Kann ein großes KI-Modell das Energiesystem dazu bringen, die intelligente Fahrweise einmal zu kopieren?

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Autonomes Fahren bedeutet nicht das Bauen von Autos, sondern das Trainieren eines Gehirns, das die Welt verstehen kann. Genauso bedeutet die Digitalisierung des Energiesystems nicht das Anhäufen von Geräten, sondern das Schaffen eines "digitalen Intelligenzobjekts", das sich selbst wahrnehmen, abwägen und entscheiden kann.

Im Wesentlichen gehen sie den gleichen Weg, indem sie ermöglichen, dass große Modelle nicht nur Sprache verstehen, sondern auch die Realität beherrschen können.

Nur in der Energiewirtschaft wird hier eine stille Revolution ausgelöst. Der Hauptschlachtfeld liegt nicht in Kohle, Photovoltaik oder Windkraft, sondern in Algorithmen, Modellen und Agenten. Der Stromnetz wird nicht mehr von Disponenten kontrolliert, sondern von der Energiewirtschafts-AI, die hinter den Kulissen Physik versteht, strategisch agieren kann und sich weiterentwickeln kann.

Wer trainiert also die großen Energiemodelle? Kann es wie beim autonomen Fahren in komplexen Umgebungen "autonome Entscheidungen" treffen?

Ist es möglich, das Stromnetz wie ein großes Modell zu trainieren?

Neueste Daten von Tianyancha Medien zeigen, dass das chinesische Stromsystem voraussichtlich bis 2030 auf 2 Milliarden Kilowatt ansteigen wird.

In diesem Moment ist die AI nicht mehr ein zusätzliches Hilfsmittel, sondern das "Nervenzentrum" des gesamten Stromnetzes. Sie kann die Lastspitzen genau erfassen, die Leistung von Wind- und Sonnenenergie im Auge behalten und auch die Energiespeicher und Wasserkraftwerke präzise einsetzen, um die gesamte Stromversorgungskette von der Herkunft bis zur Verteilung und der Zuteilung zu koordinieren.

Angesichts der doppelten Schwankungen von Stromspitzenbedarf und Leistungstiefen kann sie in Millisekunden die Vor- und Nachteile abwägen, Entscheidungen treffen und Ressourcen mobilisieren, um tatsächlich Strom mit Hilfe der AI zu regeln.

Der Protagonist des neuen Stromsystems hat sich gewechselt.

Im Jahr 2025 sind viele große Energiemodelle auf den Markt gekommen. Dies ist kein bloßer Showdown, sondern eine reale Umsetzung.

Am 28. Juni hat die China National Energy Group ihr "Billionen-Euro-Kartenblatt" gezeigt. Ihr weltweit erstes Milliarden-Euro-Großmodell für die Stromerzeugungsbranche "Qingyuan" wurde offiziell veröffentlicht. Es deckt nicht nur die Geschäftsbereiche wie Kohlekraftwerke, Wasserkraftwerke und Windkraftanlagen horizontal ab, sondern auch 75 Szenarien wie Gerätewartung, Stromhandel und Sicherheitsmanagement vertikal. Über 41 Agenten wurden eingesetzt.

▲ Bild: Veröffentlichung des weltweit ersten Milliarden-Euro-Großmodells für die Stromerzeugungsbranche "Qingyuan"

Darüber hinaus hat das Southern Power Grid das "Big Watt - Electricity Control" veröffentlicht, ein großes intelligentes Simulationsmodell für das Stromsystem. Es kann die Simulation des Betriebs eines großen Stromnetzes, die traditionell mehrere Tage dauert, auf "Sekundenreaktion" reduzieren und dem Disponentenoptimierung, der Unfallanalyse und der Stromplanung die Flügel der AI verleihen.

In der Vergangenheit war das Stromsystem vollständig von Menschen abhängig. Disponenten haben die Lasten basierend auf ihrer Erfahrung ausgeglichen, Ingenieure haben die Geräte anhand von Geräuschen und Temperaturen überprüft, und Händler haben die Preise beim Börsenhandel rein intuitiv festgelegt. Heute werden all diese Aufgaben von Modellen "übernommen", und sie lernen sogar schneller als Menschen.

