AI大模型，能否让能源系统复制智能驾驶的奇迹？

自动驾驶的核心并非造车，而是训练一个能读懂世界的大脑。同样，能源系统的智能化也不是简单地堆砌设备，而是打造一个具备自我感知、权衡和决策能力的“数智体”。它们本质上都在探索让大模型不仅理解语言，更能掌控现实的路径。在能源领域，一场悄然无声的革命正在兴起，主战场不再是煤炭、光伏、风电等传统领域，而是算法、模型和智能体。如今，掌控电网的不再是调度员，而是背后那个懂物理、会博弈、能进化的能源AI。那么，究竟是谁在训练能源大模型？它能否像智能驾驶一样，在复杂环境中实现“自主决策”呢？

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想训练大模型那样训练电网可行吗

据天眼查媒体综合的最新数据，我国电力系统预计到2030年将攀升至20亿千瓦。此时，AI不再是锦上添花的小工具，而是成为整张电网的“神经中枢”。它能够精准把握负荷脉搏、密切关注风光出力情况，还能将储能和水电合理调配，实现电从哪来、往哪送、怎么配的全链路一体化统筹。面对用电高峰和出力低谷的双重挑战，它能在毫秒级的时间内权衡利弊、做出判断并调配资源，真正实现了依靠AI调电。新型电力系统的主角已然更替。

2025年，能源行业大模型纷纷登场，这并非是为了炫技，而是切实落地应用。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”，它不仅横向覆盖火电、水电、风电等业务线，还纵向打通了设备检修、电力交易、安全管理等75个场景，并部署了超过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，南方电网发布的“大瓦特·驭电”是电力系统智能仿真大模型，它能将传统需要几天运算的大电网运行模拟压缩到“秒级响应”，为调度优化、事故分析、电力规划提供了强大的AI支持。过去的电力系统主要依赖人力，调度员凭经验调节负荷，工程师靠听声摸温检查设备，交易员凭感觉进行交易。如今，这一切正逐渐被模型“接管”，而且模型的学习速度比人更快。

其关键在于“分层建模”。底层的L0通用大脑能够看图、理解语义、识别趋势，为全局调度奠定基础；往上的L1到L3则按火电、风电、核电等进行细化，直接学习预测功率、调节设备和保障安全的方法。人们不再是训练一个简单的工具，而是培养一个能理解整个能源系统的“超脑”。每一度电的背后，都是AI经过无数次代价权衡后做出的选择，这不仅仅是技术升级，更是能源系统智慧的进化。

例如，在风电场的风机上，“擎源”可以接入振动、温度等实时信号，自动判断叶片是否即将疲劳断裂；在调度中心，大模型可以结合气象、水文、负荷变化等多源数据，自动生成最优发电与输配组合方案。当然，这种智能背后需要重塑产业链条。以“擎源”模型为例，它连接了全球最大装机量、万亿级数据资产、千人级AI团队和百余个已验证业务场景。

人们或许低估了这场变革的规模，就像当初没人能预料到一部手机能集成相机、MP3、电话、游戏机等多种功能。现在，也很少有人相信一个AI模型能同时搞定调度、交易、负荷预测和设备养护。但能源大模型正在将这些功能打通，就像自动驾驶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，而是一次认知方式的重构。

每一个决策背后，都是模型在“掂量代价”

AI在能源领域面临的重大挑战是应对变革带来的复杂决策问题。2025年2月，国家发改委与国家能源局联合发布136号文，宣告新能源正式“入市”。新能源资产过去享有的固定电价与全额保障被取消，开始参与现货、中长期、辅助服务等多层级电力市场竞争。这不仅仅是机制的变动，每一个决策都关系到利润和发展。过去比拼的是站点数量和资源优劣，如今则要看系统能否实时权衡代价。AI成为了在复杂不确定环境中构建风控闭环的核心角色。

AI可以自动生成多场景信息实时动态报告，实时判断是否出清、是否需要对冲，还能实时获取电站出力、市场节点价格、设备运行状态和气象信息。这一整套机制的实现，依赖于SCADA（数据采集与监视控制系统）、交易算法系统与风险引擎之间的全链条打通。未来的能源交易员，可能不再是最懂市场的人，而是最信任模型的人。

AI能将气象、水情、设备状态、市场价格等数据融入统一决策系统，把人类凭经验的判断转化为数学建模与策略优化。它会权衡不同决策的利弊，不再盲目追求速度，而是追求效益。在设备检修方面，大模型不再等设备出故障才处理，而是提前给出建议，如“这个轴承还能撑28小时，但超过就有80%的概率出现轻微异常”，让运维不再依赖经验。

在调度运行中，AI不再只是辅助参考，而是主动提出建议甚至自动执行。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，模型是基于海量数据推演、多轮验证和持续反馈形成的科学决策依据。例如，在新能源功率预测上，AI模型采用时间序列建模、深度学习和物理融合建模，并注入先验知识，让模型提前了解沙尘天气对光伏效率的影响、风切变对风电出力的扰动。

模型权衡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。这正是能源系统进入智能决策时代的标志。

能源大脑之争，是AI“新基建”的新战场

如果说过去大模型的竞争主要集中在谁更接近通用人工大模型，那么在能源行业，大模型的比拼则进入了新的维度。谁能为产业创造“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，如今的大模型已成为整个能源系统的中控大脑，关键在于算得精准、调得有效、省得了钱。谁拥有这样的能源大脑，谁就掌握了行业未来的话语权。而这套“新协议”，谁先制定，谁就先占据优势。大模型的发展依赖于算力、数据、算法的协同作用，而能源行业拥有超大体量、极高复杂性和深闭环的数据体系，这是其天然优势。一个国家级能源集团的数据结构本身就是一个理想的AI实验场。

能源大脑的核心不在于模型的速度和输出的准确性，而在于掌握一整套建模范式与运营模式，这是底层掌控力，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。一旦某个企业率先跑通50 + 场景、部署百个智能体、实现实时调度闭环，就有可能掌握行业未来的参考标准，这种先行者优势最终会演化为算法框架的规则构建。这不是传统的厂房建设和铁塔搭建，而是算法、标准和协议的构建。

能源系统未来不缺电，但缺“聪明的电”。就像智能驾驶的核心在于掌控感知、决策和执行系统的闭环，能源系统未来的关键也不在于发电和供电的数量，而在于如何调配、节省和协同。谁能训练出下一个能源超级大模型，谁就能构建一个更高维度的能源秩序。

这场变革的最终目标是让每个电厂、每块光伏板、每个风机都不再是信息孤岛，而是连接在一个能思考的能源网络上；实现智能调度、运维、交易、安全的并行处理，人类只需提出问题，AI就能随时给出答案；让能源AI成为基础设施的一部分。相对于智能驾驶的快速发展，能源领域的变革更加深入和缓慢，因为每一个决策都关系到电网的稳定。

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。当AI嵌入整个能源网络时，人们面对的可能不再是一个简单的问答式AI，而是一个能保障城市光明的智慧底座。

本文来自微信公众号 “零态LT”（ID：LingTai_LT），作者：林飞雪，36氪经授权发布。

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