通用大模型“水土不服”，新型电力系统亟需“定制款”
正在快速演进的自然语言通用大模型，似乎神通广大，但是，它采用以神经网络为核心的Transformer架构，难以适配严格满足物理定律与物理约束的新型电力系统。需要一个能够理解物理公式、系统规则的混合架构大模型。
要支撑能源AI垂类大模型的训练与验证，必须打造能源电力领域的高质量数据集全链路专用生产平台，形成能够自我演进的自动化生产线。
责任编辑：曹海东
新能源规模化发展与终端电气化替代，意味着新型电力系统将呈现出非线性、强随机、快时变的复杂巨系统特征，其复杂性呈指数级增长。图为2026年7月4日，重庆市黔江区中塘光伏发电站。视觉中国|图
最近有两组数字很引人注目。2026年9月1日，国家能源局公布，截至7月底，我国光伏发电装机容量首次超过煤电，占到全国发电装机的31.5%，成为我国装机第一大电源；光伏发电在全社会用电量中的占比已达到13%，全国每用8度电就有超过1度来自光伏。
一个月前，国家发展改革委、国家能源局印发的《新型电力系统建设“十五五”规划》明确提出，到2030年，绿色低碳的电力供给格局基本形成，非化石能源发电量占比达50%。
新能源规模化发展与终端电气化替代，意味着新型电力系统将呈现出非线性、强随机、快时变的复杂巨系统特征，其复杂性呈指数级增长。从演进趋势看，作为融合了物理系统、信息系统、社会系统三重维度的巨型复杂系统，新型电力系统将演进成为最复杂的人造系统。
如何破解？AI赋能新型电力系统，给出兼顾安全稳定与经济运行的最优解。
值得注意的是，2025年以来，围绕“人工智能+”能源战略，国家层面密集出台顶层文件。其中，《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》提出，到2027年，推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用；到2030年，能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。
登录后获取更多权限
校对：吴依兰
欢迎分享、点赞与留言。本作品的版权为南方周末或相关著作权人所有，任何第三方未经授权，不得转载，否则即为侵权。