當(dāng)西北戈壁的風(fēng)電機組在強風(fēng)中驟停，當(dāng)華北平原的光伏陣列在正午驟降出力，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)的“經(jīng)驗主義”正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。2025年，中國風(fēng)電光伏裝機容量突破17億千瓦，占全國發(fā)電裝機46%，但棄風(fēng)棄光率仍徘徊在5%左右。在這場能源革命中，AI大模型正以“氣象大師”和“調(diào)度指揮官”的雙重身份，將電力系統(tǒng)從“看天吃飯”的被動模式推向“數(shù)據(jù)-模型雙輪驅(qū)動”的智能時代——通過構(gòu)建覆蓋發(fā)電、輸電、變電、配電、用電全環(huán)節(jié)的智能體系，部分區(qū)域已實現(xiàn)新能源消納率提升超30%，讓波動的新能源真正成為電網(wǎng)的“穩(wěn)定器”。

新能源的波動性源于自然界的無常：一場突如其來的烏云可能讓光伏電站發(fā)電量歸零，一次意外的風(fēng)向變化可能使風(fēng)電場輸出功率腰斬。傳統(tǒng)預(yù)測方法依賴物理模型，但面對復(fù)雜地形和極端天氣時往往力不從心。AI大模型的介入，讓預(yù)測從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。

華為與玖天氣象聯(lián)合開發(fā)的AI大模型，在江蘇某風(fēng)電場實現(xiàn)了超短期15分鐘預(yù)測準(zhǔn)確率97.24%、4小時預(yù)測91.72%的突破。該模型通過融合物理方程與深度學(xué)習(xí)，將氣象預(yù)報精度提升至百米級，甚至能捕捉到山地風(fēng)電場中因地形差異產(chǎn)生的“風(fēng)速漩渦”。在湖南山區(qū)某風(fēng)電場，傳統(tǒng)方法冬季風(fēng)速預(yù)報誤差達4.75米/秒，而AI算法將誤差壓縮至3.02米/秒，功率預(yù)測準(zhǔn)確率提升超20%。

光伏領(lǐng)域同樣見證著AI的魔力。國能日新“曠冥”大模型通過分析云層運動軌跡，將光伏功率預(yù)測誤差降低15%。在甘肅某光伏電站，AI系統(tǒng)提前6小時預(yù)測到沙塵暴來襲，指導(dǎo)電站提前調(diào)整逆變器角度，減少發(fā)電損失30萬千瓦時——相當(dāng)于1500戶家庭一個月的用電量。

預(yù)測精準(zhǔn)只是第一步，真正的挑戰(zhàn)在于如何讓波動的新能源與剛性電網(wǎng)實現(xiàn)“絲滑”對接。AI正在重塑電力系統(tǒng)的調(diào)度邏輯，從“源隨荷動”轉(zhuǎn)向“源網(wǎng)荷儲互動”。

遠景科技集團在內(nèi)蒙古赤峰打造的全球首個100%新能源電力系統(tǒng)，給出了答案。其“天樞”能源大模型通過強化學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)風(fēng)電、光伏、儲能與氫氨生產(chǎn)的動態(tài)耦合。當(dāng)風(fēng)電出力驟降時，系統(tǒng)0.1秒內(nèi)調(diào)增光伏輸出，同時釋放儲能電量，毫秒級完成供需平衡。該系統(tǒng)使赤峰項目棄風(fēng)棄光率從8%降至1.2%，年減少碳排放120萬噸。

在負(fù)荷側(cè)，AI同樣大顯身手。南方電網(wǎng)云南大理供電局的“源網(wǎng)荷儲充”平臺，通過AI分析用戶用電習(xí)慣，在光伏發(fā)電高峰期自動啟動電動汽車充電，將多余綠電就地消納。2025年夏季，該平臺成功將大理新能源電量占比提升至65%，支撐了粵港澳大灣區(qū)的用電需求。

傳統(tǒng)電力設(shè)備維護依賴“計劃檢修”，但這種方式要么因過度維護造成資源浪費，要么因維護不足導(dǎo)致突發(fā)故障。AI大模型通過融合設(shè)備物理特性與實時數(shù)據(jù)，讓運維從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)-模型雙輪驅(qū)動”。

