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大模型深度融合的電力人工智能應(yīng)用框架與策略

來(lái)源：?國(guó)網(wǎng)能源研究院有限公司 時(shí)間：2025-12-02 16:06

　　一、人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)分析

　　大模型代表當(dāng)前人工智能發(fā)展熱潮，已經(jīng)成為人工智能技術(shù)發(fā)展應(yīng)用的重要底座，近期發(fā)展以增強(qiáng)多模態(tài)融合和規(guī)則學(xué)習(xí)能力為主，中期與物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、量子科技等跨領(lǐng)域技術(shù)融合加速，遠(yuǎn)期向具有自主認(rèn)知、決策與執(zhí)行能力的通用人工智能發(fā)展。

圖1 以大模型為主的人工智能技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)

　　近期發(fā)展重點(diǎn)聚焦在對(duì)當(dāng)前大模型理解能力和生成能力的進(jìn)一步升級(jí)，主要體現(xiàn)在多模態(tài)融合增強(qiáng)多元數(shù)據(jù)處理能力、結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)增強(qiáng)對(duì)于規(guī)則的理解學(xué)習(xí)能力兩方面。多模態(tài)融合，提升對(duì)視頻、聲音、圖像、文本等不同類型數(shù)據(jù)的對(duì)齊轉(zhuǎn)化與融合分析能力；與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合，引入物理邏輯或社會(huì)規(guī)則，增強(qiáng)大模型對(duì)確定性知識(shí)的準(zhǔn)確理解與學(xué)習(xí)能力。

　　中期發(fā)展集中在與其他領(lǐng)域技術(shù)的融合加深，主要體現(xiàn)在邊緣智能、具身智能和量子人工智能等方面，是對(duì)大模型與物理社會(huì)系統(tǒng)交互方式的重要拓展。邊緣智能，大模型將廣泛開(kāi)源，中小型或個(gè)體開(kāi)發(fā)者可以調(diào)用大模型能力提升邊側(cè)與端側(cè)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用效率；具身智能，通過(guò)賦予機(jī)器人實(shí)時(shí)反應(yīng)能力和智慧賦能物理世界，實(shí)現(xiàn)更加緊密的人機(jī)交互；量子人工智能，利用量子計(jì)算機(jī)的特殊性質(zhì)，如量子疊加和量子糾纏，來(lái)加速機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確的人工智能應(yīng)用。

　　遠(yuǎn)期發(fā)展邁向通用人工智能，增強(qiáng)自主認(rèn)知、決策與執(zhí)行能力，主要體現(xiàn)在類腦智能、人機(jī)共生融合等方面，朝著世界模擬器的方向發(fā)展。類腦智能，以計(jì)算建模為手段，通過(guò)軟硬件協(xié)同讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)低能耗、高功效的計(jì)算，甚至智能水平上達(dá)到或超越人類；人機(jī)共生融合，人類與機(jī)器之間的界限逐漸模糊，借助人工智能的強(qiáng)大能力，提升自身的智力和創(chuàng)造力；世界模擬器，在數(shù)字世界中完全模擬現(xiàn)實(shí)世界，為科學(xué)研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供全新平臺(tái)。

　　二、大模型深度融合的電力人工智能應(yīng)用框架

　　大模型深度融合的電力人工智能應(yīng)用體系通過(guò)“大模型+小模型”的形式，差異化支撐客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)管理、運(yùn)行調(diào)度、規(guī)劃設(shè)計(jì)等電網(wǎng)業(yè)務(wù)。其中，小模型具有特定任務(wù)精度高、運(yùn)行速度快的優(yōu)勢(shì)，深度應(yīng)用于運(yùn)行調(diào)度的部分場(chǎng)景中，大模型通過(guò)海量信息的理解、生成、推理，支撐提升小模型性能，同時(shí)拓展補(bǔ)充應(yīng)用場(chǎng)景，發(fā)揮基礎(chǔ)底座和新型場(chǎng)景應(yīng)用兩類功能。

