調(diào)研日期：2024.12.20
調(diào)研企業(yè)：清鵬智能
調(diào)研目的：Al大模型在新能源領(lǐng)域應(yīng)用
隨著全球能源結(jié)構(gòu)的深刻變革，帶動(dòng)電力市場(chǎng)改革的持續(xù)深化。
在電力系統(tǒng)發(fā)展的歷史上，不止一次出現(xiàn)過這樣的情形：電力系統(tǒng)的調(diào)度和預(yù)測(cè)問題變得復(fù)雜難解的同時(shí)，解決問題的方法也在同步進(jìn)化。
20世紀(jì)末21世紀(jì)初期。隨著孤立電網(wǎng)逐漸向互聯(lián)電網(wǎng)、超高壓電網(wǎng)邁進(jìn)，依托于高性能服務(wù)器的自動(dòng)控制系統(tǒng)，調(diào)度人員有更多精力投入到大電網(wǎng)安全分析處理。電網(wǎng)調(diào)度模式則從人工控制向自動(dòng)控制轉(zhuǎn)變。
近年來AI技術(shù)的興起，AI能夠以前所未有的精度預(yù)測(cè)電力需求和可再生能源的發(fā)電量，從而顯著提升電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性。
2023年，ChatGPT的推出使得人工智能受到了全社會(huì)的廣泛關(guān)注，國(guó)內(nèi)的許多公司順勢(shì)推出自己的大模型，如火如荼的“百模大戰(zhàn)”一方面吸引來大量的資金流入，另一方面也對(duì)大模型的商業(yè)模式提出更高要求。
那么在能源領(lǐng)域AI大模型又是能如何產(chǎn)業(yè)落地運(yùn)營(yíng)，這次探訪，我們走進(jìn)清鵬智能一探能源AI大模型應(yīng)用。
清鵬智能是清華大學(xué)電子系科技成果轉(zhuǎn)化的人工智能創(chuàng)新企業(yè)，而談及清鵬智能成立初衷，創(chuàng)始人李中陽(yáng)說他對(duì)能源大模型的認(rèn)知。
在大模型的技術(shù)層面，中國(guó)是唯一有能力與美國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)家，然而由于國(guó)情不同，兩國(guó)在大模型的應(yīng)用方向上可能存在較大差異。
中國(guó)具有最齊全的工業(yè)門類、最豐富的應(yīng)用場(chǎng)景、最強(qiáng)組織能力與科創(chuàng)意愿的政府，能為大模型提供數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素，產(chǎn)業(yè)發(fā)展衍生的巨大算力需求也可以為大模型的落地提供廣闊的盈利空間。
中國(guó)的大模型雖然在技術(shù)上緊追美國(guó)，但在未來發(fā)展方向上，中國(guó)應(yīng)該走出具有自身特色的道路來。
與美國(guó)依靠金融資本驅(qū)動(dòng)，利用AI技術(shù)顛覆文娛業(yè)的發(fā)展路徑不同，中國(guó)的人工智能應(yīng)該致力于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，賦能并重塑傳統(tǒng)行業(yè)。
借助大模型的智慧能力為新型電力系統(tǒng)提供更前沿的AI解決方案，也是AI大模型在能源領(lǐng)域的廣范前景。
在工業(yè)場(chǎng)景中，大模型面臨的最大挑戰(zhàn)是可用性。
打個(gè)比方，大模型解決方案至少要達(dá)到八十分以上。如果拿出一個(gè)產(chǎn)品，不知道它會(huì)是八十分、六十分、還是零分，在工業(yè)界是沒人愿意試錯(cuò)的；而達(dá)不到八十分，又無法形成采購(gòu)意愿。
所以要讓產(chǎn)品的有效性穩(wěn)定在較高水平上，讓大模型與時(shí)序數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)的結(jié)合，讓大模型適用于更復(fù)雜的真實(shí)環(huán)境。
大模型不僅僅是聊天和創(chuàng)作的工具，更要能真實(shí)輔助廣大能源主體在真實(shí)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行運(yùn)營(yíng)。
能源大模型要綜合考慮多周期氣象預(yù)報(bào)、源網(wǎng)荷儲(chǔ)特性、市場(chǎng)主體博弈等多因素實(shí)現(xiàn)多周期精準(zhǔn)電價(jià)預(yù)測(cè)。
