以DeepSeek为代表的AI在能源行业的应用前景预测

20世纪5070年代是人工智能技术的萌芽时期。20世纪80年代，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的AI应用开始出现。20世纪90年代，随着计算机运算能力的提升，更复杂的智能算法被开发出来，用于生产规划和调度。21世纪初开始，大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今AI大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 一、AI大模型的技术历史回顾 二、AI大模型的核心技术与特点 AI大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力机制和Google在2017年提出的SelfAttention、Transformer架构。ChatGPTDeepseek豆包，Kimi都是基于该架构提出，具有以下三个特点。 1、参数规模庞大。AI大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数， 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征，提高了任务的准确性。 2、训练数据海量。AI大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的性能，这些数据来自于各种来源，如互联网、企业内部数据等。 3、计算资源需求高。由于参数规模庞大，AI大模型的训练需要高性 能的计算资源，如GPU集群、分布式训练框架等。 能源行业部分大模型 国网光明电力大模型：（开源与闭源并举） 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 南网，大瓦特 三峡集团“大禹”大模型 中核集团龙吟大模型 中国广核，“锦书”大模型 中国石油，昆仑大模型 中国石化，“胜小利”大模型 中国海油，“海能”人工智能模型 国家管网，“管网”大模型 一、能源生产与管理 新能源发电优化： 1、精准的功率预测：DeepSeek可构建更精准的新能源发电预测模型，对太阳能、风能等发电功率进行提前预测。例如，针对某风光装机占比达58的省级电网，DeepSeek通过构建考虑新能源场站波动特性的动态安全域模型，将弃光率从19降至32，日前预测精度提高 至947。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同新能源电站的发电能力、储能设备的状态等多 方面因素，制定出最优的电力调度方案。这有助于提高电网对新能源电力的消纳能力，降低弃风、弃光率，提高新能源发电的利用效率。 一、能源生产与管理 能源管理： 1、电网状态监测与故障诊断：利用传感器网络收集电网的实时运行数 据，如电压、电流、功率因数等，AI大模型可以对这些数据进行实时分析和处理，监测电网的运行状态 。一旦发现异常情况，如电压波动 、电流过载、设备故障等，能够及时发出警报，并对故障进行诊断和定位，帮助运维人员快速排除故障 ，提高电网的可靠性和稳定性。 2、储能设备的优化控制：对于电池储能、抽水蓄能等储能设备，AI大模型可以根据能源需求和供应的变化情况，优化储能设备的充放电策略。例如，在电价低谷时段，控制储能 设备充电，储存多余的电力；在电价高峰时段，控制储能设备放电，向电网供应电力，从 而实现削峰填谷，降低能源成本。 一、能源生产与管理 能源研发与创新： 1、新能源材料研发：DeepSeek的AI算法可应用于新能源材料研发，如光伏材料、固态电池电解 质等，通过高通量模拟筛选候选材料，缩短实验室验证周期。 2、能源技术创新：在能源新技术的研发过程中， DeepSeek可以作为智能助手，帮助科研人员进行数据分析、模型建立、方案设计等工作，加速能源技术的创新和突破。