大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数，能够处理复杂的任务和大量的数据。随着大模型技术的发展，在各个领域展现出广泛的应用。能源行业是国民经济基础性行业，在经济社会发展中发挥着重要作用。新时期，能源领域正在迎来新的变革，能源安全、绿色转型任务艰巨，根据国家能源局印发的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，到2030年，我国能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑、数据要素潜能充分激活。这一政策背景为我国能源大模型的发展提供了坚实的政策支持和广阔的发展空间。

一、开发力度持续加大，大型能源企业成为主力

能源大模型是将大模型技术与能源领域的应用相结合，对能源领域的规划、建设、运行和管理带来革命性变革。近年来，大模型技术，特别是AI大模型技术迅猛发展，有力地推动了能源大模型进入快速发展阶段。

能源大模型通常由大型能源企业与科技公司联合开发，典型代表性有：国网的文心大模型、电力安监知识增强大模型、语义大模型、设备运检领域大模型、电力人工智能实验和服务大模型、思极GPT；南网的自主可控电力大模型“大瓦特”、“驭电”智能仿真大模型、电力生产应用场景大模型“大瓦特CV”、祝融2.0；国家能源集团的工业设备综合诊断运维AI大模型；中广核集团的“云中锦书”核工业大模型；中核集团的“龙吟”大模型数字生产力平台；国家能源集团的火电领域首个电厂AI助手；中能拾贝云能源大模型；以及国家电投的知网AI智能写作，等等。

大型能源企业在大模型技术的开发和应用上发挥关键作用，通过加大研发投入，不仅能够提升自身的竞争力，还能够为整个能源行业的智能化和可持续发展做出贡献，同时也为全球能源行业的未来发展树立了新的标杆。

二、应用场景不断丰富，应用向能源全过程扩展

大模型技术在能源行业的全产业链中正产生着深远的影响，这种影响体现在多个层面，从生产、传输、分配到消费，大模型技术正在推动能源行业的数字化转型和智能化升级。

在能源生产环节，大模型技术通过精准的数据分析和预测模型，优化了能源的生成过程。国家能源集团的工业设备综合诊断运维AI大模型能够实现设备的智能监控和维护，减少故障停机时间，提高发电效率。南方电网的“驭电”智能仿真大模型通过AI驱动的科学计算体系，为电力系统分析与控制提供了“超强大脑”，支撑新型电力系统的规划和运行方式优化。广东电网的省域能源经济数据平台，首创“两全四多三中心”的能源大数据体系，突破电－能－碳动态时空监测、能源多维度供需预测等算法技术瓶颈，为政府能源主管部门掌握能源运行态势提供有力工具，高效助力能源电力保供，促进能源产业链数字化转型。

在能源传输和分配环节，大模型技术的应用提高了电网的智能化水平。国网的电力人工智能实验和服务平台集成了深度学习框架，支持大规模高并发计算，能够快速完成缺陷识别模型训练，提升电网的安全性和稳定性。南网的“大瓦特CV”作为全国首个全栈自主可控电力生产应用场景大模型，为电力生产和分配提供了强有力的技术支持。

在能源消费环节，大模型技术通过智能分析和推荐系统，优化了能源的消费模式。国网的“大模型+知识图谱”融合应用提升了电力行业的智能化水平，优化了能源资源利用，提高了知识服务的安全性和可靠性。朗新集团的电力行业大模型通过账单智能解读、电力问答等应用场景，支撑了不同专业的智能化需求，为消费者提供了更加个性化和高效的服务。

此外，大模型技术还在能源行业的管理和决策支持中发挥着重要作用。国家电投的知网AI智能写作系统基于大模型和AIGC技术，帮助用户迅速高效地创作文档，提升了科技情报相关工作的效率。南网的电力系统AI基础训练设施关键技术项目则研究电力系统场景化人工智能平台所需的关键技术，以适应不同电力系统智能化应用场景的需求。

大模型技术在能源行业全产业链的应用，不仅提高了能源的生产效率和安全性，还优化了能源的分配和消费模式，增强了决策的科学性，为能源行业的可持续发展提供了强有力的技术支持，也突显了大型能源企业在推动技术应用和创新方面的领导地位。

