当高比例新能源接入让电力系统的不确定性呈指数级上升，传统调度手段日益捉襟见肘——大模型技术正以“辅助机器人”的形态进入电力核心业务。从现货交易策略优化到新能源功率预测精度突破98.5%，清大科越这份报告系统阐述了大模型在电力领域的角色定位、架构设计与智能体范式，为能源行业智能化转型提供了从技术路径到场景落地的完整框架。
新型电力系统的时代使命与大模型的破局价值
“双碳”战略推动能源系统深刻变革，新型电力系统以高比例可再生能源为主体，承载新能源消纳、保障能源安全、支撑经济社会发展的核心使命。然而，新能源不确定性、分布式资源协调难、数据处理不足、实时决策要求高、安全韧性挑战大等“成长的烦恼”日益突出。大模型凭借强大的数据处理与模式识别、上下文学习与推理、多模态融合潜力，成为破局关键。但在电力这一对可靠性要求极高的领域，大模型定位为“辅助”而非“替代”，通过“双轨运行”实现AI算力与专家智慧的协同。
创新体系架构——从模型骨架到智能体
大模型赋能电力系统需要定制化模型骨架：在通用模型基础上增加电力专用层，或设计适用于时序数据的架构（如状态空间模型、图神经网络），或融合物理机理与数据驱动模型。数据是血液——融合源、网、荷、储、气象、市场等多维数据，通过领域预训练、知识图谱融合、RAG、指令微调等方式注入行业知识，使模型真正“懂行”。推理效率方面，通过云边协同部署满足不同场景的响应速度要求——云端处理全局分析，边缘端处理实时监测与控制。在此基础上，面向特定业务场景构建“辅助机器人”，由“头脑”（核心大模型与推理决策引擎）、“躯干”（数据融合与知识管理）、“四肢”（感知、执行、交互的子智能体）三部分组成。
典型应用场景——现货交易、功率预测与电价预测
现货交易场景中，辅助机器人对整体收益进行多策略分析，细化各市场下的收益组成，定位策略优劣，指导交易人员制定更优策略。主配网协同场景中，基于知识增强大模型实现应急事件自动判断、应急信息智能生成与报送范围自适应决策。新能源功率预测系统融合高精度气象预报（RMAPS3.0）与多种AI算法（LSTM、CNN、Transformer等），MAPE指标可达98.5%以上。电价预测体系包括高精度边界预测技术与报价行为量化分析，涵盖统计/经济指标、博弈论指标、向量模式特征及聚类分析，实现报价行为预测与策略优化。
迈向整体智能——技术路线与未来展望
大模型在电力领域的应用方式从提示工程、RAG、思维链、工具调用到多智能体协同五级演进。当前成果包括各机器人中的预测模型、规则引擎、优化算法（“头脑”雏形），数据接入与知识库平台（“躯干”建设），以及市场交易、智能调度、智慧能源等辅助机器人（“四肢”丰富）。未来遵循“场景出发，模块化研发，积木式构建”理念，持续推进技术迭代，实现新型电力系统的“整体智能”。
