编者荐语：
来自PowerData李钊丞同学的精彩分享！！
以下文章来源于阿丞的数据漫谈 ，作者阿阿丞
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阿丞的数据漫谈 .
聚焦数据及人工智能领域，不定期分享能源行业知识、数据科学、学习笔记等。尽可能All in 原创。
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01
前言
续接上篇人工智能平台+光明电力大模型 实际测试中的思考（一），光明电力大模型是国家电网有限公司发布的国内首个千亿级多模态电力行业大模型，在能源电力领域具有重要地位，为电网的稳定运行和行业发展提供强大支撑。
其具备的核心特点：
- 强大规模与卓越推理能力：拥有千亿级参数规模，极大提升推理能力，可处理复杂任务与海量数据。
- 多模态融合分析：融合文字、图片、视频等多形态数据，增强数据分析能力，全面理解处理信息。
- 专业深度覆盖：涵盖电力行业丰富数据类型，包括文本、图像、视频等多种模态，以及海量标准、规程等经验知识，专业能力业内最强。
- 广泛场景应用：可应用于电力生产多个环节，如规划、运维等，提供精准诊断、策略生成等智能化服务。
- 权威认可：经中国信通院和电子标准院检测，专业能力达“卓越级”，在电力知识理解与多模态分析等方面表现突出。
02
国网内定位
光明大模型部署于国网人工智能平台，基于“两库一平台”构建起基础架构。在此基础上，紧密结合人工智能领域的相关需求，对各项功能予以深度优化与全面升级。
整体采用总部与省侧相结合的两级部署模式。此模式依托基础资源层丰富多样的算力资源、稳定可靠的网络环境以及高性能的硬件设备，充分发挥平台层的关键枢纽作用。通过这一枢纽，能够高效连通数据中台、电网资源业务中台和统一视频平台等多个关键平台之间的接口，打破信息壁垒。
基于这样的架构优势，在面对不同场景下的多样化需求时，能够灵活且便捷地进行智能体的搭建；准确无误地调用外部服务；实现数据的高效交互与流转。最终，为应用层各业务领域的各类应用程序，提供一站式、贯穿全生命周期的优质模型服务。
在平台接入方面，原则上不允许第三方模型接入。目前虽然开放了接入第三方模型的接口，但使用第三方模型可能带来的意外情况及产生的后果，将由相关部门自行负责。
需要着重说明的是，人工智能平台与光明电力大模型实际上配备了三套不同的运行环境：
- 管理信息大区 - 研发仿真环境：总部职责涵盖行业模型训练、场景模型训练以及单一业务模型微调等工作；而省侧只具备从总部同步下载的客户端功能 。
- 管理信息大区 - 信息内网环境：总部与省侧均部署有完整的功能平台，旨在为业务系统提供坚实的模型服务能力支撑 。
- 互联网大区 - 信息外网环境：此环境可与国网相关系统（如 I 国网）以及政府接口等实现互联互通 。
03
相关现状
2024 年政府工作报告明确提出要开展“人工智能 +”行动。在数字化工作会议上，董总着重强调：必须高度重视并全力强化大模型的应用工作。
在推进大模型应用过程中，要紧密围绕业务实际需求，精准发力。具体而言，需聚焦那些高频次使用、日常开展已呈常态化特点的业务，按照“精心谋划、做精推广一批，集中资源、专项攻坚一批，着眼长远、前瞻研究培育一批”的总体要求，全方位推进国家电网公司下达的有关大模型各项工作任务，确保典型场景能够有条不紊地快速构建并深度融入实际业务应用中。
试点项目落地方面：国网总部为加快原本多批次试点项目的落地进程，对工作节奏进行了优化与调整。使得各领取相关攻坚任务的网省公司面临较大工作压力，需高效协调资源，全力以赴推进项目落地。
人工智能平台部署方面：各网省公司均已基本完成人工智能平台的部署上线工作，并积极开展平台测试以及试点场景搭建工作，为后续大模型的深度应用筑牢坚实基础。
其他：鉴于保密要求，在此不再赘述。欢迎大家在符合保密规定的前提下，与我私聊交流。
04
可展望场景
1.规划建设领域
新型配电网智能诊断与规划：
电网智能诊断分析：利用光明电力大模型强大的多模态融合能力，结合人工智能平台对电网各类数据（如设备运行数据、地理信息数据等）的综合分析，精准诊断电网存在的问题。例如，通过分析电网拓扑结构、设备状态监测数据以及历史故障记录等，快速定位潜在的安全隐患和性能瓶颈。
电力供票智能预测：基于大模型对历史电力供应数据和负荷变化趋势的学习，结合人工智能平台的预测算法，更准确地预测未来的电力供应需求。这有助于提前规划电力资源的分配和调配，确保电力供应的稳定性和可靠性。
电网规划方案智能生成：大模型凭借其丰富的电力行业知识和强大的推理能力，在人工智能平台的支持下，综合考虑地理环境、负荷分布、经济发展等多方面因素，自动生成多种电网规划方案。这些方案经过进一步评估和优化后，可为电网的规划建设提供科学依据。
