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AI大模型深入儲(chǔ)能電網(wǎng),破解能源管理“不可能三角”

Simon觀察 ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友 ? 作者:黃山明 ? 2025-03-17 01:08 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/黃山明)當(dāng)下,AI大模型技術(shù)的高速發(fā)展,正在改變目前的生產(chǎn)方式。與此同時(shí),不少儲(chǔ)能企業(yè)也開始擁抱AI大模型,甚至還發(fā)布了許多集成AI大模型的儲(chǔ)能產(chǎn)品。而在儲(chǔ)能電網(wǎng)的調(diào)度上,AI大模型也能發(fā)揮出重要作用,甚至一舉打破傳統(tǒng)能源管理的“不可能三角”。

AI大模型+儲(chǔ)能電網(wǎng)

盡管近幾年AI大模型由ChatGPT開始帶火,更是在今年的DeepSeek出來(lái)后變得更加火爆。但AI大模型其實(shí)并不是新東西,一些儲(chǔ)能企業(yè)很早便開始引入AI用于電力交易,可以通過(guò)實(shí)時(shí)和日前精準(zhǔn)的電價(jià)預(yù)測(cè),以及新能源站點(diǎn)的交易情況預(yù)測(cè)定制化智能AI交易策略,幫助業(yè)主參與現(xiàn)貨交易和輔助服務(wù)。

國(guó)內(nèi)已經(jīng)有多家企業(yè)與機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始引入AI大模型,例如近期深圳電力充儲(chǔ)放一張網(wǎng)2.0正式發(fā)布,融合了AI大模型、數(shù)字孿生、虛擬數(shù)字人等新技術(shù)。

該網(wǎng)可以支持千萬(wàn)級(jí)設(shè)備并發(fā)接入,海量數(shù)據(jù)毫秒級(jí)響應(yīng),是目前國(guó)內(nèi)接入分布式資源數(shù)量最大、資源種類最多、覆蓋范圍最廣的綜合性管理平臺(tái)。構(gòu)建了8大核心能力及5大核心場(chǎng)景,包括基于數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)超充建設(shè)智能化全流程業(yè)務(wù)閉環(huán),率先實(shí)現(xiàn)交能融合多元場(chǎng)景應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)全國(guó)首個(gè)車網(wǎng)互動(dòng)示范應(yīng)用落地,深度融合AI大模型與虛擬數(shù)字人,提升市民綠色出行極致體驗(yàn)。

南方電網(wǎng)建成電力行業(yè)自主可控電力大模型“大瓦特”,通過(guò)該模型系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從97.6%提升至98.3%。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)解決分布式能源大規(guī)模實(shí)時(shí)決策問(wèn)題,突破了秒級(jí)實(shí)時(shí)調(diào)控的世界性難題。

廣西電網(wǎng)在“大瓦特”基座上部署了基于全國(guó)產(chǎn)算力的廣西輸電應(yīng)用場(chǎng)景大模型,模型擁有1.9億參數(shù),已完成了5種常規(guī)輸電缺陷、5種通道隱患以及2類紅外缺陷的算法開發(fā)和適配,在對(duì)對(duì)鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識(shí)別精度,基本實(shí)現(xiàn)了對(duì)人工的替代,平均缺陷識(shí)別率為90%,相較于傳統(tǒng)小模型提升10%以上。

企業(yè)方面,浩博思創(chuàng)通過(guò)HyperAI構(gòu)建數(shù)字孿生體系,利用高度聚合的數(shù)據(jù)平臺(tái)訓(xùn)練和優(yōu)化各類模型。擁有全維度、大規(guī)模、廣聯(lián)動(dòng)、長(zhǎng)積累的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),可輸出最優(yōu)策略方案,驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)能產(chǎn)品迭代的嚴(yán)謹(jǐn)性和性能的精確性,優(yōu)化儲(chǔ)能運(yùn)營(yíng)的經(jīng)濟(jì)性和可靠性,為電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、用戶側(cè)客戶提供儲(chǔ)能電站收益最大化的解決方案,實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能每次充放動(dòng)作全局最優(yōu)。

樂(lè)創(chuàng)能源更是在2023年便發(fā)布了基于AI大模型的儲(chǔ)能新產(chǎn)品,包括“智慧能源算法群+大模型”的智慧能源運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)“天將”等三大類產(chǎn)品;2024年推出MoE新能源大模型體系。

“天將”系統(tǒng)在上千例電池安全管理實(shí)操中,對(duì)電池燃爆事故的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率能達(dá)到95%,可將儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行效率提升20%,并在接入電網(wǎng)后,利用虛擬電廠技術(shù),將系統(tǒng)效能提升10%,使儲(chǔ)能電站內(nèi)部收益率提升3%,運(yùn)維成本降低30%。2024年,MoE新能源大模型體系實(shí)現(xiàn)了SOH預(yù)測(cè)、熱失控預(yù)測(cè)等功能,綜合準(zhǔn)確性高達(dá)98% 以上,基于核電級(jí)別安全管理模式下的儲(chǔ)能安全管理大模型,線上解決/線下維修率達(dá)80%。