Wie schafft es die AI das?

Der Schlüssel liegt in der "schichtweisen Modellierung". Auf der untersten Ebene gibt es ein L0 - universelles Gehirn, das Bilder verstehen, Semantik verstehen und Trends erkennen kann, um die Grundlagen für die globale Stromnetzdisponierung zu legen. Auf der Ebene L1 bis L3 werden die Modelle für Kohlekraftwerke, Windkraftanlagen und Kernkraftwerke schrittweise detaillierter, um direkt zu lernen, wie man die Leistung vorhersagt, die Geräte regelt und die Sicherheit gewährleistet.

Die Menschen trainieren nicht mehr ein Werkzeug, sondern einen "Superhirn", der das gesamte Energiesystem verstehen kann. Hinter jedem Kilowattstunde wird nicht mehr von Menschen entschieden, sondern von der AI, die die Kosten unzählige Male abgewogen hat. Dies ist keine technische Verbesserung, sondern eine Evolution der Intelligenz des Energiesystems.

Beispielsweise kann "Qingyuan" an einem Windrad in einem Windpark Echtzeit-Signale wie Vibrationen und Temperaturen aufnehmen, um automatisch zu entscheiden, ob die Rotorblätter bald ermüden und brechen werden. Im Disponentenzentrum kann das große Modell anhand von multiplen Datenquellen wie Wetter, Wasserstand und Laständerungen automatisch das optimale Kombinationsschema für Stromerzeugung und -verteilung generieren.

Natürlich erfordert diese Intelligenz nicht die Entscheidungen von einigen Experten, sondern die Umgestaltung der gesamten Industriekette. Nehmen wir das "Qingyuan"-Modell als Beispiel. Es ist mit der weltweit größten Installationskapazität, Billionen-Euro-Datenassets, einem AI-Team mit tausenden von Mitgliedern und mehr als hundert validierten Geschäftsszenarien verbunden.

Die Menschen haben vielleicht das Ausmaß dieser Veränderung unterschätzt, ähnlich wie damals niemand gedacht hätte, dass ein Handy Kamera, MP3-Player, Telefon und Spielkonsolen in einer Tasche vereinen könnte.

Heute glaubt auch niemand leichtfertig, dass ein AI-Modell tatsächlich gleichzeitig Disponentenaufgaben, Handel, Lastvorhersage und Gerätewartung bewältigen kann.

Aber es ist tatsächlich da. Die großen Energiemodelle verbinden all diese Aspekte, ähnlich wie beim autonomen Fahren, indem sie die früher getrennten Systeme zu einem selbstdenkenden Ganzen machen.

Dies ist kein Hilfsmittel, sondern eine Neubildung der Denkweise.

Hinter jeder Entscheidung steht das Modell, das die Kosten abwägt

Die AI in der Energiewirtschaft steht vor der großen Herausforderung, komplexe Entscheidungen aufgrund der Veränderungen zu treffen.

Im Februar 2025 haben die National Development and Reform Commission und die National Energy Administration die Verordnung Nr. 136 gemeinsam veröffentlicht, um die offizielle "Markteintritts" der erneuerbaren Energien zu erklären. Die festen Strompreise und die volle Absicherung, die die erneuerbaren Energieassets in der Vergangenheit genossen haben, wurden aufgehoben. Sie müssen nun direkt mit dem Wettbewerb auf dem Markt konfrontiert werden und müssen sich selbstständig an mehrstufigen Strommärkten wie Spotmarkt, mittel- und langfristigem Markt und Hilfsdienstleistungsmarkt beteiligen.

