人工智能大模型为能源行业注入数字新动能

传统能源向清洁能源转型的步伐不断加快，全球能源格局正经历深刻变革，使能源行业对生产效率提升、能耗降低、安全风险防控的需求日益迫切。人工智能大模型具备的大规模参数训练能力与复杂任务处理能力，可以突破传统人工智能技术在能源行业应用中的局限，实现从数据感知到智能决策的全流程优化，探索其创新应用路径，提升行业数字化水平，为能源行业注入数字新动能，助力“双碳”目标下能源安全与可持续发展的实现。

一、人工智能大模型在能源行业应用的核心价值

（一）数据处理价值

传统数据处理技术针对能源行业日常产生的大规模结构化数据与非结构化数据，需开发专用算法，存在处理效率低、兼容性差的问题，难以充分挖掘数据价值。人工智能大模型凭借预训练阶段积累的通用知识与多模态数据处理能力，可同时处理多种类型的能源数据，自动识别数据中的关键信息与关联关系，大幅提升数据处理效率，减少人工数据整理的工作量，为后续数据应用奠定基础。

（二）决策优化价值

传统决策方式依赖专家经验，面对能源行业生产决策需综合考虑的多种动态因素，易受主观因素影响，难以应对复杂多变的场景，导致决策缺乏科学性与前瞻性。人工智能大模型基于海量历史数据与实时监测数据构建动态决策模型，能模拟不同决策方案下的能源生产效果，预测可能出现的风险，为决策者提供精准的参考依据，提升决策的科学性与前瞻性，帮助能源企业做出更合理的生产决策。

（三）成本控制价值

传统运维模式多采用定期检修方式，针对能源行业设备运维、能耗管理等成本占比高的环节，存在过度检修或检修不及时的问题，易造成运维成本增加或设备故障损失。人工智能大模型通过分析设备运行数据建立设备健康状态评估模型，能实现故障的提前预警与精准诊断，减少非计划停机时间；同时可优化能源生产流程中的能耗分配，降低能源浪费，从运维与能耗两方面帮助能源企业控制成本，减少不必要的资金支出。

二、人工智能大模型在能源行业的应用路径

（一）基于大模型的能源数据全生命周期治理

高质量的能源数据是实现能源行业智能应用的基础。基于大模型的能源数据全生命周期治理，可以通过覆盖数据采集、清洗、标注、存储四个关键环节，构建形成闭环式数据治理体系，为能源数据的高效应用提供坚实保障，解决传统治理方式的局限。

数据采集环节，大模型依托自身具备的多模态数据接收能力，对来自传感器、监控设备、业务系统等不同渠道的能源数据进行系统性整合，能自动识别不同类型数据的格式差异，并完成标准化转换处理，从根源上避免因数据格式不兼容导致的采集遗漏问题，确保电力设备运行参数、油气田勘探数据等各类能源数据都能被完整收集。数据清洗环节，大模型通过前期学习积累的能源数据正常波动范围与数据间逻辑关联知识，自动扫描识别数据集中的异常数据。针对数据集中存在的缺失值，大模型会依据历史数据的变化规律与数据间的关联关系进行合理补全，有效减少数据噪声对后续模型训练、决策分析等应用的干扰，显著提升能源数据的准确性与可靠性，为数据价值挖掘奠定基础。

数据标注环节，大模型结合能源行业的专业知识储备，对设备故障图像、地质勘探报告文本等非结构化数据进行自动标注。相较于传统人工标注方式，这种自动标注无需大量人力投入，能大幅降低人工标注的时间成本与人力成本，避免人工标注过程中因主观判断差异导致的标注误差，提升数据标注的效率与一致性。数据存储环节，大模型会根据能源数据的使用频率与重要性等级，对数据进行智能分类，对于电力调度实时数据这类高频使用的数据，推荐存储于高速缓存中，确保数据调用时的快速响应；对于历史能耗统计数据这类归档性质的数据，则推荐存储于低成本云存储系统中，在保证数据安全的前提下，降低存储成本。

