大模型給能源產業帶來什麼（能源與智能）

本文轉自：人民網

DeepSeek風靡 能源企業紛紛接入

大模型給能源產業帶來什麼（能源與智能）

■本報記者 張勝傑

當風電葉片裝上“智慧大腦”，當充電樁變身“能源路由器”……眼下，以深度求索DeepSeek系列爲代表的大模型正快速滲透到能源、製造等產業領域。

據《中國能源報》記者不完全統計，近期，國家能源集團、國家電網、南方電網、國家電投、中國華電、中廣核、中核集團等多家電力央企或子公司已陸續完成旗下AI平臺與DeepSeek大模型的接入。

多位業內人士表示，以DeepSeek爲代表的大模型不僅提升了能源行業的效率，也爲全球能源轉型和可持續發展提供了強有力的技術支持。隨着AI技術的不斷進步，DeepSeek在能源行業的應用前景會更加廣闊。未來，DeepSeek有望在能源生產、傳輸、消費等各個環節發揮更大作用，推動行業向智能化、數字化方向發展。

●在技術運用上“你追我趕”

由於DeepSeek靈活和開源的屬性，多家電力巨頭密集佈局。

2月12日，國網信息通信產業集團有限公司（以下簡稱“國網信通產業集團”）自主研發的模型服務雲MSC平臺全面接入DeepSeek大模型。

“MSC平臺與DeepSeek的深度融合，將提高平臺智能化生產能力，實現需求精準解讀、交互極致體驗、缺陷智能防控、性能優化策略及文檔自動生成等關鍵功能，提升電網數字化項目研發效率，賦能業務快速響應和靈活變革，同時有效降低研發成本。”國網信通產業集團有關負責人說。

2月15日，中國華能集團有限公司完成了DeepSeek系列模型的本地化部署，並在集團“iHN+”移動門戶中推出了“睿智小能”AI助手，實現DeepSeek爲日常辦公與管理賦能。

據華能數字化部李小翔副處長介紹，AI助手“睿智小能”深度融入“iHN+”平臺，賦能能源生產運行、經營管理、科技研發的各個環節。目前，在通用知識基礎上，結合規章制度、故障分析等企業數據庫，利用預置提示詞，實現了知識問答、公文擬稿、智能校對、文件解讀、科研輔助等基礎功能，高效輔助日常辦公與管理。

此外，南方電網“大瓦特”體系、中國華電“華電睿思”數字底座也相繼完成DeepSeek接入。

記者注意到，以“兩網”、五大電力央企等爲代表的能源央企，一改“大象轉身慢”的公衆印象，以專業的姿態和積極擁抱AI。這在業內人士看來，DeepSeek的接入，已清晰地傳遞出一個信號——AI驅動的能源革命正加速前進。

“上述現象意味着DeepSeek已經迎來了自己的高光時刻。尤其是能源電力行業，不約而同地接入DeepSeek，這種你追我趕、齊頭並進的態勢令人振奮。”中國電子商會副會長熊焰對記者說。

“DeepSeek時刻的到來，緣於其‘能力追平、成本碾壓、自主可控、開放開源’這4個特徵。”在熊焰看來，沒有上述4個特徵，任何一個新的技術都難以對既有產業形成重大影響。

●“擁有一個更聰明的大腦”

能源行業是一個複雜、系統產業。熊焰認爲，人工智能大模型產業必須具備三個特徵纔會率先落地：一是超級複雜，複雜到人類腦力所不能及。二是存在巨大的降本增效空間。三是有支付能力。

“這三個特徵能源行業都符合，尤其是第一個特徵，超級複雜。”熊焰解釋稱，能源行業的生產端就是一個超級複雜的環節，它的品類有煤電、核電、水電、光伏、風電、生物質能等，分佈廣泛，產出複雜多變，若做到這幾者的平衡匹配，其中的技術信息的密集度和複雜程度更是難以想象。電網端，更是現代工業體系中數據量最大、變動量最大、複雜度最高的體系之一。“因此，用DeepSeek這一類的大模型來優化、升級、改造、重構具有非常典型的意義。”

熊焰舉例稱，比如電力交易系統，這個場景就有數以萬計的發電側，包括穩定的煤電、水電和核電，還有不穩定的風電、光伏。同時，在需求側，又面臨着需求多種多樣的用戶需求。所以，它的交易模型的複雜程度遠超人類腦力所能及。

“從預測、調整，到交易、優化，接入大模型後，整個電力交易系統相當於擁有了一個更聰明的大腦。”熊焰說，在這個領域看，大模型所能起到的智能調度，削峰填谷、靈活交易的作用，應該說技術應用前景令人振奮。

從需求預測看，DeepSeek正加速能源行業從“經驗驅動”到“數據智能”的進程。貴州省數字能源協會秘書長李波表示，傳統能源調度依賴歷史數據與人工經驗，難以應對風光發電的強波動性。如今，可藉助DeepSeek通過融合氣象、經濟、地理等多維度數據，構建高精度預測模型。