圖2 “大模型+小模型”功能定位

表1 大模型深度融合的人工智能在電網(wǎng)業(yè)務(wù)的應(yīng)用體系

　　運(yùn)行調(diào)控短期內(nèi)仍然是小模型擅長(zhǎng)領(lǐng)域，大模型可發(fā)揮基礎(chǔ)底座支撐、提升專業(yè)小模型性能的作用。運(yùn)行調(diào)控類業(yè)務(wù)包含設(shè)備線路檢測(cè)分析、電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)暫態(tài)分析、源荷預(yù)測(cè)等關(guān)系電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的核心場(chǎng)景，對(duì)人工智能應(yīng)用的準(zhǔn)確性、時(shí)效性要求較高，容錯(cuò)冗余度低，在大模型尚未突破數(shù)據(jù)物理機(jī)理融合難題的階段內(nèi)，仍需要發(fā)揮專業(yè)小模型對(duì)特定問(wèn)題的高效計(jì)算優(yōu)勢(shì)，但可以利用大模型對(duì)于通用知識(shí)的廣泛學(xué)習(xí)能力，輔助提升小模型性能。

　　客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)管理和規(guī)劃設(shè)計(jì)可以探索發(fā)揮大模型價(jià)值，大規(guī)模拓展人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。這三類電網(wǎng)場(chǎng)景均涉及人、設(shè)備、環(huán)境的交互與內(nèi)容生成，與大模型在理解、生成能力方面的突出優(yōu)勢(shì)相匹配，因此可在輿情分析、智能客服、制式報(bào)告生成、智能培訓(xùn)等場(chǎng)景中探索應(yīng)用。其中，客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)管理相比于規(guī)劃設(shè)計(jì)在容錯(cuò)上的冗余度更高，因此對(duì)于大模型的應(yīng)用更為包容開(kāi)放。

　　三、分階段推進(jìn)人工智能在不同電網(wǎng)業(yè)務(wù)的融合應(yīng)用

　　大模型深度融合的人工智能技術(shù)在近、中、遠(yuǎn)期不同發(fā)展階段的突破，將推動(dòng)體系建設(shè)重點(diǎn)的階段性變化，需要緊跟技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)，布局適應(yīng)不同發(fā)展階段的建設(shè)重點(diǎn)。

表2    當(dāng)前人工智能在電網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用中的成熟水平

　?。ㄒ唬┈F(xiàn)階段在經(jīng)營(yíng)管理、客戶服務(wù)兩類支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用程度最深，在規(guī)劃設(shè)計(jì)和運(yùn)行調(diào)控兩類核心業(yè)務(wù)中的應(yīng)用仍處于探索磨合階段

　　經(jīng)營(yíng)管理和客戶服務(wù)屬于支撐類業(yè)務(wù)，對(duì)人工智能應(yīng)用的準(zhǔn)確性和時(shí)效性要求較低，容錯(cuò)冗余度高，在輿情分析、智能客服、制式報(bào)告生成、智能培訓(xùn)等場(chǎng)景中廣泛探索，可深入應(yīng)用。

　　規(guī)劃設(shè)計(jì)和運(yùn)行調(diào)控屬于核心類業(yè)務(wù)，與中長(zhǎng)期電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施布局建設(shè)和短期瞬時(shí)安全穩(wěn)定運(yùn)行調(diào)控密切相關(guān)，雖然中長(zhǎng)期規(guī)劃建設(shè)對(duì)時(shí)效性要求較低，帶來(lái)一定的容錯(cuò)冗余度，但兩類業(yè)務(wù)對(duì)計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性都具有極高要求，導(dǎo)致當(dāng)前人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍然處于起步磨合階段。

圖3 當(dāng)前大模型深度融合的人工智能不同技術(shù)能力應(yīng)用情況

　　（注：綜合系統(tǒng)內(nèi)外多方意見(jiàn)與研究成果評(píng)估，“應(yīng)用深度”與“容錯(cuò)冗余度”的最高評(píng)分均為5分。）

　　（二）中期人工智能與其他領(lǐng)域技術(shù)融合加深，提升運(yùn)行調(diào)控與客戶服務(wù)類業(yè)務(wù)中的多模態(tài)信息交互與多主體協(xié)同能力

　　運(yùn)行調(diào)控類業(yè)務(wù)，變電站、輸電線路等設(shè)備加載智能終端設(shè)備，具備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、異常發(fā)現(xiàn)與自主運(yùn)維能力；新能源、新型負(fù)荷、新型儲(chǔ)能等多元主體溝通交流與協(xié)同互動(dòng)終端友好便捷化，電網(wǎng)調(diào)控策略能夠?qū)崟r(shí)反饋相關(guān)主體并進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)度指令可以自動(dòng)執(zhí)行。

