人工智能大模型為能源行業注入數字新動能

趙俊湦^1,2

(1.中國通信企業協會，北京 100846; 2.西安郵電大學經濟與管理學院，西安 710121)

　　摘要：隨著全球能源結構的轉型與數字化技術的迅猛發展，人工智能(Artificial Intelligence，AI)大模型在能源行業中的應用逐漸成為推動行業變革的重要力量。能源行業作為國民經濟的基礎產業，在生產與消費模式應對復雜多變的能源供需關系時，正面臨著效率提升、成本優化、綠色轉型等多重挑戰。從多個案例與實證數據角度進行分析得出，AI大模型賦能傳統能源行業，使其煥發新的生命力，而AI大模型憑借其強大的數據處理能力、深度學習算法以及高效的預測分析功能，為能源行業注入了全新的數字動能。

　　關鍵詞：AI大模型;能源行業; 數字動能

　　0 引言

　　隨著人工智能技術的飛速發展，AI大模型正逐步滲透至能源行業的各個領域，為其注入強大的數字新動能。在能源生產與管理環節，AI大模型通過深度學習算法，對海量數據進行挖掘與分析，實現能源需求與供應的精準預測，助力能源調度決策的科學化與智能化。其應用不僅提升了能源利用效率，還推動了能源產業的創新轉型。據筆者統計，在全球范圍內AI在能源領域的直接應用已達數十種，眾多企業紛紛推出“AI+能源”產品，相關投資持續攀升。AI大模型以其獨特的知識提取、推理和生成能力，正在重塑能源行業的未來，引領其向低碳、高效、可持續方向發展。

　　1 AI賦能讓充儲放更“聰明自如”

　　在能源行業，AI的應用顯著提升了能源轉化和分配的智能化水平，例如通過預測性維護可減少設備故障，優化電網調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，儲能行業也受益于AI技術的賦能，智能儲能系統能夠更精準地預測能源需求與供應波動，優化儲能設備的充放電策略，從而提高儲能效率和經濟性，為能源轉型和碳中和目標的實現提供重要支撐。

　　1.1 AI大模型精準預測，優化能源供需平衡

　　傳統風電預測方法(如自回歸移動平均模型、線性回歸預測法等)主要基于歷史風速和發電量數據建模，難以捕捉天氣突變、復雜地形等動態非線性因素。AI大模型憑借強大的數據處理與分析能力，正逐步實現對能源供需的精準預測。通過分析歷史氣象數據、社會經濟活動以及實時能源生產數據，AI大模型能夠動態建模，準確預測風能和太陽能等可再生能源的發電能力。多變量學習的方式可以綜合考慮溫度、濕度、氣壓等多種因素，不僅提高了預測的全面性，還降低了預測誤差。使用AI大模型前，傳統方法因數據處理能力有限、模型復雜度不足，導致風電預測誤差較大，在極端天氣和復雜地形下，多模態數據整合與動態建模能力的缺失尤為明顯。筆者結合阿里巴巴達摩院AI大模型的應用，通過提升多模態數據融合與動態建模能力，在不同的時間跨度可將風電功率預測誤差率降低10%~35%不等(如表1所示)，直接減少電網平衡成本和棄風損失。精準的預測結果使得能源生產商能夠提前規劃發電與儲能策略，優化能源分配，減少因供需不匹配導致的能源浪費，實現能源的高效利用[1]。

　　表1 能源行業風電預測誤差水平表

　　1.2 AI賦能智能儲能，提升系統穩定性

　　儲能系統是新能源領域的重要組成部分，對于平衡電網負荷、提高能源利用效率具有重要意義。傳統的儲能管理主要存在數據整合能力不足、安全風險高、運維效率低、經濟性受限等多重技術“瓶頸”和運營挑戰。AI大模型在儲能系統的優化與調度中發揮著重要作用。通過實時分析儲能設備的運行狀態、電池性能以及電網需求，AI大模型能夠精準預測儲能系統的充放電狀態，優化儲能策略。這不僅提高了儲能系統的運行效率，還增強了電網的穩定性。在可再生能源并網過程中，AI大模型能夠有效評估并網穩定性，減少波動性影響，確保可再生能源的平穩融入。同時，AI技術還能幫助降低儲能系統的運維成本，延長設備使用壽命，進一步提升能源系統的經濟性。

