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          AI重構電力交易:天娛數科肖穆楠揭秘“智能用電”如何為數據與制造“削峰填谷”

          電力網資訊
          2025-11-12
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            導語:在電力市場化改革與“雙碳”目標交匯的時代,天娛數科旗下中科售電正以“電碳智能化服務商”的身份闖入能源賽道。副總經理肖穆楠在接受專訪時表示,公司將通過“智慧能源大模型+全國服務網絡”,幫助通信服務、化工制造、倉儲物流等實體企業降低用電成本、優化碳資產配置,成為電力市場的“智能引擎”。

            Q1:天娛數科作為一家以數字科技見長的公司,為何選擇進入售電這條看似傳統的賽道?公司提出的“電碳智能化”這一定位又是如何形成的?

            肖穆楠: 您這個問題,恰恰點出了天娛數科戰略演進的內在邏輯。助力企業級用戶實現數轉智改,是我們一貫的使命。在服務了智慧營銷、數據流量谷、移動應用分發、空間智能等領域的2400余家頭部企業后,我們將目光投向了下一個關乎國計民生,且正在被數據與算法深刻影響的領域——電力交易。根據國家發展改革委規劃,2025年將基本實現電力現貨市場全覆蓋,一個萬億元級的新市場正在形成。作為一家以AI驅動業態變革的上市公司,我們進入此賽道,本質上是將“技術復利”理念延伸至能源領域的又一次商業模式創新。我們不僅看到了市場潛力,更看到了踐行使命的新舞臺:用我們的技術能力,重塑能源行業的價值鏈。

            電改十年,這場變革深刻影響著從發電到用電的每個環節。現如今,企業用電需求已經超越了“單純買電”。在“雙碳”目標下,他們更需要的是“買對電”——這包括成本優化、綠電消費、碳資產管理等一系列綜合需求。傳統的售電公司無法滿足這種復合型需求。

            因此,我們依托集團在智慧營銷、空間智能等業務中錘煉出的數據與算法能力,提出了“電碳智能化”的定位。這一定位的本質,是將數據、算法與電力交易、碳管理進行深度融合,目標是打造一個能預測、能決策、能交易、能反饋的數字能源服務平臺。

            Q2:我們注意到,您非常強調AI的作用。與傳統模式相比,AI售電最根本的區別是什么?

            肖穆楠: 兩者最根本的區別,可以概括為從“經驗驅動”到“數據與智能驅動”的根本性轉變。

            傳統的電模式,更像是一種“被動響應”。企業用電是根據生產計劃走的,用多少算多少,電費是一筆“糊涂賬”,最多在事后看看賬單,用電數據也并未轉化為可優化企業能效的戰略資產。采購電力也嚴重依賴個人經驗,面對瞬息萬變的現貨市場,就像“盲人摸象”,無法精準預測價格波動,更談不上主動管理。這是一種單向、被動、事后的管理。

            而電力市場呈現兩大新特征:一方面,新能源占比提升與交易頻次加速,使得市場復雜性倍增;另一方面源于交易主體,龐大而多元的市場參與者之間,存在顯著的信息壁壘和決策能力差異。這些高頻、復雜的決策環境,傳統經驗式決策已難以應對,市場對專業化、智能化交易模式的需求日益迫切。

            我們所構建的AI電模式,是雙向、主動、事前的。它不再是被動接受電費成本,而是通過AI大模型,將用電和購電兩個環節深度聯動起來,實現“用購協同”的智能化決策。于購電端精準地預測市場,于用電端智能地適配市場,真正實現“讓市場決定價格,用算法創造價值”。

            Q3:您提到智慧能源大模型”,這個聽起來非常前沿的技術,在具體的售電業務中是如何發揮作用、為客戶創造價值的?

