《AI大模型与电力交易辅助决策》

《AI大模型与电力交易辅助决策》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

AI大模型正在从通用对话工具向行业深度应用加速演进。2025年以来，各大能源央企纷纷布局自研大模型，国家能源集团、国家电网、南方电网等均已推出面向电力行业的专用模型。大模型不再只是“聊天机器人”，而是正在成为生产决策、经营分析、交易辅助的核心工具。电力市场化改革持续深化，现货交易、中长期交易、辅助服务市场并行运行，对交易策略的科学性和响应速度提出了前所未有的要求。传统依赖人工经验的交易决策模式，已难以应对市场价格高频波动、多变量耦合的复杂局面。AI辅助决策正在成为电力交易团队的“新标配”。

本课程聚焦AI大模型在电力行业的最新应用进展，深入解读集团自研模型的建设路径与训练数据体系，并通过电力交易辅助决策系统的现场演示，让学员亲身体验AI如何生成交易策略报告，建立对AI赋能电力交易的直观认知与实操理解。

【课程收益】

掌握AI大模型的核心技术演进脉络，理解从通用大模型到行业垂直模型的发展逻辑

理解大模型在电力行业的主要应用场景与落地路径，建立行业AI应用的系统认知

了解集团自研模型的建设思路、训练数据来源与数据治理方法

掌握AI辅助电力交易决策的核心逻辑，理解从数据分析到策略生成的完整链路

亲身体验AI生成交易策略报告的全过程，直观感受AI的能力边界与价值

学会评估AI辅助决策系统的可靠性，建立“AI建议+人工判断”的协作思维

理解大模型在电力运维中的应用前景，包括故障诊断、检修规划、知识库问答等场景

【课程特色】

前沿视野：紧跟大模型最新进展，聚焦电力行业AI前沿

集团视角：深入自研模型建设路径，贴合内部实际

实战演示：现场演示AI生成交易策略报告，所见即所得

决策思维：建立AI辅助决策的正确认知框架

【课程对象】

电力/能源企业交易部门管理人员、集控中心技术骨干、数字化转型负责人、经营分析人员、信息化建设主管

【课程时间】

3.5小时

【课程大纲】

一、AI大模型发展与电力行业应用

1、AI大模型技术演进概览

大模型的'理解力'从何而来：预训练+微调+对齐的技术框架

2025-2026年大模型关键趋势：长上下文、推理增强、Agent化、多模态融合

通用大模型 vs 行业垂直大模型：能力边界与适用场景的差异

大模型能力跃迁的关键节点

关键洞察：大模型的核心价值不是“什么都会”，而是“知识压缩+逻辑推理+快速泛化”

2、大模型在电力行业的六大应用场景

场景一：智能运维助手

设备故障诊断：输入运行参数和告警信息，AI给出故障原因分析和处置建议

检修知识问答：基于检修规程和历史案例库，实时回答一线运维人员问题

场景二：电力交易辅助决策

市场分析：自动抓取电价、负荷、天气等多维数据，生成市场研判报告

策略生成：基于历史交易数据和优化模型，推荐最优报价策略

场景三：安全生产智能管控

规程合规审查：AI自动审核操作票、工作票是否符合安全规程

风险预警：结合历史数据和实时监测，提前预判安全风险

场景四：经营分析与决策支持

自动生成经营分析报告，从数据到结论一体化

对标分析：自动对比同类机组/电厂的经营指标，发现差距

场景五：智能文档与知识管理

海量技术文档的智能检索、摘要、问答

新员工培训：AI导师基于知识库进行个性化辅导

场景六：多模态巡检分析

结合视觉大模型分析巡检图像/视频，自动识别设备缺陷

巡检报告自动生成：从图像识别到报告撰写全流程自动化

案例讲解：某发电集团AI运维助手——故障诊断准确率从65%提升到89%

3、大模型落地的关键挑战与应对

挑战一：幻觉问题——大模型会“一本正经地胡说八道”，在电力场景后果严重

挑战二：数据安全——如何在使用大模型的同时保障数据安全

挑战三：专业深度不足——通用大模型缺乏电力行业专业知识，需要领域微调

挑战四：可解释性——交易决策等场景需要AI给出推理依据，不能只给结论

应对策略：RAG增强生成、私有化部署、领域微调、人机协同

案例讲解：某电力交易中心AI系统的“AI建议+人工确认”双轨模式

核心原则：AI做初筛→规则做校验→人做决策

二、集团自研模型：训练数据与建设路径

1、为什么需要自研模型

数据安全：电力核心数据不能出域，必须私有化部署

专业深度：电力交易、调度、运维等专业术语和逻辑，通用模型理解不深

可控性：自研模型可针对业务场景持续优化，不受第三方迭代节奏限制

合规要求：能源行业数据安全法规对数据外流的严格限制

2、训练数据体系构建

数据来源一：专业技术文档

设备说明书、检修规程、运行规程、安全规范

历史检修报告、故障分析报告、技术通报

数据来源二：运行与交易数据

机组运行参数（DCS数据）、负荷曲线、电价数据

历史交易记录、结算数据、偏差考核数据

数据来源三：行业知识库

电力市场规则、政策法规、行业标准

学术论文、技术报告、行业分析

数据来源四：专家经验

资深交易员/运维人员的决策逻辑和经验总结

通过问答对（QA）形式将隐性知识显性化

数据清洗：去重、去噪、去敏（脱敏处理）

数据标注：构建高质量的指令微调数据集

数据质量评估：完整性、准确性、时效性、一致性四维评估

案例讲解：某能源集团大模型训练数据建设的三个阶段——从数据治理到模型上线

3、模型建设路径与关键选型

路径一：基于开源模型微调

选择基座模型（如DeepSeek、Qwen、Llama等）

用电力行业数据进行增量预训练+指令微调

优点：成本相对可控，数据自主；缺点：需要GPU算力团队

路径二：与AI厂商联合开发

提供行业数据和场景需求，由AI厂商负责模型训练

优点：技术门槛低；缺点：依赖外部，迭代节奏受限

路径三：RAG+Agent轻量级方案

不训练模型，用通用大模型+企业知识库+智能体框架

优点：部署快、成本低、可快速验证价值；缺点：专业深度有限

选型建议：先评估场景需求，再决定技术路径；大多数企业建议从路径三起步

案例讲解：某发电集团的AI建设路径——先用RAG验证价值，再投入自研微调

课堂练习：各小组讨论自己部门最适合的AI应用切入点，以及对应的技术路径选择

三、电力交易辅助决策系统实战

1、AI辅助交易决策系统的功能架构

模块一：数据采集与融合

模块二：市场分析与预测

模块三：交易策略优化

模块四：交易执行与监控

模块五：复盘分析与报告生成

交易复盘：实际收益vs预期收益的偏差分析

策略回溯：哪些决策带来了超额收益/损失

报告自动生成：从数据到结论一体化输出

案例讲解：某省电力交易中心的AI辅助决策系统架构与实际运行效果

3、现场演示：AI生成交易策略报告

演示步骤一：数据输入与场景设定

演示步骤二：AI分析与策略生成

演示步骤三：策略报告生成与解读

演示步骤四：人机协同决策