三、应对能源变革，面向新型能源体系建设

能源变革正引领着全球能源行业向新型电力系统的转型，这一转型不仅涉及能源结构的优化，还涵盖了电网运行方式的革新、用户角色的转变以及系统安全稳定性的再造。

具体而言，新型电力系统正从依赖高碳排放的火电向清洁能源的风能、太阳能等转型。国家能源集团的火电领域首个电厂AI助手，通过应用国产开源大模型技术，为电厂智能化发展提供了全新解决方案，应对新能源发电的随机性和波动性，确保电力供应的稳定性和可靠性。

在电网数字智能化方面，电网正从单一的大电网向大电网与微电网互补并存的形态转变，南网的“大瓦特”和“驭电”智能仿真大模型，通过构建AI驱动的智能科学计算体系，提升了电网的灵活性和韧性，以及电网数字化水平。这要求电网具备更高的灵活性和韧性，以及更高的数字化水平，大模型技术在此过程中发挥着关键作用，通过智能化的电网管理和调度，提高了电网的运行效率和可靠性。

在负荷动态多样化方面，用户角色从单一的电力消费者转变为电力“产消者”，朗新集团的电力行业大模型，通过账单智能解读、电力问答等应用场景，支撑了不同专业的智能化需求，实现了供需平衡。

在系统要素灵活互动方面，电能平衡方式由“源随荷动”转变为“源网荷储”互动，国网的“大模型+知识图谱”融合应用，提升了电力行业的智能化水平，优化了能源资源利用，提高了知识服务的安全性和可靠性。

在安全稳定特征复杂化方面，技术基础从以同步机为主的机械电磁系统变为以同步机和电力电子设备共同主导的混合系统，中广核集团的“云中锦书”核工业大模型平台，通过全球参数量最大的核工业预训练大语言模型，为核工业领域提供了强大的知识支持和决策辅助，应对系统安全稳定性的复杂化挑战。

能源变革不仅是技术层面的更新，更是能源体系结构和运行逻辑的深刻变革。大模型技术作为这一变革的推动者和支撑者，助力能源行业构建一个更加清洁、智能、互动和安全的新型电力系统，以应对全球能源转型的挑战。能源大模型不仅提高了能源的生产效率和安全性，还优化了能源的分配和消费模式，增强了决策的科学性，为能源行业的可持续发展提供了强有力的技术支持。

四、我国能源大模型开发依然面临挑战

能源大模型的发展是复杂且多维的，它依赖于先进的大模型技术、对能源领域的深刻理解以及强大的数据环境。尽管中国在这一领域取得了快速进展，但与国际先进水平相比，仍面临技术、认识和整合方面的挑战。

一是技术层面上，国内大模型技术虽有百度的ERNIE等模型追赶，但在算法创新、数据处理能力、算力支持及特定领域应用功能上仍有差距。国家电网的智能电网数据平台在数据处理上需进一步提升，以匹配国际PB级数据处理能力。为了缩小差距，国内需持续技术创新，加快基础大模型技术开发。

二是对能源变革新形势的认识方面，新型电力系统的特征对能源大模型提出了更高要求，如处理更复杂的数据流、应对新能源的随机性和波动性、优化资源配置等。这要求能源大模型引入和开发先进的数据处理技术和系统分析方法，以适应能源变革的新要求。

三是在能源应用场景的整合上，能源大模型需跨越单一场景，实现发电、输电、配电和用户侧需求响应等多场景的系统整合，以提高能源调度效率和系统灵活性。这需要大型能源集团进行内外部数据共享和技术协同。

四是能源大模型的有效运作需要跨领域多部门的协同，整合土地、环境、经济社会以及气象等多维度数据，以实现能源系统的优化运行和可持续发展。需要与城市规划、土地管理、环保、气象等部门的紧密合作，以获取关键数据和信息。

随着我国能源大模型技术的快速发展，面对能源变革的新形势和挑战，能源大模型有望推动能源行业的数字化转型，实现更高效、智能和可持续的能源系统，为我国能源安全和绿色转型提供强有力的技术支撑。（作者：左婧、彭勃、李耀东、龚贤夫 单位：广东电网公司）