本文围绕 AI 大模型在能源行业的应用展开，介绍了其技术发展历程、核心技术特点，详细阐述了在能源行业各环节的应用、具体案例，分析了面临的挑战并提出应对策略，具体如下：

AI 大模型技术发展历程：20 世纪 50 - 70 年代人工智能技术萌芽，80 年代专家系统出现，90 年代复杂智能算法用于生产规划，21 世纪初大数据和云计算兴起，2010 年物联网等技术涌现，2020 年至今 AI 大模型迅速发展。

AI 大模型核心技术与特点：核心技术包括自注意力机制和 Transformer 架构，具有参数规模庞大、训练数据海量、计算资源需求高的特点。

能源行业大模型应用

能源生产与管理：在新能源发电优化、能源管理、能源研发与创新方面发挥作用，如精准预测发电功率、优化调度决策、监测电网状态、研发新能源材料等。

能源市场与交易：可进行市场供需分析与预测、辅助能源交易决策、管理能源市场风险，如预测能源供需、识别交易机会、评估信用风险等。

能源数字化转型：实现能源网络优化与安全管理数字化，包括智能电网优化、故障预测预警、制定智能维护计划、监测网络安全等。

能源环保与可持续发展：帮助能源企业监测碳排放，参与碳排放交易，评估和开发可再生能源资源。

案例 - 2024 年国网电力市场发展状况：国网电力市场在市场建设上取得进展，但在新能源参与、系统调节能力、市场机制完善等多方面存在问题，需要深化改革、推动创新、加强协同。

挑战与应对策略

挑战：数据准确性方面存在对历史信息误判和数据更新不及时问题；逻辑推理方面处理复杂逻辑能力有限且缺乏辩证思维；模型性能方面对硬件要求高，本地部署存在缺陷。

应对策略：构建专业语料库提供高质量数据；利用特定数据集微调模型并集成其他模型提升逻辑处理能力；融入多模态数据增强对复杂逻辑的理解；将模型与模拟软件集成优化决策。

腾讯云：以DeepSeek为代表的AI在能源行业的应用前景预测 2025