2024年是大模型的行业落地的一年，除了教育、通信、金融、医疗之外，能源行业也逐步凸显出对于大模型的拥抱。

据亿欧网统计，2024年前三季度，能源行业大模型公开招标项目超过80个，除了通用大模型企业阿里、百度、智谱参与之外，能源企业、工业IT服务商业对于行业大模型的研发与投入也同样积极。

2024年6月，拾贝云发布能源大模型CyberwLLM；9月，羚羊工业迭代大模型2.0；10月14日，中国海油联合科大讯飞、中国电信正式发布“海能”人工智能模型；10月15日，国能日新“旷冥”大模型发布；2023年发布能源大模型的乐创能源也在今年进行了储能AI相关解决方案的更迭。

随着全球能源结构向清洁能源转型，大模型正逐步成为能源行业的关键推动力。大模型技术能够利用深度学习和先进的数据分析方法，实现高精度的发电预测、电网调度优化及电力市场交易支持。在电力领域，不仅改变了传统系统的运作方式，更为能源行业的智能化升级带来了全新的商业化机遇。

技术实现与应用价值：定制化与灵活性的平衡

中能拾贝的“拾贝云”大模型通过精细化的场景适配和适度的参数设计，以较低的成本实现高精度的行业定制化。拾贝云注重模型的颗粒度，通过针对性的行业知识库构建和场景训练，使得模型在能源巡检、故障诊断等场景中提供高效的智能化决策支持。

相较之下，国能日新的“旷冥”大模型则专注于新能源发电预测，特别是风电和光伏领域。旷冥通过动态图神经网络和时序注意力机制，结合高频数据流，推动实现风光功率的短期和中长期预测，提高新能源发电的稳定性和可靠性。

旷冥还展示了其在极端天气预测方面的优势，通过对大风、台风等天气条件的精准预测，帮助企业在风险管理和电力调度中做出更科学的决策。能够有效应对新能源发电的间歇性问题，提升了清洁能源的利用率，推动了能源行业朝智能化、低碳化方向的发展。

而针对海洋能源的中国海油“海能”模型依托于讯飞星火大模型的底座能力，结合中国海油的数据资源、行业知识，及中国电信的云计算和大数据支持，覆盖专业和通用场景的11个场景模型。主要在提升海上油田的稳产增产、安全钻井等专业业务的数智化水平上赋能，同时在企业业务流程上推动提效，例如智能会议、智能写作、智能翻译等通用应用赋能。

市场商业化路径：多元模式与创新机会

新能源大模型在商业应用中的发展不仅取决于其技术优势，还依赖于其灵活的商业化路径。以国能日新的「旷冥」大模型为例，该模型结合了气象资源预测和电力市场特征，为电力企业提供了定制化的交易预测支持。通过这种方式，企业能够更好地参与电力现货市场和中长期交易，并优化其电力交易策略，以实现盈利最大化。

此外，SaaS模式下的大模型应用也逐渐普及。这类模式能够帮助企业按需获取大模型服务，无需承担高额的模型开发和维护成本，从而吸引更多中小型新能源企业进入市场，进一步扩大新能源大模型的市场影响力。

商业化中的挑战：成本与数据的双重壁垒

尽管新能源大模型展现出巨大的市场潜力，但其推广应用也面临着诸多挑战。

首先，模型建设和运行所需的高额成本和计算资源投入，使得企业在落地过程中需要谨慎权衡投入与产出。其次，数据获取和数据隐私问题成为大模型应用中的重要课题。特别是在电力调度和市场预测等敏感场景中，如何确保数据的安全性和合规性，是企业在实施过程中必须考虑的关键因素。

展望未来：智能电网、零碳化数智化转型的支柱

大模型不仅是实现能源智能化的重要工具，也将在未来的零碳能源体系中扮演不可或缺的角色。例如在电力领域，通过精准的发电预测和智能化调度，大模型有助于提高新能源发电的消纳率，优化电力系统的整体效能。

未来，随着新能源大模型技术的不断迭代与进步，智能电网、虚拟电厂等新兴产业将进一步发展，推动电力系统更加灵活高效，实现真正的源荷互动和实时动态调节。通过这些技术与产业的协同发展，大模型将在全球清洁能源转型中发挥至关重要的作用。

新能源大模型的技术进步为能源行业带来了深远影响，其商业化路径也为行业创新提供了广阔空间。

尽管面临成本与数据挑战，但随着政策支持和技术迭代，相信新能源大模型在智能电网建设、电力市场优化、石油石化数智化转型中将发挥更大作用，推动全球迈向零碳能源时代。