华润电力‘AI+能源’赋能实战课

紧扣国家“人工智能+”行动战略与集团发展规划，专为华润电力北方大区核心骨干打造，以“能源业务深度融合+AI实战落地”为核心，遵循“理论学习-场景认知-实操应用”递进逻辑，从AI通识、能源场景应用到智能体搭建，全方位提升学员“AI+能源”实战能力，助力学员策划并推动AI应用项目落地，实现业务智能化升级。

1. 夯实AI核心认知：理解人工智能技术演进、核心原理与发展趋势，掌握与AI高效交互的提示词技巧，筑牢“AI+”应用基础；

2. 明晰能源场景应用：系统掌握AI在能源生产、运维、安全、管理等核心场景的应用模式与价值逻辑，提取可复用的落地经验；

3. 掌握智能体搭建能力：学会智能体构建方法论，能独立完成能源业务相关简易智能体搭建，实现业务流程自动化提效；

第 一天：AI认知筑基+能源场景应用（6小时）

模块一：AI通识与前沿理论学习——筑牢“AI+”应用基础（90分钟）

核心目标：掌握AI核心原理、交互技巧与工具使用，夯实认知基础

1. 1.  人工智能发展全景：

(1) 技术演进：从传统AI到生成式AI，核心技术（大模型、智能体、数据治理）通俗解读；

(2) 产业影响：AI对能源行业的变革价值，国家“人工智能+”行动战略与集团规划解读；

1. 2. AI高效交互核心技巧：

(1) 提示词设计三大铁律：精准、结构化、场景化，掌握万 能公式（角色+任务+约束条件）；

(2) 高质量提问5S法：Specific（场景具体）、Sample（案例参考）、Specialize（细节补充）、Steps（分步骤提需求）、Structure（搭框架）；

