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| 發(fā)布者： 發(fā)布時間：2025-4-8 閱讀：35次 |
國家電網(wǎng)公司近年來在人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用上取得了顯著進展，通過結(jié)合自身業(yè)務(wù)需求，推動AI技術(shù)在電力生產(chǎn)、運維、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)用場景和技術(shù)實踐：
1. 電力大模型與智能化管理
- 光明大模型：國家電網(wǎng)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(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測、智能調(diào)度等領(lǐng)域。例如，通過機器學習分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備故障并提前維護，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)，實時監(jiān)控電網(wǎng)運行狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整電力調(diào)度，優(yōu)化負荷平衡，降低輸電損耗（約10%-15%）。
2. 設(shè)備監(jiān)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(shè)備圖像，識別山火隱患、設(shè)備損傷、作業(yè)違章等9大類隱患，準確率超過80%。
- 預(yù)測性維護：通過傳感器數(shù)據(jù)實時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，結(jié)合AI模型預(yù)測設(shè)備壽命和故障風險，縮短故障處理時間（如某配電系統(tǒng)故障時間減少20%）。
3. 用戶服務(wù)與智慧辦公
- 智能客服與個性化服務(wù)：基于自然語言處理（NLP）的智能客服系統(tǒng)，快速響應(yīng)用戶需求；通過分析用戶用電數(shù)據(jù)，提供個性化用電建議，降低電費糾紛。
- 數(shù)字員工與流程自動化：應(yīng)用RPA（機器人流程自動化）技術(shù)，實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合、報表生成等重復(fù)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(yīng)
- 負荷預(yù)測與資源調(diào)度：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、社交媒體信息等，預(yù)測用電峰谷時段，動態(tài)調(diào)整發(fā)電計劃，優(yōu)化能源配置。例如，高溫天氣前提前準備電網(wǎng)負荷，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（如風能、太陽能）的高效接入與調(diào)度，提升電網(wǎng)對可再生能源的消納能力。
5. 人才培養(yǎng)與技術(shù)創(chuàng)新
- AI實訓基地：國網(wǎng)浙江電力建成人工智能實訓基地，開發(fā)電網(wǎng)場景專用教學資源，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。
- 開源與算力支撐：結(jié)合智能算力基礎(chǔ)設(shè)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(shù)據(jù)量減少50倍）。
6. 未來趨勢與挑戰(zhàn)
國家電網(wǎng)計劃進一步擴大AI規(guī)�；瘧�(yīng)用，2025年被定義為“AI應(yīng)用元年”，目標實現(xiàn)場景數(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)，均來源于網(wǎng)絡(luò)。如有錯誤請聯(lián)系，筆者將改正。）
來源：電力技術(shù)情報 |
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