杉数观点丨大模型与决策优化技术在能源电力行业的应用前瞻

作为国民经济和社会发展的基石，能源电力行业不仅是工业生产的动力源泉，也是现代生活的基本保障，对国家经济的持续健康发展至关重要。面对全球能源结构转型和日益严峻的气候变化挑战，能源电力行业正经历着一场深刻的变革，面临着能源管理高效化、电网调度智能化、故障预测精准化和设备维护智能化等诸多挑战。

作为人工智能技术浪潮中的佼佼者，大模型正在成为推动能源电力行业创新的重要力量，在应对上述行业挑战时展现出一定的潜力。然而，在实际应用中，大模型仍存在着对特定行业理解不足、数据隐私和安全隐患以及对计算资源高要求等落地瓶颈。

大模型与决策优化技术的结合，将成为推动大模型产业应用的关键。通过整合数据科学、人工智能和运筹学等领域的先进技术，建设能源电力行业专属大模型，为行业场景提供精确的决策支持，引领决策方式革新，切实提高行业的综合经营管控及决策能力，实现运营效率、经济性、安全性、环保效益的全面提升。

大模型在能源电力行业落地应用的挑战

尽管大模型在能源电力行业的应用前景广阔，但在实际落地过程中仍存在不少挑战。

挑战一：缺乏行业特定知识沉淀

大模型在深入理解能源电力行业的专业需求方面还存在不足。能源电力行业拥有复杂的操作流程和大量的专业术语，这对大模型的理解和适应能力提出更高要求。

挑战二：数据隐私和安全问题凸显

能源电力行业处理的数据较为敏感，一旦泄露或被滥用，可能会对企业造成重大损失，甚至可能威胁到国家安全。在大模型的训练和应用过程中，如果没有采取足够的技术保护措施，如数据加密、访问控制等，数据的安全性就难以得到保障。

挑战三：高计算资源或造成运营负担

大模型通常需要高性能的硬件支持，如GPU或TPU等专用加速器，这在需要实时处理和分析大规模数据的场景中尤为突出。硬件成本相对较高，可能会增加企业的运营成本。

挑战四：模型可解释性和透明度亟待解决

大模型的“黑箱”特性，使得其决策过程缺乏透明度，这可能会影响用户和监管机构的信任。为了增强信任，需要开发新的技术方法和制定相应的政策法规，提高模型的透明度和可解释性。

融合大模型与决策优化技术，引领行业智能决策革命

为应对上述挑战，能源电力行业需要与数据科学、人工智能和运筹学等领域的专家和机构合作，共同建设能源电力行业专属大模型，确保其更精准地理解和适应行业特殊业务流程和数据特性，更好地满足行业需求。

大模型与决策优化技术的结合，将为能源电力行业带来突破性的决策工具，引领决策方式的革新。这些工具能够快速且精准地处理复杂的业务需求，显著提升决策的效率与准确性。杉数科技就是这样的先行者，将多年积累的实践验证算法能力与前沿的大模型技术相结合，为能源电力行业提供创新解决方案，推进大模型的产业应用。

1、大模型智能决策建模平台

在运筹优化的建模求解场景中，鉴于不同场景的业务规则和目标不完全一致，数学建模过程亦有差异，难以应用统一的固定模型。为此可利用生成式大模型完成数学建模过程，业务人员可以通过语言描述完成输入，AI大模型接收后，自动建立数学公式和约束条件或自动针对某个已建设完成的数学模型进行修改，以降低优化模型的建设难度和费用，实现数学求解方式的全面推广。

依托于多年深耕头部企业智能决策的各行业经验，根植于行业真实场景，杉数科技打造COLORMind大模型智能决策建模平台，内嵌首个数学建模大模型ORLM。企业可以运用自然语言轻松实现从0到1建模，以及通过自然语言对模型目标函数进行新增、约束条件修改与调整，这样技术人员可以更高效地处理业务需求，快速验证新场景和拓展现有场景。

杉数科技打造企业专属的行业级数学建模大模型

在此基础上，杉数科技融合多年实践经验验证的运筹优化能力，将决策技术与业务场景高度结合，利用行业海量数据训练模型，并对建模结果进行深度解读和对比分析，便于综合决策，达成最优方案，提升各类决策场景的计算效率和精度。同时，平台支持私有化部署，切实保护企业数据隐私，沉淀数据资产，为企业的长期经营提供持续赋能。

2、智能预测大模型引擎

在能源电力行业，面对电价波动、电力需求变化和可再生能源产出等快速变化的时间序列场景，拥有一个高效的时序预测模型至关重要，有利于能源电力企业提升市场洞察力，帮助其在复杂多变的市场中保持竞争力，及时调整策略以应对潜在风险。

为构建智能预测大模型引擎，杉数科技采用移动窗口机制(patch mechanism)将公开的海量时序数据切割成易于模型处理的片段，以提高模型的理解和学习能力。利用这些数据片段，使用当前领先的大模型框架，并借助强大的计算资源进行训练，确保模型能够掌握复杂的时序模式。训练完成的模型能够对电价、电力负载和光伏发电等多种时序数据进行高质量预测，帮助企业优化资源配置，提升运营效率。

杉数科技预测大模型在电力行业实测场景的预测准确度

在实际应用中，杉数科技智能预测大模型引擎在公开数据集和真实行业场景中的预测准确度均显著超越了传统的统计时序、机器学习和深度学习方法。此外，对于拥有丰富历史时序数据的企业，我们还能在通用模型的基础上进行定制化调整，以训练出更精准的企业专属预测模型，进一步增强企业的市场竞争力和风险管理能力。

“未来已来”：典型场景前瞻探索，解锁行业增长新动力

大模型与决策优化技术的结合，将为能源电力行业提供新的解题思路，切实赋能油气贸易、炼化生产调度、成品油物流调度、电力现货市场出清、现货电价预测、新能源发电功率预测、火电配煤方案优化、虚拟电厂智能调度等行业典型场景，实现智能化监控和管理，提高行业的综合经营管控及决策能力，实现运营效率、经济性、安全性、环保效益的全面提升。

在电力行业，关键的时序预测任务如风能和太阳能发电预测、电力需求预测以及现货市场电价预测，对电力系统的稳定和市场参与者的盈利至关重要。

以新能源发电功率预测为例，随着风能和太阳能等新能源在电力系统中的比例不断增加，准确预测它们的发电功率变得尤为重要。这不仅对电网的稳定运行至关重要，也直接影响到发电企业的盈利能力。然而，由于气象因素的复杂性和不可控性，准确预测新能源发电功率仍是一个技术挑战。杉数科技智能预测大模型能够提高预测的准确性，帮助电站减少预测误差，优化电力市场交易决策，确保电力系统的稳定运行。

在电力现货市场，预测未来的电价走势对于市场参与者制定交易策略和规避风险至关重要。电价受多种因素影响，如天气、季节性需求、节假日、燃料成本和发电设施的运行状况等，这些因素的复杂交互使得电价预测变得复杂。杉数科技的大模型预测引擎能够帮助市场主体科学制定报价策略，合理安排生产和交易计划，提升市场竞争力。

大模型和决策优化技术的融合应用，将进一步激发能源电力行业的创新活力，并将推动构建一个以数据为驱动力、人机协同工作、跨领域融合的智能化经济体系，以深度赋能业务发展，加速形成新质生产力，引领行业向更高效、更安全、更可持续的方向发展。

后续，围绕能源电力行业的深度洞察，我们还将陆续推出系列专题文章，持续输出行业洞见，敬请期待！