168ty体育APP官方下载这篇文档主要讲了AI大模型在能源行业的应用情况，还分析了面临的挑战，给出了应对办法。

　　1. AI大模型技术发展历程：AI的发展经历了多个阶段，20世纪50 - 70年代是萌芽期，80年代出现专家系统，90年代有了更复杂的智能算法。21世纪初大数据和云计算兴起，机器学习等算法诞生。2010年物联网等技术出现，2020年至今AI大模型迅速发展，像Deepseek这样的语义大模型也应运而生。AI大模型的核心技术是自注意力机制和Transformer架构，它有参数规模大、训练数据多、计算资源需求高的特点。

　　2. 在能源行业的应用：在能源生产与管理方面，DeepSeek能精准预测新能源发电功率，优化调度决策，还能监测电网状态、诊断故障、优化储能设备控制，助力新能源材料研发和技术创新。在能源市场与交易中，它可以预测能源供需、分析交易对手、优化交易流程、管理风险。在能源数字化转型上，能优化智能电网、预测故障、制定维护计划、保障网络安全。在能源环保与可持续发展领域，可监测碳排放、评估和开发可再生能源资源。

　　3. 2024年国网电力市场案例：国网电力市场在2024年取得了一些进展，比如省间和省内中长期市场交易电量增长，新能源交易电量增加，代理购电合同签约比重提升等。但也存在不少问题，像新能源参与市场带来的系统调节难题、市场机制不完善、分布式光伏发展的挑战等。

　　4. 挑战与应对策略：AI大模型在能源行业应用面临一些挑战，数据可能不准确、更新不及时；处理复杂逻辑关系容易出错，缺乏辩证思维；对硬件要求高，本地部署功能受限。应对策略包括构建专业的能源语料库，为模型提供准确数据；优化模型，结合其他技术提升处理复杂逻辑的能力；融合图像、视频等多模态数据，让模型理解更全面；将模型与能源系统模拟软件结合，优化决策。