羚羊能源大模型3.0發(fā)布 電力交易與設備運維雙場景落地
來源：中國能源新聞網(wǎng) 時間：2025-11-12 09:22
中國能源新聞網(wǎng)記者 趙悅婧
在日前舉辦的第八屆世界聲博會上，羚羊能源大模型3.0正式發(fā)布，并同步發(fā)布了電力交易、設備運維兩大垂直場景模型，標志著羚羊公司在“AI+能源”領域?qū)崿F(xiàn)升級，為我國能源行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，探索可復制推廣的解決方案。
時序大模型成為“AI+能源”落地關鍵支點
羚羊公司總裁徐甲甲闡述了大模型3.0的三大升級方向：一是基礎能力持續(xù)升級，除語言、視覺能力外,重點提升時序能力；二是將AI深度融入業(yè)務場景，解決實際問題；三是構建完善的全流程工具鏈，包括數(shù)據(jù)清洗、訓練框架、模型評估等。
新能源的安全高效消納與電網(wǎng)穩(wěn)定運行，核心在于精準把控電力系統(tǒng)的動態(tài)平衡。無論是化解電源側的波動風險，還是適配負荷側的復雜變化，本質(zhì)上都需要對能源生產(chǎn)、傳輸、消費全鏈條的核心數(shù)據(jù)進行深度解析，時序基礎模型作為解析負荷動態(tài)規(guī)律、支撐能源系統(tǒng)前瞻性決策的關鍵技術，其重要性日益凸顯。
羚羊能源大模型3.0在時序基礎模型能力上持續(xù)增強，為破解行業(yè)難題提供了堅實的技術支撐。
“時序數(shù)據(jù)是流淌在工業(yè)能源領域的血液?！毙旒准妆硎荆瑫r序建模過程中需應對多源異構、非線性、非平穩(wěn)性及高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺等問題，導致檢測精度偏低、泛化能力較弱、模型碎片化嚴重。
針對這些痛點，羚羊能源大模型3.0構建起統(tǒng)一時序基礎框架，完成時序信號統(tǒng)一表征與多任務統(tǒng)一建模，解決傳統(tǒng)模型碎片化問題。借助千億級時序數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學習能力，模型可自主挖掘深層特征，建立長周期建模能力，即便新場景數(shù)據(jù)稀缺也能快速泛化，讓“沉睡”數(shù)據(jù)真正“開口說話”。
設備運維大模型：打造AI級運維專工
工業(yè)能源設備運維長期受困于預警規(guī)則固化、故障診斷依賴專家、檢修經(jīng)驗難沉淀等痛點。羚羊設備運維大模型通過融合語言與時序基礎模型，利用“雙擎驅(qū)動”架構，結合數(shù)據(jù)與知識的時空對齊機制，構建起覆蓋運行監(jiān)控、消缺管理、定修管理、檢修質(zhì)量管理、智能分析的全流程智能化體系。
時序基礎模型具備數(shù)據(jù)特征自主學習、長周期數(shù)據(jù)建模、少樣本泛化三大核心能力，實現(xiàn)跨場景快速適配；語言大模型沉淀海量設備專業(yè)知識，實現(xiàn)設備檔案整合、工單自動生成、知識動態(tài)更新，提升一線操作效率。
同時，系統(tǒng)構建了“專家經(jīng)驗解壓縮-工況匹配-動態(tài)優(yōu)化”閉環(huán)。將專家經(jīng)驗與案例庫、知識庫融合，生成故障圖譜，初始準確率可達85%，再通過現(xiàn)場經(jīng)驗持續(xù)反哺模型，形成動態(tài)更新的故障庫，最終實現(xiàn)故障排查時間縮短73%，誤報排除率提升85%。此外，在檢修環(huán)節(jié)，檢維修工單規(guī)范度可提升50%以上，檢修方案編寫效率提升5倍。
據(jù)了解，目前，該模型已在石化、風電、火電等領域落地。某風電場應用后異常診斷效率提升62%，檢維修效率提升33%；某動設備密集型企業(yè)誤報排除率達80%，工單處理效率提升52%，實現(xiàn)運維降本增效。
責任編輯：江蓬新
