|
|
|
| 發布者： 發布時間：2025-4-8 閱讀：14次 |
國家電網公司近年來在人工智能（AI）技術的應用上取得了顯著進展，通過結合自身業務需求，推動AI技術在電力生產、運維、調度、用戶服務等核心領域的深度融合。以下是其主要的AI應用場景和技術實踐：
1. 電力大模型與智能化管理
- 光明大模型：國家電網多個省級公司（如冀北、西藏、浙江電力）部署了自研的“光明”電力大模型，用于設備狀態監測、故障預測、智能調度等領域。例如，通過機器學習分析歷史數據，預測設備故障并提前維護，減少停電事件。
- 智能電網優化：AI技術結合物聯網（IoT）和傳感器數據，實時監控電網運行狀態，動態調整電力調度，優化負荷平衡，降低輸電損耗（約10%-15%）。
2. 設備監測與運維自動化
- 無人機巡檢與圖像識別：利用機器視覺和深度學習算法，自動分析無人機拍攝的輸電設備圖像，識別山火隱患、設備損傷、作業違章等9大類隱患，準確率超過80%。
- 預測性維護：通過傳感器數據實時監測設備狀態，結合AI模型預測設備壽命和故障風險，縮短故障處理時間（如某配電系統故障時間減少20%）。
3. 用戶服務與智慧辦公
- 智能客服與個性化服務：基于自然語言處理（NLP）的智能客服系統，快速響應用戶需求；通過分析用戶用電數據，提供個性化用電建議，降低電費糾紛。
- 數字員工與流程自動化：應用RPA（機器人流程自動化）技術，實現跨系統數據整合、報表生成等重復性工作的自動化，提升辦公效率。例如，會議紀要、停電分析報告等可一鍵生成。
4. 能源管理與需求響應
- 負荷預測與資源調度：結合氣象數據、社交媒體信息等，預測用電峰谷時段，動態調整發電計劃，優化能源配置。例如，高溫天氣前提前準備電網負荷，確保供電穩定。
- 可再生能源整合：AI技術支持分布式能源（如風能、太陽能）的高效接入與調度，提升電網對可再生能源的消納能力。
5. 人才培養與技術創新
- AI實訓基地：國網浙江電力建成人工智能實訓基地，開發電網場景專用教學資源，培養兼具算法能力和業務洞察力的復合型人才，加速AI與電網業務的融合。
- 開源與算力支撐：結合智能算力基礎設施（如邊緣計算），支持大模型訓練與推理，降低算力消耗（如部分模型推理數據量減少50倍）。
6. 未來趨勢與挑戰
國家電網計劃進一步擴大AI規模化應用，2025年被定義為“AI應用元年”，目標實現場景數量、技術水平、上線速度等多方面的領先。然而，數據安全、隱私保護及復合型人才短缺仍是需要突破的瓶頸。
（本文章資料、數據，均來源于網絡。如有錯誤請聯系，筆者將改正。）
來源：電力技術情報 |
|
|
|
|
