出海無界智啟未來云與智能重構(gòu)新能源全球競爭力胡迸亞馬遜云科技能源行業(yè)高級方案總監(jiān)*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外新能源企業(yè)盈利分析維度金風(fēng)科技陽光電源德業(yè)股份2024財(cái)務(wù)表現(xiàn)-全年?duì)I收:566.99億元(-全年?duì)I收:778.57億元(+7.76%)-全年?duì)I收:112.06億元(+49.83%)-季度凈利:5.68億元(-季度凈利:38.26億元(-季度凈利:7.06億元(-毛利率:21.78%(環(huán)比+12.51pct)-儲能毛利率:36.69%-儲能電池毛利率:41.30%創(chuàng)新產(chǎn)品(4-10MW,低-PowerStack儲能系列(工商業(yè)場景,效率≥88%)-GWH300-20MW海上機(jī)組(抗臺風(fēng)60m/s)(-陽臺儲能系統(tǒng)(歐洲戶用)新項(xiàng)目(((-溫州深遠(yuǎn)海基地(年產(chǎn)200臺25MW機(jī)組)-英國4.4GWh儲能協(xié)議(歐洲最大)-巴西662MW光伏項(xiàng)目(南美市占出海布局早,海外市場份額和利潤率高來源:公司公開財(cái)報(bào)和公開媒體整理*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外亞馬遜云科技全球基礎(chǔ)設(shè)施●●oeo米蘭檀香山●●新加坡。。37個(gè)區(qū)域,117個(gè)可用區(qū)43個(gè)LocalZone,31WavelengthZones新加坡。。37個(gè)區(qū)域,117個(gè)可用區(qū)43個(gè)LocalZone,31WavelengthZones700+個(gè)邊緣站點(diǎn)在50個(gè)國家,另有600+個(gè)嵌入站點(diǎn)eo悉尼奧克蘭●●.13個(gè)區(qū)域邊緣緩存*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外亞馬遜云科技—站式出海部署服務(wù)?區(qū)域和可用區(qū)選擇?Limit提升?命名規(guī)則建議?IAM用戶權(quán)限設(shè)計(jì)AmazonAmazon?機(jī)型推薦?架構(gòu)圖?安全組規(guī)劃?備份計(jì)劃?WAF必要性說明?遠(yuǎn)程管理方式推薦?上線后建議*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外亞馬遜電商全球資源網(wǎng)絡(luò)、合作伙伴生態(tài)全面加速新能源出海全球龐大高質(zhì)量潛在用戶群,236個(gè)國家地區(qū)推廣,Alexa鏈接全球億萬家庭—站式商業(yè)站點(diǎn)企業(yè)購覆蓋600萬企業(yè)機(jī)構(gòu)用戶全球第三大數(shù)字廣告服務(wù),構(gòu)建全球營銷云全球超過200個(gè)國家和地區(qū)超過13萬名的亞(2027年37萬億規(guī)模,96%構(gòu)建解決方案與云端能力構(gòu)建解決方案與云端能力提供市場資源,助力伙伴企業(yè)的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品與解決方案推廣聚合多方力量,整合產(chǎn)品力,建立銷售閉環(huán)*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外新能源市場挑戰(zhàn)和應(yīng)對模式1.電價(jià)波動風(fēng)險(xiǎn)加劇2.收益模式與現(xiàn)金流不確定性影響3.中長期交易優(yōu)化4.儲能配置從“強(qiáng)制”轉(zhuǎn)向“市場化”影響電力市場和新能源配儲的不斷發(fā)展,風(fēng)場的管理也將從單純的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控轉(zhuǎn)向市場風(fēng)險(xiǎn)管控發(fā)電量指標(biāo)向電力市場交易、電網(wǎng)需求響應(yīng)電力生產(chǎn)、電場運(yùn)維、實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)聯(lián)動和協(xié)同,目標(biāo)經(jīng)營效益最大化、設(shè)備壽命、需求響應(yīng)能力速度。大模型并非簡單的商業(yè)概念或新工具,大模型將逐步替代傳統(tǒng)運(yùn)營方式,全面接管風(fēng)光電場的運(yùn)營,成為風(fēng)光電資產(chǎn)管理的人工智能中樞。