达卯智能打造能源大模型，推动城市能源管理智能化

作者／ IT时报记者 贾天荣

编辑／ 潘少颖 孙妍

超过120亿吨，这是2024年中国二氧化碳排放总量，当前我国绿色发展已从理念走向实践，成为推动经济发展的重要引擎之一，二氧化碳排放量也在逐年下降。

其中，电力行业仍是最大的行业排放源，占全国碳排放总量的约40%。作为国内碳排放“大户”，电力行业将是中国实现碳达峰、碳中和双重目标的重要“先行者”。

伴随着人工智能的崛起，能源行业也开始走向智能化。从传统的能源供应模式到智能调度、需求响应、负荷预测等领域，电力行业正在通过技术手段不断优化和创新，让电力也学会“思考”。

能源知识模型、能量系统平衡模型、多模态大模型及边缘小模型，组成了达卯智能的能源大模型，作为一家能源大模型企业，达卯智能推动算力与电力的无缝对接，打造城市级生成式AI虚拟电厂示范场景，展示了未来城市智能能源管理的巨大潜力。

算电协同 破解智算中心能耗难题

全球范围内，超大规模智算中心正成为争相布局的战略高地。如何在爆炸式增长的算力需求下，实现智算中心的高质量、绿色化发展，是整个行业面临的巨大挑战。

在上海自贸区临港新片区，亚洲最大的智算中心——商汤临港智算中心里，数以万计的AI服务器日夜不息，支撑着复杂的AI模型训练任务。与传统数据中心不同，智算中心的负荷波动剧烈：某一刻，服务器可能满负荷运转；下一刻，又可能突然回落至低负荷状态。如何高效管理这些急剧变化的能耗，是摆在运营者面前的难题。

“相较传统数据中心的能耗稳定性，商汤临港智算中心的算力需求呈现出随机波动的特性，导致电力负荷的波动性显著增强，对算力与电力的协同管理提出了更为严峻的挑战。”达卯智能的首席技术官刘净说。

为应对这一挑战，达卯智能推出了依托于能源大模型的“算电协同”解决方案，通过对算力波动的有效管理，将原本无序的算力波动转化为有序的算力调度任务。通过实现算力和电力的深度协同，达卯智能不仅帮助智能算力中心确保稳定的运行安全，还有效降低了智算中心的能源消耗和电费支出。

通过达卯智能的优化，商汤临港智算中心的能源使用效率指标（PUE）从1.74降至1.3以下。而在提升算效方面，达卯智能与商汤合作，通过优化每千瓦时电能的算力输出，使单位能耗的效益最大化。

这些成果的背后，是达卯智能自研的能源大模型。该模型是由能源知识模型、能量系统平衡模型、多模态大模型及边缘侧小模型组成的大模型体系，结合独创的多维“能量块”和云边协同技术，综合考虑经济、安全和环保三个关键维度，为智算中心构建动态调度策略，实现算力与电力的深度协同和优化管理。

智能调控 虚拟电厂解“燃眉之急”

每到夏季和冬季的用电高峰期，由于电力供需紧张，电网常常面临很大的压力。在用电尖峰时段，为了满足需求，电网往往需要从市场上额外购买电力。这时，电价大幅上涨，也给整个电网系统带来了额外的成本负担。

此外，为了应对高峰负荷，电网还需要启动调峰电厂。调峰电厂平时处于闲置状态，只有在负荷过高时才会投入使用，这种方式加大了运行成本。

为了解决这一问题，达卯智能基于自研能源大模型携手上海国网、中交集团及西岸集团共同打造城市级生成式AI虚拟电厂示范场景。

在上海国网的指导下，达卯智能通过生成式AI虚拟电厂平台，进行精准的负荷预测和智能决策，自动生成并实施动态调度策略，参与上海电网的需求响应。平台还能通过能源大模型生成控制指令和自然语言策略，以及提供反向策略解释，以自动化的方式参与需求响应任务。

生成式AI虚拟电厂聚合了临港地区的空调和储能资源，在用电高峰期间进行智能调节。通过提前预测负荷尖峰，系统根据电网指令调节空调负荷，减轻电网压力；而储能设备则通过优化充放电策略，确保电网负荷平衡。

基于生成式AI虚拟电厂的优化策略，储能与负荷调度得到了极大提升。通过自动化的负荷预测与电力市场数据结合，系统能灵活调整充放电策略，优化电力使用，平衡需求响应策略。

例如，通过这一智能调度，某工厂的电费从每度0.7至0.8元降低至0.6元，每年节省电费约20%至30%。

“这不仅仅是一个工具，而是一整套基于大模型的智能能源操作系统。”在宝山区智能交通与算力中心协同场景中，大模型通过综合分析交通流量、算力需求和电力供给，实时优化了能源调度。

在与西岸集团合作的商业楼宇项目中，达卯智能利用能源大模型驱动的解决方案和运营服务，缓解西岸地区“算力”与“电力”的资源紧张和安全保障等问题，通过电力市场化交易，实现可持续的商业模式。

“能源小达” 一键包揽能源问题

“如何制定某地区10MW/20MWh储能系统的全年最优运行策略？”“如何解读国网电力政策文件？”“如何分析电站运营报告并输出优化方案？”……这些问题，企业往往需要求助优秀的能源专家才能解答。

然而，达卯智能通过其独有的海量垂直语料库与自研能源大模型，推出了“能源小达”，为用户提供高效的能源咨询服务。无论是与能源、新能源相关的政策解答，还是电价查询、电费账单解析等需求，“能源小达”都能一一应对。

达卯智能相关人士表示，“能源小达”已经全面适配了DeepSeek-R1 671B满血版，核心功能得到了飞跃性的提升：模型参数规模增长近10倍至671B，支持多轮深度对话、长文本语义解析和超复杂逻辑链推演等。正如刘净所说，“它就像是一个随时待命的‘能源博士’，准备为用户解答一切关于能源的问题”。

2020年9月22日，中国首次提出“3060”双碳目标，力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，此后，能源领域的技术创新成为实现目标的重要推手。达卯智能紧跟这一政策，推动能源行业的绿色转型。

作为扎根上海的能源大模型企业，达卯智能深感上海在人工智能领域的优势与潜力。“上海为我们提供了一个优质的发展平台，市政府和相关机构提供了包括算力资源和政策补贴在内的充足支持。”刘净表示，在模速空间等政府支持的创新平台上，达卯智能得到了重要的算力和技术支持，这使得智能化能源管理系统得以快速推进。

刘净透露，未来，达卯智能将在能源大模型场景应用持续加大研发投入。例如在智能交通场景，围绕充电桩资源高效利用与电网协同，将有助于提升电网的灵活性与韧性。此外在智能制造领域，尤其是上海地区的制造园区，也对用电安全、用电成本及用电效率有极高要求。通过能源大模型技术，达卯智能可以帮助这些行业更好地利用电力资源，实现安全、绿色、经济的实时最优解。

随着人工智能的快速发展，越来越多的能源企业必将伴随着智能化的浪潮在这一进程中发挥更大作用，助力实现更可持续的能源未来。