AI破解能源管理“不可能三角”

在能源管理領(lǐng)域,傳統(tǒng)微電網(wǎng)調(diào)度長(zhǎng)期面臨經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性與環(huán)保性難以兼顧的“不可能三角”難題。打個(gè)比方,白天用電需求大,但火電發(fā)電成本相對(duì)穩(wěn)定,難以根據(jù)需求靈活調(diào)整成本;風(fēng)電、光伏等可再生能源雖環(huán)保,但其發(fā)電受自然條件制約,不穩(wěn)定。

在夜間或陰天,光伏無(wú)法發(fā)電,若此時(shí)火電等傳統(tǒng)能源補(bǔ)充不及時(shí),會(huì)影響供電穩(wěn)定性,且從火電轉(zhuǎn)換到可再生能源過(guò)程中,成本波動(dòng)大,難以平衡經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性與環(huán)保性。

同時(shí)由于傳統(tǒng)調(diào)度技術(shù)難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)能源供需,對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)精度不夠,導(dǎo)致發(fā)電計(jì)劃不合理,出現(xiàn)電力過(guò)剩或短缺。加上電力市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)復(fù)雜,電價(jià)受政策、能源成本、市場(chǎng)供需等多種因素影響,波動(dòng)頻繁。以及傳統(tǒng)微電網(wǎng)內(nèi)不同能源設(shè)備和系統(tǒng)間通信和協(xié)同效率低,不同廠家生產(chǎn)的設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,接口和通信協(xié)議各異,增加系統(tǒng)集成和協(xié)調(diào)難度,這些都是過(guò)去能源管理領(lǐng)域的難題。

不過(guò)隨著AI大模型的加入,可以通過(guò)智能算法,對(duì)不同時(shí)段的能源供需和成本進(jìn)行精準(zhǔn)分析,制定出全周期收益最大化的能源調(diào)度方案。在實(shí)際運(yùn)行中,系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)、發(fā)電成本以及儲(chǔ)能設(shè)備的充放電效率等因素,靈活調(diào)整能源的生產(chǎn)和存儲(chǔ)策略。同時(shí)在電價(jià)低谷期,將低價(jià)電存儲(chǔ)起來(lái),在電價(jià)高峰期釋放存儲(chǔ)的電能供使用或出售,從而增加經(jīng)濟(jì)效益。

針對(duì)風(fēng)光發(fā)電的隨機(jī)性問(wèn)題,AI 系統(tǒng)具備快速響應(yīng)能力。當(dāng)風(fēng)光發(fā)電出現(xiàn)波動(dòng)時(shí),系統(tǒng)能夠迅速調(diào)整儲(chǔ)能設(shè)備的充放電狀態(tài)和其他能源的輸出,保障電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行。從動(dòng)態(tài)擴(kuò)容角度,通過(guò)智能調(diào)度,挖掘現(xiàn)有能源設(shè)備的潛力,在不增加大規(guī)模硬件投資的情況下,提升電網(wǎng)的供電能力,兼顧了穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

系統(tǒng)還能與虛擬電廠聯(lián)動(dòng),參與電力市場(chǎng)交易。通過(guò)整合分布式能源資源,根據(jù)電力市場(chǎng)的實(shí)時(shí)需求和價(jià)格信號(hào),智能調(diào)整能源的生產(chǎn)和消費(fèi)策略,提升能源資產(chǎn)價(jià)值。

部分企業(yè)甚至開始引入DeepSeek API智能求解以及DeepSeek大模型二次訓(xùn)練等技術(shù),從不同層面和角度對(duì)能源管理進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)自然語(yǔ)言交互快速解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景適應(yīng);基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化,平衡經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性與環(huán)保性指標(biāo)等。

據(jù)了解,通過(guò)智能定制化的AI交易,在每日的電力交易下相比人工方式可以提升40%的收益。傳統(tǒng)的火電站、風(fēng)光電站參與市場(chǎng)交易時(shí),大多是中長(zhǎng)期的,而儲(chǔ)能參與的交易主要為現(xiàn)貨以及輔助服務(wù),時(shí)效性短且相對(duì)高頻。

伴隨著整個(gè)電力市場(chǎng)高速發(fā)展的背景下,電力交易的規(guī)則也在不斷完善。這就需要儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠快速適應(yīng)市場(chǎng)規(guī)則,而在不依賴人力的情況下完成自動(dòng)控制閉環(huán),基于大模型的AI的自動(dòng)化可以很好地實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

小結(jié)

伴隨AI大模型技術(shù)的高速發(fā)展,開始深入?yún)⑴c到儲(chǔ)能電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)當(dāng)中來(lái)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度、平抑波動(dòng)、動(dòng)態(tài)擴(kuò)容、及時(shí)響應(yīng)等特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性與環(huán)保性的完美平衡。為AI落地化應(yīng)用再添一個(gè)實(shí)用案例,加速推進(jìn)儲(chǔ)能電網(wǎng)的智能化。

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