*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外感知:新能源場站設(shè)備、環(huán)境狀況以及人員行為的數(shù)據(jù)自動化采集,大數(shù)據(jù)分析和智能決策(風(fēng)光儲—體,無人風(fēng)光電場)記憶:1.新能源國標(biāo)、行標(biāo)、企標(biāo).3.各類運(yùn)行、檢修和交易規(guī)程,交易:通過功率、負(fù)荷,電價(jià)預(yù)測對線上傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行操作,如電力交易申報(bào)和人工智能融合創(chuàng)新:1.人工智能規(guī)劃和工具使用,對復(fù)雜工作進(jìn)行拆解和適當(dāng)工具選擇2.運(yùn)維人員工作計(jì)劃分配、指導(dǎo)和建議輸出。3.場站巡操機(jī)器人、斷路和設(shè)備開關(guān)等操作的命令下發(fā)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)督校驗(yàn)4.模型自審核,自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化資料來源:/html/wind-2458402.shtml*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外亞馬遜云科技AI大模型和生成式AI能源行業(yè)應(yīng)用控制識別拓展補(bǔ)充控制大模型柔性系統(tǒng)指導(dǎo)識別拓展補(bǔ)充控制大模型柔性系統(tǒng)指導(dǎo)采集采集優(yōu)化*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外/whn09/pangu-/whn09/pangu-pytorch/tree/main/sagemaker全球大模型結(jié)合場站特色模型AI預(yù)報(bào)系統(tǒng)每天生產(chǎn)4次全球尺度的預(yù)測,用場站特色的預(yù)測模型,解決場站特色的預(yù)測難題。基于亞馬遜云科技Sagemaker微調(diào)開源氣象大模型場站級的高精度的地表數(shù)字孿生衛(wèi)星數(shù)字孿生技術(shù),把地形數(shù)據(jù)從業(yè)界通常使用的500米分辨率,最高提高到了0.5米。場站模型-光伏覆雪覆冰問題、風(fēng)電尾流效應(yīng)問題監(jiān)測冰雪覆蓋情況,并將這些數(shù)據(jù)融合到場站定制模型中。場站模型結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算尾流影響,提升風(fēng)電預(yù)測精度。集中式光伏與風(fēng)電功率預(yù)測的短期功率預(yù)測精度可到90%以上,超短期功率預(yù)測精度可到95%以上*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外新能源行業(yè)模型創(chuàng)建和深度優(yōu)化(儲能)通過平臺對單—站點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、提出整治手段,有效提高站點(diǎn)運(yùn)維能力拿*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外AI加速多模型自動化訓(xùn)練和評估*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外大模型加速構(gòu)建智能尋優(yōu)算法(智能電交易和儲能調(diào)度)?遺傳算法(GeneticAlgorithm,GA)?蟻群算法(ACO,AntColonyOptimization)?麻雀搜索算法(SSA)?基于混沌映射和萊維飛行強(qiáng)化的麻雀搜索算法節(jié)省15~35%用電費(fèi)用*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外生成式AI能源行業(yè)應(yīng)用化??,包括外部數(shù)據(jù)(?????交易捕獲/搜索類????查???仿真,虛擬傳感器?件???定制的報(bào)告/演示/????多種實(shí)現(xiàn)/見解?????????????搜索項(xiàng)目/流域信息心?儀表故障/錯(cuò)誤配?????????????描述圖像/視頻以/危險(xiǎn)工作區(qū)?????