朗新科技:以“智”强“能”,用AI寻找新解

（来源：中华工商时报）

转自：中华工商时报

当一片云遮挡日光直射，光伏电站的出力（光伏发电系统在某一时刻的实际发电功率）几分钟内就能掉一半。在电力现货市场里，价格每15分钟甚至每5分钟变动一次。一个交易员同时管着几十个品种、面对上百个对手方，一天下来精力根本不够用。

这不是极端场景，而是电力行业正在经历的常态。

新能源装机超过煤电，电价从政府核定变为市场博弈（电价市场化改革已由国家发展改革委、国家能源局于2025年初启动，其核心是让新能源上网电量全面进入电力市场交易，价格由市场形成，同时建立差价结算机制保障平稳过渡），数以百万计的分布式设备接入电网。三件事在同一个时间窗口发生，电力系统运行了上百年的基本逻辑被改写。

朗新科技集团（简称“朗新科技”）副总裁孙庆平接受中华工商时报记者采访时表示：“过去一百多年，电力系统的设计哲学建立在一个前提上——确定性。发电可控，负荷可预测，调度有规律，价格是政策定的。现在这个前提正在改变。”

截至2025年底，我国新能源装机占比已超过60%，新能源发电量占比突破30%。全国统一电力市场建设加速推进，发电企业、售电公司和大用户直接进场交易，价格随行就市。与此同时，电动汽车、储能系统、分布式光伏等海量新主体接入电网，传统“集中控制、计划调度”的模式已经难以为继。

在孙庆平看来，这不是某一个环节出了问题。交易变复杂了，调度变复杂了，安全管控变复杂了，新能源消纳也变复杂了。人脑算不过来，传统IT系统也算不过来。

国家发展改革委、国家能源局等4部门于5月底印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。朗新科技拿出实招力举，发布“九功AI能源大模型”，以“智”强“能”，促进人工智能成为提升能源系统整体效能、推动转型升级的重要驱动力。

复杂度从何而来

孙庆平把当前电力系统的复杂度拆解为结构性变化。

首先，供给侧的确定性先消失，过去发电以煤电为主，可计划、可预测、可调节；新能源上来以后，光伏看辐照度，风电看风速，变化速度极快。其次，需求侧的确定性也在消失，几百万辆电动汽车什么时候充电、充多少、在哪里充，分布式储能什么时候进、什么时候出，都是动态的、分散的、不可精确预知的。

当供给和需求都在波动的时候，市场价格成了波动的放大器。在电力现货市场里，价格每15分钟甚至每5分钟变动一次，任何一个变量的微小扰动都可能改变下一个时段的价格方向。天气影响出力，出力影响供需，供需影响价格，价格反过来影响储能策略和用电行为，形成不断反馈的回路。

复杂度已经不是线性增长，而是指数级爆发。这是因为系统性质从确定性系统变成了概率性系统，从可计划系统变成了博弈性系统。电力行业第一次同时面对物理层和市场层的双重不确定性，两层不确定性交织在一起，构成了一个过去从未出现过的复杂系统。

这不是靠加几台服务器、多招几个交易员就能解决的。旧方法已经适配不了新环境。

九功AI大模型怎样解题

新能源带来的复杂度爆炸，在电力交易场景中体现得最集中、最尖锐。

孙庆平用一句话概括九功AI能源大模型的技术架构：“两个引擎，一个闭环。”

第一个引擎是时序预测。电力交易的核心变量都是随时间变化的序列数据，时序预测引擎把历史负荷、天气、价格、供需等多维数据放在时间轴上寻找规律，回答“接下来会怎样”。它看的不是某一时刻的照片，而是一段连续变化的电影。

第二个引擎是AI智能体。它理解业务目标和交易规则，基于预测结果自动组织分析、生成策略，并在授权范围内执行操作，回答“知道了会怎样之后，该怎么做”。

“智能体不是按写好的规则执行的程序。它理解你的意图，自己规划策略。”孙庆平说，“比如一个售电公司的交易员，过去要盯几十个客户的用电曲线、几十个电厂的报价，还有实时价格波动，一天下来精力根本不够。现在智能体替他盯着，帮他做决策，甚至在授权范围内自动执行。”

