大模型助力能源产业智能化转型：DeepSeek引领能源革命

当前，以DeepSeek为代表的大模型正在快速渗透到能源、制造等领域，为能源行业的智能化转型注入强劲动力。国家能源集团、国家电网、南方电网、国家电投、中国华电、中广核、中核集团等多家电力央企及其子公司纷纷接入DeepSeek大模型，提升了行业效率，为全球能源转型和可持续发展提供了强有力的技术支持。

电力巨头密集布局，拥抱AI技术

由于DeepSeek灵活和开源的特性，多家电力巨头迅速布局。2月12日，国网信通产业集团自主研发的模型服务云MSC平台全面接入DeepSeek大模型。MSC平台与DeepSeek的深度融合，显著提高了平台的智能化生产能力，实现了需求精准解读、交互极致体验、缺陷智能防控、性能优化策略及文档自动生成等功能，提升了电网数字化项目的研发效率，降低了研发成本。

2月15日，中国华能集团完成了DeepSeek系列模型的本地化部署，并在集团“iHN+”移动门户中推出了“睿智小能”AI助手，实现了知识问答、公文拟稿、智能校对、文件解读、科研辅助等基础功能，高效辅助日常办公与管理。此外，南方电网“大瓦特”体系、中国华电“华电睿思”数字底座也相继接入DeepSeek。

超级复杂系统的智能化升级

能源行业是一个复杂且系统化的产业，具备超级复杂、巨大降本增效空间和有支付能力三大特征，非常适合大模型的应用。以电力交易系统为例，该场景涉及数以万计的发电侧和多样的用户需求，交易模型复杂度极高。DeepSeek的接入使得整个电力交易系统拥有了一个更聪明的大脑，能够进行智能调度、削峰填谷和灵活交易，显著提升了电力调度的精准度和灵活性。

贵州省数字能源协会秘书长李波指出，传统能源调度依赖历史数据与人工经验，难以应对风光发电的强波动性。借助DeepSeek，可以通过融合气象、经济、地理等多维度数据，构建高精度预测模型，显著提升电力调度的精准度和灵活性。

数据和场景挑战亟待解决

尽管DeepSeek在能源行业的应用前景广阔，但数据和场景仍然是其面临的最大挑战。高质量的数据稀缺，很多企业虽然搭建了智能化平台，但数据封闭，限制了模型的优化。专家建议，政府主管部门或行业协会应将能源生产数据收集起来，经过脱敏、清洗后开放，以提升整个行业的优化水平。

此外，应用场景的规模化和集约化也是一个重要难题。例如，风电、光伏的运维因其高度分散的特点，智慧运维需求明显。未来需要进一步思考如何将这些场景的需求规模化、集约化，推动DeepSeek在更多实际场景中的应用。

多领域应用潜力巨大

大模型在能源行业的应用潜力巨大，涵盖能源需求预测与生产优化、智能电网与储能管理、勘探开发与资源评估、节能减排与碳中和、能源市场与风险管理、研发创新与材料科学以及客户服务与能源普惠等多个方面。

例如，在能源需求预测方面，大模型可精准预测短期及长期的能源需求，优化发电计划和电网调度，减少资源浪费；在智能电网管理中，实时分析电网运行数据，识别潜在故障，提供动态调整方案，提升供电可靠性和韧性；在碳排放追踪方面，整合企业生产、运输和用能数据，构建全生命周期碳足迹模型，识别减排关键环节。

综上所述，DeepSeek等大模型的应用将为能源行业带来前所未有的智能化转型机遇，推动行业向更高效、更环保的方向发展。