*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外IngeniaNetworkAccountTransitOrganizationsSingleSign-OnIngeniaNetworkAccountTransitOrganizationsSingleSign-On安全治理基座Security&LoggingToolingAccountsSecurityHubAmazonAmazonCloudTrailConfig生成式AI云著陸區(qū)MindrayApplications管理平臺共享模型服務(wù)(將人工智能模型作為共享服務(wù)全面為公司業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行賦能)PromptContext管理平臺共享模型服務(wù)(將人工智能模型作為共享服務(wù)全面為公司業(yè)務(wù)發(fā)展進(jìn)行賦能)PromptContextEmbeddingModelsLambda(Embedding)OtherAgentCloudFront企業(yè)知識庫管理企業(yè)知識庫管理工具箱(適配/工具箱(適配/開發(fā)不同插件,以安全為前提讓智能體逐步參與到業(yè)務(wù)流程的自動化中)DataEncryption*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外新能源復(fù)雜工作流優(yōu)化審查最新工單,有問題就發(fā)短信給待命好的人員。在訂購零件、安排維護(hù)或宣布停機(jī)前,獲得他們的確認(rèn)審查最新工單,有問題就發(fā)短信給待命好的人員。在訂購零件、安排維護(hù)或宣布停機(jī)前,獲得他們的確認(rèn)!"AI!"AI茜吼浸茜盔鱈DEEPSEEK-NLP裼觫鰍抗閉竇腩紅勺聵DEEPSEEK-CV+TimeLSTM陷庀哧蒈轆DEEPSEEK-Reasoner京庀川勁濟(jì)閉磁毫撳茜吼DEEPSEEK-Optimizer撳閉API瑾視框餾DEEPSEEK-NLG衄裼瑾閉AR赍啐?*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外交互方式自然語言交互替代傳統(tǒng)交互方式自然語言交互替代傳統(tǒng)表單輸入I效率提升模型協(xié)同架構(gòu)設(shè)計(jì)安全體系數(shù)據(jù)處理*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外-使光伏功率預(yù)測的部署成本從10萬元級降至萬元級-預(yù)測服務(wù)覆蓋率從大型電站擴(kuò)展到中小型電站-推動形成"預(yù)測即服務(wù)"(Prediction-as-a-Service)新業(yè)態(tài)-促進(jìn)虛擬電廠調(diào)度響應(yīng)速度提升-支撐新能源占比超過50%的新型電力系統(tǒng)建設(shè)-助力碳達(dá)峰時(shí)間提前實(shí)現(xiàn)方案二:分解復(fù)雜流程構(gòu)建能源多Agents新能源入網(wǎng)審批大量積壓流程切片&申請審核技術(shù)審核工程評估合同開發(fā)申請審核技術(shù)審核工程評估合同開發(fā)商務(wù)運(yùn)維訪問入口安全&授權(quán)數(shù)據(jù)處理Agent開發(fā)2.AmazonCloudFront配置了—個(gè)AmazonS3bucket(網(wǎng)站bucket)作為源,其中包含靜態(tài)網(wǎng)站文件和HTML/CSS/JS等資產(chǎn)。3.區(qū)域Web應(yīng)用程序防火墻(WAF)Web訪問控制列表(ACL)與CloudFront分發(fā)相關(guān)聯(lián)4.該網(wǎng)站通過亞馬遜證書管理器進(jìn)行保護(hù)。AmazonCloudFront將所有HTTP請求重定向?yàn)镠TTPS,在傳輸過程中對網(wǎng)站文件進(jìn)行加密。6.AmazonAppSync提供GraphQLAPI,使前端數(shù)據(jù)與后端更改保持同步。10.這—代人工智能系統(tǒng)中的子代理專門用于并行任務(wù)。Supervisor代理根據(jù)用戶的要求,檢測將任務(wù)傳遞給哪個(gè)子代理。11.子代理可以訪問AmazonLambdafuncionsAmazonBedock知識庫,并在AmazoDynamoD中保存頂點(diǎn)數(shù)據(jù),以滿足他們的特定要求。12.當(dāng)前端用戶通過AmazonBedrockAgent觸發(fā)時(shí),AmazonStepFunctions會協(xié)調(diào)長期運(yùn)行的新能源發(fā)電互連研究工作流程。