南瑞集团配电公司杜红卫2024.07.25CONTENTS目录01背景与现状02认知与框架03探索与实践01t多个任务大模型时代主要方式：大模型多点智能化，根据命令完成多个任务典型特点：私有化部署大模型框架，电力行业数据预训练，为场景化人工智能应用提供基础多数任务AIGC时代主要方式：生成式人工智能(AIGC)高度智能化，根据命令完成复杂且多环节的工作典型特点：电力行业按专业、场景垂直行业模型特定任务算法时代主要方式：特定算法，根据输入完成特定任务典型特点：特定场景特定任务训练，AI自动重复特定任务，成本贵所有任务多模态时代主要方式：多模态实现更高智能化，能完成几乎所有的工作典型特点：各类输入，Al都能自己应对合规与数据安全是电力行业AI大模型建设及应用所必须遵从的要求；建设国网行业大模型、场景Agent应用是必要的南网在积极部署大瓦特行业大模型，三大运营商也已部署“九天”“原景”“星辰”大模型以OpenAI为代表的大模型企业对行业词表开发及应用专业性不足(已有大量用户，重训练成本高)国内大模型以及开源模型，以已有预训练模型微调为主，行业应用在法律、医疗等语义类为主02基本情况--概述502基本情况--概述电力人工智能是人工智能的相关理论、技术和方法与电力系统的物理规律、技术与知识融合创新形成的“专用人工智能”。针对当前和未来电网高随机性、强耦合性、多时间尺度等特点，将人工智能技术和电力领域专业知识相结合形成针对性解决方案。人机协同混合增强高泛化性迁移学习知识与数据融合深度逻辑分析自主认知与行为决策核心业务决策6设备领域：应用无人机智能巡视和输电通道智能监控技术，替代传统人工巡检，提高了隐蔽性缺陷和突发隐患的发现率；安监领域：开展现场作业视频智能分析，实现典型违章行为的智能识别；营销领域：开展智能营业厅、智能语音客服等场景建设，实现智能化的业务咨询和办理；基建领域：在高风险和复杂工序现场，实施违章智能告警应用，有效识别电力作业现场安全隐患。02基本情况--现状电力人工智能的国内应用研究范围涉及电力系统发、输、变、配、用全环节，在发电功率预测、设备智能巡检、设备异常与故障应急处理、客服智能服务、电网故障处理及紧急控制等业务中已有相关应用研究。总部侧已初步建成了公司级人工智能“两库一平台”,省侧已在天津、河北、冀北、山东、上海、江苏、浙江、安徽、福建、湖南、四川、重庆、辽宁、甘肃和新疆等15家省公司部署了省级人工智能平台，为后续深化推广应用人工智能技术奠定良好基础。基础能力建设发展现状应用建设方面703基本情况--现状近几年，各专业部门都在积极探索人工智能技术应用，运用智能语音、图像识别、视频分析、知识图谱等人工智能技术，在设备、调度、安监、营销、基建等领域都已开展典型应用建设。扬州供电公司打造“配网抢修AI虚拟坐席”:通过接收信终端失电告警，自动分析拓扑关系，匹配已知停电信息，通过透抄客户电表实时状态来智能校验故障信息准确性，智能分析派单策略及抢修路径，自动派发工单。故障处理结束后，随机透抄客户电表确认供电恢复，完成抢修闭环。苏州供电公司打造“小汤班长”:对电网及客户状态的动态采集、实时感知和在线监测，实现在5秒内即可精准生成故障信息。对全市34支电力抢修队伍的抢修进度进行全过程管控，自动发起抢修超时预警以及语音提醒督办，实现对供电服务9类工单的跟踪处理。804基本情况--痛点跨专业模型不统一，调度依托IEC61970、IEC61850,设备专业主要依托SG-CIM,营销专业主要依托SAP公用模型(水电气),各专业主要通过模型对应实现贯通，各类数据在专业间共享需要多重转换；基础数据质量不高，对于人工智能算法的训练和应用，需要大量的高质量数据，然而，配电网的数据来源多样化，数据质量参差不齐，数据采集和清理工作是一个复杂的任务。业务融合深度不够，诸多系统外行业在大模型与数据挖掘方面已有不少建设成果，但人工智能技术与电力业务深度融合、电力大模型与成熟小模型有机结合等方面尚有欠缺，产品与Al结合生硬。电网中各种设备、传感器和信息系统会产生大量的数据，需要对这些数据进行收集、处理和分析，以提取有用的信...