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新能源頭部企業(yè),正瘋狂卷向大模型

能源薈發(fā)布時間:2024-10-24 09:44:57

  在這一輪新能源行業(yè)生態(tài)格局重塑中,擁有先進技術、資金支持和市場潛力的企業(yè)必將脫穎而出,AI大模型正逐步成為新的戰(zhàn)場。

  當前,新能源頭部企業(yè)對于“智能化”與“AI技術”的定位,早已不再是整齊劃一的機械臂和簡單存儲的云平臺了。在光儲領域,AI技術正在接受海量樣本數(shù)據(jù)喂養(yǎng),加速實現(xiàn)行業(yè)落地,成為頭部企業(yè)爭先布局的“先手棋”,以保障成功穿越周期,繼續(xù)領跑未來。

  01.AI大模型的新能源場景應用

  早在2022年,華為就公開展望了智能光伏發(fā)展十大趨勢。預測到2027年,95%以上的光伏電站實現(xiàn)全面數(shù)字化,應用AI技術的比例將達到70%以上。

  世界經(jīng)濟論壇總結,AI主要在兩方面對新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到積極作用。一是提升設備發(fā)電效率。二是保障綠色電力平穩(wěn)輸送至電網(wǎng)?,F(xiàn)在,AI大模型在新能源領域的應用場景,包括但不限于以下方面。

  精準發(fā)電預測:通過分析天氣預報、歷史發(fā)電數(shù)據(jù)和實時條件,預測風能和太陽能等可再生能源的產(chǎn)生,更好平衡供需。實現(xiàn)智能儲能:優(yōu)化可再生能源的存儲和分配,考慮需求、供應、價格和電網(wǎng)條件,確定存儲能量的最佳時間、釋放能量的時機以及分配量。光儲解決方案:針對不同應用場景,通過集成核心技術,實現(xiàn)全場景光儲零碳發(fā)電,提升電網(wǎng)穩(wěn)定性和系統(tǒng)安全。優(yōu)化綠電交易:AI技術在電力現(xiàn)貨價格預測、交易決策軟件、交易策略服務等方面的應用,為發(fā)電、售電、用電企業(yè)提供決策支持。開發(fā)運維增效:遠程指揮自動化、智能化機器,節(jié)約開發(fā)建設和運維環(huán)節(jié)投入的資金、時間和人工成本,預測潛在故障,優(yōu)化電網(wǎng)運行策略,提高電網(wǎng)的靈活性和韌性。據(jù)分析,運用AI后,光伏發(fā)電站預測性維護效率可提升25%,故障率減少70%,運維成本降低了25%。

  6月13日,愛士惟公司在SNEC光伏展發(fā)布光伏行業(yè)首個“人工智能+”產(chǎn)品“愛管家”,該產(chǎn)品通過智能分析光伏電站數(shù)據(jù),并根據(jù)用戶習慣和對話內(nèi)容定制生成電站狀態(tài)與收益的可視化報表,簡化用戶對電站運行情況的掌握并提升運維透明度。

  10月15日,國能日新發(fā)布的新能源大模型“曠冥”,能夠精準預測風電和光伏發(fā)電出力,優(yōu)化極端天氣預測,提升綠電交易市場預測和分析的準確性,并支持智慧運營,增強新能源發(fā)電的穩(wěn)定性和可靠性。

  02.頭部企業(yè)的AI大模型布局

  在央國企層面,南方電網(wǎng)推出了“馭電”智能仿真大模型、“大瓦特”電力大模型和“大瓦特CV”輸電人工智能大模型,優(yōu)化電力規(guī)劃、運行仿真分析和系統(tǒng)安全管理。國家電網(wǎng)與百度合作開發(fā)了“國網(wǎng)-百度·文心”大模型,有效提升電力場景任務的應用效果。

  光儲民企也越來越多在加碼“智能化”與“AI技術,并從中獲利。協(xié)鑫集團表示其鈣鈦礦和硅片生產(chǎn)以及工廠運營都已采用大模型訓練,從去年起,鈣鈦礦新材料的研發(fā)已完全基于模型推演而非傳統(tǒng)人工試驗,這一創(chuàng)新在行業(yè)內(nèi)領先競爭對手三到五年。寧德時代副總裁孟祥峰在2024世界動力電池大會高端對話中強調(diào),人工智能在材料選型、設計、開發(fā)以及制造端的作用越來越重要,公司正在建設自己的超算中心,以支持未來大模型的高計算需求。隆基綠能嘉興燈塔工廠正利用人工智能術提升效能,實現(xiàn)一年內(nèi)單位制造成本降低了28%,生產(chǎn)交貨時間縮短了84%。

  此外,在陽光電源10月14日發(fā)布的《關于公司境外發(fā)行GDR并在德國法蘭克福證券交易所上市的預案》中明確,此次募資將有超6.4億元被用于數(shù)字化提升項目。旗下子公司陽光新能源在近日召開的新品發(fā)布會上再次強調(diào),AI的接入對于以光儲為首的新能源應用場景來說,在開發(fā)、設計、建設、運維等方面的重要性。

  03.AI大模型資源將向頭部企業(yè)聚集

  大模型的開發(fā)和應用通常經(jīng)歷七個關鍵階段:數(shù)據(jù)收集與預處理、模型架構設計、預訓練與調(diào)優(yōu)、評估與測試、環(huán)境搭建與部署、日常監(jiān)控與維護,以及反饋與優(yōu)化。

  這一過程對數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法精度和計算資源提出了極為苛刻的要求,需要大量的資金和領先的技術作支撐。這對于頭部企業(yè)來說,更加容易形成“海量客戶資源+充足的財力”——“對于大模型的重視與投入”——“更完善的服務體系”——“更多客戶+市場份額的擴張”的正向循環(huán)。而對于中小企業(yè)來說,拿到入場券的難度可能不亞于唐僧孤身一人取到真經(jīng)。

  結語

  未來,隨著新能源大模型技術的不斷迭代與進步,智能電網(wǎng)、虛擬電廠等新興產(chǎn)業(yè)將進一步發(fā)展,推動電力系統(tǒng)更加靈活高效,實現(xiàn)真正的源荷互動和實時動態(tài)調(diào)節(jié)。通過這些技術與產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展,大模型將在全球清潔能源轉(zhuǎn)型中發(fā)揮至關重要的作用。原國務院參事、國家能源咨詢專家委員會副主任徐錠明曾說:在AI時代,每天都是革命性的一天。杜甫有詩“只見新人笑,那聞舊人哭”,我們?nèi)绺簧蠒r代的腳步,到時想哭也沒有地方哭!

  來源:NE-SALON新能薈


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