大模型预测能力优势尽显
预测是大型模型的关键功能，对于精细化管理至关重要，特别是在分布式能源管理方面表现突出。曦谋决策团队发现，大约有六千万到七千万个分布式实体对精细化管理有着强烈需求，并且急切地想要加快市场化的进程。大型模型的精确预测能力，能够为这些实体提供强大的支持，助力他们更高效地安排能源使用。
清鹏智能认为预测技术在电力行业具有重要意义，并看好电力需求预测和可再生能源发电站功率预测的市场潜力。研究结果表明，在新能源发电站功率预测方面，采用大模型相较于小模型，准确率可提高3%至5%，这为能源管理和市场交易带来了新的发展机遇。
AI电力交易Agent显身手
清鹏智能发布了多款AI电力交易智能体，这些智能体针对不同风险偏好进行了定制。它们通过模拟市场环境并进行自我对抗训练，持续增强交易技能。在策略制定过程中，这些智能体会对市场供需和风险因素进行全面分析，对电力交易市场产生了重要影响。
在电力交易的实际操作中，AIAgent能自动完成交易决策的所有步骤，这顺应了电力市场的发展方向。与过去的方法相比，它的运作更加高效，结果更加精确，从而提高了交易的整体效率和盈利能力。
工业场景强调可用性
清鹏智能强调，工业应用中，大模型的实用性至关重要。尤其在电力交易这种风险较高的行业，这一点显得尤为突出。在这些特定场合，模型的稳定性和可靠性变得极为关键，它们直接影响到交易能否顺利进行以及电力系统的稳定运行。
要使大型模型在电力市场高效运作，它必须拥有卓越的操作能力。只有如此，交易活动才能流畅进行，同时也能有效防止模型的不稳定因素引发重大经济损失和潜在的安全风险。
大模型应用的矛盾所在
模型的预测功能是预先评估的一部分，但电网的稳定运行却依赖实时反应和系统备份。这种矛盾成为了大模型应用中的核心挑战。特别是深度学习模型，它们在计算上消耗资源大、处理速度慢，难以满足电网实时运行的高要求。
在实际操作电网时，我们迫切需要快速反应和调整的能力。然而，现有的庞大模型在这方面表现不佳，这种不足限制了它们在电网实时控制中的应用范围。
技术路径选择的转变
在电力市场领域，清鹏智能的技术进步已从知识数据双管齐下转变为更加倚重数据驱动。起初，我们尝试将人类智慧融入模型，但实际操作中，我们逐渐认识到，数据驱动的策略更能满足实际需求。
在实际操作中，数据能更直观地展示市场趋势和运作状况。利用这些数据建立的模型，能更灵活地应对电力市场的多变，从而为决策提供更精确的信息支撑。
行业面临的多重挑战
电力行业正面临数据难题，高效模型的建设迫切需要高质量、全面覆盖、多角度的数据资源。然而，目前电力数据质量不佳，获取不易，且存在安全隐患。这些因素交织在一起，形成了数据质量的问题，这成为了电力大模型实际应用的重大障碍。
市场机制有其特点，这让电力市场面临不少挑战。电力市场的经营模式与互联网传统模式差异很大。对于电力大型企业来说，寻找一条明确的经营路径，保证价值有效产生，变得十分紧迫。关于电力行业如何打破数据和市场机制的束缚，让大型模型发挥更大作用，您有何见解？
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