            肖穆楠: 技術最終要為業務服務。我們基于天娛自研的基座大模型,注入了海量的電力市場數據、氣象數據和企業用電數據,訓練出這個電力領域的垂類模型。它在實際業務中主要做三件事:

            第一,是精準的負荷預測。 它能夠融合企業的用電習慣、精細化氣象預報、節假日乃至生產計劃等多維數據,對未來幾天甚至幾周的用電曲線進行精準預測,這是所有交易策略的基石。

            第二,是動態的電價策略。 模型會結合中長期市場與現貨市場(例如遼寧市場每15分鐘一個電價),動態優化購電結構,在電價的波動中為客戶捕捉低價窗口,實現“削峰填谷”。

            第三,是實時的偏差控制。 電力市場要求用電量和購買量要基本匹配,偏差過大會被考核。我們的模型可以實時監測和調整,確保“用多少,買多少”,幫助企業避免因偏差過大而產生的考核費用,這本身就是一筆可觀的成本節約。

            目前,我們已為算力服務支撐場景、化工制造、生物醫藥、商業零售、倉儲物流等領域的200多家工商業用戶提供這類服務,累計降低電費超千萬元——這正是數據智能所帶來的直接價值體現。

            此外,我們部署的新型電力智能終端,為企業打造了三大智能應用能力:一是精準的能源洞察能力,實現能耗的可觀、可測;二是智能的優化調控能力,支撐負荷的可調、可用,直接規避高電價時段;三是深度的價值賦能能力,將用電數據轉化為指導企業節能增效的決策依據,驅動產業數智化升級。

            Q4貴公司兼具“AI+能源”的雙重身份,你們如何幫助算力中心、高端制造等人工智能領域的“耗電大戶”實現“經濟用電”和“綠色用電”?

            肖穆楠: 作為一家深耕人工智能的企業,我們深知算力乃至其背后電力供應的重要性。算力中心等行業的用電特點非常鮮明:負荷穩定、24小時運轉,因此對電價的細微波動都極為敏感。針對這類高耗能用戶,我們量身定制“中長期+現貨+綠電”的組合策略。

            首先,通過中長期交易鎖定大部分基礎電量,保障供電安全和價格穩定。然后,利用我們智慧能源模型的預測能力,在現貨市場中尋找價格低點,進行增量采購。我們服務的一家冷鏈中心通過這種組合策略,單月電費下降了8%,年化節省高達數百萬元。

            在“綠色用電”方面,我們提供一站式的“綠電套餐”與綠證采購服務。這能直接提升算力中心的綠電消費比例,不僅是其履行ESG社會責任的有力證明,更是應對國際貿易壁壘的“綠色通行證”。

            Q5:除了人工智能領域,在制造業等更為廣泛的實體經濟中,“電碳智能化”有哪些典型的落地場景和價值?

            肖穆楠: 制造業的用電結構更復雜,波動性也更強,尤其是化工制造、冷鏈物流、生物制藥等領域。我們為他們提供的服務也更加多元化:

            生產排程優化: 我們根據分時電價信號,建議企業在低電價時段安排高耗能的生產環節,直接降低能源成本。企業也可以依托新型電力智能終端的數據支撐,自主調整生產負荷與用電節奏,實現成本優化前置。

            綠電綠證服務:我們構建了“綠電聚合-智能消納-權益認證”的一體化綠電服務體系,通過整合核電、光伏、風電等優質綠電資源,聯動風光儲一體化解決方案與虛擬電廠技術,實現電力穩定供應。同時為用戶提供“需求對接-資源匹配-綠電交付”的全流程閉環服務,已為包括多家高端汽車制造產業鏈企業在內的制造廠商,提供了綠證交易全流程服務,助力其夯實低碳供應鏈,塑造綠色品牌形象。

            Q6:最后,想了解一下天娛數科售電業務的全國布局進展如何?接下來的重點發力方向是什么?

            肖穆楠: 我們的戰略是“以遼寧為中樞,輻射全國”。目前,我們已經完成了海南、陜西、吉林等地的業務備案,構建了初步的全國業務版圖。下一步,我們將重點進軍廣東、浙江、寧夏等電力市場化改革的前沿省份,完成東北、華北、西北、西南、華南五大區域的服務網絡建設。

            未來,我們將繼續強化“AI+能源”的核心能力,一方面持續迭代我們的智慧能源大模型,另一方面推動“電碳智能化”在更多高耗能行業深度落地。我們的愿景,是成為企業身邊最懂數據、最懂電,也最懂碳的能源管家,為國家能源數字化與電力市場化的協同發展注入我們的“智能引擎”。


          作者: 電力數字化轉型案例征集
          電力數字化智能化網站
          中國電力年鑒

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