【南方能源观察】世界模型与科学智算融合赋能新型电力系统初探

南方能源观察全文4574字，阅读大约需要9分钟未经许可严禁以任何形式转载 微信号：energyobserver 欢迎投稿，投稿邮箱： eomagazine@126.com梁凌宇 南方电网人工智能科技有限公司教授级高工 模型是人工智能的大脑。根据数据的输入源和应用场景，可将模型分为通用模型和专用模型。按数据类型分类，基于输入数据的不同分为以下五类：文本模型、视觉模型、多模态模型、时序模型、科学计算模型。随着人工智能技术的迅猛发展，DeepSeek、OpenAI等业界巨头引领的大模型竞争无疑是全球科技热点。 当前主流大模型的核心能力聚焦于自然语言处理，行业专家提出，人工智能须具备除自然语言处理外更全面的智能，而世界模型（World Model）正是潜在发展方向之一。 世界模型可模拟多种模态信息，对事物发展进行推理，并在时间空间中实现互动，更接近于人类真实智能。不少学者认为，世界模型是通往AGI（Artificial General Intelligence，人工通用智能）的一个可能路径，原因在于要实现真正的AGI，模型须具备真正的常识性综合性理解能力，这只能通过对世界的内在进行表征来获得，这也正是世界模型研究的重点。 笔者认为，世界模型与科学智算（AI for Science）的融合或将成为下一步学术界和工业界的发展热点。广义上的世界模型可以认为是数字孪生和多模态大模型融合的进阶版本，通过模拟现实世界的全面信息与复杂动态，为人工智能系统提供更强大的推理和预测能力；科学智算则利用已发现的科学规律，将人工智能技术与科学研究深度结合，推动传统科学计算的变革。两者的结合不仅能实现优势互补，还有望在多个领域催生新的应用场景。 本文重点探讨世界模型与科学智算的融合前景，并简要分析如何利用相关技术赋能新型电力系统。 世界模型起源、应用与发展方向 世界模型的起源可以追溯到强化学习领域，构建一个虚拟环境，使智能体能够在其中进行试错学习，从而提高决策效率，类似于给培训对象一个面向特定任务的可互动虚拟环境。世界模型最初应用主要集中在虚拟仿真环境，如电力调度中的DTS系统。这类传统世界模型的特点是规则简单、数据非实时，因此应用场景较为有限，只能模拟预设的简单情况，无法覆盖真实业务中的复杂需求。 随着技术发展，世界模型逐渐从简单的游戏环境扩展到更复杂的现实世界模拟，体现全领域物理规律和行为模式。类似于给培训对象一个无特定任务的互动环境，该环境完全符合现实世界的底层科学规律。未来的世界模型则朝着更全面的方向发展，目标是能够应对所有可能的业务场景，并与AI深度结合，辅助甚至替代人工决策（如电力调度）。例如，AI智能体可以与世界模型进行秒级交互，快速生成应对策略，从而大幅提升决策效率。 著名AI学者杨立昆（Yann LeCun）提出，世界模型是人工智能算法模型的一种新概念，旨在通过观察与交互，模仿人类和动物自然地学习关于世界运作方式的知识。当前世界模型主要研究方向包括多模态数据融合与统一建模、模型效率与可扩展性、具身智能与物理世界交互、因果推理与逻辑决策等方面。 因此，世界模型需要具备处理所有模态数据信息的能力，可认为是现有多模态大模型乃至全模态大模型的未来发展形态，但不一定是生成式的。 世界模型与多模态大模型（如GPT、Sora）有一定关联，但也有本质区别。世界模型基于多模态技术，但扩展为“全模态”，不仅包含文本、图像，还涵盖声音、电力数据等更广泛的信息。多模态大模型侧重生成创造性内容（如文生图），而世界模型更强调符合真实物理规律，确保其输出与现实世界一致。 Sora生成视频，初步展现了世界模型的特性，如模拟球的弹性变形、水的反光等，但仍存在违反物理规律的情况，说明其尚未完全掌握真实世界的运行机制。因此，世界模型的发展需结合科学计算，使AI不仅能“观察”规律，还能“理解”规律。