(3) 避坑指南：规避AI幻觉的核心校验指令，确保输出内容准确合规；

1. 3. 能源行业AI工具选型：

(1) 通用大模型：DeepSeek、豆包、通义千问等（适配办公提效、数据分析）；

(2) 垂直工具：能源行业AI运维平台、数据分析工具、智能体搭建平台（COZE等）；

1. 4.  现场实操：运用5S法生成能源业务相关提问指令（如“AI分析风电运维常见故障及解决方案”），测试AI响应效果。

模块二：“AI+能源”场景系统认知——明确应用方向与价值（120分钟）

核心目标：系统掌握AI在能源核心场景的应用模式与落地经验

2. 1.  场景一：AI赋能能源生产优化

(1) 应用逻辑：AI在发电负荷预测、机组优化运行、能耗控制中的价值；

(2) 案例拆解：某电厂通过AI负荷预测系统，提升发电效率，降低能耗；

(3) 核心方法：数据采集（设备运行数据、气象数据）-AI建模-优化决策；

1. 2.  场景二：AI赋能设备运维管理

(1) 应用逻辑：AI在设备故障预警、智能巡检、远程诊断中的应用；

(2) 案例拆解：风电设备AI巡检系统，实现故障提前预警，减少停机时间30%；

(3) 核心方法：图像识别+数据监测→异常分析→维修方案推荐；

1. 3.  场景三：AI赋能安全管理与风险防控

(1) 应用逻辑：AI在作业安全监控、隐患识别、应急响应中的应用；

(2) 案例拆解：电力施工现场AI安全监控系统，自动识别违规操作，降低安全事故率；

(3) 核心方法：视频监控+行为识别→风险预警→应急处置指引；

1. 4.  场景四：AI赋能行政办公与管理提效

(1) 应用逻辑：AI在报告生成、数据分析、会议管理、知识库搭建中的应用；

(2) 案例拆解：AI辅助生成电力生产月报、能耗分析报告，效率提升；

1. 5.  分组研讨：结合岗位，梳理1-2个可应用AI的业务痛点，明确应用方向。

模块三：AI办公提效实操—解决日常工作痛点（90分钟）

核心目标：掌握AI在文档、数据、会议等日常工作中实操技巧，提升效率

2. 1.  AI文档高效创作：

(1) 能源业务相关文档生成：工作报告、会议纪要、运维方案、通知公告等；

(2) 优化技巧：AI辅助内容润色、逻辑梳理、格式规范，适配能源行业官方语境；

(3) 实操：用AI生成1份《设备月度运维报告》大纲，讲师点评优化；

1. 2.  AI数据分析与可视化：

(1) AI+Excel协同：优化公式编辑、数据清洗、异常识别，快速处理生产、能耗数据；

(2) 可视化图表生成：自动生成柱状图、折线图、雷达图等，适配汇报场景；

(3) 实操：导入简易能耗数据，用AI完成数据统计与可视化分析，输出分析；

1. 3.  AI会议与知识管理：

(1) 智能会议记录：语音转文字、核心要点提炼、行动项梳理；

(2) 知识库搭建：将设备手册、运维经验、制度文件导入AI，实现“问问题”式查询；

(3) 实操：搭建简易“设备故障处理知识库”，测试AI查询响应效果。

模块四：第 一天总结与答疑——沉淀核心知识点（60分钟）

1. 核心知识点复盘：AI通识、提示词技巧、能源场景应用、办公提效实操；

2. 学员问题集中解答：针对理论理解、工具使用、场景适配等问题一对一回应；

3. 课后任务布置：

(1) 个人任务：梳理本岗位核心业务流程与痛点，为第二天智能体搭建做准备；

(2) 团队任务：每组选定1个能源业务核心痛点，初步构思AI解决方案。

1.

第二天：智能体搭建+项目策划落地（6小时）

模块五：智能体（Agent）方法论——打造能源专属“AI员工”（180分钟）

核心目标：掌握智能体构建方法，独立完成简易能源业务智能体搭建

2. 1.  智能体核心认知：

(1) 定义与价值：智能体=大模型（大脑）+ 指令（任务）+ 场景（能源业务），能自动执行流程化、重复性业务任务；

(2) 能源行业应用场景：设备故障咨询、运维流程指引、安全规范查询、数据统计分析等；

1. 2.  智能体搭建方法论：

(1) 搭建三步法：定场景（明确业务需求）→ 建知识库（上传业务资料）→ 设规则（配置交互与执行逻辑）；

(2) 关键环节：指令设计、知识库结构化、自动化流程配置、权限设置；

(3) 避坑指南：禁忌词过滤、人工兜底机制、数据更新机制，避免AI“乱说话”；

1. 3.  能源业务智能体实操搭建（讲师演示+学员实操+助教辅导）：

(1) 演示：搭建“设备故障咨询智能体”，上传设备故障手册，配置咨询响应规则；

(2) 实操任务：学员分组搭建专属智能体（如“运维流程指引智能体”“安全规范查询智能体”“能耗数据统计智能体”）；

(3) 成果输出：每组完成智能体搭建，现场测试运行效果，讲师点评优化；

1. 4.  智能体优化技巧：通过场景测试、指令调整，提升智能体实用性。

模块六：“AI+能源”项目策划实战——推动业务落地项目智能体（180分钟）

核心目标：结合业务痛点，策划AI应用智能体项目方案，具备项目落地推动能力

2. 1.  AI业务应用智能体项目策划框架：

(1) 核心要素：业务痛点分析、AI应用场景、技术选型、实施步骤、预期效果、风险防控；

(2) 能源行业项目案例拆解：某电力企业AI巡检项目从策划到落地的全流程，提炼关键成功要素；

1. 2.  分组项目策划：

(1) 任务：每组围绕选定的能源业务痛点，结合前一天学习内容，策划“AI+能源”智能体方案；

(2) 现场输出智能体框架。讲师辅导：各组汇报策划思路，讲师从业务适配性、落地可行性、预期价值等维度给出优化建议。

1. 成果输出：每组完成《“AI+能源”应用项目策划方案》（精简版），明确项目负责人与落地时间表。