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國(guó)網(wǎng)人工智能應(yīng)用情況 |
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| 發(fā)布者： 發(fā)布時(shí)間：2025-4-8 閱讀：37次 |
國(guó)家電網(wǎng)公司近年來(lái)在人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用上取得了顯著進(jìn)展，通過(guò)結(jié)合自身業(yè)務(wù)需求，推動(dòng)AI技術(shù)在電力生產(chǎn)、運(yùn)維、調(diào)度、用戶服務(wù)等核心領(lǐng)域的深度融合。以下是其主要的AI應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)實(shí)踐：
1. 電力大模型與智能化管理
- 光明大模型：國(guó)家電網(wǎng)多個(gè)省級(jí)公司（如冀北、西藏、浙江電力）部署了自研的“光明”電力大模型，用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)測(cè)、智能調(diào)度等領(lǐng)域。例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障并提前維護(hù)，減少停電事件。
- 智能電網(wǎng)優(yōu)化：AI技術(shù)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整電力調(diào)度，優(yōu)化負(fù)荷平衡，降低輸電損耗（約10%-15%）。
2. 設(shè)備監(jiān)測(cè)與運(yùn)維自動(dòng)化
- 無(wú)人機(jī)巡檢與圖像識(shí)別：利用機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)分析無(wú)人機(jī)拍攝的輸電設(shè)備圖像，識(shí)別山火隱患、設(shè)備損傷、作業(yè)違章等9大類(lèi)隱患，準(zhǔn)確率超過(guò)80%。
- 預(yù)測(cè)性維護(hù)：通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，結(jié)合AI模型預(yù)測(cè)設(shè)備壽命和故障風(fēng)險(xiǎn)，縮短故障處理時(shí)間（如某配電系統(tǒng)故障時(shí)間減少20%）。
3. 用戶服務(wù)與智慧辦公
- 智能客服與個(gè)性化服務(wù)：基于自然語(yǔ)言處理（NLP）的智能客服系統(tǒng)，快速響應(yīng)用戶需求；通過(guò)分析用戶用電數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化用電建議，降低電費(fèi)糾紛。
- 數(shù)字員工與流程自動(dòng)化：應(yīng)用RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合、報(bào)表生成等重復(fù)性工作的自動(dòng)化，提升辦公效率。例如，會(huì)議紀(jì)要、停電分析報(bào)告等可一鍵生成。
4. 能源管理與需求響應(yīng)
- 負(fù)荷預(yù)測(cè)與資源調(diào)度：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、社交媒體信息等，預(yù)測(cè)用電峰谷時(shí)段，動(dòng)態(tài)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，優(yōu)化能源配置。例如，高溫天氣前提前準(zhǔn)備電網(wǎng)負(fù)荷，確保供電穩(wěn)定。
- 可再生能源整合：AI技術(shù)支持分布式能源（如風(fēng)能、太陽(yáng)能）的高效接入與調(diào)度，提升電網(wǎng)對(duì)可再生能源的消納能力。
5. 人才培養(yǎng)與技術(shù)創(chuàng)新
- AI實(shí)訓(xùn)基地：國(guó)網(wǎng)浙江電力建成人工智能實(shí)訓(xùn)基地，開(kāi)發(fā)電網(wǎng)場(chǎng)景專(zhuān)用教學(xué)資源，培養(yǎng)兼具算法能力和業(yè)務(wù)洞察力的復(fù)合型人才，加速AI與電網(wǎng)業(yè)務(wù)的融合。
- 開(kāi)源與算力支撐：結(jié)合智能算力基礎(chǔ)設(shè)施（如邊緣計(jì)算），支持大模型訓(xùn)練與推理，降低算力消耗（如部分模型推理數(shù)據(jù)量減少50倍）。
6. 未來(lái)趨勢(shì)與挑戰(zhàn)
國(guó)家電網(wǎng)計(jì)劃進(jìn)一步擴(kuò)大AI規(guī)模化應(yīng)用，2025年被定義為“AI應(yīng)用元年”，目標(biāo)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景數(shù)量、技術(shù)水平、上線速度等多方面的領(lǐng)先。然而，數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)及復(fù)合型人才短缺仍是需要突破的瓶頸。
（本文章資料、數(shù)據(jù)，均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)。如有錯(cuò)誤請(qǐng)聯(lián)系，筆者將改正。）
來(lái)源：電力技術(shù)情報(bào) |
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