两个引擎形成闭环：预测指导决策，决策产生执行，执行反馈修正预测。系统在不断迭代中自我优化。

朗新凭什么做这件事

在业内专家看来，能源大模型的竞争，表面上看是算法竞争，往深处看，则是行业知识、真实数据和运营能力的竞争。一个模型如果没有长期、连续、可校验的业务数据，即使在实验室表现良好，也很难理解不同地区的交易规则、用户负荷特征和新能源出力规律。

朗新科技在电力能源行业深耕三十年，做的正是电力营销、交易、调度等核心业务系统的软件，服务覆盖全国大部分省级电力公司和大量售电企业。中国电力市场从“计划”走向“市场”过程中，很多规则和系统背后都有朗新参与。

根据最新公开消息，朗新生活缴费平台连接超过5.4亿表计用户，“新电途”聚合充电平台注册用户超过3300万，接入充电设备超过300万台。

更关键的是，朗新科技不只提供软件，自己也下场参与能源运营。朗新已在广东、江苏、浙江、山东、河南等十多个省开展电力市场化交易，2025年，整体交易电量超过60亿千瓦时，是上年同期的3倍。2026年，公司进一步披露已接入光伏电站超105万座，接入装机规模超50GW。

“九功AI大模型面对的不是一道假设题。”孙庆平说，“模型每天在真实的用户、设备和市场中接受检验，新的运行结果又会成为下一轮优化的依据。我们的优势不只是做出了一个大模型，而是拥有让模型持续进入现场、获得反馈并迭代的业务闭环。”

两条路径在这里汇合

朗新科技从2023年起全面拥抱AI，成立AI研究院，组建专项团队，自建算力中心。孙庆平对这次转型的理解，比“从信息化到智能化”这个常见说法更深一层。

他把视野拉回到更长的时间线上。“从20世纪后半叶计算机进入企业管理开始，信息化用了几十年时间，把组织运行一步步搬进系统。最初是机器代替人工完成计算和记录，随后ERP、营销、调度等系统把管理规则和业务流程固化下来，再后来数据中台打破系统边界，让企业能够汇聚数据、感知状态。这是第一条路径。”

与此同时，人工智能走了另一条路。从专家系统编写规则，到机器学习识别规律，再到大模型理解语言、生成内容、智能体调用工具。这是第二条路径。

“过去几十年，这两条路径是分开走的。”孙庆平表示，“信息系统负责记录和执行，人工智能负责识别和预测。业务语义由人理解，例外情况由人处理，最终责任由人承担。今天，当AI开始读取业务数据、调用系统能力、参与任务处理，两条路径第一次在专业判断上真正汇合了。”

他举了一个具体的例子。过去，交易员看到价格异常波动，要自己判断是市场正常波动还是对手方在试探，然后决定跟不跟。这个判断过程，涉及对市场情绪的理解、对历史模式的记忆、对风险的权衡，完全依赖个人经验。现在，九功的智能体在做同样的事——它读取行情数据，识别异常模式，排除不合理的解释，形成策略建议，并标注判断依据。流程还是那个流程，但执行者从人变成了系统。

“这意味着在流程工程、数据工程的基础上，必须再往前一步，发展出业务判断工程。”孙庆平说，“把长期隐含在专家头脑中的判断过程，转化为系统可以支撑、人员可以复核、组织可以治理并持续改进的能力。”

他把这个交汇点概括为“组织判断力”——信息化向业务认知延伸，人工智能向具体业务下沉，二者交汇形成的，是一种新的组织能力。

“分布式能源还在加速接入，电力市场化还在深化，储能和电动汽车还在放量。这三个方向每一个都在增加复杂度，不是减少。”孙庆平表示，“应对这种复杂度，必须建设新能源的AI调控系统，提高能源的管理和运营能力，为新能源平稳运行和经济性回报提供智慧调控。这不是锦上添花，是刚需。”