例如在新能源电池设计中，让DeepSeek生成多个设计概念和初步方案，通过模拟分析发现新的材料组合和结构设计。 3、供需平衡分析：综合考虑能源的市场需求和供应情况，Deepseek可以对能源市场的供需平衡进行分析和预测。有助于市场监管部 门及时发现供需失衡的情况，并采取相应的调控措施，如调整能源价格、增加能源供应或引导需求侧管理，以维护能源市场的稳定。 13 二、能源市场与交易 市场供需分析与预测： 1、需求预测：根据经济发展、人口增长、产业结构变化等因素，Deepseek可以对能源的市场需求进行准确预测。例如，通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端，Deepseek可以分析能源生产企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 油田的产量数据、设备的维护情况以及新的勘探开发计划，预测未来的油气供应情况，帮助交易商和供应商提前做好应对措施。 二、能源市场与交易 能源交易的辅助决策： 1、交易机会识别：Deepseek等AI大模型可以实时监测能源市场的各种信息，如价格波动、交易量变化、政策法规的发布等，从中识别出潜在的交易机会。例如，当某个地区的能源价格由于突发事件而出现大幅波动时，模型可以及时发现并提示交易商抓住这个机会 进行交易 2、交易对手分析：在能源交易中，了解交易对手的情况对于制定合理的交易策略非常重要。Deepseek可以通过分析交易对手的历史 交易数据、市场行为和信用状况等信息，为交易商提供交易对手的画像和分析报告，帮助交易商更好地了解交易对手的需求和行为模式，从而制定更有针对性的交易策略。 3、交易流程优化：Deepseek等AI大模型可以对能源交易的流程进行优化，提高交易的效率和透明度。例如，在能源交易的合同签订、 结算和交割等环节，模型可以自动识别和验证合同条款的合理性和合法性，减少人工操作的错误和风险，提高交易的安全性和可靠性。 二、能源市场与交易 能源市场的风险管理： 1、价格波动风险：能源价格的波动是能源市场的主要风险之一。AI大模型可以通过对历史价格数据的分析和建模，预测价格的波动范围和趋势，帮助能源企业和交易商制定相应的风险管理策略。例如，利用衍生品市场进行套期保值，对冲价格波动风险。 2、信用风险：在能源交易中，交易双方的信用状况直接影响交易的安全性和可靠性。AI大模型可以通过对交易对手的信用记录、财 务状况和市场声誉等信息的分析，评估交易对手的信用风险，并为交易商提供信用风险预警和防范措施。 3、政策风险：能源行业受到政策法规的影响较大，政策的变化可能对能源市场的供需关系和价格走势产生重大影响。AI大模型可以对政策法规的变化进行实时监测和分析，预测政策的影响范围和程度，帮助能源企业和交易商及时调整经营策略和交易计划，降低政策风险。 三、能源数字化转型 能源网络优化与安全管理数字化： 1、智能电网优化：在智能电网中，Deepseek大模型可以对 电网的拓扑结构、电力负荷、分布式能源接入等因素进行综合分析，优化电网的运行方式和潮流分布。通过实时调整变压器的分接头、断路器的开关状态等，提高电网的供电质量和可靠性，降低电网的损耗。 2、故障预测与预警：基于历史故障数据和实时监测数据，AI 大模型可以预测设备未来可能出现的故障类型、时间和严重程度，并提前发出预警。这使得能源企业能够有足够的时间安排维护人员进行检修，避免设备突发故障导致的生产中断和经济损失。比如，在核电站中，利用AI大模型对反应堆的关键设备进行故障预测，保障电站的安全运行。 三、能源数字化转型 能源网络优化与安全管理数字化： 3、智能维护计划制定：根据设备的运行状况、维护历史 和预测的故障信息，AI大模型可以为能源企业制定个性化的智能维护计划。该计划能够优化维护资源的分配，确定最佳的维护时间和维护方式，提高维护效率和设备的可靠性。 4、能源网络安全监测：能源网络面临着各种安全威胁，如 网络攻击、数据泄露等。AI大模型可以对能源网络的流量数据、通信协议、用户行为等进行实时监测和分析，识别潜在的安全风险。