能源大模型：训练电网的AI智能中枢

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自动驾驶的实质并非制造汽车，而是培养一个能够认知现实世界的智能心智。同样，能源系统的智慧化转型也不是堆积硬件设备，而是塑造一个可以自我感知、评估与决断的“数字智能体”。

它们本质上遵循相同的路径：让大型模型不仅理解语言，还能掌控物理现实。

然而，在能源领域，一场静默的革命正在兴起，主战场已从煤炭、光伏、风电转向算法、模型和智能体。电网的控制权不再仅属于调度员，而是由背后精通物理、擅长博弈、持续进化的能源AI所主导。

那么，究竟是谁在训练这些能源大模型？它能否像智能驾驶一样，在复杂环境中实现“自主决策”？

用训练大模型的方式重塑电网是否可行？

据天眼查媒体综合最新数据，我国电力系统预计到2030年将增长至20亿千瓦。

此时，AI不再是锦上添花的辅助工具，而是整个电网的“神经中枢”。它能够精准预测负荷波动、监控风光发电输出，并高效调度储能和水电资源，实现从发电、输送到分配的全链路一体化管理。

面对用电高峰和发电低谷的双重波动，AI能在毫秒级别内权衡利弊、做出决策并调动资源，真正实现基于AI的电力调度。

新型电力系统的核心角色已经改变。

2025年，能源行业大模型密集涌现，这不是技术炫耀，而是实际应用落地。例如，6月28日，国家能源集团发布了全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”，横向覆盖火电、水电、风电等业务，纵向打通设备检修、电力交易、安全管理等75个场景，部署了超过41个智能体。

▲图：全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”发布

此外，南方电网推出了“大瓦特·驭电”，这是一个电力系统智能仿真大模型。它将传统需要数天运算的大电网模拟压缩到“秒级响应”，为调度优化、事故分析和电力规划注入AI动力。

过去的电力系统依赖人力支撑：调度员凭经验平衡负荷，工程师靠听觉和触觉检查设备，交易员依赖直觉进行市场操作。如今，这些任务正逐步被模型“接管”，且学习速度远超人类。

这是如何实现的？关键在于“分层建模”。底层有一个L0通用大脑，具备图像识别、语义理解和趋势分析能力，奠定全局调度基础；向上，L1到L3层针对火电、风电、核电等领域细化，直接学习功率预测、设备调控和安全保障。

人们不再仅仅训练一个工具，而是在培育一个能理解整个能源系统的“超级大脑”。每一度电的背后，不再依赖人工决策，而是AI经过无数次代价评估后的选择。这不仅是技术升级，更是能源系统智慧的进化。

例如，在风电场中，“擎源”模型可以接入振动、温度等实时信号，自动判断风机叶片是否即将疲劳断裂；在调度中心，大模型能融合气象、水文、负荷变化等多源数据，自动生成最优发电与配送方案。

当然，这种智能背后不是少数专家拍脑袋决定，而是产业链的重塑。以“擎源”模型为例，它连接了全球最大装机容量、万亿级数据资产、千人级AI团队和百余个已验证业务场景。

人们可能低估了这场变革的规模，正如当年无人预料手机会整合相机、MP3、电话和游戏机等功能。

现在，同样难以置信的是，一个AI模型能同时处理调度、交易、负荷预测和设备维护。但它已成现实：能源大模型正将这些功能打通，如同自动驾驶一样，将过去分散的系统整合为一个能自我思考的整体。

这不是简单的辅助工具，而是一场认知方式的重构。

每个决策背后：模型如何“评估代价”

AI在能源领域面临的核心考验，是应对变革带来的复杂决策挑战。

2025年2月，国家发改委与国家能源局联合发布136号文，宣布新能源正式“入市”。新能源资产过去享有的固定电价和全额保障取消，开始直面市场竞争，必须自主参与现货、中长期和辅助服务等多层级电力市场。

这并非一次简单的机制调整，背后每个决策都至关重要。每一次报价、每笔交易、每个曲线都可能影响利润乃至发展。如果说过去竞争在于站点数量和资源优劣，那么今天比拼的是系统能否实时评估代价。AI因此成为在复杂不确定性中构建风控闭环的关键角色。

