今年的《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动。“人工智能+”是基于大模型、大数据、大算力等技术，实现人工智能对各行各业的深度融合，创造新的发展生态。作为数字技术发展高级形态，人工智能正在改变电力生产、运行、传输模式，支撑新型电力系统和新型能源体系建设。 

　　当前，电力行业正积极拥抱大模型技术，探索大模型应用，助力提升能源生产、运行、使用效率，优化资源配置、增强应急响应能力，推动电力行业向更加智能、灵活、安全的方向发展。随着数字化智能化技术的推进，人工智能将持续赋能电力行业发展。 

　　电力行业NLP大模型 

　　2022年5月，国网智能电网研究院有限公司和百度集团共同开发电力行业大模型。该电力大模型基于百度通用文心大模型ERNIE 3.0及深度学习、知识图谱增强等技术，构建了千万级电力文本样本库和电力行业知识图谱，联合训练电力行业NLP大模型。结合国家电网公司电力专业语料库和知识，引入双方算法经验，设计电力实体判别、电力文档判别等预训练任务，提升电力大模型在电网业务场景的应用效果，显著增强了设备及电网运营的自动化、智能化水平。 

　　“大瓦特”模型 

　　2023年9月，南方电网人工智能公司发布电力行业人工智能创新平台及自主可控电力大模型——“大瓦特”。这是电力行业首个跨NLP／CV模态大模型产品，实现了算力、算法、应用全过程的自主可控。“大瓦特”的训练数据主要来自于电力行业基础知识、电力业务制度规范以及电力行业研究报告等，参数量达百亿，提供意图识别、多轮对话、总结提炼、自动生成巡检报告、数据可视化、知识增强以及跨模态交互等多种能力。和传统的小模型相比，输电人工智能大模型在准确率、泛化能力、识别效率等方面表现优越，能更加精准地表述缺陷隐患类型和位置，也能更好地处理未见过的电力业务场景缺陷。 

　　配网视觉大模型 

　　2024年7月，通过结合自监督学习和混合专家微调技术，国网湖南省电力有限公司电力科学研究院（公司）已完成10亿节点配网视觉大模型的自主研发。 

　　配网专业视觉大模型是一种利用深度学习技术来进行配电网图像或视频处理的算法模型。它基于神经网络，可以通过大规模的训练数据集和高性能的计算硬件，实现对配电网图像信息的高效处理和理解。配网视觉大模型可以支撑十多种细分专业、几十个配网场景的使用，在无人机巡检、通道可视化等取得显著成效，顺利完成30万千米巡检，平均识别效率比主流视觉模型提升了10%。 

　　多模态预训练大模型“祝融2.0” 

　　2023年9月，深圳供电局电力行业首个多模态预训练大模型——“祝融2.0”上线，它让传统的电网AI技术拥有了类似ChatGPT的逻辑推理能力、文字表达能力，使得电力巡检系统不仅会记录分析、会预警，更能看得懂、会推理、会表达，电网安全隐患告警有效率提升了6倍。 该技术初步运用于输变电山火烟雾、外破隐患等巡检任务，识别准确率高达98%，预计每年可减少无效告警30万条。  

　　气象大模型“伏羲”2.0 

　　2024年6月3日，上海科学智能研究院和复旦大学联合发布面向产业应用的伏羲系列气象大模型2.0。 

　　“伏羲”是人工智能驱动的次季节尺度气象大模型，可提供42天时长的预测，单次预测推理时间小于10秒，曾亮相第28届联合国气候变化大会（COP28）。 

　　“伏羲”2.0是全球首个针对新能源优化的气象大模型，相当于为风电场和太阳能电站装上智能导航系统，能带来更准确的风速、辐照和发电能力预测，优化风电和太阳能发电的效率、平衡电网负荷、减少弃风弃光等。 

　　风电机组功率曲线图像识别AI模型 

　　2023年8月7日，国家能源集团龙源电力工程技术公司上线国内首个风电机组功率曲线图像识别AI模型，率先实现风电机组功率曲线特性分析筛查的自动化和智能化。 

　　为解决风电机组功率曲线异常筛查效率不足、准确度参差不齐的问题，龙源电力收集标注上万张典型功率曲线异常图片，依托主流图像识别模型自主训练AI模型，通过不断优化模型算法，使模型的正样本分配策略达到最优，实现了针对不同机型风电机组功率曲线8类典型问题的识别。经过场站3个月运行数据的实验验证，该模型在近14000台风电机组中检测出异常机组数量1860台，准确率超过80%。