|
|
|
發(fā)布者: 發(fā)布時(shí)間:2025-4-8 閱讀:38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(jìn)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(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:國家電網(wǎng)多個(gè)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(jī)器學(xué)習(xí)分析歷史數(shù)據(jù),預(yù)測設(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)測與運(yùn)維自動化 - 無人機(jī)巡檢與圖像識別:利用機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)算法,自動分析無人機(jī)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(zhǔn)確率超過80%。 - 預(yù)測性維護(hù):通過傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(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(gè)性化用電建議,降低電費(fèi)糾紛。 - 數(shù)字員工與流程自動化:應(yīng)用RPA(機(jī)器人流程自動化)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)性工作的自動化,提升辦公效率。例如,會議紀(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(shí)段,動態(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(shí)訓(xùn)基地:國網(wǎng)浙江電力建成人工智能實(shí)訓(xùn)基地,開發(fā)電網(wǎng)場景專用教學(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. 未來趨勢與挑戰(zhàn) 國家電網(wǎng)計(jì)劃進(jìn)一步擴(kuò)大AI規(guī);瘧(yīng)用,2025年被定義為“AI應(yīng)用元年”,目標(biāo)實(shí)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(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),均來源于網(wǎng)絡(luò)。如有錯(cuò)誤請聯(lián)系,筆者將改正。)
來源:電力技術(shù)情報(bào) |
|
|
|
|