AI驱动新能源产业智能化转型：智塑新生

AI驱动新能源产业智能化转型 目 录 序言 摘要 第一部分：洞察⸺新能源数智转型的特殊性与破局框架 �.� 转型深水区：破解系统“不确定性”，AI与新能源行业深度耦合�.� 双轴驱动：业务智能升维与基座兼容赋能的协同演进0102 第二部分：锻造⸺能源AI技术基座：四大核心能力解构 �.� 多源多模态数据接入与处理：智能基座的感官与消化系统�.� 知识能力：智能基座的行业大脑�.� 模型能力：智能基座的核心智囊�.� 智能体能力：智能基座的手脚与协作网络�.� 行业实践示例：以朗新九功AI能源大模型为例0404050506 第三部分：践行⸺AI重塑新能源核心场景 �.� 新能源资产智能：从“被动设备”到“主动收益单元”�.� 新能源规划智能：从经验判断到数据驱动的投资决策�.� 新能源调度智能：从集中命令到分布式协同�.� 新能源市场智能：从经验交易到认知计算�.� 新能源用户智能：从充电服务到能源生态1113151719 第四部分：新能源企业智能化转型的进阶路径 �.� 三阶段进阶模型�.� 典型市场主体的差异化路径�.� 朗新科技在转型中的角色222324 第五部分：面向未来的挑战与协同建议 �.� 趋势展望�.� 主要挑战�.� 协同建议252627 结语 能源是人类社会发展的基石，也是应对气候变化的关键领域。在“双碳”目标引领下，中国新能源产业正经历一场深刻变革：风电、光伏装机规模跃居世界首位，新型储能、电动汽车、虚拟电厂等新业态蓬勃发展，电力市场化改革全面深化。这场变革以新能源发展为核心驱动力，正在重塑从发电、输配、交易到消费的全产业链条。 然而，变革伴随挑战。高比例新能源并网带来的波动性、海量分布式资源的协同难题、复杂市场环境下的决策困境，正驱动产业寻求新的技术路径。当人工智能与新能源深度融合，其价值在于对产业逻辑的深刻优化与系统整合。人工智能，尤其是近年兴起的大模型技术，为破解这些难题提供了新的可能。但实践表明，通用大模型难以直接满足新能源行业对确定性、安全性和专业性的严苛要求，行业需要的是深度融合电力机理、市场规则与运行经验的垂直领域大模型。 基于此，全联新能源商会新能源AI专业委员会联合朗新科技集团股份有限公司，共同开展“AI+新能源”专题研究并编制本白皮书。报告立足新能源产业发展实际，通过剖析国内外前沿实践，系统阐述行业大模型如何赋能新能源资产运营、规划投资、系统调度、市场交易与用户服务，为企业智能化转型提供可操作的路径指引。我们期待这份报告能为政策制定者、产业同仁和学术研究者提供有价值的参考，助力产业高质量发展。 特别感谢上海交通大学安泰经管学院博士后、清华苏州环境创新研究院天工智库中心特聘研究员陈钰什博士为本白皮书提供的专业指导！ 全联新能源商会新能源AI专业委员会朗新科技集团股份有限公司 ����年�月 SUMMARY摘 要 全球能源体系正经历向绿色、低碳、智能化的深刻转型。中国作为全球最大的新能源市场，在“双碳”目标和电力市场化改革双重驱动下，新能源系统的复杂性空前提高：高比例新能源并网带来波动性，海量分布式资源挑战集中调度，电力现货市场价格博弈加剧不确定性。传统基于经验的管理模式已难以适应，人工智能成为破解困局的关键工具。 然而，企业在应用通用大模型时发现，通用能力需要与行业知识深度融合才能发挥更大价值。这推动了行业大模型的探索与实践⸺它以通用大模型为基础底座，深度融入电力机理、运行规程、市场规则，并通过大小模型协同架构，在保障精确执行的同时发挥通用模型的泛化优势。朗新科技自主研发的朗新九功AI能源大模型（以下简称“朗新九功”）是这一理念的典型实践，聚焦新能源领域核心场景。 本白皮书提出“纵向业务升维”与“横向基座赋能”的双轴驱动产业数智化转型模型： 纵向维度：核心业务的智能升维，驱动新能源规划、调度、交易、服务等关键业务从经验范式向数据驱动、智能决策跃迁。 