与传统相比，AI大模型如何颠覆虚拟电厂管理？

抖音热门 2025年08月29日 16:27 1 admin

随着现代数字化技术的高速发展，社会各界正被数字浪潮席卷，作为正在加速转型的能源领域也无可避免。但传统的优化和调度算法已经不能满足资源规模巨大、时间空间尺度要求高、市场环境复杂的虚拟电厂调度需求，AI大模型成为“数字+能源”的行业进阶。

一、为什么需要AI大模型

传统的AI算法通过人工设计规则、数据训练，能够实现负荷预测、实时调度等不同功能场景，但各模型间协同困难，容易形成数据孤岛，无法应对更复杂社会环境下的动态情境问题处理。

AI大模型技术就为上述问题提供了有效解决方案。大模型基于深度学习架构，参数规模远大于传统算法规则，通过海量数据训练实现多模态处理能力，能融合处理如功率、电价等数值，政策、天气等文本，云图、示意图等图像的多类型多维度信息。

二、大模型为虚拟电厂提供变革

1、预测

传统模型依赖统计规律，面对极端或突发事件的泛化处理能力不足。AI大模型根据不断的数据训练与打磨，复杂的多样模型训练，除了消化各类数值、文本、图像等数据外，还能通过解析实时社会事件、信息等相关数据进行未来走势概率性推测，从而进行更精准的策略调整。

在应用中，如系统通过解析气象文本报道，再主动结合卫星云图动态特征等，综合预判未来时段的发电功率下降问题。从该概率性预判出发，可以相应的推荐是否进行需求响应、如何调度资源库的各项可调控负荷等等，为决策提供了强大的洞察力和更精确的可能性。

2、调度

传统模型的调度算法相对固化，不太能适应市场、政策环境和设备状态的动态变化。在强大的AI大模型支持下，虚拟电厂系统作为调度智能中心，可以通过对可调节资源负荷、电网及其他资源体的综合预测，经过复杂计算，制定出可控范围内各项资源的最优策略方式，科学调度，平衡经济性、安全可靠性等多目标。

如，综合考虑某储能单元的健康衰减程度和收益经济性，可调整其从调频服务中退出，切换到对电池损耗更友好的峰谷套利服务中，并生成报告，做到从“坏了再修”到“预测性运营维护”的智慧转变。

3、交易

传统模型难以应对电力市场信息、决策的快速变更。大模型正是应对快速变化的电力交易市场的好方法。它可以构建动态动态风险模型，实时计算不同市场（如现货、调频等）的风险并进行风险对冲，提高整体安全及经济性。

例如，虚拟电厂系统在判断现货市场波动性急剧升高时，可以自主决策减少现货市场的暴露，而调动更多资源负荷分配给收益更稳定的辅助服务市场。AI大模型下的虚拟电厂是将整体收益及安全性看作整体。除了单一的一转一模式，还可以根据复杂模型的大量计算，跨多个品种进行组合交易，来确保系统资源整体的风险、收益、安全等平衡。