自动生成多场景实时动态报告，决定是否出清或对冲，这些任务AI都能胜任，更不用说实时获取电站出力、市场价格、设备状态和气象信息。

这一机制的成功，依赖于SCADA（数据采集与监视控制系统）、交易算法系统和风险引擎之间的全链条整合。未来的能源交易员可能不是最懂市场的人，而是最信任模型的人。

AI能够将气象、水文、设备状态、市场价格等数据融入统一决策系统，将人类经验中“感觉划算”或“设备稳定”的判断转化为数学模型和策略优化。

它知道低价投标可能导致白忙一场，延迟两小时或许利润更大，因此不再盲目追求“快速上线”，而是聚焦“经济效益”。

在设备检修方面，大模型不再等待故障发生，而是提前预警：“这个轴承还能运行28小时，但超时后有80%概率出现轻微异常。”这使得运维不再依赖经验听声辨异。

在调度运行中，AI不再是辅助参考，而是主动建议甚至自动执行。

像“大瓦特·驭电”这样的智能仿真模型，能在几秒内完成千万级数据模拟，预测不同调度方案的安全风险、负荷平衡能力和经济成本。

根据天眼查综合信息，模型基于海量数据推演、多轮验证和持续反馈形成科学决策依据。例如，在新能源功率预测中，AI模型结合时间序列建模、深度学习和物理融合建模，甚至注入先验知识，提前识别沙尘天气对光伏效率的影响或风切变对风电出力的扰动。

模型评估的代价不仅包括电费和效率，还涉及安全、可持续性和用户体验。

这正是能源系统迈入智能决策时代的标志。

能源大脑竞争：AI“新基建”的战略高地

如果说过去的大模型竞争停留在模仿通用人工智能，那么在能源行业，比拼的维度已经转变。

谁能为产业赋予“调度权”？谁能在能源系统中赢得“思考权”？这是一场真正的新基建较量。

天眼查媒体综合信息显示，当今大模型不仅是语料库中的智能核心，更演变为整个能源系统的控制中枢。它不再只是解释清楚，而是计算精准、调度高效、节省成本。谁拥有这样的能源大脑，谁就掌握了行业未来话语权。

这套“新协议”，谁先制定，谁就先掌控。值得注意的是，大模型的高速发展背后是算力、数据和算法的协同。能源行业具备天然优势：超大规模、极高复杂性和深度闭环的数据体系。

一个国家级能源集团的数据结构，本身就是一个理想的AI试验场。

因此，能源大脑的本质不在于哪个模型更快或输出更准，而在于能否真正掌握一整套建模范式和运营模式。这是底层控制力，是未来能源系统算法层级的主导权。

此外，技术定义场景，场景反哺标准。一旦某企业率先实现50+场景应用、部署百个智能体并完成实时调度闭环，它就可能设定行业参考标准。这种先行者优势最终将演化为算法框架的规则制定。

这不是建设厂房或铁塔，而是构建算法、标准和协议。

当然，能源系统未来不缺电力，但缺“智能电力”。

正如智能驾驶的核心不是发动机，而是感知、决策和执行系统的闭环，能源系统的未来关键也不在于发多少电、供多少电，而在于谁更懂调度、节能和协同。

谁能训练出下一代能源超级大模型，谁就能构建更高维度的能源秩序。而这，正是大模型深入生产力核心地带的标志。

那么，终局是什么？是每个电厂、每块光伏板、每个风机不再孤立，而是接入一个能思考的能源网络；是智能调度、运维、交易和安全并行运作，人类只需提问，AI实时响应；是能源AI像水、电、路网一样，成为基础设施的一部分。

相较于智能驾驶的风驰电掣，能源AI的试炼更深入、更缓慢，因为每个判断都必须确保整个电网的稳定。

如果说AI的第一轮爆发是理解语言，那么第二轮可能是理解能量。真正值得想象的是，当AI嵌入整个能源网络，人们面对的或许不是一个会回答的AI，而是一个能主动支撑城市光明的智慧基石。