能源大模型崛起：AI重构电网的“智慧中枢”
从调度到交易，算法正接管能源系统的决策权
作者｜林飞雪
编辑｜张琪
运营｜陈佳慧
出品｜零态LT（ID：LingTai_LT）
头图｜网络公开用图
自动驾驶的本质不是造车，而是训练一个能理解世界的“大脑”。同样，能源系统的智能化也不再是简单堆叠设备，而是构建一个具备自我感知、权衡与决策能力的“数智体”。
两者殊途同归：让大模型不仅能处理语言，更能掌控物理现实。而在能源领域，这场变革正悄然发生——主战场不在煤电、光伏或风电，而在算法、模型与智能体。未来掌控电网的，不再是调度员，而是那个懂物理、会博弈、能进化的能源AI。
那么，是谁在训练能源大模型？它能否像自动驾驶一样，在复杂环境中实现“自主决策”？
据天眼查数据显示，我国电力系统装机容量预计2030年将达到20亿千瓦。届时，AI已非辅助工具，而是整张电网的“神经中枢”。
它能精准预测负荷波动、实时监控风光发电出力，并统筹调度储能与水电资源，实现电力来源、输送路径与分配策略的全链路协同。面对用电高峰与出力低谷，AI可在毫秒级完成资源调配与决策执行，真正实现“靠AI调电”。
新型电力系统的主角，正在更替。
2025年，能源行业大模型密集落地，不再是技术展示，而是实际应用。
6月28日，国家能源集团发布全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”，覆盖火电、水电、风电等全业务线，贯通设备检修、电力交易、安全管理等75个场景，部署超41个智能体。
▲ 图：全球首个千亿级发电行业大模型“擎源”发布
南方电网推出的“大瓦特·驭电”则是电力系统智能仿真大模型，可将传统需数天运算的电网模拟压缩至“秒级响应”，为调度优化、事故分析与电力规划提供AI支持。
过去依赖人工经验的调度、靠听声查温的设备巡检、凭感觉报价的交易模式，正被模型全面“接管”，且学习速度远超人类。
其核心在于“分层建模”：底层L0为通用大模型，具备图像识别、语义理解与趋势判断能力；上层L1至L3则按火电、风电、核电等细分领域深化训练，掌握功率预测、设备调控与安全保障等专业技能。
人们不再训练工具，而是在培育一个理解整个能源系统的“超脑”。每一度电的背后，都是AI在权衡多重代价后的最优选择。这不仅是技术升级，更是能源系统智慧的进化。
例如，“擎源”可接入风机振动、温度等实时数据，自动判断叶片疲劳风险；在调度中心，AI结合气象、水文与负荷变化，自动生成最优发电与输配方案。
这一智能背后，依托的是全球最大装机规模、万亿级数据资产、千人AI团队与百余个验证场景的产业支撑。
这场变革的深远程度，堪比智能手机整合相机、音乐播放器与通信设备。如今，一个AI模型正试图统一调度、交易、预测与运维，将割裂的系统融合为一个会思考的整体。
这不是辅助，而是认知方式的重构。
2025年2月，国家发改委与能源局联合发布136号文，宣告新能源正式“入市”，取消固定电价与全额保障收购，全面参与现货、中长期及辅助服务市场。
这一机制变革带来巨大决策压力：每一次报价、每一笔交易、每一条出力曲线，都直接影响收益与生存。过去比拼资源与规模，如今比拼的是系统能否实时“掂量代价”。
AI成为应对复杂不确定性的核心，构建从数据采集、交易决策到风险控制的闭环体系。
AI可自动生成多场景动态报告，实时判断是否出清、是否对冲，并整合电站出力、节点电价、设备状态与气象信息，实现全要素决策支持。
这一体系建立在SCADA系统、交易算法与风险引擎的全链打通之上。未来的能源交易员，未必是最懂市场的人，但一定是最信任模型的人。
AI将气象、水情、设备状态与市场价格融合进统一决策系统，把“感觉这单划算”“设备应该稳住”等经验判断，转化为数学建模与策略优化。
它知道低价投标可能白忙，延迟两小时或可提升利润，不再追求“上得快”，而是“划得来”。
在设备运维上，AI实现从“事后维修”到“预测性维护”：例如判断“轴承还能运行28小时，超时有80%概率异常”，取代人工听声辨障。
在调度中，AI不仅是参考，更是主动建议甚至自动执行。“大瓦特·驭电”可在几秒内完成千万级数据模拟，评估不同方案的安全性、负荷平衡与经济成本。
据天眼查信息，AI模型通过海量数据推演、多轮验证与持续反馈形成科学决策。在新能源功率预测中，融合时间序列、深度学习与物理模型，并注入先验知识——如沙尘影响光伏效率、风切变扰动风电出力。
AI权衡的代价，不止电费与效率，还包括安全、可持续性与用户体验。这正是能源系统迈入智能决策时代的标志。
能源大模型的竞争，已超越“谁更像通用AI”的层面，转向谁能掌握产业的“调度权”与“思考权”。
这是一场真正的AI新基建较量。
如今的大模型，不再是语料库中的“聪明脑袋”，而是能源系统的“中控大脑”——关键不在表达流畅，而在计算精准、调度有效、成本可控。谁拥有这样的“能源大脑”，谁就掌握行业未来的话语权。
这套“新协议”的制定权，取决于算力、数据与算法的协同。而能源行业具备天然优势：超大规模、高复杂性、闭环性强的数据体系。国家级能源集团本身就是理想的AI实验场。
能源大脑的竞争，本质是建模范式与运营模式的掌控力，是算法层级的主导权。
一旦企业率先打通50+应用场景、部署百个智能体、实现调度闭环，就可能主导行业标准，将先发优势转化为算法框架与规则制定权。
这不再是建厂房、搭铁塔，而是构建算法、标准与协议。
未来能源不缺电，但缺“聪明的电”。正如智能驾驶的核心不在发动机，而在感知、决策与执行闭环，能源系统的核心也不再是发电量，而是“调得准、省得多、协同好”。
谁能训练出下一代能源超级大模型，谁就能构建更高维度的能源秩序。
这才是大模型真正进入生产力核心的标志。
最终，每个电厂、光伏板、风机都将接入一个能思考的能源网络；调度、运维、交易、安全全面智能化，人类只需提问，AI即时响应；能源AI将如水电管网一般，成为社会基础设施。
相较于智能驾驶的快节奏，能源AI的试炼更深层、更谨慎——因为每一次决策，都关乎整张电网的稳定。
如果说AI的第一轮爆发是理解语言，第二轮或将始于理解能量。当AI深度嵌入能源网络，我们面对的或许不再是一个会回答问题的系统，而是一个能主动支撑城市光明的智慧底座。