比如，电力行业应用需融合电力专业知识，使世界模型能够准确模拟电力系统的行为，而不仅仅是生成视觉化的结果。 科学智算如何支撑世界模型 科学智算的核心在于将AI技术与科学计算相结合，解决传统科学计算中难以处理的复杂问题。传统科学计算通常依赖精确的数学模型或数值方法，但在高维度、非线性、多尺度的复杂系统（如电力系统）中，往往面临计算效率低、模型精度不足等挑战。而科学智算通过数据驱动的方式，能够从海量数据中提取潜在规律，优化计算流程，甚至发现新的科学原理。 科学智算应用范围非常广泛，涵盖物理、化学、材料科学、生物医学、能源、气候模拟等多个领域，为现代科学技术的发展注入新的活力。2024年诺贝尔化学奖授予3位通过AI破解蛋白质神奇结构密码的科学家，这正是科学智算的核心能力。 世界模型作为人工智能领域的前沿研究方向，在计算效率、计算方法及新技术架构原理方面均面临诸多挑战。科学智算可在多个层面支撑世界模型研究。 科学智算的第一个研究层次是计算效率的提升。例如，在物理模拟中，传统有限元方法虽然精度较高，但计算成本高昂。通过训练神经网络来实现输入输出直接映射，可在保证一定精度的同时大幅提高计算效率。 科学智算的第二个研究层次是计算范式的升级，如AlphaTensor和图计算等。AlphaTensor通过训练，发现减少乘法、增加加法可大幅提升张量乘积效率，改变原有计算路径，显著提高计算效率。图计算则利用图结构的特点，高效地处理复杂关系数据，尤其是社交、通信、电网等拓扑数据。这些新的计算模式为解决复杂的科学问题提供了新的思路。 科学智算的第三个研究层次是科学原理的发现。事实上，几乎所有的科学原理都可以用语言或多模态信息来描述，模型有可能从大量的科学文献和实验数据中提取信息，发现新的规律和知识。这种方法的核心在于利用人工智能技术的泛化能力和学习能力，深度挖掘数据背后蕴含的原理，形成内化知识后，结合因果推理和逻辑决策，推动探索新知识。 在世界模型与科学智算融合的过程中，一要注重数据与知识的融合。世界模型当前的主流研究思路基于纯数据驱动，从零开始，通过大量的数据学习现实世界的规律。科学智算则利用前人总结的经验，加速对已有知识的学习。二者互补融合前景广阔。如同一个学生，一方面需要大量做题提升熟练度，另一方面也要总结规律提升学习效率。 二要注意探索与利用的平衡。科学智算可加速世界模型的学习过程，但完全依赖已有知识体系也可能限制创新。无书自通很困难，但尽信书不如无书。因此，在世界模型与科学智算的融合过程中，需要在利用已有知识和探索新知识之间找到平衡，类似于强化学习中的“利用（Exploitation）—探索（Exploration）”问题。因此，在实际应用中，需要设计合理的机制，确保模型既能充分利用已有知识，又能探索新的可能性。这方面尚存大量研究空间。 融合的具体技术路线和挑战 世界模型与科学智算融合在不同阶段呈现不同的技术路线，按先后顺序可分为工具调用、简单耦合、深度融合。 在工具调用阶段，科学智算技术作为工具被集成到世界模型中。例如，利用科学智算中的优化算法来解决世界模型中的计算问题，或者使用科学智算中的数据处理技术来预处理世界模型的输入数据。这种层次的融合相对简单，但能够显著提高世界模型的计算效率和数据处理能力。 在简单耦合阶段，科学智算与世界模型之间存在更紧密的联系。例如，科学智算模型可以为世界模型提供更准确的物理规律描述，世界模型也可以为科学智算模型提供更丰富的训练数据。这种层次的融合能够提高模型的适应能力和泛化能力，使其更好地应对复杂的电力系统场景。 在深度融合阶段，科学智算与世界模型完全融合，形成一个统一的智能系统。这个系统不仅能够模拟电力系统的运行状态，还能够自动发现新的科学原理规律，并以此优化具体的应用策略。例如，通过结合强化学习、因果推理、具身智能等技术，深度融合科学智算的世界模型可以在模拟环境中自主学习和优化电力系统的运行策略，并与实际系统互动，给出可解释的控制策略，从而实现完全智慧化的管理，真正满足大电网未来“自动驾驶”的需要。 