　　1.3 AI優化充放電管理，實現智能調控

　　在電動汽車充電、儲能設備放電等場景中，AI大模型同樣展現出強大的優化能力。通過實時分析電網負荷、電價波動以及用戶需求，AI大模型能夠智能調控充放電過程，實現電力資源的優化配置。例如，在電動汽車充電領域，AI大模型可以根據電網負荷情況、電價政策以及用戶的充電習慣，制定個性化的充電計劃，既滿足用戶的充電需求，又減少了對電網的沖擊。在儲能設備放電方面，AI大模型能夠根據電網需求和市場價格信號，靈活調整放電策略，助力提高儲能系統的經濟效益。這種智能調控的方式不僅提高了能源利用效率，還促進了能源系統的可持續發展。

　　2 新技術革新掀起“綠色潮流”

　　在現代社會，數據量呈爆炸式增長，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雜問題。AI大模型憑借其強大的計算能力和深度學習算法，能夠處理海量多維度數據，挖掘其中隱藏的規律與模式。AI大模型可快速學習新知識，不斷優化自身性能，適應不同領域和場景的應用需求，從而在眾多領域發揮重要作用，推動社會向更智能化方向發展。

　　2.1 大模型驅動能源生產全流程優化

　　AI大模型在能源生產端的深度應用，正在重構傳統能源產業的運行范式。基于谷歌Transformer架構的千億參數級模型可以通過融合地質勘探數據、設備運行日志、氣象監測信息等多模態數據源，構建起覆蓋能源勘探開發全周期的智能分析系統。筆者根據北極星風力發電網公布的模型應用情況，對該模型在不同領域的應用及準確率進行了統計：該模型在油氣資源勘探領域，通過對三維地震數據進行特征提取與模式識別，可使儲層分布勘探準確率較傳統方法提升27%，有效降低勘探成本與試錯風險。針對火電與核電設備管理，運用該模型進行設備健康度評估，通過分析歷史運維數據與實時傳感信息，實現關鍵設備故障的早期預警，使非計劃停機時間(指發電機組由于自身故障或其他原因導致的計劃外停止運行的時間)大幅減少。在可再生能源領域，該模型結合衛星遙感與氣象大數據，構建高精度風功率預測系統，將風電場的發電量預測誤差控制在5%以內，顯著提升電網調度效率。上述大模型的應用及全流程智能化改造，推動能源生產效率提升與運營成本下降，為傳統能源企業數字化轉型提供核心驅動力[2]。

　　2.2 智能電網構建動態供需平衡體系

　　傳統的電力系統供需匹配存在發電慣性大、儲能能力不足、調峰能力有限、跨區域調配壁壘等問題，在大模型技術支撐下電力系統供需匹配的復雜性得到系統性突破。基于時空注意力機制(指在時間和空間維度上對輸入數據進行自適應處理的方法)的深度神經網絡，整合用戶側用電數據、分布式能源+儲能、電力市場交易信息等多維度動態參數，構建起分鐘級更新的負荷預測模型。筆者根據《國家電網報》的數據統計得出：2024年，在華東某省級電網的實測中，基于智能電網的AI大模型預測電網負荷，全網平均負荷預測準確率達98.49%，日最高負荷預測準確率達99.08%，數據收集工作時長從30 min縮短至2 min，有效緩解傳統預測方法因天氣突變導致的誤差放大問題;針對高比例新能源接入的電網，強化學習算法驅動的調度系統實時優化電力潮流分布，在西北某新能源基地的應用案例中，棄風棄光率(指在一定時間內，因各種原因導致的風電和光伏發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容量為5.8萬kVA，可動態轉移潮流10萬kW;大模型支撐的虛擬電廠平臺聚合海量分布式資源，通過區塊鏈技術實現價值傳遞，在國家電網廣東省試點項目中，用戶側儲能系統的利用率提升60%，需求響應參與度達到83%，通過智能化的供需協同機制與AI大模型的深度應用(如表2所示)，推動電力系統向“源網荷儲”深度互動的新型模式演進[3]。同時，為避免單一數據源出現信息失真，國家電網通過AI大模型對溫度、濕度、風速等主要參數進行三重校驗與交叉驗證，有效避免數據誤差造成預測失真的問題。

