2024年生成式人工智能在新型电力系统建设中的应用报告-21页_2mb

生成式人工智能在新型电力系统建设中的应用总结

核心内容

生成式人工智能（AIGC）正逐步融入电力行业，为新型电力系统的建设带来新的机遇与挑战。本文围绕“电网之变”、“智能之生”、“技术之赋”、“未来之智”四个部分，探讨生成式人工智能在电力系统中的应用前景、技术特征及实际案例。

主要观点

• 电网面临挑战：随着源荷双侧不确定性增加，电力系统的可观、可测、可控能力受到极大挑战。
• 生成式AI技术突破：2023年ChatGPT等生成式AI技术引发广泛关注，2024年Sora等模型进一步提升了多模态生成能力。
• 大模型技术发展：生成式AI技术涵盖多种模型，如视觉、语言、多模态和科学计算大模型，国内外均在快速发展。
• 大模型在电力中的应用：通过强理解、生成和信息集成能力，大模型可有效应用于电力设备巡检、作业现场管控、运检辅助决策及智能体调度等场景。
• 应用优势与难点：大模型具备显著优势，但也面临模型继承性差、边云协同挑战和业务逻辑边界学习困难等问题。

关键信息

一、电网之变

• 背景意义：新型电力系统需提升精准感知、可信认知和实时决策能力。
• 挑战：源荷不确定性、运行工况复杂性、数据驱动精度不足、机理驱动计算效率低。

二、智能之生

• 技术演进：生成式AI技术不断突破，从GPT-1到Sora，模型性能显著提升。
• 技术特征：
  • 模型结构：以Transformer结构为主体
  • 训练数据：采用多轮次半监督学习模式
  • 算力需求：需在GPU集群上进行分布式训练
  • 适用范围：多任务、多场景
  • 开发效率：一次训练约3个月，迁移学习仅需数天
  • 模型精度：相近场景下性能接近或超越传统模型

三、技术之赋

1. 大模型应用落地优势

• 强理解能力：能准确解析电力设备相关文本和图像。
• 强生成能力：可生成高质量的检修策略和工作建议。
• 强信息集成能力：整合多源数据，提升决策效率。

2. 大模型应用难点

• 难以继承小模型成果：影响经济性。
• 边云协同挑战：需在有限算力和供电条件下实现模型部署。
• 业务逻辑边界难以学习：影响模型安全性。

3. 数据准备

• 电力设备影像库：近千万级规模，包含可见光、红外、深度视觉图像，覆盖输变配用、基建、安监等场景。
• 电力设备语料库：十亿级字符，涵盖设备、基建、安监等主题词、概念、实体、属性及百科知识条目。

4. 无人机智能巡检应用

• 图文融合推理技术：结合提示文本与图像标注，解决核心业务知识引入问题。
• 混合专家架构：实现大小模型联合优化，识别精度提升9%。
• 边缘智能模组：超低功耗、即插即用，单位功耗算力提升58%。

5. 作业现场管控应用

• 多模态图文融合：联合分析图像与文本数据，构建安全责任关联图谱和违章信息知识库。
• 边云协同：采用任务切分+蒸馏量化方式，实现安全距离与隐患排查推理。

6. 运检辅助决策应用

• 知识引导与嵌入：提升模型准确性和时效性。
• 复杂任务拆解：实现检修策略智能生成，准确率优于85%。

7. 智能体调度

• 模型协同应用：大模型负责任务分解与执行链构建，小模型响应指令并反馈结果。
• 系统架构：包括智能体中心、智能服务、算法仓库、算法训练、创意社区等模块。
• 功能模块：工作台、智能体管理、知识数据、数字资产、应用管理、用量统计、设备管理、任务管理、算法解析数据等。

未来之智

• 应用前景：生成式AI将逐步成为电力工程师的无形助手，助力电网预测态势、分析故障、优化调度和控制设备。
• 发展方向：推动大模型与行业生产系统的深度融合，构建可解释、安全可控的智能系统。

总结

生成式人工智能在新型电力系统建设中展现出巨大的潜力，尤其在设备巡检、作业管控、辅助决策和智能体调度等方面取得了显著成果。尽管面临模型继承性、边云协同和业务边界学习等挑战，但通过混合专家架构、蒸馏量化、知识引导等技术手段，已实现有效突破。未来，随着技术的不断演进，生成式AI将在电力行业中发挥更加重要的作用。