行业现状与核心挑战
能源电力行业当前面临的关键业务痛点与转型压力
燃料调运复杂
电厂燃料涉及多煤种、多运输方式、多供应商组合，人工排程难以平衡成本、库存、保供多重目标。
设备巡检压力大
风电场、光伏电站、变电站分布广，设备类型多，人工巡检频次低、隐患发现滞后。
电网调度依赖经验
新能源大规模并网，电网负荷预测、调度决策越来越复杂，传统算法对极端天气适应差。
能耗管理粗放
工业园区、综合能源场景下，能耗监测粒度粗、节能优化空间难量化。
AI 转型机遇
大模型时代，能源电力行业的 4 大变革方向
燃料：从"人工排程"到"AI 优化"—— 大模型 + 运筹学多目标优化，成本、保供、库存秒级平衡
巡检：从"人到现场"到"AI 看现场"—— 视觉大模型 + 无人机，隐患发现 7 天 → 实时
调度：从"经验判断"到"数据决策"—— 时序大模型 + 强化学习，新能源预测精度 +20%
能耗：从"模糊计量"到"精细优化"—— 智能体自动出具节能方案，回本周期 -50%
整体解决方案架构
5 层端到端架构，覆盖从基础设施到业务应用全栈
核心落地场景
从高频业务切入，4 大场景覆盖行业关键链路
燃料智能调运
多煤种、多供应商、多运输方式多目标优化，自动出具最优调运计划，动态调整库存。
电站智能巡检
无人机 + 视觉大模型自动识别光伏板、风机叶片、变电设备缺陷，隐患主动预警。
电网负荷预测
融合气象、节假日、用户行为数据，时序大模型精准预测 24h-7d 负荷曲线。
园区能耗优化
智能体自动分析园区能耗画像，出具节能改造方案，跟踪改造效果。
核心产品矩阵
星晢辰 6 大 AI 产品在 能源电力行业的角色定位
客户案例
真实业务场景中的 AI 价值验证
华能集团 · 燃料调运平台
多煤种多目标优化 + 智能调度
可量化的业务价值
3 档方案，覆盖 PoC 到全行业级，价值清晰可见
基础版（PoC）
单场景 PoC，验证 AI 调运优化效果
标准版（推荐）
3 场景全覆盖，能耗显著下降
旗舰版（集团）
集团级 AI 中台，全链路智能化
实施路径
PoC → 试点 → 推广，3 阶段稳步落地
PoC 概念验证
4-6 周选定 1 个高价值场景（如燃料调运），验证 AI 效果
试点落地
2-3 月扩展到 3 个场景，单厂/单站全量上线
全面推广
6-12 月全集团/全网铺开，建立 AI 中台运营机制
为什么选星晢辰
能源电力行业的差异化优势
能源专属模型：内置电力规程、燃料知识、调度经验，准确率领先
多目标优化：融合运筹学 + 大模型，平衡成本/库存/保供
工业视觉领先：风机/光伏/变电站缺陷识别准确率 95%+
信创全栈：电力监控系统等保三级 + 国产化栈深度适配