2月28日，由《经济观察报》、经观传媒共同举办的“周期新变量 科技新格局”2024数字创新峰会于北京举行。 朗新科技集团AI院长黄飞博士发表了《复杂背景下的能源时序预测系统》主旨演讲。

黄飞博士在演讲中介绍了朗新科技集团在能源时序预测系统方面的最新进展和未来规划。朗新科技集团作为领先的能源科技企业，深耕电力能源领域近30年，聚焦AI驱动的能源科技战略，致力于通过人工智能技术推动能源数字化和智能化。AI的成立标志着朗新在时序预测、大模型、多模态等前沿领域的深入布局。黄飞博士强调，AI在能源行业的应用仍处于初级阶段，但具备巨大的价值空间。朗新的时序预测系统通过小模型与大模型的结合，实现了精准的长期预测和动态优化，已在电力交易、负荷预测等场景中取得显著成效。未来，朗新将进一步融合Deepseek等先进技术，推动模型的自我进化与优化，提升能源管理的智能化水平。

以下为演讲实录：

朗新科技集团是一家深耕电力能源领域近30年的领先企业，同时也是无锡市首家上市的软件企业，荣获工信部软件企业百强、中国ESG先锋企业奖、双碳实践影响力企业、软件和信息技术服务竞争力百强企业、中国能源数字化应用领军企业等奖项。2023年，我们成立了AI，旨在通过人工智能技术为能源数字化和能源互联网提供全面、系统、持续的技术解决方案。

朗新AI的主要研究方向包括时序预测、大模型和多模态等领域。我们已经在充电大模型、电力大模型等方面取得了显著进展，特别是在电力预测交易Agent等前沿领域进行了重点布局。AI技术已经在多个行业中得到了广泛应用，尤其是在智能搜索、推荐系统等领域，极大地提升了企业的生产效率。而在能源行业，AI的应用仍处于初级阶段，但其潜在价值巨大。

能源需求预测一直是能源管理和规划的重要任务之一。精准的预测可以帮助决策者合理规划能源供给，避免资源浪费和短缺。我们的时序预测系统通过先进的数据分析技术，已经在电网负荷预测、电力现货交易、车桩匹配等业务场景中得到了广泛应用，为能源的科学管理提供了坚实依据，助力实现能源的高效调度与优化配置。

在技术架构方面，我们的系统采用了小模型与大模型结合的方案。由于能源领域的技术和数据限制，大模型的发展速度相对较慢，因此我们通过深度时序模型矩阵，结合量化交易模型、负荷预测模型、智能定价模型等，实现了精准的预测。同时，我们还在推进时序预测大模型的研发和落地，初步证明大模型在某些场景下的效果已经超过了传统深度模型。

此外，我们的系统还包含了能源助手和问答助手等功能，底层模型涵盖了意图模型、多模态嵌入模型、回复生成模型和问答大模型等。特别是模型的自进化能力，我们已经在2024年通过强化学习技术，利用真实反馈信息自动优化模型效果。随着Deepseek等技术的普及，我们相信自进化能力将进一步提升。

我们的时序预测系统具有预测精准、长期预测可靠、决策参考性强等优点。系统不仅依赖于时序数据，还会融合舆情、市场政策等多维度信息，提供更加综合的视角。同时，模型具备自我优化和改进的能力，能够适应动态发展的需求。

目前，我们的系统已经在电力现货交易中替代了部分人工交易，并在广东等地正式运行。此外，我们的充电APP“新电兔”也利用预测能力实现了车桩匹配，降低了充电风险超过50%。2025年，我们与Deepseek的深度融合将进一步推动技术的创新与应用。我们已经私有化部署了Deepseek的多个版本，并基于其技术对内部产品进行全面赋能。

未来，我们将充分利用Deepseek的强化学习思路和多阶段训练优化方法，优化我们的时序预测、智能问答等模型。特别是在智能问答方面，我们将利用Deepseek的强推理能力，提升用户问题的检索和匹配精度。同时，我们还将利用Deepseek的开源能力生成行业所需的训练数据，进一步推动模型的自我进化与优化。

如何去利用 Deepseek 这个模型来生成我们业务相关的数据将会是今年重要的研究方向。朗新科技集团将继续致力于通过人工智能技术推动能源行业的数字化转型，为能源管理提供更加智能、高效的解决方案。

张喆/文