趋势丨2024遍地开花的新能源大模型
前言：
当前，新能源头部企业对于“智能化”与“AI技术”的定位，早已不再是整齐划一的机械臂和简单存储的云平台了。
AI技术正在接受海量样本数据喂养，加速实现行业落地，成为头部企业争先布局的“先手棋”，以保障成功穿越周期，继续领跑未来。
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。
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。
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。
AI大模型的新能源场景应用
早在2022年，华为就公开展望了智能光伏发展十大趋势。预测到2027年，95%以上的光伏电站实现全面数字化，应用AI技术的比例将达到70%以上。
世界经济论坛总结，AI主要在两方面对新能源产业发展起到积极作用。一是提升设备发电效率。二是保障绿色电力平稳输送至电网。现在，AI大模型在新能源领域的应用场景，包括但不限于以下方面。
精准发电预测：通过分析天气预报、历史发电数据和实时条件，预测风能和太阳能等可再生能源的产生，更好平衡供需。
实现智能储能：优化可再生能源的存储和分配，考虑需求、供应、价格和电网条件，确定存储能量的最佳时间、释放能量的时机以及分配量。
光储解决方案：针对不同应用场景，通过集成核心技术，实现全场景光储零碳发电，提升电网稳定性和系统安全。
优化绿电交易：AI技术在电力现货价格预测、交易决策软件、交易策略服务等方面的应用，为发电、售电、用电企业提供决策支持。
开发运维增效：远程指挥自动化、智能化机器，节约开发建设和运维环节投入的资金、时间和人工成本，预测潜在故障，优化电网运行策略，提高电网的灵活性和韧性。
据分析，运用AI后，光伏发电站预测性维护效率可提升25%，故障率减少70%，运维成本降低了25%。
国能日新“旷冥”大模型
具备在新能源发电领域的高适应性，采用动态图神经网络、大气分层结构、时序注意力机制等前沿技术。
在风/光功率预测、极端天气预测和电力现货市场预测领域均有出色表现。
一方面能更精准地进行风、光的超短期、短期、中长期功率预测，引领新能源功率预测技术升级；
另一方面，对大风、台风、覆冰、沙尘等极端天气事件的命中率和精准率均有提升，还能结合电力市场特征，提供准确的气象资源预测、日前/实时电价预测、负荷预测等，为电力交易提供支持。
中国海油“海能”人工智能模型
依托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，以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，如智能会议、智能写作、智能翻译等通用应用赋能。
羚羊能源大模型
以讯飞星火大模型的通用能力为核心技术底座。具有能源内容生成、能源知识问答、能源理解计算、能源任务规划、能源多模态5大核心能力。
涵盖设备运检、电力问数、电力营销客服、辅助电力交易、新能源功率预测、安全生产等6大“大模型+能源”场景应用。
拾贝问道能源大模型
推出主体是中能拾贝（原广州健新科技），主要应用模块：包括巡检大模型、技术监督大模型、检修大模型、作业风险大模型、两票大模型等五大应用模块，为能源电力行业提供一站式的智能化解决方案。
更懂“行”，能深入理解电力行业业务场景，提供可溯源的智能问答服务；更有“数”，可通过自然语言交互自动生成查询并提供数据可视化；更“智”能，能快速响应业务变化，自动生成任务规划和执行方案。
结尾：
大模型的开发和应用通常经历七个关键阶段：数据收集与预处理、模型架构设计、预训练与调优、评估与测试、环境搭建与部署、日常监控与维护，以及反馈与优化。
这一过程对数据质量、算法精度和计算资源提出了极为苛刻的要求，需要大量的资金和领先的技术作支撑。
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。
如何学习AI大模型？
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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