> **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 本白皮书由全联新能源商会新能源AI专业委员会与朗新科技集团股份有限公司联合发布，围绕“AI+新能源”这一主题，系统阐述了新能源产业在“双碳”目标与电力市场化改革背景下的智能化转型路径与实践成果。 ## 主要观点 1. **新能源转型挑战** 新能源产业在高渗透率下面临物理侧、市场侧与政策侧的“三重不确定性”挑战，传统经验管理模式已无法满足复杂需求，AI成为解决系统性难题的关键技术。 2. **AI技术基座构建** 为实现新能源智能化转型，需构建融合多源多模态数据处理、知识能力、模型能力与智能体能力的“横向技术基座”，作为“神经中枢”支撑全业务智能化。 3. **双轴驱动模型** 通过“纵向业务升维”与“横向基座赋能”的双轴驱动模型，推动新能源从经验驱动向数据驱动、智能决策跃迁。纵向业务牵引基座迭代，横向基座加速业务创新，形成“飞轮效应”。 4. **行业大模型实践** “朗新九功”作为行业大模型的典型代表，融合通用大模型与专业小模型，实现精准计算与泛化能力的结合，为新能源资产运营、投资规划、调度、市场交易与用户服务提供智能化支撑。 5. **转型进阶路径** 新能源企业智能化转型分为三个阶段：资产数字化、单点智能、协同智能。不同市场主体（发电集团、售电公司、工商业用户）应根据自身特点选择适合的进阶路径。 6. **未来趋势与挑战** AI与新能源融合将呈现能力产品化、角色平台化、市场生态化的三大趋势，同时面临数据壁垒、模型可靠性、复合人才短缺与行业标准缺失等挑战。 ## 关键信息 ### 1.1 转型深水区：系统不确定性与AI深度融合 - 新能源装机容量持续增长，2025年风电、光伏装机分别达到6.4亿千瓦与12亿千瓦。 - 电力市场化改革深化，7个省级现货市场及省间市场正式运行，新能源交易复杂度显著提升。 - “源网荷储”协同互动成为系统运行新模式，新能源产业面临“三重不确定性”。 - 通用大模型虽具备泛化能力，但需与行业知识融合，以满足新能源对确定性、安全性的严苛要求。 ### 1.2 双轴驱动：纵向业务升维与横向基座赋能 - **纵向业务升维**：推动新能源规划、调度、交易、服务等核心业务从经验范式向数据驱动、智能决策跃迁。 - **横向基座赋能**：构建共享技术能力平台，向下兼容异构数据，向上提供标准化、模块化智能组件。 - 二者协同形成“飞轮效应”，纵向业务牵引基座迭代，横向基座加速业务创新。 ### 2.1-2.4 能源AI技术基座四大核心能力 | 核心能力 | 描述 | |----------|------| | 多源多模态数据接入与处理 | 实现泛在接入、融合治理与实时处理，整合异构数据，构建统一数据资产。 | | 知识能力 | 显性化、结构化行业知识，构建知识图谱，确保智能决策合规性与物理可行性。 | | 模型能力 | 提供高性能、可解释的AI模型工具箱，支持模型全生命周期管理。 | | 智能体能力 | 构建多智能体协同体系，实现自主决策与多主体协同调度，提升系统响应速度与灵活性。 | ### 2.5 行业实践示例：朗新九功AI能源大模型 - **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。 - **技术架构**：三层设计，L0层通用大模型基座，L1层行业大模型，L2层场景智能体。 - **双引擎协同**：时序预测引擎与AI智能体引擎，实现预测与决策的无缝衔接。 - **实际成效**：日前电价预测准确率超90%，交易电量年增长超3倍，覆盖超440座城市、超290万个充电设备。 ### 3.1-3.5 新能源五大核心场景智能化实践 - **资产智能**：将设备从“被动”变为“主动收益单元”，实现预测、诊断与优化。 - **规划智能**：通过多情景推演与动态优化算法，提升投资决策科学性与效率。 - **调度智能**：构建云边协同多智能体调度体系，实现分布式资源协同优化。 - **市场智能**：打造电力交易智能体，实现自动化交易与风险控制。 - **用户智能**：构建能源生态，推动用户从消费者向产消者转变，提升服务体验与运营效率。 ### 4.1-4.3 新能源企业智能化进阶路径与朗新科技角色 - **三阶段进阶模型**： 1. 资产数字化：解决数据不可见、不可控问题，实现基础监测与流程线上化。 2. 单点智能：聚焦高价值场景，提升单个业务环节的决策效率与精度。 3. 协同智能：实现多业务协同，构建全局优化与生态化运营体系。 - **朗新科技角色**： - 技术基座构建者：提供标准化API组件。 - 路径赋能伙伴：帮助企业诊断、规划与落地。 - 生态连接者：推动跨主体协同与数据互通。 ### 5.1-5.3 趋势展望与协同建议 - **趋势展望**： - **能力产品化**：AI能力逐步解耦为可交易的数字化产品。 - **角色平台化**：企业从垂直解决方案提供者转向生态赋能者。 - **市场生态化**：推动去中心化交易与点对点价值交换。 - **主要挑战**： - 数据流通机制不完善。 - AI模型可信性与鲁棒性不足。 - 行业标准体系尚未健全。 - 复合型人才短缺。 - **协同建议**： - **行业层面**：搭建共享平台、组织人才培养、促进经验交流、推动标准落地。 - **企业层面**：明确自身定位、聚焦高价值场景、积极参与生态共建、加强内部能力建设。 ## 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。从资产运营到用户服务，智能化正在将不确定性转化为确定性，推动新能源系统向清洁、高效、智能方向演进。通过构建“纵向业务升维”与“横向基座赋能”的双轴驱动框架，朗新科技与行业同仁共同探索出一条可操作、可复制的智能化转型路径，助力产业迈向可持续发展的新阶段。