DeepSeek破局出圈,AI驱动能源行业数智化跃迁
【ZiDongHua之“方案应用场”收录关键词:朗新 能源行业 大模型 智能制造 智慧医疗】
DeepSeek破局出圈,AI驱动能源行业数智化跃迁

春节期间,AI领域迎来重磅突破,DeepSeek成功打破大模型研发高算力、大投入的现状,迅速引发全球AI界的广泛关注。
DeepSeek系列模型性能卓越,在数学、代码等需要强推理任务上可与OpenAI-o1等模型比肩,成本却大幅降低。这一技术突破推动了AI领域规则的重构,为行业带来了新的发展机遇。
在AI发展的浪潮下,各行各业纷纷探索与AI技术的融合应用。DeepSeek强大的技术能力,为众多行业的数智化升级提供了新的契机。从智能制造到智慧医疗,从智能交通到金融科技,DeepSeek-R1模型正助力各行业挖掘更多的创新潜力,实现跨越式发展。
作为国内能源企业较早布局AI的代表,朗新科技集团在2023年成立了AI研究院,致力于探索AI技术在能源领域的创新应用,在大语言模型、时序预测模型、AI智能体框架等方面展开研究和实践,近期将DeepSeek-R1系列强推理大模型全面融入能源AI产品矩阵。在电力调度、交易决策、数据智能等能源行业的核心领域,朗新科技集团积极推动AI技术在能源场景落地应用,为行业的数智化发展注入新的活力。

动态资源调度迈向自主进化
朗新基于多Agents协作框架与强化学习function calling技术,构建了动态负荷预测与价格预测的智能适配体系。实现了两大关键升级:
复杂环境建模:支持对电网拓扑、气象数据、市场规则等多模态信息的融合分析,为预测模型提供更鲁棒的调用支持,显著提升调度决策的时空精度。
策略自进化能力:结合DeepSeek-R1的大规模强化学习框架,电力Agent智能体可基于拒绝采样技术持续优化策略,在经济效益与电网稳定性的动态平衡中实现自主进化。
电力交易策略跨越场景边界
面对全国差异化电力交易规则,朗新原有AI模型通过将DeepSeek-R1的长链推理能力适配优化后,突破泛化瓶颈:
策略泛化:借鉴R1的监督微调(SFT)与强化学习(RL)技术优化后的交易模型,可快速适配各省政策差异,定制化开发成本降低40%以上。
风险感知强化:在现货交易等高波动场景中,优化后的具备深度逻辑推理的模型可精准识别极端天气、供需突变等潜在风险,生成风险收益比更优的交易方案。
数据智能实现认知跃迁
采用深度推理技术后,朗新自研的电力商业智能平台,完成从数据查询到深度决策的技术跨越:
NL2SQL精准度突破:
通过将DeepSeek-R1的多阶段训练机制优化适配到意图模型训练中,提升意图识别准确率;
应用R1-Zero强化微调(RFT)技术后,电力业务测试集的SQL生成准确率实现飞跃式提升,提升长尾场景覆盖能力。
决策支持升维:
因果推理:采用深度逻辑链推演技术优化后的模型,可定位用电成本过高的核心因素(如峰谷价差、设备能效),并量化影响权重;
多目标优化:通过将DeepSeek-R1强化学习框架集成到自研的平台,平台能在降本与绿电消纳的博弈中生成帕累托最优解,支持动态策略调整。

开源协作加速能源AI普惠
DeepSeek-R1的开放性与强通用性,为垂直领域创新提供了独特价值,其强推理特性与开源优势,也为能源AI构筑了高精度技术基座。朗新科技集团AI研究院院长黄飞博士表示,朗新可针对电力现货高频交易等场景进行定向增强训练,结合多模态RAG技术融合电网GIS数据,构建行业电力知识增强型大模型。未来,朗新将全面拥抱AI,大力开发AI应用能力,不断创新用户体验。在未来的合作生态中,朗新还将携手包括阿里、DeepSeek等生态伙伴,持续优化行业模型的落地成效,推动能源行业智能化发展。
提炼推理能力纵深赋能行业发展
朗新正基于DeepSeek-R1开展模型蒸馏技术研究,在提升Agents推理能力和R1系列模型结构优化、模型训练、工程优化及奖励机制等,推动能源领域的智能化升级。
DeepSeek-R1具备强推理特性的行业模型矩阵,与朗新在能源场景中积累的深厚底蕴深度融合。这一融合成功构建起“技术-数据-场景”的高效闭环,在能源行业智能化转型中发挥关键作用。一方面,为AI技术在工业级复杂系统中的落地应用开拓出极具价值、可广泛复用的方法论路径;另一方面,加速能源领域乃至整个工业级系统向智能化、高效化迈进。
在这场技术变革中,中国科技企业正通过自主创新走出一条独特的发展道路,期待未来有更多国内科技企业投身AI研发应用,共同推动能源行业智能化转型,为全球能源安全和可持续发展贡献力量。
关于朗新科技集团
公司业务涉及新能源聚合充电、交能融合、零碳园区、能碳大脑、分布式光伏云等领域,服务4.7亿大众生活用户、1.2万家政府企业及机构。
我要收藏
点个赞吧
评论排行