“比如， 國家電網利用AI技術整合氣象、經濟活動和地理信息等多維度數據，構建高精度的電力需求預測模型。”李波說，這個模型顯著提升了電力調度的精準度和靈活性。

此外，熊焰還表示，DeepSeek在能源的每個環節它都可參與，從採購到建設、運營管理、每個環節都能起到明顯的降本增效作用。

●數據和場景仍是最大挑戰

能源企業陸續接入DeepSeek，是盲目跟風趕時髦，還是真的看到了其中的價值去搶佔先機？業內對此看法不一。

大家普遍認爲，關鍵還是要看DeepSeek接入後的真實效果，到底對能源行業產生多大的影響，後續還是值得觀察的。

談及DeepSeek目前面臨的最大挑戰，熊焰認爲，數據和場景仍是兩大難題。

“要想做這個行業的應用模型，你若拿不到高質量的數據，那是做不來的。”熊焰坦言，“這方面高質量的數據仍然稀缺。”

記者在以往的調研中注意到，現在很多企業雖然也搭建了智能化的大平臺，在監控大屏上可以實時看到一些數據，但是一般都比較封閉，大部分數據僅限在自己本公司或集團使用的。

熊焰建議，政府主管部門或行業協會把一些能源生產的數據收集起來，經過脫敏、清洗，在一定範圍內開放出來，讓更多的開發團隊能夠接觸到、使用上這些新能源生產的數據集，這將對整個行業的優化會有很大提升。

另外，DeepSeek還面臨着應用場景的難題。熊焰分析稱，如果不針對具體的應用場景，也是沒法商業實踐的。“比如說，風電、光伏的運維便是一個典型的場景，因爲它高度分散，智慧運維的需求又非常明顯。今後，需要進一步思考，如何把這些場景的需求規模化、集約化。”

多家能源企業負責人表示，實施數智化轉型，不僅對自身發展具有重要意義，也將對整個能源行業產生深遠的影響和示範作用。

以華能爲例，李小翔表示，數智化技術的深化應用將顯著提升清潔能源生產利用效率，優化火電運營水平，實現碳排放精準管控，爲集團綠色低碳轉型按下“快進鍵”。推動能源行業數字化智能化升級，促進全行業能效提升，降低社會綜合用能成本，爲經濟高質量發展提供穩定低碳的能源支撐。

關於大模型在能源行業的應用潛力，編輯部諮詢了DeepSeek。以下是其給出的具體應用場景：

◆能源需求預測與生產優化

需求預測：大模型可精準預測短期及長期的能源需求，優化發電計劃和電網調度，減少資源浪費。

可再生能源整合：分析氣象數據，預測風電、光伏發電的波動性，輔助電網動態平衡供需，提升可再生能源消納比例。

生產優化：在傳統能源領域（如油氣開採、火電），通過設備運行數據建模，優化生產參數，降低單位能耗。

◆智能電網與儲能管理

電網智能化：實時分析電網運行數據，識別潛在故障，提供動態調整方案，提升供電可靠性和韌性。

儲能調度：優化電池儲能的充放電策略，結合電價波動和供需缺口，實現削峰填谷，降低用能成本。

分佈式能源管理：協調屋頂光伏、電動汽車等分散資源，構建虛擬電廠，提高能源系統的靈活性和經濟性。

◆勘探開發與資源評估

地質數據分析：處理地震勘探、測井數據，識別油氣藏或地熱資源分佈，縮短勘探週期。

資源評估建模：結合地質、氣候和經濟數據，預測頁岩氣、可燃冰等非常規資源的開發潛力。

風險預警：分析歷史事故數據，預測油氣田開發中的安全風險，提供預防措施。

◆節能減排與碳中和

碳排放追蹤：整合企業生產、運輸和用能數據，構建全生命週期碳足跡模型，識別減排關鍵環節。

碳捕集與封存：模擬二氧化碳封存地質條件，優化CCUS技術路徑。

◆能源市場與風險管理

價格預測：分析政策、地緣政治、供需關係等，預測原油、電力等能源價格趨勢，輔助交易決策。

風險管理：識別市場波動、極端天氣等風險，提供對衝策略。

政策模擬：評估碳稅、補貼等政策對行業的影響，爲企業戰略調整提供依據。

◆研發創新與材料科學

新材料發現：通過分子模擬和材料性能預測，加速高效光伏材料、電池電解質或制氫催化劑的研發。

核能模擬：輔助核反應堆設計、聚變等離子體控制等複雜物理過程建模，降低實驗成本。

氫能產業鏈優化：從制氫、儲運到應用，優化技術路線（如電解水制氫、天然氣重整）。

◆客戶服務與能源普惠

智能客服：通過自然語言處理，解答用戶用電問題，提供節能建議或故障處理指導。

個性化用能方案：根據家庭/企業的用能習慣，推薦最優電價套餐或儲能配置。

能源普惠：在偏遠地區，結合微電網和AI算法，優化離網能源系統，降低用電成本。