尽管世界模型与科学智算的融合具有巨大潜力，但仍面临诸多挑战。 挑战之一在于算力需求：大规模世界模型的训练需要极高的算力支持，现有硬件可能难以满足需求。挑战之二在于数据不足：构建通用世界模型需要跨领域数据，但目前的数据积累仍不足以覆盖所有场景。另外还需要注意平衡问题，即如何协调科学智算的确定性规律与世界模型的生成式推理，避免过度依赖已有知识而失去创新性。 目前，世界模型与科学智算的结合仍处于工具化应用阶段（简单耦合阶段），未来目标是实现深度融合，使科学智算成为世界模型的核心组成部分。 融合科学智算的世界模型赋能新型电力系统 电力系统是世界上最复杂最庞大的人造系统，其运行和发展蕴含了大量底层数理规律。自第二次工业革命发展至今，电力系统的原理体系趋向完备，从电力的产生、传输到分配、使用，每一个环节都受到物理定律和工程原理的约束，如电力传输过程中的电磁感应定律、电力系统的稳定性分析等都基于经典物理学和数学理论。这些底层数理规律为世界模型与科学智算的融合提供了坚实的基础。 新型电力系统面临诸多挑战，如分布式能源的接入、电力市场的复杂性、极端天气条件下的应急响应等。这些场景需要具备普适知识的世界模型，以快速适应不同环境和任务。而当电力系统面临前所未见的情形时，人工智能可参与完成正确决策，或者按照世界模型的专业说法，可完成反事实推理（Counterfactual Reasoning）。例如，在电力应急调度中，世界模型需要能够准确模拟出不同故障场景下的电力系统运行状态，并在从未出现的复杂连锁故障情况下提供比人类专家更优的调度方案。在配网智能规划中，世界模型能正确预测不同社会发展阶段下的电力负荷变化及拓扑结构和设备需求。以上需求都要求世界模型具备强大的学习能力和适应能力。 世界模型与科学智算结合的典型场景包括变电站智能运维、电力应急调度、配网智能规划等。 变电站智能运维 变电站是电力系统的重要组成部分，其运维效率直接影响电力系统的安全性和可靠性。通过世界模型与科学智算的结合，可以构建虚拟的变电站环境，全方位模拟乃至生成设备的各种运行状态和故障模式。利用科学智算中的计算效率提升技术，可以快速分析设备的健康状态，并预测潜在的故障风险。同时，通过计算范式的升级，可以优化设备的维护策略，提高运维效率。 电力应急调度 在极端天气或突发事件下，电力系统的应急调度至关重要。世界模型可以模拟不同故障场景下的电力系统运行状态，为调度人员提供决策支持。科学智算中的科学原理发现技术可以挖掘电力系统在应急状态下的潜在规律，从而优化调度策略。例如，通过分析历史数据和实时数据，模型可以发现电力设备在极端条件下的潜在连锁故障失效模式，并提前制定应对措施。 配网智能规划 随着分布式能源的大量接入，配网的规划变得更加复杂。世界模型可以模拟不同负荷增长情况下的配网拓扑结构和设备需求，整合地理信息、负荷数据和设备性能等多种模态数据；科学智算则可从原理层面考虑中长期电力系统的演进规律，提供更准确科学的预测和优化方案。例如，通过分析不同区域的负荷增长趋势和分布式能源的接入情况，模型可以优化配网的拓扑结构，并结合城市规划等多方位信息，给出最优规划方案，提高供电可靠性和经济性。 结语 世界模型与科学智算的融合为新型电力系统的发展提供了新的机遇和挑战。通过优势互补和有机融合，世界模型可以更好地模拟电力系统的复杂行为，科学智算可以加速模型的学习和优化过程。从计算效率提升到计算范式升级，再到科学原理发现，科学智算的发展有望为世界模型的构建和应用提供强大支撑。在新型电力系统的应用场景中，世界模型与科学智算的结合有望进一步提高电力系统的智能化水平，为电力系统的安全、可靠和高效运行提供保障。未来，随着技术发展，世界模型与科学智算的融合将为新型电力系统的发展带来更多的可能性和创新机遇。 编辑 刘文慧审核 姜黎