能源大模型要在電力市場(chǎng)提供一種新的解決方案，能夠在沒有先驗(yàn)數(shù)據(jù)的情況下，利用其強(qiáng)大的常識(shí)理解及邏輯推理能力模擬市場(chǎng)參與者的行為，提高交易策略的有效性。
能源大模型是如何實(shí)現(xiàn)的？在電力市場(chǎng)及延申的各種場(chǎng)景中的應(yīng)用又如何？
能源大模型
對(duì)于電力系統(tǒng)和電力市場(chǎng)而言，最常見的數(shù)據(jù)是時(shí)序、時(shí)空數(shù)據(jù)。譬如新能源發(fā)電數(shù)據(jù)、電價(jià)數(shù)據(jù)等。
目前，一般的大模型大多關(guān)注于語(yǔ)言類應(yīng)用，對(duì)時(shí)序、時(shí)空等數(shù)據(jù)的分析、理解與預(yù)測(cè)能力仍然不足，在知識(shí)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和理解能力也尚未得到充分挖掘。
例如，大模型學(xué)習(xí)了豐富的電力市場(chǎng)知識(shí)，但是它還難以將知識(shí)和實(shí)際電力市場(chǎng)數(shù)據(jù)結(jié)合起來得到策略。
如何將時(shí)序數(shù)據(jù)的理解能力和分析判斷能力與大模型的知識(shí)理解能力結(jié)合起來，既懂得人類的知識(shí)，又有強(qiáng)大的計(jì)算能力，綜合多種因素解決更加復(fù)雜的問題十分具有挑戰(zhàn)。
清鵬智能依托于清華大學(xué)電子工程系的核心技術(shù)打造了能源大模型。通過語(yǔ)言、時(shí)序和時(shí)空三種大模型技術(shù)的融合與海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，打造了一個(gè)電力系統(tǒng)與電力市場(chǎng)的專家，能夠分析理解市場(chǎng)數(shù)據(jù)與運(yùn)行數(shù)據(jù)，高效解決能源電力資產(chǎn)的預(yù)測(cè)、控制、交易問題，支撐能源資產(chǎn)運(yùn)行運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。
“就像AlphaGo 一樣，先有一套圍棋的棋盤和規(guī)則，再用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法探索最優(yōu)博弈策略。清鵬智能現(xiàn)在要做的事情，就是用大模型生成一個(gè)能源領(lǐng)域的棋盤。”
未來大模型有潛力超越人類的經(jīng)驗(yàn)對(duì)細(xì)分多樣的能源環(huán)境建模，如自動(dòng)化或者半自動(dòng)化地生成沙戈荒基地的仿真環(huán)境，形成一個(gè)模擬器，在其中對(duì)真實(shí)環(huán)境進(jìn)行模擬和推演。
回首過去20年，能源領(lǐng)域發(fā)生了革命性的變化：世界碳中和的大背景下，全球新能源的占比持續(xù)提高。
我國(guó)2023年可再生能源的裝機(jī)容量占比就已經(jīng)超過了火電。風(fēng)光的隨機(jī)性與波動(dòng)性對(duì)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定帶來了極大挑戰(zhàn)，讓電力系統(tǒng)從一個(gè)高度可控的系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榱艘粋€(gè)弱可控的復(fù)雜系統(tǒng)。
為解決這一問題，世界各國(guó)政府都大力推動(dòng)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)建設(shè)，通過市場(chǎng)化手段解決電力實(shí)時(shí)供需平衡的問題。因此，電力交易能力已經(jīng)成為廣大市場(chǎng)主體的剛需。
想要做好電力交易，精準(zhǔn)的電價(jià)預(yù)測(cè)必不可少，而掌握波動(dòng)的供給與需求，尤其是新能源出力與全省的負(fù)荷波動(dòng)更是其中的重中之重。
清鵬智能綜合利用能源大模型超越人類的知識(shí)理解能力與真實(shí)場(chǎng)景的海量時(shí)空數(shù)據(jù)與時(shí)序數(shù)據(jù)，有效建模復(fù)雜的氣象模式，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的新能源功率預(yù)測(cè)。