　　表2 智能電網全生命周期管理創新案例

　　2.3 可再生能源全生命周期管理創新

　　大模型技術正在重塑可再生能源開發與利用的價值鏈條。在項目規劃階段，通過優化算法將地形特征、生態承載、并網條件等約束因素進行綜合評估，生成相對較佳的選址方案。筆者根據青海日報公開的數據進行統計，某光伏企業在青藏高原的項目規劃中，通過大模型分析200 TB地理數據，將土地利用率提升19%的同時降低生態影響指數32%;在設備運維環節，基于無人機影像的光伏缺陷AI檢測準確率達99.7%，檢測效率為人工的50倍;針對風電葉片結構健康監測，通過數據采集與監視控制系統(Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA)對聲紋識別模型采集的振動頻譜進行分析，可以提前35天預警潛在風電葉片裂紋風險。在能源消納層面，聯邦學習框架打破“數據孤島”，聚合多區域新能源出力特征，構建跨省區電力互濟模型，實現全鏈條智能化管理，顯著提升可再生能源項目的經濟性與可持續性。

　　通過對2024年《國家電網報》智能電網全生命周期管理創新案例的分析可以看出：AI大模型技術與相關模型的應用，使得能源企業能夠實現對海量數據的實時分析與處理，優化能源生產與分配流程，不斷提升能源利用效率。同時，AI大模型在能源需求預測、設備故障診斷、智能電網管理等領域展現出顯著優勢，為能源行業的數字化與智能化轉型提供了有力支撐。

　　3 AI技術成為能源轉型“好幫手”

　　在碳中和目標的驅動下，能源系統正經歷從傳統模式向智能化、綠色化的深刻變革。AI憑借其強大的數據分析與預測能力，成為推動能源轉型的核心技術之一。AI在智能電網、設備維護、可再生能源整合等方面不斷賦能能源行業，助力能源行業高效與可持續發展。

　　3.1 智能電網與資源優化：從傳統電網管理到平衡電網負荷管理

　　傳統電網難以應對新能源波動性帶來的挑戰，而AI通過實時數據監測與深度學習，構建了靈活高效的智能電網系統。筆者根據中國南方電網公司(簡稱“南方電網”)網站的數據進行統計發現，南方電網開發的AI負荷預測平臺，準確率高達98.3%，實現了電力調度的精準化，減少了能源浪費。AI還能優化電力分配路徑，降低傳輸損耗，并通過需求側管理策略，引導用戶在低谷時段用電，平衡電網負荷。南方電網運用AI算法分析用戶用電模式后，動態調整電價或推送節能建議，促使整體能效提升15%~20%[4]。此外，AI與區塊鏈技術的結合，為碳足跡追蹤提供了新方案。通過實時監測碳排放數據，電網企業可優化綠色能源占比，推動低碳化轉型。

　　3.2 智能維護與設備優化：從被動修復模式到主動預防創新

　　傳統電力設備維護依賴人工巡檢，成本高且效率低。AI技術通過機器學習與物聯網結合，實現了設備狀態的實時監控與故障預測。筆者通過對中國電力科學研究院AI模型使用情況進行統計，其使用AI模型后，新能源送出線故障的切除時間縮短至53 ms，避免了大面積停電風險。在國家電網示范工程中，AI動態監控系統將故障電流遏制率降至3%以下，顯著提升電網安全性。在設備運維層面，AI可識別潛在故障模式并提前預警;南方電網通過AI分析歷史運行數據，預測變壓器、輸電線路等關鍵設備的壽命周期，使維護成本降低30%，停電時間減少40%[5]。此外，AI大模型還將根據設備的實際運行情況和維護歷史，優化維護策略，在降低成本的同時提高設備的使用壽命和可靠性。

