和分析企业的能源消耗情况，AI可以提出节能减排的建议和措施，帮助企业降低运营成本和提升环保形象。这种智能化的能源管理与节能减排方式，不仅有助于缓解能源紧张和环境压力，还能为能源行业的可持续发展提供有力支持。

　　5 AI大模型为能源行业注入数字新动能

　　根据上述多个案例与实证数据可以看出，通过垂直场景深度定制与多模态数据融合，解决了传统能源系统的高耗能、低效率与不确定性难题。从千亿级通用模型到细分场景专用工具，技术路径逐渐向“专精特新”演进，为能源行业数字化转型提供了可复用的方法论与高精度技术基座。笔者根据已经公开的数据进行不完全统计，目前能源类央国企业先后发布不同应用类AI大模型，这些模型的发布与应用，为企业注入更多数字新动能。

　　5.1 能源数据专用训练模型的突破

　　国家电网发布的“光明电力大模型”是一款千亿级多模态行业大模型，该模型集成电力行业文本、图像、时序、拓扑等数据，参数规模达千亿级，支持电网规划、运维、调度等全产业链智能化分析。

　　南方电网发布的“驭电大模型”是一款基于物理规律嵌入训练方法的新能源仿真大模型，该模型潮流计算速度提升1 000倍[3]，有效解决高比例新能源并网的不确定性难题，实现海量电网运行方式的智能生成。南京英利菲数智科技有限公司发布的“天问AI电力环保大模型”是一款聚焦火电环保场景专用模型，该模型通过动态知识图谱与深度学习双引擎驱动，优化脱硫脱硝效率，在负荷频繁波动下实现毫秒级响应，使效率提升数倍。

　　5.2 跨模态融合方法的创新

　　国家电网华中分部通过多模态数据协同分析的电力负荷预测，采用历史负荷、气象、社会活动等多源异构数据，结合多头注意力机制与跨模态学习，提升预测精度与场景适应性。在多模态Transformer架构模型的应用中，SalienTR框架通过双Swin Transformer编码器与全局-局部跨模态注意力(GLoC-MSA/LoC-MSA)机制，在可见光-热红外(RGB-T)显著目标检测中实现低光照场景下的鲁棒性，误差率大大降低。朗新科技集团公司开发的电力知识增强模型，结合多模态检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)技术融合电网地理信息系统(Geographic Information System，GIS)数据，通过“检索”外部知识从而增强“生成”输出质量，进而构建电力交易策略优化模型，使跨省电力调配与交易政策适配成本大幅降低，并实现风险收益动态平衡。

　　5.3 行业级智能化平台构建

　　据笔者统计，南方电网通过人工智能训练平台，集成样本库、算力与算法，支持百亿参数模型训练，覆盖80余个电力场景，客户服务高频问题解决率达60%，缺陷识别效率为传统方法的10倍。国家能源集团“工业设备综合诊断大模型”基于数字孪生与AI算法，实现风机功率曲线自动化分析，故障定位速度显著提升。

　　6 结束语

　　综上所述，AI大模型凭借强大的数据处理、深度学习及预测分析能力，为能源行业注入全新数字动能。其在能源供需预测、储能系统优化、充放电管理、能源生产全流程改造、智能电网构建及可再生能源管理等方面展现出显著优势。AI技术的应用不仅提升了能源利用效率，降低了运营成本，还显著增强了电网稳定性和可再生能源的并网能力。未来，随着算法优化与算力提升，AI大模型将加速能源系统的智能化转型，推动全球迈向绿色、高效、安全的能源新时代。随着人工智能技术的不断进步，AI大模型将在能源行业中发挥更加重要的作用，推动能源行业迈进数字化、智能化、绿色化。

　　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《信息通信技术与政策》2025年 第6期

　　作者简介：

　　赵俊湦：中国通信企业协会副秘书长，工学博士，高级工程师，西安邮电大学经济与管理学院硕士生导师、客座教授，主要从事与信息通信相关的政府支撑、战略咨询、新技术跟踪研究、标准研制等工作。

　　论文引用格式：

　　赵俊湦. 人工智能大模型为能源行业注入数字新动能[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(6): 2-7.