横向维度：技术基座的兼容与赋能，构建集多模态数据处理、行业知识、模型与智能体能力于一体的共享基座，为所有纵向业务提供标准化、模块化的智能支持。 二者协同构成“飞轮效应”，纵向业务牵引基座迭代，横向基座加速业务创新。共同驱动产业智能化转型。 以此框架为核心，系统阐述了五大核心业务场景的智能化实践与成效： 资产智能：针对新能源电站出力波动、储能物理约束与市场策略复杂、充电场站利用率低等挑战，通过人工智能驱动的功率预测、健康诊断与收益优化，将“被动设备”转变为“主动收益单元”，AI正成为资产智能的核心引擎。 规划智能：针对充电场站、储能电站投资决策依赖经验、风险难以量化的问题，构建多情景动态仿真推演体系，整合交通、电价、政策等多元数据，通过小时级优化算法和敏感性分析，为投资者提供“决策地图”。 调度智能：针对海量分布式资源协同难题，以虚拟电厂为核心载体，构建云边协同多智能体调度体系，聚合光储充及其他可调节负荷资源，成功参与电网需求响应；在零碳园区实现光储充智能微网，能源自给率显著提升。 市场智能：针对电力现货交易复杂博弈、风险难控的问题，打造电力交易智能体，实现电价预测、策略生成、风险量化、自动执行全链路智能化。日前电价预测准确率超90%。邦惠电品牌为中小用户提供交易服务，合同履约率100%。 用户智能：针对充电服务体验同质化、用户潜在价值未充分释放的行业痛点，依托新电途聚合充电平台，构建用户画像与智能推荐、负荷智能引导、车网互动（V2G）、生态协同连接四大核心能力。截至目前，平台已覆盖 440 余座城市，接入超 290 万个充电设备，服务超 3000 万注册新能源车主；V2G 试点项目中，参与车主已实现额外收益增收，平台同步向全行业开放 MCP 充电站信息查询服务，助力行业数据互通共享。 基于以上实践，本白皮书提出新能源企业智能化转型的三阶段进阶模型⸺资产数字化、单点智能、协同智能，并针对发电企业、售电企业、工商业用能主体等市场主体，制定了差异化的进阶路径。我们强调，行业大模型的价值不在于替代原有系统，而在于成为“中枢神经系统”，整合小模型的精确能力、行业专家的隐性知识、业务场景的真实需求，形成人机协同的新型智能体系。 展望未来，AI与新能源的融合将走向更深层次的“双向赋能”与生态化协同，呈现能力产品化、角色平台化、市场生态化三大趋势，并催生“算电协同”“车网互动”等产业新范式。然而，技术规模化落地仍面临数据壁垒、模型可靠性、复合人才短缺、行业标准缺失等挑战。本白皮书呼吁产学研用各方协同努力，共建标准、共享能力、共育人才、创新机制，以AI之力塑新能源新生，携手迈向更清洁、高效、智能的能源未来。 第一部分： 洞察 — 新能源数智转型的特殊性与破局框架 1.1 转型深水区：破解系统“不确定性”，AI与新能源行业深度耦合 能源是人类社会发展的基石，也是应对气候变化的关键领域。在“双碳”目标引领下，中国能源产业正经历一场前所未有的深刻变革：新能源装机规模持续快速增长。����年我国风电、太阳能发电装机容量分别达到�.�亿千瓦和��亿千瓦，新能源发电量占比超过��%，是能源供应体系的核心支柱之一。 与此同时，电力市场化改革向纵深推进。����年，国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于深化新能源上网电价市场化改革促进新能源高质量发展的通知》，明确风电、光伏等新能源上网电量全面进入电力市场。同时，电力现货市场建设提速，全国已有山西、广东、山东、甘肃、蒙西、湖北、浙江�个省级现货市场及省间电力现货市场转入正式运行；陕西、安徽、辽宁、河北南网、黑龙江、江苏等省级现货市场已开启连续结算试运行；另有十余个省份开展长周期结算试运行，多元主体同台竞价成为常态，进一步加剧了新能源产业的市场博弈复杂度。 随着新能源渗透率提升，电力系统运行机理发生根本性改变。传统“源随荷动”的模式难以为继，取而代之的是“源网荷储协同互动”。