　　3.3 可再生能源與整合優化：從應付問題解決到主動破解波動性難題

　　可再生能源的不穩定性是并網的主要障礙。AI通過氣象數據分析和預測模型，精準預測風能、太陽能的發電量。筆者以南方電網公開的案例數據進行統計發現：AI算法結合歷史天氣數據與實時監測，將風電出力預測誤差率從20%降至5%，光伏發電效率提升12%;在分布式能源管理中，AI優化微電網的能源調度策略，如南方電網某示范項目通過AI協調儲能系統充放電，使可再生能源利用率提高25%，并在偏遠地區實現穩定供電。此外，AI還可動態調整異質能源(冷、熱、電、氫)的協同供給，構建多能互補系統，提升能源整體利用效率。

　　4 AI技術助力能源行業節能減排

　　隨著全球能源需求的不斷增長和環境保護壓力的日益增大，能源管理和節能減排成為能源行業的重要任務。AI技術在能源管理中的應用，為節能減排提供了新的解決方案。通過集成AI技術，能源管理系統能夠實現對能源數據的實時監測和分析，優化能源使用和減少浪費。基于機器學習算法，AI可以分析能耗主導因素制定合理的控制方案，提高能源利用效率。

　　4.1 工業能效優化：從能耗大戶到低碳標桿

　　筆者根據《經濟導報》公開數據進行統計發現：工業領域碳排放占全球碳排放的25%以上，而AI技術通過優化設備運行與能源調度，顯著降低能耗，如施耐德電氣推出的AI解決方案EcoStruxure Industrial Advisor，通過預測性機器學習模型使企業年節省能源成本100萬美元，碳排放減少40%;廣汽本田汽車有限公司在增城工廠(通過ISO 50001能效認證)運用AI云智控技術對空壓站實施智能改造，每年節省242萬度電，減少1 089噸碳排放。AI大模型在水泥生產中的應用同樣突出。例如，江蘇極熵物聯科技有限公司利用強化學習算法優化水泥廠啟停調度模型，結合用電峰谷時段調整生產計劃，日均節省電費3 000~4 000元，實現生產效率與節能的雙重提升[6]。

　　4.2 公共設施與電網管理：動態平衡供需

　　智能電網是AI技術落地的關鍵場景。據筆者統計，科華數據股份有限公司的“AI+能源管理”方案通過實時監控與負荷預測，將企業能源效率提升15%~20%;國家電網應用AI技術實現電力需求精準預測，優化調度策略，減少電力傳輸損耗，并通過動態電價策略平衡電網負荷，提升整體能效;在建筑領域，AI技術通過能耗模擬與實時調控降低碳排放，例如施耐德電氣在數據中心領域應用AI算法優化空調系統，末端空調電力消耗減少31%，冷站制冷效率提升20%。

　　4.3 環保領域：污水處理的綠色革新

　　污水處理是能源密集型行業，傳統工藝因過量曝氣與加藥導致高能耗。據筆者統計，利德科技(北京)有限公司在福建晉江項目中通過AI水務管理系統，實現污水能耗降低10%、液態氧消耗減少40%、年碳減排量達9萬噸、污泥處理量減少90%。該系統通過算法模型和濃度梯度斷面管理，實現污水處理工藝流程的全參數、全斷面、全流程智能預測與控制;通過精準氧需求預測與多參數協同優化，實現液態氧消耗的智能控制;通過數據驅動的精細化管理和資源循環利用，實現了污水處理從“被動達標”到“主動優化”的轉型。

　　此外，AI還能幫助企業和消費者生成標準的碳足跡核算報告，優化能耗和降低碳足跡。通過監測和分析企業的能源消耗情況，AI可以提出節能減排的建議和措施，幫助企業降低運營成本和提升環保形象。這種智能化的能源管理與節能減排方式，不僅有助于緩解能源緊張和環境壓力，還能為能源行業的可持續發展提供有力支持。