*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外/awslabs/amazon-bedrock-agent-samples/tree/main?tab=readme-ov-filehttps://gitlab.aws.dev/genai-labs/demo-assets/generator-interconnect-automation流程痛點(diǎn)分析根據(jù)搜索結(jié)果,風(fēng)電載荷計(jì)算與風(fēng)資源計(jì)算流程通常包含以下核心步驟:載荷計(jì)算流程1.測風(fēng)數(shù)據(jù)清洗與校驗(yàn)(需人工干算(依賴數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法)3.流程痛點(diǎn)分析根據(jù)搜索結(jié)果,風(fēng)電載荷計(jì)算與風(fēng)資源計(jì)算流程通常包含以下核心步驟:載荷計(jì)算流程1.測風(fēng)數(shù)據(jù)清洗與校驗(yàn)(需人工干算(依賴數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法)3.工況矩陣構(gòu)建與載荷仿真(需人荷校驗(yàn)(計(jì)算量大)風(fēng)資源計(jì)算流程1.中尺度WRF氣象模擬(依賴人工2.微尺度CFD邊界條件重建(需人主要痛點(diǎn):人工介入環(huán)節(jié)多、計(jì)算資擴(kuò)展應(yīng)用場景預(yù)測性維護(hù):將載命智能選址:結(jié)合氣測風(fēng)數(shù)據(jù),減少現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真:利用實(shí)現(xiàn)步驟1.環(huán)境搭建1.創(chuàng)建AmazonParallelCluster環(huán)境,部署2Agent開發(fā)python#示例:參數(shù)優(yōu)化Agent(基于AmazonMulti-AgentOrchestratorSDK)classWindParamAgent(BedrockLLMAgedef__init__(self):name="WindParamOptimizer",3.工作流編排使用AmazonStepFunctions定義計(jì)水線:S3觸發(fā)上傳→數(shù)據(jù)清洗Agent→參Slurm作業(yè)→報(bào)告生成Agent4.設(shè)置成本監(jiān)控規(guī)則:當(dāng)單任務(wù)計(jì)算成本超過$500時(shí)自動降級實(shí)例類型提示詞:你是—個(gè)人工智能專家,需要利用人工智能模型如CLAUDE對風(fēng)電載荷計(jì)算和風(fēng)資源計(jì)算流程流程進(jìn)行優(yōu)化,其中使用了BLADED軟件和AmazonHPC云服務(wù),目標(biāo)減少人工工作時(shí)間,提升風(fēng)電載荷和風(fēng)資源計(jì)算的效率,你準(zhǔn)備使用Amazon的Agent工具來實(shí)現(xiàn)以上任務(wù),請給出詳細(xì)的方案和實(shí)現(xiàn)步驟關(guān)鍵優(yōu)化點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化1.部署Claude模型解析測風(fēng)數(shù)據(jù)日志,自動識別異常數(shù)據(jù)模式(如突變湍流值)塔數(shù)據(jù)自動對齊(誤差超閾值時(shí)觸發(fā)重計(jì)算)參數(shù)智能優(yōu)化1.基于歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)訓(xùn)練Claude模型,預(yù)測最優(yōu)風(fēng)切變指數(shù)組合(替代人工統(tǒng)計(jì)計(jì)算)2.使用貝葉斯優(yōu)化算法動態(tài)調(diào)整CFD網(wǎng)格劃分策略(減少30%無效計(jì)算)HPC資源彈性調(diào)度1.根據(jù)Bladed任務(wù)復(fù)雜度自動選擇實(shí)例類型:簡單工況→Hpc6a(96核)復(fù)雜湍流→Hpc7a(192核DDR5多模態(tài)結(jié)果分析1.Claude模型解析Bladed輸出文件,自動生成載荷譜對比報(bào)告(PDF+3D可視化)2.異常工況自動觸發(fā)DeepSeek故障知識庫檢索(匹配相似[AmazonOrchestrator]→智能路由至Agent集群卜──[數(shù)據(jù)治理Agent]:測風(fēng)/SCADA數(shù)據(jù)自動清洗(NLP+規(guī)則引擎)卜──[參數(shù)優(yōu)化Agent]:基于Claude生成風(fēng)況參數(shù)組合(強(qiáng)化學(xué)習(xí))卜──[仿真調(diào)度Agent]:動態(tài)分配Bladed任務(wù)到Hpc