概述

背景与需求

随着能源行业数字化转型的加速，能源监控、综合能源分析和能源管控等场景对数据处理的实时性、智能化水平提出了更高要求。传统系统存在以下痛点：

◆数据孤岛：能源数据来源广泛（如SCADA、EMS、IoT设备），格式多样，难以统一管理。

◆交互门槛高：业务人员需通过复杂界面或SQL查询获取数据，效率低下。

◆决策支持不足：缺乏对多源异构数据的深度分析能力，无法提供动态优化建议。

技术基础

本方案基于DeepSeek大语言模型与RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术构建智能系统：

◆DeepSeek：具备强大的自然语言理解与生成能力，支持复杂句式解析和专业术语处理。

◆RAG框架：通过检索外部知识库（如能源数据库、政策文件、运维手册）增强生成结果的准确性与可解释性。

应用目标

舜通云面向能源行业核心场景，实现以下目标：

◆智能问答：支持自然语言形式的能源数据查询与设备状态分析。

◆多维分析：提供跨能源类型（电、热、气、水）的趋势预测、异常检测与归因分析。

◆辅助决策：结合政策法规与历史经验，生成节能优化策略与调度建议。

技术结构

RAG 核心组件与数据流

舜通云的 RAG 系统采用模块化设计，核心组件包括：

应用案例

风电场智能监控

◆场景：某大型风电场拥有 200 台风机，需实时监控设备状态。

◆效果：故障预警提前 72 小时，减少停机损失 30% ；巡检效率提升 40%，人力成本降低 ；发电效率提高 5%，年增收约 1200 万元。

工业园区综合能源管理

◆场景：某工业园区包含 15 家企业，需优化能源分配。

◆效果：园区整体能耗降低 8% ；峰谷电价差利用效率提升 25% ；碳排放强度下降 12%。

关键指标

发展方向

多模态融合

◆支持图像（设备照片）、视频（巡检录像）等非结构化数据。

◆实现基于摄像头的设备状态识别。

深度强化学习

◆开发自适应能源调度策略。

◆实现无人干预的能源系统优化。

联邦学习

◆跨企业数据联合建模。

◆保护数据隐私前提下提升模型精度。

碳资产管理

◆碳足迹计算与分析。

◆碳减排方案设计与评估。

◆碳交易市场参与策略。

虚拟电厂

◆分布式能源资源聚合与调度。

◆需求响应管理。

◆电网互动服务。

能源金融

◆电价预测与套期保值。

◆能源项目投资评估。

◆绿色金融产品设计。

通过以上深度整合 DeepSeek 与 RAG 技术，舜通云为能源行业提供了从数据采集到决策执行的全链条智能化解决方案，显著提升能源管理效率与决策科学性，助力行业数字化转型与绿色低碳发展。