國家能源集團準(zhǔn)東電廠的實踐具有標(biāo)桿意義。該廠部署的AI大模型與設(shè)備說明書、檢修規(guī)程、運行日志等結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)深度融合，構(gòu)建覆蓋全廠設(shè)備的“智能知識圖譜”。一線人員通過自然語言提問，系統(tǒng)即可在毫秒級內(nèi)調(diào)用知識圖譜與實時傳感數(shù)據(jù)，生成精準(zhǔn)診斷建議。例如，當(dāng)問及“#3鍋爐再熱器泄漏如何處理?”時，系統(tǒng)不僅提供操作指引，還能生成應(yīng)急預(yù)案。該系統(tǒng)投運后，設(shè)備故障率下降40%，非計劃停機事件減少70%，運維響應(yīng)速度提升數(shù)量級。

AI大模型的落地離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐。國家電網(wǎng)福建電力通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺與AI平臺的數(shù)據(jù)線上歸集鏈路，推動電網(wǎng)運行過程中的快速數(shù)據(jù)沉淀，形成覆蓋調(diào)度運行、客戶服務(wù)、經(jīng)營管理等全業(yè)務(wù)鏈條的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。例如，在作業(yè)安全督查領(lǐng)域，該平臺針對梯上作業(yè)無人扶梯、高處作業(yè)未佩戴安全帶等13類高風(fēng)險場景，開發(fā)自動化樣本清洗和缺陷標(biāo)注算法，模型綜合識別準(zhǔn)確率由84.7%提升至87.1%。2025年上半年，該應(yīng)用協(xié)助業(yè)務(wù)人員督查作業(yè)現(xiàn)場超20萬次，違章發(fā)現(xiàn)總量較純?nèi)斯つＪ教嵘s42%。

AI大模型對電力系統(tǒng)的重構(gòu)，不僅是技術(shù)升級，更是范式革命。它打破了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中“經(jīng)驗驅(qū)動”的封閉體系，構(gòu)建起“數(shù)據(jù)-模型雙輪驅(qū)動”的開放生態(tài)：

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：從依賴人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)向基于海量數(shù)據(jù)的科學(xué)決策。例如，華為云發(fā)布的DispatchLLM-70b模型，可統(tǒng)一處理語音、日志等異構(gòu)數(shù)據(jù)，生成安全操作序列，使調(diào)度決策效率提升50%。

模型融合機理：AI模型不再“黑箱運行”，而是與物理方程深度融合。例如，遠景科技提出的“因果模型+大模型+符號模型”融合框架，結(jié)合物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN)加速計算，在復(fù)雜系統(tǒng)仿真中實現(xiàn)精度與效率的雙重突破。

人機協(xié)同進化：AI不是替代人類，而是成為人類的“數(shù)字助手”。在準(zhǔn)東電廠，AI大模型與智能巡檢機器人、無人機協(xié)同作業(yè)，形成“云-邊-端”立體化運維體系，使單人運維效率提升10倍。

AI大模型的潛力遠未釋放。國家發(fā)改委《關(guān)于推進“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》提出，到2030年，AI將全面融入能源生產(chǎn)、輸運、調(diào)度、消費等環(huán)節(jié)，推動能源系統(tǒng)整體效率提升30%以上。未來，隨著物理世界模型(Physical World Model)的構(gòu)建，AI將不僅感知當(dāng)前狀態(tài)，更能理解系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律，推演未來演化趨勢——例如預(yù)測極端負(fù)荷下的設(shè)備應(yīng)力變化、模擬燃料摻燒對燃燒穩(wěn)定性的影響，或評估碳排路徑與調(diào)度策略的耦合關(guān)系。

在這場范式革命中，中國正從“跟跑者”躍升為“領(lǐng)跑者”。從華為的“光明電力大模型”到遠景的“天樞系統(tǒng)”，從國家電網(wǎng)的“調(diào)控云平臺”到南方電網(wǎng)的“虛擬電廠”，AI大模型正在重構(gòu)電力系統(tǒng)的DNA。當(dāng)數(shù)據(jù)成為新的“能源”，當(dāng)模型成為新的“引擎”，一個更高效、更靈活、更可持續(xù)的智慧能源生態(tài)，正從藍圖走向現(xiàn)實。