大模型技術(shù)加快能源行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型
來源：中國經(jīng)濟網(wǎng) 時間：2025-11-11 11:26
在日前舉辦的第八屆世界聲博會上，羚羊能源大模型3.0發(fā)布。會上同期發(fā)布了電力交易、設(shè)備運維兩大垂直場景模型，標志著羚羊公司在"AI+能源"領(lǐng)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(fù)制推廣的解決方案。
羚羊公司總裁徐甲甲闡述了羚羊能源大模型3.0的升級方向：一是基礎(chǔ)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(wù)場景，解決實際問題；三是構(gòu)建完善的全流程工具鏈，包括數(shù)據(jù)清洗、訓(xùn)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(cè)的波動風險，還是適配負荷側(cè)的復(fù)雜變化，本質(zhì)上都需要對能源生產(chǎn)、傳輸、消費全鏈條的數(shù)據(jù)進行解析，時序基礎(chǔ)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(guān)鍵技術(shù)，其重要性日益凸顯。
羚羊能源大模型3.0在時序基礎(chǔ)模型能力上持續(xù)增強，為破解行業(yè)難題提供堅實的技術(shù)支撐?！皶r序數(shù)據(jù)是流淌在工業(yè)能源領(lǐng)域的血液?！毙旒准妆硎?，時序建模過程中需應(yīng)對多源異構(gòu)、非線性、非平穩(wěn)性及高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺等問題，導(dǎo)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(gòu)建起統(tǒng)一時序基礎(chǔ)框架，完成時序信號統(tǒng)一表征與多任務(wù)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”。
工業(yè)能源設(shè)備運維長期受困于預(yù)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(shè)備運維大模型通過融合語言與時序基礎(chǔ)模型，利用“雙擎驅(qū)動”架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)與知識的時空對齊機制，構(gòu)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。
目前，該模型已在石化、風電、火電等領(lǐng)域落地。某風電場應(yīng)用后異常診斷效率提升62%，檢維修效率提升33%；某動設(shè)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
