人工智能与能源融合 - 人工智能与能源形成相互赋能和共生耦合关系 成为能源转型和效率提升的核心工具 [1] - 远景科技集团发布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 涵盖充电网络、储能网络、智能微网和虚拟电厂网 [1] - AI与能源融合技术重塑电力行业运行逻辑 通用大模型提升能源办公效率 时序大模型精准把握电网运行状态 [1] 新能源发电优化 - 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实时监控和分析风机运行数据 预测设备故障 实现预测性维护 减少非计划停机时间 [2] - 中国西北地区风电场应用智能算法 将弃风率压至3%以下 [2] - 金风科技利用AI大模型技术升级负荷预测系统 分析多源异构数据 帮助电网制定优化调度计划 [2] 极端气候应对 - 欧洲中期天气预报中心发布AIFS ENS模型 人工智能预报系统在准确性和速度方面升级 [3] - 极端气候条件下 气象数据需细化为雷暴、局部强对流等颗粒度 关联用电负荷短时剧烈波动 [3] - 系统必须依托人工智能处理气象、电网、交通等多源实时数据 支撑后续决策 [3] 大模型应用 - 能源企业依托自身数据和知识库 推出特定场景行业大模型 [4] - 国家电网推出"光明大模型" 提供智能写作、会议纪要、精准检索等智慧办公能力 [4] - "i国网"AI助手基于光明大模型在语义理解、任务执行效率和推理逻辑性方面显著提升 [5] 时序数据建模挑战 - 能源行业关键任务高度依赖时序数据建模 需要精准捕捉多时间尺度历史关联性 [6] - 需深度融合气象、市场、运行工况等多源异构信息 在毫秒至小时级时间分辨率上实现高精度预测 [6] - 语言大模型缺乏原生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 [6] - 能源大模型应涵盖语言大模型、时序大模型和时空大模型 协同处理分析大量数据 [6] 电力预测与调度 - 南方电网建成国内首个适应区域现货市场的网省一体化人工智能负荷预测生态系统 [7] - 2023年对风电和光伏短期预测准确率分别达85%和91% [7] - 为南方电网非化石能源电量占比超50%提供支撑 基本实现每两度电中有一度零碳电 [7] - AI通过强化学习辅助安排电力传输和发电功率 降低网损 提高电网运行经济性 [8] 能源价值重构 - AI技术精准预测电价和负荷 辅助企业制定最优交易策略 [8] - 在零碳园区中 AI系统动态协调使用自发电、市电和储能电 将富余电量卖回电网 [8] - 重新定义"一度电"价值 从传统峰谷套利扩展至功率响应、频率调节等新型服务 [8] - 通过算法驱动实时优化 最大化一度电的价值 [8]