当前能源结构的多元化、电力供需的动态波动，对企业的能源消耗效率和成本控制提出了更高要求。同时庞大的电力设备资产与复杂的运维规程，使得传统依赖人工经验的知识管理与运维决策模式难以为继。

在能源管理侧，企业如何利用大模型综合分析市场、生产计划等多维数据，实现从 " 经验驱动 " 到 " 数据与模型驱动 " 的能效优化决策，从而精准降低能耗成本，提升绿色竞争力？

在电力知识侧，面对海量的设备手册、历史案例、安全规程等非结构化文档，如何通过大模打造新一代知识流水线，为一线人员提供即时、精准的知识支持与故障诊断建议，从而大幅提升运维效率与安全性？

11 月 19 日 19:00，爱分析网络研讨会邀请到两位在行业专家，透过真实客户案例，分享大模型在能源与电力场景中的 agent 应用，实现能耗的精准预测与动态优化，以及重构知识工作流程，构建企业级 " 数字员工 "。