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随着“十五五”规划明确提出构建新型电力系统，AI技术成为推动电网高质量发展的关键。本文详细介绍了AI大模型在电力行业的必要性，包括其在发电侧、电网侧、负荷侧和储能侧的应用场景及成效。通过具体案例展示了AI如何提升新能源功率预测、智能调度、负荷预测、储能管理等能力，助力能源安全与“双碳”目标实现。适合对AI和电力行业感兴趣的程序员和小白学习参考，助你掌握前沿科技动态。
 

1. AI大模型在电力行业发展状况与参与主体

电力领域AI大模型的发展依赖于政策支持以及多个行业主体的协同合作。多领域、多主体合作推动了能源电力的数智化变革。截至2024年底，我国13家主要能源电力国央企共计发布了25个垂直大模型。其中，11家能源电力央企已经明确推出“AI+大模型”战略。例如，国网发布《电力“人工智能+”白皮书》，开发“光明电力”大模型；南网发布“大瓦特”，累计调用量已突破100亿次，日均调用量超4000万次。

2. AI大模型在电力行业的技术发展

针对电力系统发、输、变、配、用各环节的业务需求，电力大模型主要衍生出三大类功能性模型，分别解决预测未来、优化决策和认知理解的问题，推动电力大模型向原生电力大模型的转变。

1. 发电侧：智能预测与协同控制

核心场景

新能源功率预测：提供从分钟级到周级的超短期至中长期功率预测

抽水蓄能智能运维：对抽水蓄能电站进行智能巡检、状态预警、检修策略制定

多能互补与协同控制：优化风光水火储等多种电源的联合运行，在保证安全的前提下实现最大化消纳

具体应用与成效

南方电网“大瓦特”模型将风电预测准确率提升到 88%，光伏预测准确率提升到93%

2. 电网侧：智能调度与安全控制

核心场景

电网智能调度：自动生成满足安全约束的发电计划、负荷转供策略、备用容量配置

故障预测与自愈：实现对电网故障的毫秒级感知、精准定位、智能隔离与快速恢复供电

安全稳定预警与控制：实时扫描电网运行方式，超前预警潜在安全风险

具体应用与成效

南方电网“NWHR电力生产”大模型约35毫秒内完成电网状态推演，将复杂风险评估准确率提升三倍

国网“光明电力”大模型已学习了2000多项故障案例，具备13项常见“疾病”的诊断能力

3. 负荷侧：智能互动与需求响应

核心场景

超短期负荷预测：提供高精度、高时间分辨率的负荷预测，为实时调度和市场交易提供依据。

智能需求响应：根据电价信号或电网指令，自动优化楼宇、工厂、家电的用电行为，实现“削峰填谷”

虚拟电厂聚合：将分布式光伏、储能、充电桩、柔性负荷等海量分布式资源聚合为一个“虚拟电厂”

具体应用与成效

远景储能智能体储能系统可实现实时节点电价预测准确率达80-90%，峰谷预测准确率较行业平均水平高出约5-10%

4. 储能侧：智能运维与市场套利

核心场景

电池健康状态与荷电状态精准估算：实时、精准地估算电池的剩余容量、剩余寿命、健康状态

热失控预警与智能安全防护：预警电池热失控风险，避免火灾事故发生，保障储能电站安全

智能充放电策略与经济调度：自动制定最优充放电策略，参与调峰、调频、备用等服务

具体应用与成效

阳光电源借助电芯AI智算大模型，让热失控预警准确率超过99%

宁德时代“天恒·智储”平台通过AI算法，可实现电站综合效率平均提升3%，可用损耗平均下降25%。

（封面图片由AI制作）

2026 年春节前后，国内大模型迎来史无前例的集体爆发与同台竞技。短短不到一个月，主流厂商几乎全部登场：字节跳动 Seedance 2.0 刷屏科技圈，各大互联网公司纷纷推出 AI 红包新玩法，一场场精心准备的 “大模型春晚” 轮番上演，吸引无数 AI 爱好者围观喝彩。

大模型赛道竞争如此激烈，普通人到底该怎么入局，抢占未来 10 年的行业红利？

如果你还不知道从何开始，我特别整理了一套全网最全、最细的大模型零基础教程。我也是一路自学走过来的，太清楚小白前期学习的痛点：没人带、没方向、没资源，真的很难学进去！

下面这套资料，就是我专门为零基础、想转行、想提升的同学准备的全套学习方案。

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从入门到实战，全套视频都整理好了，跟着学效率更高

2026 年最新行业报告，系统分析各行业现状、趋势、痛点与机会，帮你看清：哪些行业最适合落地大模型，哪里才有真正的机会。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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