在國(guó)家電網(wǎng)組織的新能源功率預(yù)測(cè)同臺(tái)競(jìng)技中，清鵬能源大模型在超百家國(guó)內(nèi)頂尖功率預(yù)測(cè)團(tuán)隊(duì)連續(xù)多月取得前三名。
在負(fù)荷預(yù)測(cè)中，能源大模型的精確性與魯棒性同樣值得注目，能有效結(jié)合知識(shí)與數(shù)據(jù)建模人的生產(chǎn)生活模式，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)精度與準(zhǔn)確性的雙重提升。
同樣在國(guó)家電網(wǎng)組織的負(fù)荷預(yù)測(cè)同臺(tái)競(jìng)技中，與多家人工智能巨頭以及老牌電力系統(tǒng)科技公司一同比拼負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，清鵬智能能源大模型在多周的預(yù)測(cè)結(jié)果中排名第一。
新能源功率預(yù)測(cè)和負(fù)荷預(yù)測(cè)幾個(gè)百分點(diǎn)準(zhǔn)確率的提升意味著在電力市場(chǎng)的供給和需求發(fā)生變化時(shí)，大模型能更好地抓住市場(chǎng)邊際條件的變化，從而更好的預(yù)測(cè)電價(jià)；在山西電力市場(chǎng)經(jīng)過半年以上的實(shí)證，取得了日前電價(jià)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高于最優(yōu)競(jìng)品提升3%、峰谷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升10%以上的成績(jī)。
基于此，清鵬打造了不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的多個(gè)AI電力交易Agent，通過對(duì)市場(chǎng)的模擬與不斷的自我博弈提升交易水平，綜合考慮市場(chǎng)供需、風(fēng)險(xiǎn)等多種因素，智能制定交易策略。
在2024年保險(xiǎn)杯AI電力交易大賽上，在近兩百只隊(duì)伍中，清鵬AI電力交易作為唯一的AI自主決策AgentAI交易員擊敗了超過90%以上的人類選手，幾乎與人類專家不相上下，展現(xiàn)了能源大模型在復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境中的強(qiáng)大適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力。
某種角度來說，這標(biāo)志著AI技術(shù)在電力市場(chǎng)應(yīng)用的重大突破，能源大模型真正在慢慢進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化階段。而以電力交易作為切入點(diǎn)，結(jié)合大模型在復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化領(lǐng)域的能力，自然而然會(huì)延申到儲(chǔ)能運(yùn)行運(yùn)營(yíng)、虛擬電廠、多能互補(bǔ)、算電協(xié)同等下游場(chǎng)景。
英偉達(dá)黃仁勛曾公開提到：“AI的盡頭是光伏+儲(chǔ)能”，但對(duì)能源領(lǐng)域來說，光伏+儲(chǔ)能的盡頭也是AI，算電協(xié)同、多能互補(bǔ)都離不開AI技術(shù)的運(yùn)用。
“不只讓大模型能夠成為聊天、創(chuàng)作的工具，更多讓大模型成為專業(yè)的建模工程師、算法工程師、規(guī)劃設(shè)計(jì)專家，發(fā)揮大模型跨專業(yè)的專家能力，輔助廣大能源主體進(jìn)行真實(shí)場(chǎng)景的高效運(yùn)行運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)降本增收節(jié)能降碳。”
按照我國(guó)的“雙碳”目標(biāo)和計(jì)劃安排，預(yù)計(jì)碳中和階段（2051年到2060年），我國(guó)發(fā)電總裝機(jī)70億千瓦，其中新能源裝機(jī)將突破50億千瓦，能源結(jié)構(gòu)變革帶動(dòng)電力市場(chǎng)改革的持續(xù)深化正帶來無數(shù)機(jī)會(huì)。
（來源新能源產(chǎn)業(yè)家）
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