> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 智塑新生：AI驱动新能源产业智能化转型白皮书总结 ## 核心内容概述 本白皮书围绕AI驱动新能源产业智能化转型，提出“纵向业务升维”与“横向基座赋能”的双轴驱动模型。通过构建“底座+专业模型+场景应用”的复合型智能架构，推动新能源产业从经验驱动向数据驱动、从单点智能向协同智能跃迁。核心目标是实现新能源资产运营、投资规划、系统调度、市场交易与用户服务五大场景的智能化升级，构建一个更加清洁、高效、智能的能源未来。 --- ## 主要观点 - **AI赋能的必要性**：随着新能源渗透率提升与电力市场化改革深化，新能源系统面临“三重不确定性”（物理侧、市场侧、政策侧），传统管理模式已无法应对，AI成为关键工具。 - **行业大模型的价值**：通用大模型难以满足新能源行业的确定性、安全性和专业性需求，行业大模型通过融合电力机理、市场规则与运行经验，成为新能源智能化的核心引擎。 - **双轴驱动框架**： - **纵向业务升维**：推动新能源业务从经验范式向数据驱动、智能决策跃迁。 - **横向基座赋能**：构建多模态数据处理、知识图谱、模型能力与智能体协同的共享基座，实现标准化、模块化的智能支持。 - **三阶段进阶模型**： - **阶段一：资产数字化**：实现数据采集、清洗与可视化，解决数据不可见、不可控问题。 - **阶段二：单点智能**：在关键业务环节引入AI，提升决策效率与精度。 - **阶段三：协同智能**：打通多业务系统，实现跨业务协同与系统自治，推动新能源企业向综合运营商转型。 - **未来趋势**：AI与新能源融合将走向“能力产品化、角色平台化、市场生态化”，催生“算电协同”“车网互动”等新范式。 --- ## 关键信息 ### 技术基座四大核心能力 1. **多源多模态数据接入与处理**：实现异构数据的融合治理，构建统一的数据资产。 2. **知识能力**：将电力机理、市场规则、安全标准等编码为可计算知识，提升AI决策的合规性与物理可行性。 3. **模型能力**：提供高精度、可解释的AI模型工具箱，支持预测、优化与决策。 4. **智能体能力**：构建“单智能体”与“多智能体”协同体系，实现从感知、决策到执行的闭环管理。 ### 朗新九功AI能源大模型 - **核心功能模块**：负荷预测、发电预测、能源调度、电力交易、安全预警、绿色消纳、设备管理、低碳路径规划、用户服务。 - **三层架构设计**： - **L0层**：通用大模型基座，提供语义理解与泛化能力。 - **L1层**：行业大模型，融合电力知识、时序预测、工具调用等能力。 - **L2层**：场景智能体，实现具体业务的智能执行与优化。 - **实践成果**： - 电力交易智能体实现日前电价预测准确率超90%。 - 新电途平台覆盖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。 - 光伏云平台接入超7000家工商业电站，累计光伏绿色发电超700亿度。 ### 行业实践案例 - **国际案例**： - 英国Tem公司实现2TWh能源交易。 - 美国Bidgely实现1.5TWh能源节约。 - 美国CPower与Supermicro完成加州示范项目，实现高效能源调度。 - **国内案例**： - 国能日新“旷冥”大模型提升预测精度。 - 南方电网“大瓦特”模型体系覆盖31个业务域，实现新能源消纳率提升25%。 - 朗新科技淮河能源集团虚拟电厂平台聚合216MW新能源资源，实现考核电量减少超50%。 --- ## 新能源企业转型路径 - **发电企业**：从资产数字化到协同智能，构建风光储协同优化平台，成为市场主动参与者。 - **售电公司/新能源服务商**：从用户数据化到虚拟电厂聚合，拓展绿电服务与碳资产管理。 - **工商业用户**：从能耗可视到微网能量管理系统，实现从被动接收者向主动产消者转变。 --- ## 面临挑战 1. **数据流通机制不健全**：数据孤岛、格式不统一、安全隐私等问题制约AI应用。 2. **模型可信性与鲁棒性不足**：在极端工况下，AI模型的泛化能力和可解释性仍需提升。 3. **行业标准体系缺失**：缺乏统一的技术路线、数据格式与评估标准，影响跨主体协同。 4. **复合型人才短缺**：既懂新能源业务又懂AI技术的复合型人才供给不足。 --- ## 协同建议 - **行业层面**： - 搭建共享平台，推动数据、模型与工具的开放共享。 - 开发“新能源AI”课程与认证体系，推动产教融合。 - 编制最佳实践案例与技术白皮书，提供转型参考。 - 推动标准制定与落地，促进技术成果规模化应用。 - **企业层面**： - 明确自身定位，选择适合的转型路径。 - 聚焦高价值场景，优先引入成熟AI产品。 - 参与行业平台共建，开放API与服务，形成生态协同。 - 加强内部能力建设，培养复合型人才，完善数据治理与模型迭代机制。 --- ## 结语 AI与新能源的深度融合，正在重塑能源产业的每一个环节。通过“纵向业务升维”与“横向基座赋能”的协同演进，新能源企业正迈向智能化、协同化与生态化的未来。朗新科技作为行业AI技术的探索者与实践者，正通过“朗新九功”等产品推动产业智能化升级。未来，唯有开放合作、协同创新，才能实现新能源与AI的双向赋能，迈向更加清洁、高效、智能的能源时代。