人工智能与能源融合的核心作用 - 人工智能与能源形成相互赋能和共生耦合关系 重塑电力行业运行逻辑 [1] - 人工智能超级储充网络融合储能 充电 人工智能调度与电力交易 成为城市新型能源系统基石 [1] - 时序大模型对电网脉搏精准把脉 激活每度电的潜能 融入功率响应 调频调峰等实时服务 [1] 新能源发电效率提升 - AI通过分析历史气象数据和地理信息优化风电场和光伏场选址 确保资源最大化利用 [2] - AI实时监控分析风机运行数据 预测设备故障实现预测性维护 减少非计划停机时间 [2] - 应用智能算法将弃风率压至3%以下 通过多源异构数据分析帮助电网制定优化调度计划 [3] 极端气候应对与数据整合 - AIFS ENS人工智能预报系统与传统物理系统并行运行 在准确性和速度方面升级 [3] - 海量异构数据实时整合是难点 需将气象数据细化为雷暴 局部强对流等微观尺度 [3] - 系统必须依托AI对气象 电网 交通等多源实时数据处理 支撑后续决策 [3] 大语言模型在能源办公的应用 - 能源企业依托自身数据知识库推出行业大模型 如国家电网光明大模型 [4] - 接入DeepSeek后AI助手在语义理解 任务执行效率和推理逻辑性显著提升 [4] - 提供智能写作 会议纪要 精准检索等多种智慧办公能力 [4] 时序大模型的关键作用 - 能源行业关键任务高度依赖时序数据建模 需精准捕捉多时间尺度历史关联性 [5] - 语言大模型缺乏长时序依赖捕捉机制与跨模态特征融合能力 预测精度不足 [5] - 需单独研发时序大模型以满足电力调度 新能源预测 源网荷储优化等场景要求 [5] 多模型协同与交易优化 - 能源大模型应涵盖语言大模型 时序大模型和时空大模型协同工作 [6] - 处理分析市场动态 历史电价和政策变化数据 预测不同时间尺度电价 [6] - 电力交易智能体水平接近顶尖3%的人类交易员 [6] 电网运行优化与预测精度 - AI优化电网运行方式 提升应对复杂性和不确定性能力 [7] - 南方电网人工智能负荷预测系统使风电和光伏短期预测准确率达85%和91% [7] - 支撑非化石能源电量占比超过50% 实现每两度电中有一度零碳电 [7] 电力市场交易与价值重构 - AI通过强化学习辅助安排电力传输和发电功率 降低网损提高经济性 [8] - 精准预测电价和负荷辅助制定最优交易策略 动态协调自发电 市电和储能电 [8] - 重新定义一度电价值 涵盖功率响应 频率调节等新型服务 参与电网实时调度 [8]