这一新形态具有三大特征：高比例波动性电源、海量分布式资源、多时间尺度耦合，直接将新能源产业的核心矛盾聚焦于“三重不确定性”，即物理侧不确定性（新能源出力预测偏差）、市场侧不确定性（电价波动）和政策侧不确定性（规则高频迭代），传统管理模式已难以应对这一系统性挑战。 面对这一核心矛盾，以大模型为代表的新一代人工智能技术，凭借其强泛化能力与多模态融合能力，为破解上述痛点提供了新的可能。在政策层面，我国已将人工智能上升为国家战略：����年�月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确了推动人工智能与能源行业深度融合的思路目标，提出了加快能源应用场景赋能的具体要求，为能源行业抢抓人工智能发展重大机遇提供了战略指引。 然而，现阶段的人工智能方法在复杂电力系统任务中的应用，与新能源行业的核心需求之间仍存在一定的适配空间。一方面，传统小规模深度学习模型在特定场景下表现优异，能够实现精准计算，但其样本依赖性使其在应对多样化任务时存在泛化瓶颈。另一方面，通用大模型具备强大的语义理解和泛化能力，然而要将通用能力转化为行业专属智能，还需要融入新能源行业的机理知识和运行规则进行深度调适，其概率化输出与电力系统对确定性、安全性的严苛要求存在一定差距。 上述两种技术路线在独立应用中展现出各自的优势，同时也存在互补空间：传统小模型擅长精准计算，但业务覆盖范围相对聚焦；通用大模型知识广博，但直接应用于电力场景时，需进一步融入行业规则进行调适。基于此，探索“底座+专业模型”的融合路径，发挥协同优势，成为推动行业智能化升级的有效方向。 基于这一思路，我们提出一种融合创新的技术路径⸺以通用大模型为基础底座，结合专业化小模型的精确计算能力，融入新能源行业专属数据与知识，形成"底座+专业模型+场景应用"的复合型智能架构。这一路径不是对现有技术的替代，而是对各方优势的系统整合：一方面推动新能源产业链核心业务的智能化升级，另一方面构建能够支撑这一进程的、具备兼容与赋能能力的下一代智能基座，二者协同构成新能源产业数智化转型的核心路径。 1.2 双轴驱动：业务智能升维与基座兼容赋能的协同演进 我们提出并构建“纵向业务升维”与“横向基座赋能”双轴驱动框架，二者协同演进，共同构成新能源产业智能化转型的核心逻辑。 纵向核心业务智能升维 本维度聚焦能源价值链上的关键业务链条。AI的核心价值在于对业务内核进行根本性重塑，驱动其从依赖历史经验与静态规则的范式，向数据驱动、实时感知、智能决策、自主优化的范式跃迁。其目标是在规划科学性、调度协同性、交易经济性、服务精准性上实现质的突破，帮助企业在垂直领域难以复制的深度智能竞争力。 横向技术基座兼容与赋能 本维度指支撑所有纵向业务实现智能升维所需的共享技术能力基座。其核心使命是打破壁垒、融合资源、标准化能力。它并非某一具体业务系统，而是一个能够向下兼容接入各类异构设备、多元系统、多源数据，向上以标准化、模块化方式提供智 能能力的赋能层。它的存在避免了“烟囱式”重复建设，加速了纵向业务创新，也是促成跨主体生态化协同的技术前提。 协同演进驱动产业智能化转型 纵向业务与横向基座并非孤立存在，而是构成了一个相互驱动、不断增强的“飞轮效应”。纵向业务是牵引与验证场：不断深化和演进的业务场景，为横向基座提出明确、前沿的能力需求，并通过真实世界的应用反馈，持续验证和驱动基座技术的迭代与实用化。横向基座是加速器与连接器：强大、灵活、开放的基座能力，为纵向业务提供“即取即用”的智能组件与无缝的生态连接能力，帮助企业快速响应市场变化、大幅降低智能应用的研发与集成成本，更轻松地融入广泛的产业价值网络。 在这一框架下，产业参与者的角色内涵正在发生深刻演变。领先企业不仅需要成为纵向业务领域的深度专家，利用AI重塑自身核心业务逻辑；更需要扮演横向赋能体系的构建者与贡献者，其成功越来越取决于能否打造和运营一个开放、稳健、智能的技术基座，以此赋能更广阔的产业生态。未来的产业领袖，将是那些能够以横向基座能力滋养生态创新，并以丰富的纵向业务实践反哺基座演进的“双轮驱动”