（二）面向新能源并网的大模型动态调度

新能源出力具有的波动性与间歇性特征，给电网调度工作带来极大挑战，容易导致电网频率波动、电压不稳定等运行问题。面向新能源并网的大模型动态调度，通过构建动态调度闭环机制，实现新能源与电网的协同运行，保障电网始终处于稳定高效运转状态。

大模型首先对多源数据进行整合分析，其中包括风速、光照强度等实时气象数据，风电、光伏电站的历史出力数据，以及区域电网的实时负荷数据。基于这些数据，大模型构建高精度的新能源出力预测模型，将预测时间尺度细化，相较于传统预测模型的小时级尺度，大幅提升了新能源出力预测的实时性与精准度。

接着，大模型根据新能源出力预测结果，结合电网当前的负荷状况与设备运行状态，对电网调度方案进行动态优化。优化过程中，大模型会合理分配新能源与传统火电、水电等传统能源的出力比例，确保能源供应与负荷需求的平衡；针对储能设备的充放电时间进行协调，例如在风电出力过剩时，控制储能设备进入充电模式，储存多余电能。

调度方案执行过程中，大模型通过实时数据采集系统接收电网运行数据，包括各节点电压、线路电流、新能源实际出力等参数，密切监测调度方案的执行效果。当出现突发情况，使得新能源实际出力与预测值偏差较大时，大模型能够快速识别这种偏差，并立即启动调度方案调整机制，重新分配各能源类型的出力比例，调整储能设备运行状态，确保电网始终处于稳定运行状态，避免因出力失衡引发电网故障。

（三）基于大模型的能源产业链跨场景协同

能源产业链涵盖能源生产、传输、消费多个独立场景，各场景间存在数据孤立存储、业务流程脱节的问题，导致产业链整体运行效率不高，能源资源难以实现最优配置。大模型的能源产业链跨场景协同以大模型为核心协同中枢，打通不同场景的数据流与业务流，实现全产业链的智能协同，显著提升产业链整体效益。

生产场景与传输场景协同方面，大模型整合能源生产数据与传输数据：生产数据包括油气田开采产量、电力发电厂的实时发电量等；传输数据包括油气管道的输送压力、流量，输电线路的负荷率、损耗率等。通过对这些数据的深度分析，大模型能够预测未来一段时间内传输环节的容量需求，提前向生产环节反馈调整建议。

传输场景与消费场景协同方面，大模型对用户用电 / 用能数据进行精细化分析，包括工业企业的小时级能耗曲线、居民用户的用电习惯特征等。基于这些数据，大模型精准预测消费环节的负荷变化趋势，例如预测到某工业园区在早 8 点至 10 点会出现用电高峰，提前优化该区域的输电路径，增加输电线路的传输量；调整周边变电站的运行状态，确保电力供应充足。

结束语：

能源行业的数字化转型面临传统技术局限，人工智能大模型在数据治理、调度优化、产业链协同等方面的应用，能为转型提供全新路径。这种应用可有效解决行业面临的效率提升、决策优化、成本控制等问题，为能源行业注入数字新动能，推动行业向更高效、更智能的方向发展。未来，随着算法优化以及算力提升，人工智能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。伴随人工智能技术的不断进步，人工智能大模型将在能源行业中发挥重要作用，推动能源行业迈进数字化、智能化、绿色化。

参考文献：

[1] 薛琳玥 , 迟晓妮 , 毛朝选 , 等 . 基于 AI 算法的新能源行业量化投资策略 [J]. 桂林电子科技大学学报 ,2024,44(1):36-44.

[2] 王伟 . 华为 AI 大模型首现山东能源行业 [N]. 经济导报 ,2023-07-19(02).

[3] 陈连虎 .AI 大模型为能源行业注入数字新动能 [J]. 软件和集成电路 ,2024(11):26-27.