“国家队”AI新实践：用大模型，把一整条江“管”起来！

水、风、光发电基地，

早已在全国多点开花；

山险水急的雅砻江流域，

我国首个、全球最大的

水风光一体化基地正在加紧建设。

不过今天我们要讲的，

并非基地本身，

而是一个能“管”起整个雅砻江流域、

统管水风光一体化发电基地全局的

“能源AI大脑”——

国投集团雅砻江公司主导打造的

雅砻江水风光一体化智慧运营大模型。

全局思维，系统工程击破传统难题

当前，

我国西北、西南区域

已经布局开工了近10个

千万千瓦级大型清洁能源基地，

总装机规模突破1.2亿千瓦，

是我国新能源规模化开发的核心阵地；

国投集团雅砻江公司

正全力以赴推进我国首个、

全球最大的水风光一体化基地开发建设——

到2028年基地装机将达到3000万千瓦，

建成两河口千万千瓦级

水风光蓄示范项目群，

到2030年力争基地装机

达到4000万千瓦左右。

在实际建设和运营过程中，

这种大规模的清洁能源基地几乎都遇到了

共性的痛点、难题，

而且这些问题交织在一起，

单纯靠某一项技术、

某一个环节的优化无法解决。

首先是风光水储多能源协同难，

基地内新能源、水电、储能装机配比复杂，

传统调度模式下整体能源利用效率偏低，

大概有10%的清洁能源资源

无法高效利用；

其次是新能源消纳压力大，

西北、西南基地普遍存在

风光出力波动大、

供需匹配不及时的问题，

部分基地弃风弃光率曾接近5%；

除此之外，

还有全站智能化管控不统一、

关键技术自主可控性不足等问题，

这些难题相互影响、叠加制约，

严重影响了千万千瓦级基地的

整体运营效率和经济效益，

必须有一套一体化、

全链条的综合解决方案来系统性破解。

雅砻江水风光一体化智慧运营大模型，

就是在这样的背景下应运而生。

它是全国首个面向

水风光一体化清洁能源基地的

智慧运营大模型，

整套模型体系完整覆盖了

预测预报、电力调度、

生产运行、市场营销

四大核心环节，

实现了基地从资源开发、

生产运行到市场消纳的

全流程智能赋能。

雅砻江柯拉光伏无人机智能巡检

那么，在各个环节中，

它具体怎样做，来“管”起这条大江？

畅通链条，四大场景各具质的飞跃

雅砻江大模型的整套模型体系中的

能源资源精准预测、

全网电力智能调度、

全站生产安全运维、

电力市场交易营销

四大核心环节

即对应着它“工作”的四大业务场景。

四大场景一经打通，

跨领域数据互通、

跨专业业务协同、

全流域资源联动得以实现，

“资源从哪来、发多少电、

如何运行、怎么售电”