一旦发现异常行为或攻击迹象，能够及时发出警报并采取相应的防护措施，保障能源网络的安全运行。 四、能源环保与可持续发展 碳排放监测与管理： Deepseek等Ai大模型帮助能源企业监测和分析生产过程中的碳排放情况，制定合理的碳排放减排计划。例如，通过对能源消耗数据的分析，识别高碳排放的环节和设备，采取节能改造、优化生产工艺等措施降低碳排放。同时，还可以协助企业参与碳排放交易市场，制定交易策略，提高企业的碳资产价值。 可再生能源资源评估与开发： 除了在新能源开发的设计阶段提供支持外，Deepseek还可以对可再生能源资源（如风能、太阳能、水能等）进行更精确的评估和分析。例如，分析不同地区的风能资源分布和变化规律，为风电场的选址和建设提供更科学的依据；评估太阳能资源的时空分布，优化太阳能光伏电站的布局和设计，提高可再生能源的开发效率和利用水平。 五、案例2024年国网电力市场发展状况 国网市场建设进展： 1省间中长期市场： 全年累计开展省间市场化交易电量达14万亿千瓦时，同比增长58。 新能源交易电量达1711亿千瓦时，同比增长225。 首次组织开展省间多送端新能源交易，最大成交电量达1844万千瓦时。2省内中长期市场： 全年省内市场化交易电量达52万亿千瓦时，同比增长44。 33个省公司中，经营区内22个现货试点省份全部开展多轮次长周期结算试运行。 甘肃、新疆、山西现货市场正式运行，南方区域电力现货市场首次实现全区域结算试运行。3代理购电： 全年代理购电电量达17万亿千瓦时，占工商业电量比重327。 代理购电中长期合同签约比重达95，较2023年提升10个百分点。4零售市场： 全年在交易平台注册的主体数量接近130万家，其中售电公司数量达5229家，零售用户数量达1149万家。 零售市场建设深度拓展，国网经营区内5个电力零售市场试点全部开展结算试运行。 五、案例2024年国网电力市场发展状况 国网市场存在问题： 1新能源参与电力市场： 新能源快速增长凸显系统调节能力不足，其随机性、波动性、间歇性等特点，导致电力电量平衡难度加大，新能源消纳和电力保供面临更大压力。 部分地区省间送出能力与新能源装机不匹配，影响新能源利用率。2系统调节能力： 新能源的快速发展需要更多的系统调节能力，但现有调节能力可能不足以应对新能源的波动性和间歇性。 需要通过技术创新、市场机制设计等手段提升系统调节能力，以保障新能源的有效消纳和电力供应的稳定。 3市场机制完善： 市场机制在促进新能源消纳、激励灵活调节资源、疏导调节成本等方面仍需进一步完善。 需要深化中长期市场连续运营，推动现货市场全覆盖，持续完善辅助服务市场，研究电力期货市场，建立多元化的市场体系，以应对新能源参与电力市场带来的挑战。 4分布式光伏： 分布式光伏的快速发展对配电网承载能力、电能质量、接入方式、运行控制等方面带来多方面挑战。 需要通过加强配电网改造、优化接入方式、提升运行控制水平等手段，以适应分布式光伏的大规模接入和高效利用。 五、案例2024年国网电力市场发展状况 国网市场存在问题： 5储能发展： 储能的大规模发展对系统调度运行、电力市场设计等方面提出新的要求。 需要通过完善市场机制和调度规则，激励储能的灵活调节能力，提高储能的利用效率和经济效益。6新型经营主体： 微电网、虚拟电厂、负荷聚合商等新型经营主体参与市场面临认定、计量、结算等问题。 需要通过明确市场主体地位、完善计量结算机制、提供政策支持等手段，推动新型经营主体参与市场，发挥其在电力供需平衡、 新能源消纳等方面的积极作用。 7负荷侧调节能力： 负荷侧调节能力在应对新能源波动、保障电力供应稳定方面的重要性日益凸显。 需要通过需求响应、能效管理、智能用电等手段，充分挖掘负荷侧调节潜力，提高负荷侧对电力市场的响应能力和调节效果。8容量保障： 随着新能源装机规模的不断扩大，其有效容量较低，难以应对电力供应的短时缺口和负荷的快速增长。 需要通过完善容量保障机制、激励发电侧投资、优化资源配置等手段，确保电力供应的可靠性和稳定性。