過去十八個月近段時間以來，語言和多模態大模型推陳出新迅猛發展，它究竟會對新能源行業產生什么樣的影響？

有觀點認為，在未來十年，各類新能源管理軟件將逐步進化為由大模型提供基本智力支持的“數字人”。這些“數字人”具備感知、記憶、計劃和使用工具的能力，能夠在數字世界中進行交流與協作。這群，成為名符其實的“硅基打工人”，不僅將接管風電、光伏及儲能場站的線上世界運營，還能與線下的碳基勞動者合作，實現線上線下無縫聯動。

由大模型提供智力的風場運營總代理（LLM Agent）不再依賴傳統自動化的If else規則開展行動，而是像人類一樣，基于感知、記憶、計劃和工具來管理線上世界，并作用于物理世界。

在感知方面，遠景EnOS? 新能源管理套件已經為大模型做好了準備。截至2024年中，在全國各大發電集團的風電場，有超過300GW的風機正在應用EnOS? 進行管理，占全國投產風電資產的三分之二，實現了對新能源場站的設備、環境和人員行為的全面感知。

在記憶方面，大模型的短期上下文記憶已廣泛應用于互聯網。然而，在長期記憶上，一項項新能源國標，、行標，和企標；，風機、光伏、儲能、升壓站的運行規程，檢修規程，交易規程；，以及場站的運行績效，、作業工單，和交易記錄等，都將以知識圖譜的形式被各大企業開發，有的通過RAG，有的直接FT內化，為自己各自的大模型提供長期記憶。

在計劃方面，大模型和人類一樣，即使具備感知和記憶能力，大模型仍有可能在復雜問題面前束手無策。然而，它也可以和人一樣，通過應用方法論，將復雜的問題分解為簡單的任務，分工和分步去完成。除了Prompt提示工程外，新能源企業將開發適用自己各類生產場景的思維鏈（Chain of Thought），將一個個復雜的生產任務分解成若干簡單的任務。比如，基于大模型的風機檢修指導，在遠景的實踐中，即使用大模型做簡單的檢修手冊的問答，對他來說也是過于挑戰的。只有把故障檢修指導分解成了十幾個多個更簡單的任務，他大模型才能勝任。

基于大模型的風機故障檢修指導

在工具方面，大模型可以像人類與動物的區別一樣，能學習使用工具；，也區別于自動化地按固定規則使用工具，他其能夠理解人類意圖，理了解工具作用用途，獨立選擇使用工具。我們人類可以告訴它API接口的用法，類似于人看工具說明書。即使沒用工具，他它也會像小孩一樣模仿使用工具。

比如，在遠景的實踐中，問要讓大模型給出風電發電量的同比環比數據，他它并不知道什么是同比環比，但當人寫好有了如何查詢風電電量并計算同比環比的代碼后后，再問他要光伏電量的同比環比，他居，大模型就可以然通過模仿、舉一反三，正確給出電量的同比環比數據。

基于大模型的電力交易AI助理

在行動方面，LLM風場運營代理可以對線上的各類傳統系統進行操作，如電力交易申報、互聯網上交易相關信息的收集；對人員，不僅能夠對分配人類的工作計劃，并進行分配、指導和輸出建議，也可以對他們人類的行為進行安全監督和質量監督，并生成績效報告；。

在設備方面，大模型不僅可以對場站巡操機器人的巡檢、斷路器手車、設備開關等操作發出命令，也可以部署在I區，對上位系統或人類發出命令進行監督校驗的新五防。

大模型的自我反省能力同樣強大。其，可以像人一樣進行批評和自我批評。比如，在遠景的實踐中，讓一個大模型去審核批評另一個大模型的輸出結果，能夠提高檢修指導的輸出質量。增強學習（RL）類似于人類在實踐后通過獎懲機制進行自我反思。目前，除了嘗試為大模型外掛專項任務的增強學習功能外，GPT-01還內置了這一機制。通過反復刷題的方式，它成功將原本只會使用計算器的“文科生”轉變為能夠解決奧數難題的“理工科博士”。大模型與人類一樣，具備快思考和慢思考的能力，能夠在不同情境下做出靈活應對。

今天，LLM大語言模型已經一邊可以在能看懂人類的語言的同時，一邊能讀懂機器的代碼，是天然的人機交互接口（HMI）。比如，新能源場站的交易，運行和檢修人員通過大模型對機器下達命令，新能源資產的情況也將通過大模型向人類反饋，傳統固定頁面固定按鈕的交互方式，將被“硅基人”和“碳基人”之間聲情并茂的交流取代。

基于大模型的BI新范式

大模型不止僅是一個商業概念，也不止是個或者新工具，他更像是一個新的物種。對于學習一個新工具，人學會了就能穩定地使用，而使用大模型的過程，更像是人和一匹馬去配合完成任務，你不知道他在想什么，騎術再高，裝備再好，也有“馬失前蹄”的事情情況發生。但是，新能源的運營者們有很大的可能，像人類馴化馬一樣，將大模型馴化成一個個新能源“硅基打工人”，由新能源的電力向他其提供能量，他也并將自己的基其本智力投入到用于綠色電力的生產中去。

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