的全链路智能化决策也成为可能。

场景一

水文气象预测——3分钟输出全域最优方案

传统模式下，

水电径流预报、

风光功率预测分属不同业务体系，

水文、气象、地形、辐照的

数据分散存储，

传统数理统计模型受极端天气、

高寒山地复杂地貌影响，

预报周期短、误差波动大，

电站发电计划编制往往“看天吃饭”，

电力并网消纳压力巨大。

雅砻江大模型整合了

卫星遥感、地面气象站、

流域水文站、风光场站等

海量异构数据，

经过数据训练与实景滚动优化，

流域径流有效预报预见期

由传统15天延长至60天，

前10天小时级预报精度提升3%—5%，

气象预测速度从小时级提升到分钟级。

场景二

电力调度——水风光多能互补发力

雅砻江流域

水、风、光电源地域跨度大，

投产时序不一，

出力特性差异显著，

传统调度系统分电源独立管控，

难以充分发挥水电储能调节作用

来平抑风光出力波动。

如何让水、风、光、蓄

“兄弟几个”步调一致、优势互补，

是行业公认的难题。

针对这一难题，

雅砻江大模型在调度层面

实现了三大创新：

一是“水电—风光”耦合优化，

根据未来60天的来水预测和风光功率预测，

大模型提前安排水库蓄放水计划，

在风光大发时段水电可以“让路”，

在风光出力骤降时

水电、抽水蓄能迅速顶上；

二是多目标动态平衡，

大模型同时考虑

电网安全、发电效益、新能源消纳

等多个目标，

快速生成调度方案供运行人员参考，

告别了过去单一目标优化的粗放模式；

三是跨区送电协同，

雅砻江清洁电力外送涉及多条特高压通道，

模型将通道容量、受端省份负荷需求等

全部纳入分析，

优化各电源的外送发电负荷，

减少通道阻塞和调峰压力。

场景三

生产运行——深山电站智能值守

雅砻江流域场站

分布于川西高海拔偏远山区，

高寒缺氧、地势险峻，

出现故障，抢修是个大难题。

大模型接入全流域

各电站机组、变电设备、风光逆变器

等上万台设备的在线监测数据，

AI实时诊断故障隐患，

实现从“事后抢修”向“事前预警”转变。

项目还将水电设备运维领域

积累数十年的专家经验转化为知识图谱，

传帮带效率提升六成；

大模型整合多种技术使光伏组件

故障诊断准确率达96%以上，

运维效率提升50%；

偏远场站逐步实现

“少人值守、无人值班”，

大幅节约人力成本。

同时，在物资管理上，

雅砻江大模型可以

通过水风光一体化动态库存共享、

智能调拨算法等技术，

实现资源分配和使用优化，

提高资源利用率，

单位装机库存降低5%。

场景四

市场营销——让每一度绿电价值最大化

雅砻江大模型融合

资源预报、政策规则、

电力供需和市场交易

等多维信息，

实现7×24小时不间断市场动态研判，

并充分适配可再生能源高占比市场下

电价高波动特性，

滚动开展多时间尺度现货电价精准预测，

智能迭代优化交易策略，

现货电价预测准确率提升超10%，

营销决策的时效性提升至分钟级。

集体智慧，企业协同打造超强能力

在这场打造“能源AI大脑”的努力中，

还有不少国企、民企、科研机构各展其能，

雅砻江大模型的问世，

无疑是集体智慧的生动写照。

国家气象中心

提供流域气象数据与专业模型支撑，

依托其历史气象资料，

输出高精度降水预测等核心算法，

为径流预报和功率预测

提供“数据+机理”双轮驱动。

中国电信和华为

负责大模型底座的建设与支撑。

其中，中国电信承担硬件基础设施建设，

包括两河口算力舱的服务器部署，

为大模型提供稳定、低时延的算力底座；

华为依托鲲鹏、昇腾、

华为云Stack、盘古气象大模型

等软硬件产品技术，

联合搭建流域专属一体化应用平台。

国网电力科学研究院有限公司

（南瑞集团有限公司）

负责电力调度智能体

及预测预报综合系统的开发，

聚焦水风光一体化智能发电计划生成、

多场景负荷分配和预测预报管理平台建设，

实现调度方案的分钟级生成与秒级调整。

南方电网储能股份有限公司、

珠海优特电力科技股份有限公司、‌

杭州品联科技有限公司‌、

京东集团股份有限公司等

负责生产运行的智能体开发，

覆盖设备缺陷智能分析、

无人机自动巡检

和水风光一体化供应链管理等场景。

四川中电启明星信息技术有限公司

（国家电网旗下高新技术企业）‌

负责市场营销智能体开发，

涵盖电价预测、

水风光多能互补智能营销决策等。

‌中软国际有限公司‌

负责中枢智能体集成调度平台的开发，

构建多智能体协同调度引擎，

打通气象、调度、生产、营销

四大板块的数据流转与任务编排。

江水奔流，

“蹚”过这条大江，

基地实现了从资源开发、生产运行

到市场消纳的全流程智能赋能，

为全国同类型千万千瓦级清洁能源基地，

“蹚”出了一条升级新路。

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责任编辑丨程镜睿

校对丨蔡豪

执行主编丨张灏然 郎媛

内容来源｜国投 国家能源局