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发布时间：Sat, 28 Mar 2026 16:00:00 GMT
[研报深度] 朗新科技：AI驱动新能源产业智能化转型——智塑新生
摘要
全球能源体系正经历向绿色、低碳、智能化的深刻转型。在**“双碳”目标与电力市场化改革**的双重驱动下，新能源系统的复杂性空前提高。传统基于经验的管理模式已难以适应高比例新能源并网及电力现货市场的挑战。人工智能（AI）已成为破解能源困局的关键工具。朗新科技通过自主研发的“朗新九功”AI能源大模型，深度融合电力机理与行业知识，构建了“纵向+横向”双轴驱动模型，旨在实现新能源产业的智能跃迁。
正文
一、 行业背景与核心挑战 
当前，中国新能源市场面临以下三大严峻挑战：
- 波动性增强：高比例新能源并网导致系统不稳定性。
- 调度困难：海量分布式资源对传统集中调度模式发起挑战。
- 博弈加剧：电力现货市场价格波动增加了经营的不确定性。
针对通用大模型缺乏行业深度的问题，朗新科技推出了**“朗新九功”AI能源大模型**。该模型以通用模型为底座，深度融入：
- 电力机理
- 运行规程
- 市场规则
通过**“大小模型协同架构”**，在保障精确执行的同时，发挥通用模型的泛化优势。
二、 数智化转型双轴驱动模型 
本白皮书提出了核心的转型框架，通过纵横双轴构建**“飞轮效应”**：
- 1. 纵向维度：业务升维
推动新能源规划、调度、交易、服务等关键环节从**“经验范式”向“数据驱动、智能决策”**跃迁。 - 2. 横向维度：基座赋能
构建集成多模态数据处理、行业知识、模型与智能体能力的共享基座，为业务提供标准化、模块化的智能支持。
核心结论：纵向业务牵引基座迭代，横向基座加速业务创新，二者协同驱动产业智能化转型。
三、 五大核心业务场景智能化实践（重点节选） 
1. 资产智能：从“被动设备”到“主动收益”
- 痛点：电站出力波动、储能物理约束复杂、充电场站利用率低。
- AI方案：通过功率预测、健康诊断与收益优化。
- 成效：AI正成为资产管理的核心引擎，实现收益最大化。
2. 规划智能：量化风险，精准决策
- 痛点：充电场站及储能投资依赖经验，风险难以量化。
- AI方案：构建多情景动态仿真推演体系，整合交通、电价、政策等多源数据。
- 成效：通过小时级优化算法和敏感性分析，为投资者提供科学的**“决策地图”**。
结论
新能源产业的智能化转型已进入深水区。朗新科技通过**“朗新九功”大模型，将AI技术与电力业务深度耦合，不仅解决了业务场景中的实际痛点，更通过“纵向业务升维”与“横向基座赋能”**的协同效应，为全球能源体系的绿色、智能转型提供了可落地的中国方案。AI正从辅助工具转变为驱动能源资产增值的核心生产力。
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