Dies ist keine einfache Mechanismusänderung. Hinter jeder Entscheidung stecken Schwierigkeiten. Jede Auftragserteilung, jeder Handel und jede Kurve können die Gewinne und sogar die Entwicklung beeinflussen. Wenn man früher darum ging, wie viele Stationen man hatte und wie gut die Ressourcen waren, geht es heute darum, ob das System die Kosten in Echtzeit abwägen kann. Und die AI wird zur zentralen Rolle, die in der komplexen Unsicherheit einen Risikomanagement-Schleife aufbauen kann.

Die AI kann automatisch Echtzeit- und dynamische Berichte für verschiedene Szenarien generieren und Echtzeitentscheidungen darüber treffen, ob man die Positionen liquidieren soll oder ob man Hedgingmaßnahmen ergreifen muss. Ganz zu schweigen davon, dass sie Echtzeitdaten über die Leistung der Kraftwerke, die Marktpreise an den Knotenpunkten, den Betriebszustand der Geräte und das Wetterinformationen erhalten kann.

Die Gültigkeit dieses gesamten Mechanismus basiert auf der vollständigen Vernetzung zwischen SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), dem Handelsalgorithmus-System und dem Risiko-Engine. In Zukunft wird der Energiewirtschaftshändler möglicherweise nicht derjenige sein, der am besten den Markt versteht, sondern derjenige, der dem Modell am meisten vertraut.

Die AI kann Daten wie Wetter, Wasserstand, Gerätestatus und Marktpreise in ein einheitliches Entscheidungssystem integrieren und die subjektiven Entscheidungen von Menschen, wie "dieser Auftrag ist lukrativ" oder "das Gerät sollte stabil bleiben", in mathematische Modelle und Strategieoptimierungen umwandeln.

Die AI weiß, dass es möglicherweise vergeblich ist, wenn man jetzt einen niedrigen Preis anbietet, und dass es möglicherweise mehr Gewinn bringt, wenn man die Bieterumlage um zwei Stunden verschiebt. Deshalb strebt sie nicht mehr nur danach, "schnell in den Markt zu kommen", sondern danach, "kostengünstig zu sein".

Beim Gerätewartung gibt das große Modell nicht mehr nur nach einem Ausfall Empfehlungen, sondern sagt beispielsweise: "Dieser Lager kann noch 28 Stunden halten, aber danach besteht eine 80 % - Wahrscheinlichkeit, dass leichte Anomalien auftreten." Somit hängt die Wartung nicht mehr von der Erfahrung der Menschen ab, um Geräusche zu unterscheiden.

Beim Disponentenbetrieb ist die AI nicht nur eine Hilfestellung, sondern gibt auch aktive Empfehlungen oder führt sogar automatisch aus.

Ein intelligentes Simulationsmodell wie "Big Watt - Electricity Control" kann in wenigen Sekunden eine Simulation mit Milliarden von Datenpunkten durchführen, um das Sicherheitsrisiko, die Lastausgleichsfähigkeit und die wirtschaftlichen Kosten verschiedener Disponentenpläne vorherzusagen.

Laut den Informationen von Tianyancha basiert das Modell auf der Ableitung aus Massendaten, mehrfachen Validierungen und kontinuierlichen Rückmeldungen, um eine wissenschaftliche Entscheidungsgrundlage zu bilden. Beispielsweise bei der Vorhersage der Leistung von erneuerbaren Energien führt das AI-Modell Zeitreihenmodellierung + Deep Learning + physikalische kombinierte Modellierung ein und sogar das Einbringen von a priori - Wissen, damit das Modell im Voraus weiß, dass Sandstürme die Effizienz der Photovoltaikanlagen beeinträchtigen und Windscherung die Leistung der Windkraftanlagen stören wird.

Die Kosten, die das Modell abwägt, beinhalten nicht nur Stromkosten und Effizienz, sondern auch Sicherheit, Nachhaltigkeit und Benutzererfahrung.

Dies ist genau das Zeichen dafür, dass das Energiesystem in die Ära der intelligenten Entscheidungen eintritt.

