當(dāng)西北戈壁的風(fēng)電機(jī)組在強(qiáng)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(yàn)主義”正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。2025年，中國(guó)風(fēng)電光伏裝機(jī)容量突破17億千瓦，占全國(guó)發(fā)電裝機(jī)46%，但棄風(fēng)棄光率仍徘徊在5%左右。在這場(chǎng)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(dòng)模式推向“數(shù)據(jù)-模型雙輪驅(qū)動(dòng)”的智能時(shí)代——通過(guò)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(shí)現(xiàn)新能源消納率提升超30%，讓波動(dòng)的新能源真正成為電網(wǎng)的“穩(wěn)定器”。

新能源的波動(dòng)性源于自然界的無(wú)常：一場(chǎng)突如其來(lái)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(chǎng)輸出功率腰斬。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法依賴物理模型，但面對(duì)復(fù)雜地形和極端天氣時(shí)往往力不從心。AI大模型的介入，讓預(yù)測(cè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。

華為與玖天氣象聯(lián)合開(kāi)發(fā)的AI大模型，在江蘇某風(fēng)電場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了超短期15分鐘預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率97.24%、4小時(shí)預(yù)測(cè)91.72%的突破。該模型通過(guò)融合物理方程與深度學(xué)習(xí)，將氣象預(yù)報(bào)精度提升至百米級(jí)，甚至能捕捉到山地風(fēng)電場(chǎng)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(chǎng)，傳統(tǒng)方法冬季風(fēng)速預(yù)報(bào)誤差達(dá)4.75米/秒，而AI算法將誤差壓縮至3.02米/秒，功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升超20%。

光伏領(lǐng)域同樣見(jiàn)證著AI的魔力。國(guó)能日新“曠冥”大模型通過(guò)分析云層運(yùn)動(dòng)軌跡，將光伏功率預(yù)測(cè)誤差降低15%。在甘肅某光伏電站，AI系統(tǒng)提前6小時(shí)預(yù)測(cè)到沙塵暴來(lái)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(wàn)千瓦時(shí)——相當(dāng)于1500戶家庭一個(gè)月的用電量。

預(yù)測(cè)精準(zhǔn)只是第一步，真正的挑戰(zhàn)在于如何讓波動(dòng)的新能源與剛性電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)“絲滑”對(duì)接。AI正在重塑電力系統(tǒng)的調(diào)度邏輯，從“源隨荷動(dòng)”轉(zhuǎn)向“源網(wǎng)荷儲(chǔ)互動(dòng)”。

遠(yuǎn)景科技集團(tuán)在內(nèi)蒙古赤峰打造的全球首個(gè)100%新能源電力系統(tǒng)，給出了答案。其“天樞”能源大模型通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能與氫氨生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)耦合。當(dāng)風(fēng)電出力驟降時(shí)，系統(tǒng)0.1秒內(nèi)調(diào)增光伏輸出，同時(shí)釋放儲(chǔ)能電量，毫秒級(jí)完成供需平衡。該系統(tǒng)使赤峰項(xiàng)目棄風(fēng)棄光率從8%降至1.2%，年減少碳排放120萬(wàn)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(chǔ)充”平臺(tái)，通過(guò)AI分析用戶用電習(xí)慣，在光伏發(fā)電高峰期自動(dòng)啟動(dòng)電動(dòng)汽車充電，將多余綠電就地消納。2025年夏季，該平臺(tái)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(hù)依賴“計(jì)劃?rùn)z修”，但這種方式要么因過(guò)度維護(hù)造成資源浪費(fèi)，要么因維護(hù)不足導(dǎo)致突發(fā)故障。AI大模型通過(guò)融合設(shè)備物理特性與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，讓運(yùn)維從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)-模型雙輪驅(qū)動(dòng)”。

國(guó)家能源集團(tuán)準(zhǔn)東電廠的實(shí)踐具有標(biāo)桿意義。該廠部署的AI大模型與設(shè)備說(shuō)明書、檢修規(guī)程、運(yùn)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(shí)圖譜”。一線人員通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)，系統(tǒng)即可在毫秒級(jí)內(nèi)調(diào)用知識(shí)圖譜與實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)，生成精準(zhǔn)診斷建議。例如，當(dāng)問(wèn)及“#3鍋爐再熱器泄漏如何處理?”時(shí)，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(yùn)后，設(shè)備故障率下降40%，非計(jì)劃停機(jī)事件減少70%，運(yùn)維響應(yīng)速度提升數(shù)量級(jí)。

AI大模型的落地離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐。國(guó)家電網(wǎng)福建電力通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)與AI平臺(tái)的數(shù)據(jù)線上歸集鏈路，推動(dòng)電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的快速數(shù)據(jù)沉淀，形成覆蓋調(diào)度運(yùn)行、客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)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(tái)針對(duì)梯上作業(yè)無(wú)人扶梯、高處作業(yè)未佩戴安全帶等13類高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)自動(dòng)化樣本清洗和缺陷標(biāo)注算法，模型綜合識(shí)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(chǎng)超20萬(wàn)次，違章發(fā)現(xiàn)總量較純?nèi)斯つＪ教嵘s42%。

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

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：從依賴人工經(jīng)驗(yàn)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(yǔ)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(jī)理：AI模型不再“黑箱運(yùn)行”，而是與物理方程深度融合。例如，遠(yuǎn)景科技提出的“因果模型+大模型+符號(hào)模型”融合框架，結(jié)合物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN)加速計(jì)算，在復(fù)雜系統(tǒng)仿真中實(shí)現(xiàn)精度與效率的雙重突破。

人機(jī)協(xié)同進(jìn)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(jī)器人、無(wú)人機(jī)協(xié)同作業(yè)，形成“云-邊-端”立體化運(yùn)維體系，使單人運(yùn)維效率提升10倍。

AI大模型的潛力遠(yuǎn)未釋放。國(guó)家發(fā)改委《關(guān)于推進(jìn)“人工智能+”能源高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》提出，到2030年，AI將全面融入能源生產(chǎn)、輸運(yùn)、調(diào)度、消費(fèi)等環(huán)節(jié)，推動(dòng)能源系統(tǒng)整體效率提升30%以上。未來(lái)，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(lái)演化趨勢(shì)——例如預(yù)測(cè)極端負(fù)荷下的設(shè)備應(yīng)力變化、模擬燃料摻燒對(duì)燃燒穩(wěn)定性的影響，或評(píng)估碳排路徑與調(diào)度策略的耦合關(guān)系。

在這場(chǎng)范式革命中，中國(guó)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(yuǎn)景的“天樞系統(tǒng)”，從國(guó)家電網(wǎng)的“調(diào)控云平臺(tái)”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(gè)更高效、更靈活、更可持續(xù)的智慧能源生態(tài)，正從藍(lán)圖走向現(xiàn)實(shí)。