　　5 AI大模型為能源行業注入數字新動能

　　根據上述多個案例與實證數據可以看出，通過垂直場景深度定制與多模態數據融合，解決了傳統能源系統的高耗能、低效率與不確定性難題。從千億級通用模型到細分場景專用工具，技術路徑逐漸向“專精特新”演進，為能源行業數字化轉型提供了可復用的方法論與高精度技術基座。筆者根據已經公開的數據進行不完全統計，目前能源類央國企業先后發布不同應用類AI大模型，這些模型的發布與應用，為企業注入更多數字新動能。

　　5.1 能源數據專用訓練模型的突破

　　國家電網發布的“光明電力大模型”是一款千億級多模態行業大模型，該模型集成電力行業文本、圖像、時序、拓撲等數據，參數規模達千億級，支持電網規劃、運維、調度等全產業鏈智能化分析。

　　南方電網發布的“馭電大模型”是一款基于物理規律嵌入訓練方法的新能源仿真大模型，該模型潮流計算速度提升1 000倍[3]，有效解決高比例新能源并網的不確定性難題，實現海量電網運行方式的智能生成。南京英利菲數智科技有限公司發布的“天問AI電力環保大模型”是一款聚焦火電環保場景專用模型，該模型通過動態知識圖譜與深度學習雙引擎驅動，優化脫硫脫硝效率，在負荷頻繁波動下實現毫秒級響應，使效率提升數倍。

　　5.2 跨模態融合方法的創新

　　國家電網華中分部通過多模態數據協同分析的電力負荷預測，采用歷史負荷、氣象、社會活動等多源異構數據，結合多頭注意力機制與跨模態學習，提升預測精度與場景適應性。在多模態Transformer架構模型的應用中，SalienTR框架通過雙Swin Transformer編碼器與全局-局部跨模態注意力(GLoC-MSA/LoC-MSA)機制，在可見光-熱紅外(RGB-T)顯著目標檢測中實現低光照場景下的魯棒性，誤差率大大降低。朗新科技集團公司開發的電力知識增強模型，結合多模態檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)技術融合電網地理信息系統(Geographic Information System，GIS)數據，通過“檢索”外部知識從而增強“生成”輸出質量，進而構建電力交易策略優化模型，使跨省電力調配與交易政策適配成本大幅降低，并實現風險收益動態平衡。

　　5.3 行業級智能化平臺構建

　　據筆者統計，南方電網通過人工智能訓練平臺，集成樣本庫、算力與算法，支持百億參數模型訓練，覆蓋80余個電力場景，客戶服務高頻問題解決率達60%，缺陷識別效率為傳統方法的10倍。國家能源集團“工業設備綜合診斷大模型”基于數字孿生與AI算法，實現風機功率曲線自動化分析，故障定位速度顯著提升。

　　6 結束語

　　綜上所述，AI大模型憑借強大的數據處理、深度學習及預測分析能力，為能源行業注入全新數字動能。其在能源供需預測、儲能系統優化、充放電管理、能源生產全流程改造、智能電網構建及可再生能源管理等方面展現出顯著優勢。AI技術的應用不僅提升了能源利用效率，降低了運營成本，還顯著增強了電網穩定性和可再生能源的并網能力。未來，隨著算法優化與算力提升，AI大模型將加速能源系統的智能化轉型，推動全球邁向綠色、高效、安全的能源新時代。隨著人工智能技術的不斷進步，AI大模型將在能源行業中發揮更加重要的作用，推動能源行業邁進數字化、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《信息通信技術與政策》2025年 第6期

　　作者簡介：

　　趙俊湦：中國通信企業協會副秘書長，工學博士，高級工程師，西安郵電大學經濟與管理學院碩士生導師、客座教授，主要從事與信息通信相關的政府支撐、戰略咨詢、新技術跟蹤研究、標準研制等工作。

　　論文引用格式：

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