AI智控系统

时序预测大模型

洞悉未来，先于需求而变

颠覆传统预测方法，我们构建了专为能源场景训练的时序预测大模型。模型融合多尺度历史数据 、气象状态 、 生产节拍和行为模式 ，借助Transformer 长时依赖捕捉能力，同步推演未来分时级的冷热电需求、新能源出力及碳排趋势。 一次训练，多场景复用，预测精度随数据增长而持续 攀升，让能源准备从“滞后响应”进化为“预判智配”。

强化学习调度引擎

万亿级状态下的即时最优解

面对源-网-荷一储一碳高度耦合构成的万亿级决策空间，传统规则控制已无能 为力。我们部署了基于强化学习的多智能体调度引擎，在毫秒间遍历模拟千 万种组合，在线求解最佳协同策略 — — 何时储能充电、何时放能、何时让柔 性负荷主动响应，全部交由Al  自主决策，在动态博弈中持续逼近能效与减碳 的理论极限。

多模态感知大模型

让物理世界无缝对话数字世界

压力、温度、流量、电流、振动……海量异构信号不再是孤立数据点。我们以多模态预训练大模型进行统一表征学习，系统可以像理 解语言一样理解设备“体征”的全息关联，从而捕获人类经验无法察觉的微弱异常征兆，让隐性风险被提前看见。

数字孪生进化体  平行仿真与零成本试错

我们为系统搭建厘米级到系统级的全尺度数字孪生， 但核心远不止镜像复现。 AI模型在孪生世界中24小时 不间断推演 — — “如果改变控制策略会怎样?”"如 果天气突变如何保障?”— — 干万次零成本的试错学习，反哺现实调度模型，让物理世界始终运行在最优 轨迹，也让每一次策略更新都“万无一失”。

因果推断碳指路

从看到碳到抓住碳

突破传统碳核算的统计学局限，我们将因果推断引入碳排放溯源。 AI 模型不仅告诉你碳排了多少，更以结构因果图揭示“哪个设备、哪种策略导致了碳排变化”,并自动生成最小代价的降碳路径，让每一克碳的削减都有据可依、有迹可循、立竿见影。

边云协同推理

分布式大脑与全局大脑共振

云端超脑承载全局预测与长周期策略优化，边缘智能体植入现场控制器，执行毫秒级实时调节与本地自愈。两端模型持续协同蒸馏、共享梯度，无需传输海量原始数据，即可在保障数据安全的同时，让每个边缘节点都获得接近云端水平的智能，实现无处不在的高效。

生成式故障自处置

应急预案的自我演进

报警信息推送的同时，生成式AI已同步启动。模型结合故障语义、实时工况和历史处置知识库，自动生成最优处置预案并下发执行，从 研判到动作无缝闭环。更关键的是，每一次处置都成为模型的强化训练样本，算法不断自我进化，处置策略越来越精准，真正实现“越 用越聪明”。