Der Wettlauf um den Energiesystemhirn ist das neue Schlachtfeld der AI-"Neuen Infrastruktur"

Falls der Wettbewerb um die großen Modelle in der Vergangenheit noch darauf konzentriert war, wer am besten ein universelles künstliches großes Modell bauen kann, hat sich der Wettbewerb in der Energiewirtschaft auf eine andere Dimension verlagert.

Wer kann für die Industrie die "Disponentenmacht" schaffen? Wer kann in dem Energiesystem die "Denkmacht" erlangen?

Dies ist ein echter Wettlauf um die neue Infrastruktur.

Laut den Informationen von Tianyancha Medien ist das heutige große Modell nicht mehr nur ein intelligentes Gehirn in einer Datenbank, sondern das zentrale Steuerungsgehirn des gesamten Energiesystems. Es geht nicht darum, dass man es gut erklären kann, sondern darum, dass man es präzise berechnen, effektiv regeln und Geld sparen kann. Wer einen solchen Energiesystemhirn hat, hat die Macht über die Zukunft der gesamten Branche.

Und dieses "neue Protokoll", wer es zuerst schreibt, hat es zuerst in der Hand. Vergessen Sie nicht, dass die schnelle Entwicklung des großen Modells auf der Kombination von Rechenleistung, Daten und Algorithmen basiert. Und die Energiewirtschaft hat einen natürlichen Vorteil: ein riesiges, hochkomplexes und tief geschlossenes Datensystem.

Die Datenstruktur einer nationalen Energiegruppe ist an sich ein natürliches AI-Experimentierfeld.

Deshalb geht es beim Energiesystemhirn im Wesentlichen nicht darum, welches Modell schneller ist oder welches Ergebnis genauer ist, sondern darum, dass man ein ganzes Set von Modellierungsmethoden und Betriebsmodellen wirklich beherrscht. Dies ist die unterste Kontrollmacht, die die Dominanz auf der Algorithmusebene des zukünftigen Energiesystems darstellt.

Außerdem definiert die Technologie die Szenarien, und die Szenarien beeinflussen wiederum die Standards.

Wenn ein Unternehmen einmal 50 + Szenarien erfolgreich umsetzt, hundert Agenten einsetzt und eine Echtzeitdisponentenschleife realisiert, hat es möglicherweise die Referenzstandards für die Zukunft der Branche in der Hand. Dieser Vorsprung des Pioniers wird schließlich in die Regelungskonstruktion des Algorithmusrahmens umgewandelt.

Es geht nicht darum, Fabriken zu bauen oder Türme zu errichten, sondern um die Erstellung von Algorithmen, Standards und Protokollen.

Natürlich wird es in der Zukunft im Energiesystem nicht an Strommangel fehlen, sondern an "klugen Strom".

So wie beim autonomen Fahren nicht der Motor des Autos entscheidend ist, sondern die Kontrollung der Schleife von Wahrnehmungssystem, Entscheidungssystem und Ausführungssystem, wird auch der Kern des zukünftigen Energiesystems nicht die Stromerzeugung und -versorgung sein, sondern wer besser versteht, wie man den Strom regelt, spart und koordiniert.

Wer das nächste Super-Energiemodell trainieren kann, kann eine höherdimensionale Energieordnung aufbauen.

Und dies ist genau das Zeichen dafür, dass das große Modell wirklich in den Kern der Produktivität eintritt.

Was ist also das Endspiel?

Jeder Kraftwerk, jedes Photovoltaikmodul und jeder Windrad wird nicht mehr eine Informationsinsel sein, sondern an einem denkfähigen Energienetz angeschlossen sein; die intelligente Disponenten, Wartung, Handel und Sicherheit laufen alle parallel, und die Menschen stellen nur Fragen, und die AI antwortet jederzeit; die Energiewirtschafts-AI wird wie Wasser, Strom und Straßennetz Teil der Infrastruktur.

Im Vergleich zum rasenden autonomen Fahren ist die Prüfung hier tiefer und langsamer. Denn jede Entscheidung muss der Stabilität des gesamten Stromnetzes gerecht werden.

Wenn die erste Phase des AI-Boomes die Sprachverstehen war, könnte