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羚羊能源大模型3.0發(fā)布 電力交易與設(shè)備運(yùn)維雙場(chǎng)景落地

來(lái)源:中國(guó)能源新聞網(wǎng) 時(shí)間:2025-11-12 09:22

中國(guó)能源新聞網(wǎng)記者 趙悅婧

  在日前舉辦的第八屆世界聲博會(huì)上,羚羊能源大模型3.0正式發(fā)布,并同步發(fā)布了電力交易、設(shè)備運(yùn)維兩大垂直場(chǎng)景模型,標(biāo)志著羚羊公司在“AI+能源”領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)升級(jí),為我國(guó)能源行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,探索可復(fù)制推廣的解決方案。

  時(shí)序大模型成為“AI+能源”落地關(guān)鍵支點(diǎn)

  羚羊公司總裁徐甲甲闡述了大模型3.0的三大升級(jí)方向:一是基礎(chǔ)能力持續(xù)升級(jí),除語(yǔ)言、視覺(jué)能力外,重點(diǎn)提升時(shí)序能力;二是將AI深度融入業(yè)務(wù)場(chǎng)景,解決實(shí)際問(wèn)題;三是構(gòu)建完善的全流程工具鏈,包括數(shù)據(jù)清洗、訓(xùn)練框架、模型評(píng)估等。

  新能源的安全高效消納與電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行,核心在于精準(zhǔn)把控電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)平衡。無(wú)論是化解電源側(cè)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),還是適配負(fù)荷側(cè)的復(fù)雜變化,本質(zhì)上都需要對(duì)能源生產(chǎn)、傳輸、消費(fèi)全鏈條的核心數(shù)據(jù)進(jìn)行深度解析,時(shí)序基礎(chǔ)模型作為解析負(fù)荷動(dòng)態(tài)規(guī)律、支撐能源系統(tǒng)前瞻性決策的關(guān)鍵技術(shù),其重要性日益凸顯。

  羚羊能源大模型3.0在時(shí)序基礎(chǔ)模型能力上持續(xù)增強(qiáng),為破解行業(yè)難題提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

  “時(shí)序數(shù)據(jù)是流淌在工業(yè)能源領(lǐng)域的血液?!毙旒准妆硎?,時(shí)序建模過(guò)程中需應(yīng)對(duì)多源異構(gòu)、非線性、非平穩(wěn)性及高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺等問(wèn)題,導(dǎo)致檢測(cè)精度偏低、泛化能力較弱、模型碎片化嚴(yán)重。

  針對(duì)這些痛點(diǎn),羚羊能源大模型3.0構(gòu)建起統(tǒng)一時(shí)序基礎(chǔ)框架,完成時(shí)序信號(hào)統(tǒng)一表征與多任務(wù)統(tǒng)一建模,解決傳統(tǒng)模型碎片化問(wèn)題。借助千億級(jí)時(shí)序數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)能力,模型可自主挖掘深層特征,建立長(zhǎng)周期建模能力,即便新場(chǎng)景數(shù)據(jù)稀缺也能快速泛化,讓“沉睡”數(shù)據(jù)真正“開(kāi)口說(shuō)話”。

  設(shè)備運(yùn)維大模型:打造AI級(jí)運(yùn)維專工

  工業(yè)能源設(shè)備運(yùn)維長(zhǎng)期受困于預(yù)警規(guī)則固化、故障診斷依賴專家、檢修經(jīng)驗(yàn)難沉淀等痛點(diǎn)。羚羊設(shè)備運(yùn)維大模型通過(guò)融合語(yǔ)言與時(shí)序基礎(chǔ)模型,利用“雙擎驅(qū)動(dòng)”架構(gòu),結(jié)合數(shù)據(jù)與知識(shí)的時(shí)空對(duì)齊機(jī)制,構(gòu)建起覆蓋運(yùn)行監(jiān)控、消缺管理、定修管理、檢修質(zhì)量管理、智能分析的全流程智能化體系。

  時(shí)序基礎(chǔ)模型具備數(shù)據(jù)特征自主學(xué)習(xí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)建模、少樣本泛化三大核心能力,實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景快速適配;語(yǔ)言大模型沉淀海量設(shè)備專業(yè)知識(shí),實(shí)現(xiàn)設(shè)備檔案整合、工單自動(dòng)生成、知識(shí)動(dòng)態(tài)更新,提升一線操作效率。

  同時(shí),系統(tǒng)構(gòu)建了“專家經(jīng)驗(yàn)解壓縮-工況匹配-動(dòng)態(tài)優(yōu)化”閉環(huán)。將專家經(jīng)驗(yàn)與案例庫(kù)、知識(shí)庫(kù)融合,生成故障圖譜,初始準(zhǔn)確率可達(dá)85%,再通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)持續(xù)反哺模型,形成動(dòng)態(tài)更新的故障庫(kù),最終實(shí)現(xiàn)故障排查時(shí)間縮短73%,誤報(bào)排除率提升85%。此外,在檢修環(huán)節(jié),檢維修工單規(guī)范度可提升50%以上,檢修方案編寫(xiě)效率提升5倍。

  據(jù)了解,目前,模型已在石化、風(fēng)電、火電等領(lǐng)域落地。某風(fēng)電場(chǎng)應(yīng)用后異常診斷效率提升62%,檢維修效率提升33%;某動(dòng)設(shè)備密集型企業(yè)誤報(bào)排除率達(dá)80%,工單處理效率提升52%,實(shí)現(xiàn)運(yùn)維降本增效。

  責(zé)任編輯:江蓬新

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