近日，东润数字能源自研【疾风大模型3.0】正式迭代升级上线运行。依托超大规模时空建模技术和多模态数据融合算法，模型通过深度学习对海量气象卫星、雷达、地面观测数据进行实时分析，能够更精准地模拟大气运动规律，在复杂地形和微气候条件下仍保持超高预测准确率。
疾风大模型3.0五大优化场景
计算效率飞跃：传统数值气象预报需依赖超算集群，耗时数小时，运行成本高昂；而疾风大模型3.0通过自适应计算优化及多模态模型训练结果，在普通GPU集群上即可实现未来45天以上气象预报，资源消耗降低25%。
极端天气全覆盖：针对台风/飓风、热浪/寒潮、短时强降水、雷暴/冰雹等极端事件，模型通过迁移学习技术、历史极端事件精细化特征等，在小样本场景下仍能保持高可靠性，弥补传统方法在罕见天气中的盲区。通过深度神经网络隐式学习物理规律，避免传统参数化方案的误差积累，极大提升极端天气预报的概率和预报分辨率。在近期“蝴蝶”台风登陆前，模型提前72小时精准预测其路径，帮助该区域风电场调整出力策略，达到了4.8%预测准确率提升，为该区域风电场发电运营提供重要保障！
保障电力交易收益：疾风大模型3.0通过提供更精准、高频次、长时效的气象预报，正在深刻改变电力交易的决策逻辑，尤其在风险管理和套利策略层面。
价格波动率预测增强
中长期
从“经验驱动”转向“气候信号驱动”，通过提前1~2个月预判旱涝/寒暑趋势，优化电源投资组合与合约结构。
现货
从“静态策略”转向“动态博弈”，利用分钟级气象更新捕捉电价波动率，高频修正新能源出力预期。
疾风大模型3.0将天气的不确定性从“风险”转化为“套利机会”锦富优。
突破分布式预测难点：针对分布式小范围预测的痛点，例如局地云层突变难捕捉、建筑遮挡效应、组件温度预测偏差大、数据获取成本高等问题。疾风大模型3.0均有应对方案。通过依赖卫星云图数据、气溶胶散射效应量化、动态阴影库构建、组件温度-功率转化率优化及小样本迁移学习等技术，有效提升分布式预测精度1%以上。
理论可用功率优化：随着全国电力交易范围扩大和可用功率数据质量要求提升，以可用功率为核心的预测精度统计正从区域试点向全国推广。疾风大模型3.0可动态融合测风测光实时数据、设备实时运行状态数据及各省份场站历史运行数据，实现理论功率的秒级动态修正，从而降低可用功率考核费用。目前，东润数字能源已在多个省份多个电站使用该模型，并满足电网考核要求。
玉衡智享1.0平台上线
在电力行业，业务人员工作中常面临政策法规复杂、技术标准更新快、故障诊断依赖经验等痛点。传统解决方案需组建庞大技术团队或采购高价知识库系统，成本高昂且响应滞后。
由东润数字能源自主研发推出的基于DeepSeek 满血版的【玉衡智享1.0】上线运行，专为电力行业打造具备电力知识图谱构建、多轮语义理解和实时政策追踪三大核心能力，成为行业首款“轻量化AI专家”智慧问答平台。
玉衡智享系统特点
精准解答行业难题：系统内嵌超过2万条电力标准、1000+技术规范，可即时回答如“新能源功率预测的考核标准”“电力交易场景下如何做好交易策略”等专业问题，准确率超95%，远超通用问答模型。
资源占用极低：相较于传统知识管理系统依赖高成本本地服务器集群部署，玉衡智享1.0通过模型蒸馏技术实现轻量化运行。通过知识库私有化，却实现媲美专家团队的响应速度。
私有化知识引擎：采用本地化部署架构，基于知识图谱实现专业数据的结构化存储，支持文档智能分类、关键信息抽取等管理功能，结合SM2非对称加密与SM4对称加密算法，构建从数据存储、传输到访问的全生命周期安全体系。
典型案例：东润数字能源已将该系统集成到“智慧运维APP”小程序中，通过使用玉衡智享1.0后，将新员工培训周期从90天缩短到28天，同时实现线上培训，每年节省运维成本可超百万元。
东润数字能源始终坚信，AI技术的核心价值在于“以更高效的资源利用，攻克更复杂的行业难题”。疾风大模型3.0和玉衡智享1.0的落地，标志着公司在能源AI领域的深厚积累，但这仅仅是技术赋能的开始。未来锦富优，东润数字能源将聚焦三大战略方向，推动能源产业向智慧化、市场化、全球化迈进。
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