　　客戶服務(wù)類業(yè)務(wù)，客戶用電行為與輿情信息實(shí)現(xiàn)多源實(shí)時(shí)采集，主動(dòng)分析客戶需求與情感傾向，自動(dòng)推送所需信息、服務(wù)選擇策略。

　?。ㄈ┻h(yuǎn)期人工智能認(rèn)知理解、決策執(zhí)行能力全面提升，重點(diǎn)深化電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)與運(yùn)行調(diào)控核心業(yè)務(wù)的應(yīng)用

　　規(guī)劃設(shè)計(jì)類業(yè)務(wù)，人工智能能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同區(qū)域新能源開(kāi)發(fā)出力水平與負(fù)荷波動(dòng)情況，結(jié)合傳統(tǒng)能源資源分布與電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)基礎(chǔ)，自主規(guī)劃區(qū)域間、區(qū)域內(nèi)不同時(shí)間階段的電網(wǎng)建設(shè)。

　　運(yùn)行調(diào)控類業(yè)務(wù)，實(shí)時(shí)高頻跟蹤監(jiān)測(cè)新能源、新型負(fù)荷、新型儲(chǔ)能等多元主體運(yùn)行狀態(tài)，結(jié)合電力現(xiàn)貨市場(chǎng)、輔助服務(wù)市場(chǎng)與調(diào)峰調(diào)頻市場(chǎng)的價(jià)值信號(hào)，自動(dòng)生成最優(yōu)調(diào)控策略，并廣泛連接相關(guān)主體，實(shí)現(xiàn)調(diào)度指令的自動(dòng)執(zhí)行。

　　四、相關(guān)配套設(shè)施與機(jī)制建設(shè)

　?。ㄒ唬?gòu)建云邊端協(xié)同的采集、計(jì)算與通訊設(shè)備網(wǎng)絡(luò)

　　按照前述人工智能技術(shù)能力分類，海量信息理解與內(nèi)容生成兩方面能力主要依賴高性能智能算力支撐模型訓(xùn)練推理，需根據(jù)應(yīng)用進(jìn)展測(cè)算智能算力需求并提前采購(gòu)建設(shè)；多模態(tài)信息交互、邏輯推理與知識(shí)學(xué)習(xí)、多主體協(xié)同三方面能力均涉及人、設(shè)備、環(huán)境等多元主體行為的監(jiān)測(cè)采集與反饋?lái)憫?yīng)，因此需要加強(qiáng)相關(guān)環(huán)節(jié)的端側(cè)采集設(shè)備，邊側(cè)快速計(jì)算與自主執(zhí)行設(shè)備，以及云側(cè)大規(guī)模計(jì)算和通信設(shè)備的需求測(cè)算、規(guī)劃布局與采購(gòu)建設(shè)。

　?。ǘ┘訌?qiáng)智能化業(yè)務(wù)重塑與人機(jī)協(xié)同機(jī)制設(shè)計(jì)

　　按照四類電網(wǎng)業(yè)務(wù)的容錯(cuò)冗余度與應(yīng)用深度差異，分類開(kāi)展配套機(jī)制設(shè)計(jì)。經(jīng)營(yíng)管理與客戶服務(wù)類業(yè)務(wù)，圍繞人工智能深度應(yīng)用的場(chǎng)景需求與技術(shù)能力，開(kāi)展相關(guān)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的智能化重塑，例如決算審計(jì)全流程自動(dòng)化、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)提醒與超前防控、招標(biāo)采購(gòu)商務(wù)文件自動(dòng)生成與人工校核等，充分發(fā)揮人工智能技術(shù)的支撐賦能甚至代替顛覆價(jià)值；規(guī)劃設(shè)計(jì)與運(yùn)行調(diào)度類業(yè)務(wù)，在傳統(tǒng)流程中研究增加人類知識(shí)與機(jī)器智能協(xié)同的促進(jìn)機(jī)制，例如自動(dòng)生成電網(wǎng)規(guī)劃初稿提升規(guī)劃專家工作效率、定期預(yù)測(cè)新能源出力與負(fù)荷波動(dòng)并自動(dòng)推送以輔助電網(wǎng)調(diào)控等，進(jìn)一步增強(qiáng)人工智能對(duì)業(yè)務(wù)操作與管理決策人員的支撐賦能作用。（國(guó)網(wǎng)能源研究院有限公司 高曉楠 ）

責(zé)任編輯：劉礎(chǔ)琪