报告概述
本报告聚焦新能源产业智能化转型，围绕“纵向业务升维”与“横向基座赋能”双轴驱动框架展开。纵向维度探讨AI如何重塑新能源资产运营、投资规划、系统调度、市场交易和用户服务五大核心业务；横向维度解构多源多模态数据处理、知识能力、模型能力和智能体能力四大技术基座。报告以朗新九功AI能源大模型为实践案例，系统阐述行业大模型如何融合通用AI与行业知识，为新能源企业提供从资产数字化到协同智能的分阶段转型路径，帮助读者理解AI在新能源领域的落地逻辑与商业价值。
报告的核心结论
AI与新能源融合需采用“双轴驱动”框架。
报告提出纵向业务升维与横向基座赋能协同演进的模型：纵向驱动新能源规划、调度、交易等核心业务从经验范式向数据驱动跃迁；横向构建集多模态数据、知识、模型与智能体于一体的共享基座，为所有业务提供标准化智能支持。二者形成飞轮效应，共同推动产业智能化。
行业大模型是“底座+专业模型+场景应用”的复合架构。
通用大模型需与行业知识深度融合才能发挥价值。报告以朗新九功为例说明：L1层基础大模型提供通用能力，L2层自研行业模型（时序预测、电力知识等）嵌入电力机理，L3层场景智能体封装为可执行单元。大小模型协同实现精确计算与复杂推理的统一。
新能源企业智能化转型必经三阶段：资产数字化、单点智能、协同智能。
第一阶段解决数据不可见问题，实现基础监测；第二阶段聚焦高价值单点场景，如功率预测、故障预警；第三阶段打通多业务系统，AI升级为中枢神经，实现全局优化与生态运营。不同主体（发电集团、售电公司、工商业用户）应选择差异化路径。
报告回答的关键问题
AI如何提升新能源电站的运营收益？
报告指出，AI通过高精度功率预测、健康诊断与优化算法，将新能源资产从被动设备转变为主动收益单元。例如朗新光伏云平台接入超90万座户用电站，利用深度学习实现超短期和短期发电量精准预判，动态调整储能充放电策略参与现货套利，有效提升电站综合收益。
虚拟电厂如何实现分布式资源协同调度？
报告描述了一种云边协同多智能体调度体系：云端大模型全局优化，边缘小模型毫秒级响应，行业知识规则约束安全边界。朗新科技承建的虚拟电厂平台已聚合307MW资源，成功参与电网需求响应，验证了将分散的分布式光伏、储能、充电桩等转化为可调可控灵活资产的能力。
电力现货市场交易中AI能发挥什么作用？
报告展示电力交易智能体全链路智能化方案：融合通用大模型理解市场公告、时序模型预测电价、知识库确保合规，实现日前电价预测准确率超90%。朗新旗下邦惠电品牌为中小用户提供自动交易服务，2026年交易电量超70亿度，合同履约率100%，显著降低交易风险。
报告中的代表性数据
日前电价预测准确率
2026年，朗新九功电力交易智能体在山东、广东等现货市场实现的关键性能指标。
虚拟电厂聚合资源规模
2026年，朗新科技承建的淮河能源集团虚拟电厂平台聚合新能源资源总量，包含分布式光伏、储能及可调负荷。
新电途平台覆盖充电设备数
截至2026年，朗新科技旗下新电途聚合充电平台接入的充电设备数量，覆盖全国440余座城市。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表：包含新能源装机、发电量、电力市场改革进展等宏观数据，以及AI在能源领域应用的市场规模预测。
- 双轴驱动框架详细解构：深入阐述纵向业务升维的五大场景（资产、规划、调度、交易、用户）与横向基座四大能力（数据、知识、模型、智能体）的协同机制。
- 朗新九功AI能源大模型技术白皮书：包括三层架构设计、时序预测与智能体双引擎、大小模型结合的具体实现，以及HPC平台部署方案。
- 五大核心场景案例详解：每个场景均包含问题挑战、国内外行业实践、朗新科技思路做法、实践成效与未来展望，附具体数据与项目案例。
- 新能源企业智能化转型三阶段进阶模型：针对发电集团、售电公司、工商业用户三类主体的差异化路径，含能力成熟度评估工具。
- 产业趋势展望与挑战分析：涵盖能力产品化、角色平台化、市场生态化三大趋势，以及数据壁垒、模型可靠性、标准缺失、人才短缺等挑战。
- 政策与标准建议：行业层面搭建共享平台、组织人才培养、推动标准落地的具体措施，企业层面明确定位、聚焦场景、参与生态的建议。
- 参考文献与附录：包含国家统计局公报、电网公司AI行动方案、行业大模型案例等数十篇参考资料，以及朗新科技专利与成果列表。
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