大模型在电力行业的应用前景广阔，能够显著提升电力系统的运行效率、安全性和智能化水平。相较传统的电力小模型，电力大模型的优势在于：
第一，学习能力更强，适应更复杂场景；
第二，泛化能力更强，可一地设计，多地复用；
第三，创造能力更强，涌现出更强大的智能表现；
第四，性能和效果更优，模型精度更高。
当前在电力行业，大模型除了以知识问答的方式存在以外，已经开始融入从电力生产到消费的各个环节中，典型的应用场景有设备质检、输电线路巡检、市场营销等。对于电力企业来说，大模型将成为新的基础设施，但需要和专用小模型相互结合、协同使用。
国家电网、南方电网作为我国电力行业的两家龙头企业，一直以来积极探索大模型应用，目前均已完成多个场景的大模型建设。沙丘智库通过研究国家电网和南方电网的典型实践案例，旨在为其他电力企业提供参考。
01
国家电网
电网规模持续增长，运检技术快速更新，知识存储分散、查阅困难、使用不便等问题日益突出，难以支撑作业、管理等各类设备专业人员便捷查询、快速学习和作业辅助的实际需求。为加快推进现代设备管理体系建设，充分利用数字化手段，为基层赋智赋能、减负增效，国家电网开展电网主设备知识库建设与应用，结合电力认知大模型，有效支撑运检口径设备资料在线管理、技术标准与通用制度精准检索、技术标准智能问答、知识库移动应用、各类运维检修场景。
完整内容：国家电网设备运检领域大模型应用实践
▎案例2：国家电网基于大模型的输电线路缺陷智能识别实践
国家电网当前正在积极升级设备运维模式，从传统人工运维向智能运维发展，构建输电线路运维新模式。国家电网需要通过更加智能化的方式解决当前电力巡检过程中的缺陷识别问题，实现对于减员增效的工作要求。
通过将大模型用于输电线路巡检场景，国家电网实现缺陷智能识别，相较于过去人工识别的方式，显著提高缺陷发现率、降低误检比。
完整内容：国家电网基于大模型的输电线路缺陷智能识别实践
▎案例3：国网浙江电力营销场景AI和大模型应用实践
电力营销是电网生产经营过程中的重要环节，国网浙江电力为提高电力营销的数字化和智能化水平，探索AI和大模型技术在电力营销领域的高质量和规模化应用。
在人工智能技术探索方面，国网浙江电力将AI用于数字文件柜、电力营销智能语音机器人、电力营销AI数字客服、智能问数机器人等场景，并取得了阶段性成效；
为进一步解决传统人工智能技术的瓶颈，国网浙江电力基于国家电网公司电力行业大模型，开展省侧电力营销大模型应用场景建设工作，关注于模型场景能力微调和工程化技术融合两个方面的工作，大模型技术应用覆盖客户服务、营业计量、电费抄核收、负荷管理、市场交易等多个领域。
完整内容：国网浙江电力营销场景AI和大模型应用实践
02
南方电网
南方电网构建了首个自主可控的覆盖自然语言处理和计算机视觉等领域的跨模态电力行业专业大模型“大瓦特”，并应用到电力决策、电力图像分析、电力问答、电力数据生成等领域，本案例通过介绍南方电网大模型建设与应用实践，旨在为其他电力公司提供参考。
完整内容：南方电网“大瓦特”大模型建设与应用实践
输电领域缺陷隐患超过100类，而30%的缺陷隐患样本极少，传统小模型难以识别；且平均识别准确率低于80%，无法做到智能辅助、精确分析。
广西电网在南网“大瓦特”电行业大模型基座上部署了基于全国产算力的广西输电应用场景大模型，模型拥有1.9亿参数，已完成了5种常规输电缺陷、5种通道隐患以及2类红外缺陷的算法开发和适配，能够更加精准地表述缺陷隐患类型和位置，解决模型碎片化问题，更好地处理未见过的电力业务场景缺陷；输电人工智能大模型对鸟巢、绝缘子自爆等典型缺陷的识别精度，基本实现了对人工的替代。
目前，广西电网机巡管理平台和输电运行支持系统已实现与输电大模型的对接调用，平均缺陷识别率为90%，相较于传统小模型提升10%以上。
案例选自：《2024年生成式AI案例研究简报（6月）》（限专业版会员）
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
