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新能源大模型:2024遍地开花
4109点击    2024-10-17 10:05


能源行业大模型正以惊人的速度蓬勃发展,竞相绽放。


10月14日,中国海油正式发布“海能”人工智能模型,10月15日,国能日新重磅发布的“旷冥”大模型,2024年,能源行业大模型正以惊人的速度蓬勃发展,竞相绽放……


2024年是大模型的行业落地的一年,除了教育、通信、金融、医疗之外,能源行业也逐步凸显出对于大模型的拥抱。


据亿欧网统计,2024年前三季度,能源行业大模型公开招标项目超过80个,除了通用大模型企业阿里、百度、智谱参与之外,能源企业、工业IT服务商业对于行业大模型的研发与投入也同样积极。


2024年6月,拾贝云发布能源大模型CyberwLLM;9月,羚羊工业迭代大模型2.0;10月14日,中国海油联合科大讯飞、中国电信正式发布“海能”人工智能模型;10月15日,国能日新“旷冥”大模型发布;2023年发布能源大模型的乐创能源也在今年进行了储能AI相关解决方案的更迭。


随着全球能源结构向清洁能源转型,大模型正逐步成为能源行业的关键推动力。大模型技术能够利用深度学习和先进的数据分析方法,实现高精度的发电预测、电网调度优化及电力市场交易支持。在电力领域,不仅改变了传统系统的运作方式,更为能源行业的智能化升级带来了全新的商业化机遇。


技术实现与应用价值:定制化与灵活性的平衡


中能拾贝的“拾贝云”大模型通过精细化的场景适配和适度的参数设计,以较低的成本实现高精度的行业定制化。拾贝云注重模型的颗粒度,通过针对性的行业知识库构建和场景训练,使得模型在能源巡检、故障诊断等场景中提供高效的智能化决策支持。


相较之下,国能日新的“旷冥”大模型则专注于新能源发电预测,特别是风电和光伏领域。旷冥通过动态图神经网络和时序注意力机制,结合高频数据流,推动实现风光功率的短期和中长期预测,提高新能源发电的稳定性和可靠性。


旷冥还展示了其在极端天气预测方面的优势,通过对大风、台风等天气条件的精准预测,帮助企业在风险管理和电力调度中做出更科学的决策。能够有效应对新能源发电的间歇性问题,提升了清洁能源的利用率,推动了能源行业朝智能化、低碳化方向的发展。


而针对海洋能源的中国海油“海能”模型依托于讯飞星火大模型的底座能力,结合中国海油的数据资源、行业知识,及中国电信的云计算和大数据支持,覆盖专业和通用场景的11个场景模型。主要在提升海上油田的稳产增产、安全钻井等专业业务的数智化水平上赋能,同时在企业业务流程上推动提效,例如智能会议、智能写作、智能翻译等通用应用赋能。


市场商业化路径:多元模式与创新机会


新能源大模型在商业应用中的发展不仅取决于其技术优势,还依赖于其灵活的商业化路径。以国能日新的「旷冥」大模型为例,该模型结合了气象资源预测和电力市场特征,为电力企业提供了定制化的交易预测支持。通过这种方式,企业能够更好地参与电力现货市场和中长期交易,并优化其电力交易策略,以实现盈利最大化。


此外,SaaS模式下的大模型应用也逐渐普及。这类模式能够帮助企业按需获取大模型服务,无需承担高额的模型开发和维护成本,从而吸引更多中小型新能源企业进入市场,进一步扩大新能源大模型的市场影响力。


商业化中的挑战:成本与数据的双重壁垒


尽管新能源大模型展现出巨大的市场潜力,但其推广应用也面临着诸多挑战。


首先,模型建设和运行所需的高额成本和计算资源投入,使得企业在落地过程中需要谨慎权衡投入与产出。其次,数据获取和数据隐私问题成为大模型应用中的重要课题。特别是在电力调度和市场预测等敏感场景中,如何确保数据的安全性和合规性,是企业在实施过程中必须考虑的关键因素。


展望未来:智能电网、零碳化数智化转型的支柱


大模型不仅是实现能源智能化的重要工具,也将在未来的零碳能源体系中扮演不可或缺的角色。例如在电力领域,通过精准的发电预测和智能化调度,大模型有助于提高新能源发电的消纳率,优化电力系统的整体效能。


未来,随着新能源大模型技术的不断迭代与进步,智能电网、虚拟电厂等新兴产业将进一步发展,推动电力系统更加灵活高效,实现真正的源荷互动和实时动态调节。通过这些技术与产业的协同发展,大模型将在全球清洁能源转型中发挥至关重要的作用。


新能源大模型的技术进步为能源行业带来了深远影响,其商业化路径也为行业创新提供了广阔空间。


尽管面临成本与数据挑战,但随着政策支持和技术迭代,相信新能源大模型在智能电网建设、电力市场优化、石油石化数智化转型中将发挥更大作用,推动全球迈向零碳能源时代。


文章来自于微信公众号“亿欧网”,作者“ 雷小寒”


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知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT