“AI+能源”重大突破：羚羊能源大模型3.0升级，?

众安在线、众安新闻客户端讯11月6日，羚羊能源大型模型发布会成果在第八届世界声博会暨2025科大讯飞全球1024开发者节举行。会上，羚羊能源模型3.0发布，电力交易模式和设备运维两大垂直场景同步发布，标志着羚羊在“AI+能源”领域从行业到场景深度渗透的战略升级，为我国能源行业智能化转型探索可复制、可推广的“AI+能源”解决方案。安徽省科技厅副厅长陈龙生、安徽省工业和信息化厅总经济师张曙光、安徽省能源局副局长曾小明、华能集团原副总经理范启祥、安徽省能源局局长姚强等行业代表华能集团中国电力企业联合会首席专家、华能集团中国电力企业联合会主任姚强，以及清华大学教授蒋东祥、西安热工学院副院长梁发光等科研机构专家学者齐​​聚现场。本次活动邀请了多位行业领袖和学术权威围绕人工智能与能源产业融合的核心命题发表主题报告并进行深入讨论，凝聚发展共识，共同制定产业智能化规划。羚羊能源3.0取得重大成功，大模型时间序列成为“AI+能源”落地的主要支点之一。发布会上，羚羊能源总裁徐佳佳系统阐述了羚羊能源大模型3.0升级的三大方向：一是持续升级核心能力提升，除了语言、视觉能力外，重点提升时间序列能力；二是将人工智能深度融入业务场景，解决实际问题；三是构建全流程完整的工具链，包括数据清洗、训练框架、模型分析等。“欧洲新能源的快速发展也伴随着波动性、间歇性带来的电网安全挑战。西班牙发生的大规模停电就是一个深刻的教训。”羚羊公司总裁徐佳佳以国际案例开发布会，直击行业痛点。新能源安全高效消纳和电网稳定运行的核心在于精确控制电力系统的动态平衡。无论是解决供电侧的波动风险，还是适应负荷侧的复杂变化，本质上都是需要深入分析整个能源生产、传输、消费链条的基础数据。作为分析能源系统动态负荷模式、支持前向决策的关键技术，核心时序模型的重要性日益凸显。羚羊能源大模型3.0持续增强主时序模型能力，为解决工业问题提供强有力的技术支撑。 “时间序列数据是能源行业的命脉。”徐佳佳表示，时序信号承载着设备运行、功率变化、负载波动等情况，是决定系统能否稳定工作的关键。然而，作为反映工业能源生产“自然过程”的主要数据，其应用面临诸多挑战。时间序列建模过程中，需要解决多源异构性、非线性、非平稳性、缺乏高质量数据等重大问题，导致建模精度低。检测精度差，泛化能力差，模型退化严重。针对这些痛点，羚羊能源推出的大模型3.0实现了关键突破。该模型基于Transformer架构，构建统一的时序框架，完成时序信号的统一表示和多任务的统一。建模原理解决了传统模型的碎片化问题。模型具备千亿时序数据的自监督学习能力，能够独立深入特征并建立长期建模能力。即使在新场景数据稀缺的情况下也能快速泛化，让“沉睡”的数据真正“说话”。徐佳佳还将大能源羚羊模型的应用价值转化为设备诊断、技术管理、智能团队、电力预测、电力交易、推广绿氢等六大场景，展示了大能源羚羊模型的应用价值。全周期提升技术有效性。发布会上，羚羊公司副总裁王锐和金辉分别针对两个垂直电力运行场景和维护设备推出了专题应用模型，阐释了主模型主系列如何为能源行业垂直领域赋能，推动深水区域AI+能源的进步。羚羊电力交易模式：重塑电力市场效率新标杆随着电力体制改革的深入，电力现货市场建设全面加快，交易复杂度和频率显着增加。 2025年1月发布的《深化新能源上网电价改革促进新能源高质量发展的通知》明确，风电、光伏发电等新能源全部进入市场，使得交易机制更加完善。市场更加复杂，传统的手工模式难以适应。在此背景下，羚羊电力交易模式应时代要求应运而生。该模型以主语言模型、主系列主模型、气象大模型和交易策略模型构建了专业的多模态技术体系。通过多源智能推理、全景市场视图等主要能力，构建电力交易智能决策中心。目前，该模型已在能源电力行业的多种场景中得到应用，并取得了惊人的效果：在电力预测场景中，通过时间序列和气象大尺度模型的选择，提高了预测效果，显着降低了现场评估成本。安徽蒙城风电场10月电量评估降低50%以上，短期和超短期风电准确度预测，江浙皖光伏增幅超5%；测试场景负荷预测，10月份安徽省用电负荷预测准确率达到94.8%，某经营主体用户级预测准确率达到93.1%。负荷预测效果显着提升；电价预测场景中，某交易主体10月份日实时电价预测准确率达到85%。此外，该模型全面覆盖交易策略制定、评价分析、用户评价、交易训练等全流程情况，以智能化能力贯穿电力交易链条，助力电力市场高效运行，全面赋能行业市场转型。羚羊设备运维大模型：打造AI级设备运维能源专家。工业能源运维长期以来一直受到预警规则固化、故障诊断依赖专家、维护经验难以积累等痛点困扰。传统的“一设备一型号、一故障一型号”的模式难以适应复杂工况，误报多、报警不全，难以满足现代化运维需求。羚羊装备运维大模型集成了主要语言和时序模型，采用“双引擎驱动”架构，结合数据和知识的时空对齐机制，形成涵盖运行监控、缺陷管理管理、定期维护管理、维护质量管理、智能评估的全流程智能系统。 Timing 基本模型主要有三个：数据特征的自主学习、长周期数据建模，多样本泛化，快速适应情况；大语言模型积累海量设备专业知识，实现设备文件集成、工单自动生成、知识动态更新，提高前端作业效率。同时，系统构建了“专家减压体验工作匹配优化”的闭环。将专家经验与库库、知识库相结合，生成初始准确率高达85%的故障图，然后通过现场经验不断反馈模型，生成动态更新的故障库，最终将修复时间缩短73%，消除恶意消除报警，提高85%。此外，在维护过程中，维护工单的标准化可提高50%以上，编写维护计划的效率可提高5倍。现在大型设备运维模式已在石化、风电、火电等领域落地。风电场应用后，异常诊断效率提升62%，巡检维护效率提升33%。全链条自主可控，央企信赖的“AI国家队”面对“十五五”人工智能从“并行”到“领先”转变的发展要求，羚羊以技术自主和生态共建回应了行业的意外。发布仪式上，省科技厅、省经济和信息化厅、华能集团、清华大学等单位代表共同见证了羚羊能源大模型3.0发布的历史性时刻。第八届世界期间声博会暨2025科大讯飞全球1024开发者节，科大讯飞X1.5大型深度模型发布。覆盖了国家生产计算平台MOE模型的全链路训练效率，对标国外顶级，模型参数两倍，拥有130多种多语言能力，给了世界第二选择。羚羊能源大模型3.0依托全新升级的技术基础，实现从算力、应用训练等全链条的独立智能控制，为能源数据安全和技术自由提供可靠支撑。工业互联网平台2022年至2024年连续三年入选工信部“双跨”平台，并成为多家央企合作伙伴。羚羊秉承开放共建理念，积极构建产业生态em：协助国家能源集团开发“清远”大模型，覆盖数十个应用场景；协助中石油开发大昆仑模式，完成全链条部署；与华能集团、国家电投等签署战略合作协议，推动主要场景研究与技术落地。此次发布不仅是一次技术升级，更是“AI+能源”融合的重要里程碑。未来，羚羊将继续聚焦技术差异化和场景拓展，为能源行业提供更加精准、高效的智能解决方案，助力行业打造高品质，实现“双碳”目标。 （记者王乔）