光明電力大模型發(fā)布以來，國網山東電力高質量完成本地化部署，圍繞設備運檢、調控運行、營銷服務等重點業(yè)務場景，基于大模型開發(fā)數智化應用，推進人工智能技術與電網業(yè)務深度融合。

　　7月底，在2025世界人工智能大會上，國網山東省電力公司基于光明電力大模型開發(fā)的“設備狀態(tài)智能評估”“電網調度智慧大腦”等4項成果亮相，展示了人工智能技術在電網業(yè)務中的應用成效。

淄博供電公司電力調控中心員工依據“電網調度智慧大腦”應用預測的負荷開展電網調峰等工作。 遠德亮 攝

　　光明電力大模型由國家電網有限公司發(fā)布，是我國電力行業(yè)首個千億級人工智能大模型。國網山東電力深入落實公司人工智能規(guī)模化應用部署，建強算力基礎設施，圍繞設備運檢、調控運行、營銷服務等重點業(yè)務場景，基于光明電力大模型開發(fā)43項數智化應用，推進人工智能技術與電網業(yè)務深度融合，促進生產管控更優(yōu)化、供電服務更優(yōu)質、經營管理更優(yōu)越。

　　換流變壓器運行狀態(tài)精準評估，用時大幅縮短

　　特高壓直流工程是“外電入魯”的主要通道，其核心設備換流變壓器每年需要開展多輪健康評估。人工評估主要靠檢修專家的知識儲備和工作經驗。

　　2024年，國網山東電力打造省公司級智算中心，開展通用電力大模型研發(fā)工作，具備了人工智能規(guī)?；瘧脳l件。光明電力大模型上線后，該公司迅速完成本地化部署，將特高壓換流變壓器作為大模型首個試點應用場景，依托±800千伏廣固換流站特高壓設備智能運檢工作，開發(fā)設備狀態(tài)評估智能體，提升評估效率，豐富研判維度。

　　國網山東電力組織設備專家深入研究公司系統(tǒng)現役換流變壓器的典型故障和缺陷案例，形成設備典型問題和運維技術報告，詳細梳理山東17臺換流變壓器的管理要求和技術標準，構建包含設備狀態(tài)、環(huán)境、運行等數據的專用知識庫，為設備狀態(tài)評估智能體研判提供數據支持。

　　在此基礎上，國網山東電力專家團隊將溫度、振動、紅外圖像等8個維度的設備監(jiān)測數據分為文本、圖像和時序3類，建立監(jiān)測數據關聯關系，并利用大模型的多模態(tài)融合能力，構建具有統(tǒng)一理解標準的整體模型，支撐智能體綜合判斷。專家團隊還設計了基于思維鏈的變壓器狀態(tài)評估策略，按照分項評估、結論融合、綜合研判的順序，訓練大模型按照仿生思維鏈調用各類數據診斷模型，對多維數據開展多模態(tài)融合分析，自主生成設備監(jiān)測數據異常診斷報告。

　　依托設備狀態(tài)評估智能體，國網山東電力開發(fā)了換流變壓器設備健康智能評估系統(tǒng)，并于2024年3月在廣固換流站檢修中首次應用。該系統(tǒng)自動讀取8類154個量測點的實時和歷史數據，經過深度仿生思考，排除外在影響并參考行業(yè)導則和典型經驗綜合分析后，用1分鐘便生成評估報告，給出詳細處置建議。經對比，該系統(tǒng)生成的建議與現場專家團隊的評估結論一致。

　　“智能評估系統(tǒng)已具備精準診斷13項換流變壓器常見故障的能力，將廣固換流站24臺換流變壓器的健康評估時間由7天縮短至1分鐘。”國網山東超高壓公司直流運檢員王青朋介紹。

　　電網調度智能決策，從經驗驅動轉向智慧驅動

　　入夏后，山東淄博高溫、強對流天氣頻發(fā)。淄博供電公司數字化部根據“電網調度智慧大腦”應用預測的用電負荷，提前聯系相關部門做好應急準備。“我們基于‘電網調度智慧大腦’應用整合淄博市109座氣象站點數據，匹配8類預警模型，疊加分析天氣情況和負荷趨勢，輔助調控中心精準決策、及時優(yōu)化電網運行方式。”該公司數字化部副主任魏云飛介紹，當負荷預測數據接近預警值，調控人員可以啟動“智能一鍵順控”程序，迅速完成負荷轉移，保障電力可靠供應。

　　“電網調度智慧大腦”應用由國網山東電力調控中心基于光明電力大模型開發(fā)，具備自主學習、海量搜索、結構化分析和智能決策能力。該應用構建了大小模型協(xié)同思考機制，大模型作為“指揮中樞”，依托思維鏈推演并高效組織小模型工作;小模型可以精準計算，為大模型提供數據支撐。該應用還能通過歷史樣本訓練持續(xù)提升負荷預測精度和主動服務、自主迭代能力。

　　接入電網運行、設備臺賬、氣象信息等全量數據后，“電網調度智慧大腦”應用結合區(qū)域特點構建了山東區(qū)域氣象模型，能夠深度挖掘歷史數據與環(huán)境等信息的深層次規(guī)律，確定預測影響因子。“入夏以來，該應用將未來48小時氣象預報的更新頻率提升至每1小時一次，在6月10日和15日兩次重大轉折性天氣時，負荷預測準確率達到99.13%，較傳統(tǒng)預測方式高出2.15個百分點。”國網山東電力調控中心綜合技術處副處長李乃永說。

　　“調度智慧大腦”應用還融合語義大模型和知識圖譜技術，可以智能解析操作票內容，匹配檢修申請與電網拓撲結構，具備調度操作安全校核等功能，推動電力調控業(yè)務從經驗驅動轉向智慧驅動。山東電網2025年春檢中，該應用輔助完成一次防誤規(guī)則與二次措施要求協(xié)同校核等工作，實現3000余條操作指令準確無誤。

　　全渠道工單預警分析，精細處置閉環(huán)管理

　　國網山東電力每天受理的服務工單數量大，涉及類型雜、渠道多，傳統(tǒng)的工單分揀模式存在跨系統(tǒng)數據響應滯后等問題。為了滿足客戶精細化、個性化需求，該公司依托光明電力大模型開發(fā)全渠道工單智能預警分析應用，對不同渠道、不同類型的工單實施“數據融合、智能研判、主動預警、精準處置”閉環(huán)管理。

　　數據治理是提高工單處理質量的重要環(huán)節(jié)。全渠道工單智能預警分析應用貫通營銷2.0等5個業(yè)務平臺數據通道，應用大模型的語義理解能力準確區(qū)分工單內容，生成供電質量、業(yè)擴報裝、電費電價等7類標簽，再應用大模型的實體識別能力修正模糊地址等不規(guī)范數據，數據清洗準確率達98%。

　　依托大模型的思維鏈推理機制，全渠道工單智能預警分析應用將供電服務7類23項業(yè)務規(guī)則轉化為模型邏輯鏈條，實現工單智能研判。“比如，針對故障搶修，該應用會提取工單中的停電范圍、故障現象等關鍵特征信息，再匹配歷史同類案例的處置方案，智能生成包含搶修隊伍調度等內容的全流程建議。”濰坊供電公司數字化部主任姜光介紹。

　　全渠道工單智能預警分析應用還基于知識圖譜技術，構建“客戶、設備、業(yè)務”關聯關系，可以生成“高風險區(qū)域熱力圖”“訴求趨勢預測”等動態(tài)看板，以及包含工單處置率、客戶滿意度等18項指標的分析報告，為營銷管理提供依據。(任曉文 趙振達)