2.电网运行领域
电力智能仿真分析与调度运行：
仿真智能计算及在线安全智能分析：光明电力大模型与人工智能平台协同工作，对电力系统的运行状态进行实时仿真和分析。通过模拟不同的运行场景和故障情况，快速评估电网的安全性和稳定性，并提供相应的应对策略。例如，在面对极端天气或突发故障时，能够迅速预测电网的响应情况，为调度人员提供决策支持。
调度运行智能辅助决策：大模型利用其知识增强能力，结合人工智能平台的实时数据处理和分析功能，为电网调度提供智能辅助决策。例如，根据实时的负荷变化、设备状态以及气象条件等信息，优化发电计划和电力分配方案，提高电网的运行效率和可靠性。
配电网源荷预测及智能辅助决策:
配网分布式光伏与负荷智能预测：借助光明电力大模型对大量历史数据的学习和分析能力，以及人工智能平台的机器学习算法，更准确地预测配电网中分布式光伏的发电功率和负荷需求。这有助于提前做好电力平衡和调度安排，避免因新能源波动导致的电网不稳定。
配网负荷转供策略智能生成：当配电网出现故障或过载时，大模型结合人工智能平台能够快速分析电网拓扑结构和设备运行状态，生成最优的负荷转供策略。通过合理调整电力流向，确保重要用户的供电不受影响，提高电网的应急处理能力。
3.设备管理领域
电力主设备状态评价及智能运维:
主设备状态智能诊断评估：光明电力大模型通过对设备运行数据（如温度、振动、电流等）的实时监测和分析，结合人工智能平台的深度学习算法，对主设备的健康状态进行智能诊断评估。能够提前发现设备的潜在故障，为预防性维护提供依据，降低设备故障率。
变电状态检修智能决策：基于大模型对设备状态的评价结果和历史检修数据，利用人工智能平台的决策支持功能，制定科学合理的变电设备检修计划。实现从传统的定期检修向基于设备状态的精准检修转变，提高检修效率，减少停电时间。
4.作业管控领域
电力设备检修作业智能管控:
变电检修作业智能辅助：在变电检修作业过程中，光明电力大模型结合人工智能平台为检修人员提供实时的技术支持和操作指导。例如，通过智能识别设备部件和故障类型，为检修人员提供准确的维修方案和操作步骤，提高检修作业的效率和质量。
检修工作票智能生成与执行督察：大模型根据检修任务和设备状态，自动生成符合规范的检修工作票。同时，利用人工智能平台的监控和审计功能，对检修工作票的执行情况进行实时督察，确保检修作业的安全和规范。
5.客户服务领域
电力客户全过程智能服务:
智能客户服务：光明电力大模型具备强大的自然语言处理能力，结合人工智能平台的智能客服系统，能够快速准确地理解客户的咨询和问题，并提供个性化的解答和服务。例如，通过语音交互或文字聊天，为客户提供用电政策咨询、电费查询、故障报修等服务。
供电方案智能生成：根据客户的用电需求和电网运行情况，大模型利用人工智能平台的数据分析和优化算法，为客户量身定制供电方案。确保供电方案的合理性和经济性，提高客户满意度。
供电服务智能派单：当客户提出服务请求时，大模型结合人工智能平台的任务调度和分配功能，自动将服务任务派发给最合适的运维人员或服务团队。实现服务资源的高效配置，缩短服务响应时间。
6.经营管理领域
数字化建设智能研发与运维:
数字化系统智能运维：光明电力大模型通过对数字化系统的运行日志和性能数据的分析，结合人工智能平台的故障诊断和预测功能，实现对数字化系统的智能运维。能够及时发现系统故障和安全隐患，提前采取措施进行修复和预防，确保数字化系统的稳定运行。
数字化系统研发代码智能分析：在数字化系统研发过程中，大模型利用其对代码的理解和分析能力，结合人工智能平台的代码审查工具，对研发代码进行智能分析和质量检测。帮助开发人员发现代码中的潜在问题和风险，提高代码质量和研发效率。
供应链全环节智能协同服务:
招投标文件智能生成：大模型根据招标需求和相关规定，结合人工智能平台的文本生成技术，自动生成高质量的招投标文件。提高招投标工作的效率和规范性，降低人为因素的影响。
监造报告智能生成：在物资采购和设备监造过程中，大模型利用其对设备参数和质量标准的理解，结合人工智能平台的数据采集和分析功能，自动生成监造报告。实现对物资质量和设备制造过程的实时监控和管理，确保物资设备的质量符合要求。
关于作者
曾从事于世界500强企业，多年能源电力及企业数字化转型项目经验，深度参与和设计多个国网新型电力系统及数字化转型项目。
公众号聚焦数据及人工智能领域，不定期分享能源电力行业知识、数据科学、学习笔记等。尽可能All in原创，All in 干货。
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