文／朱红 

　　在当今能源行业数字化转型的浪潮中，人工智能技术的应用正成为推动行业发展的关键力量。2024年12月 19日，国家电网公司在京发布光明电力大模型，该模型如同能源电力领域的人工智能专家，可为电网安全稳定运行、促进新能源消纳、做好供电服务提供强大的 “超级大脑”，成为行业关注焦点。 

　　光明电力大模型是面向电力行业的千亿级多模态大模型，其集成的电力数据、涵盖的应用场景、具备的专业功能在行业内首屈一指，能够面向电力生产、建设、管理、运营、科研、制造、服务等全产业链提供专业化智能化服务，对于推动新型电力系统建设，加快形成新质生产力，更好保障国家能源安全，促进能源绿色转型，具有重要意义。 

　　国网江苏省电力有限公司积极将这一“超级大脑”应用于实际业务中，开启了江苏能源领域智能化发展的新篇章。通过将该模型应用于电力生产、建设、管理、运营、科研、制造、服务等全产业链，加强电力系统的智能化运行和管理，提高能源利用效率，降低运营成本，增强电网的安全性和稳定性，为用户提供更加优质、高效、个性化的电力服务。 

　　电算协同赋能江苏供电服务 

　　光明电力大模型在电网规划、电网运维、电力调控、供电服务等600多个应用场景发挥智能专家作用，实现电力与算力的协同赋能，助力新型电力系统和新型能源体系建设。其中，自动生成供用电方案的功能已在江苏实践应用。 

　　在电网规划方面，光明电力大模型通过为电网“把脉问诊”，辅助工作人员分析电网的薄弱环节，促进精准投资；在电网运维方面，可为电力设备进行智慧体检，自动生成精准的设备体检报告。目前该大模型已经学习了2000多个故障案例，具备13项常见的缺陷诊断能力，还在不断迭代升级学习和适应新型、复杂故障的能力；在电网调控方面，具备强大的智能交互和推理决策能力，使其能够快速生成满足调度运行的高实时性、强解释性的复合转供策略。在实际应用中，由于电网风险决策的难度比较高，目前采用大、小模型协同的方式来保证决策的准确性。 

　　在供电服务方面，光明电力大模型可实现供电方案的智能编制。借助大模型自动生成供电方案，可以更精准地满足各类用户需求，也可以解放人力。国网江苏电力以前为用户定制供电方案时，工作人员以上门现场勘察的方式为主，存在花费时间长、用户选择空间小等痛点。现在借助大模型，实现了供电方案编制从人力密集到智力密集的转变，既提升了供电公司的工作效率，也帮助用户企业降本增效。 

　　“超级大脑”精准定制用电方案 

　　在南京，一家芯片制造公司的用电需求得到了光明电力大模型的精准响应。该公司通过政府项目备案，拥有约 4000 千瓦设备的用电需求。在用电方案的制定过程中，光明电力大模型展现出强大的智能分析能力。 

　　在收资环节，它凭借对电力知识的深刻记忆与理解，对用户的项目备案文件和设备清单进行智能分析，精准识别出生产工艺、用电设备能耗等关键信息，研判出用户的重要负荷、重要性等级，以及所需的供电电源数量和用电容量，有效解决了用户用电需求精准确定难的问题。在完成方案收资后，大模型调用“电网一张图”的仿真功能，将国网江苏电力各部门汇聚在电网“虚拟作战沙盘”中，在接入方案图上作业，“一览无遗”。 

　　方案制定阶段，光明电力大模型学习了用电方案制定的行业标准、典型设计方案和海量用户历史资料，根据这家公司的负荷性质和用电容量等信息，通过受电方案提示词工程，构建思维树框架，引导审核，确定用户用电的主接线方式，并基于不同运行方式、不同变压器组合，根据用电可靠性优先或用电灵活性优先等不同原则，决策生成多套受电方案供该用户选择。 

　　这些方案通过“网上国网”App推送给用户，用户还可对选定的方案进行调整，确保方案满足实际需求。在用户确认方案后，光明电力大模型基于对电力知识的理解，提取接入、受电、电价等5类关键信息，辅助生成供电方案答复单，实现方案答复的高效与准确。目前，自动生成用电方案的功能已在江苏营销2.0系统正式上线应用，为更多企业提供了便捷、精准的用电方案定制服务。 

　　探索更多领域应用拓展 

　　国网江苏电力积极探索大模型在更多领域的应用，尤其是图像识别领域（如无人机巡检、输电可视化监拍）和智慧办公领域（如文本处理、公文写作）。 

　　为了及时发现和处理输电通道中大棚、防尘网、游离异物等潜在威胁，国网江苏电力在全省输电通道内共安装了15万余套可视化监拍装置。然而，受限于异物类型样本较少及泛化能力不足等问题，原有的输电异物隐患算法的识别精度不高，对于破损、变形等复杂异物形态的识别能力不足。 

　　光明电力大模型发布后，国网江苏电力构建智能体分步骤协同使用大小模型，实现识别能力提升。其中，异物隐患识别基于视觉大模型实现，而异物是否处于保护区的距离识别则通过专业小模型实现。该算法由江苏电力信息公司优化升级，基于光明电力大模型，将输电异物隐患识别准确率提升了5个百分点，大小模型的协同使用压降了无效告警数量，大幅提高了巡检效率。算法优化应用后，国网江苏电力每日派发告警工单1000余张，实现了3分钟内发现隐患、30分钟内抵达现场处置，有力保障了输电线路稳定运行。升级后的输电异物隐患算法，不仅能够精准识别各类完好的异物，更能对破损、异常形态的异物进行精细区分，由此大幅提升对输电线路隐患识别的准确性与全面性。 

　　未来，在江苏，大模型有望深入到电力设备制造环节。通过对设备生产过程中的数据进行分析，优化生产流程，提高设备质量和生产效率，实现电力设备制造的智能化升级。在能源市场交易方面，大模型也可凭借其强大的数据分析和预测能力，对能源市场的价格波动、供需关系等进行精准分析，为电力企业的市场交易决策提供有力支持，增强企业在市场竞争中的优势。 

应用场景的不断扩大，必然对大模型的计算效率和部署成本提出更高的要求。新形势下，还应不断迭代升级大模型的逻辑能力，以便对决策结果做出合理的解释，提高可信度；搭建开放的训练部署平台，支持可视化界面交互、接口访问、私有化部署等手段，为更多用户提供通用的训练部署方案；要更注重共享应用过程中的安全性，包括数据安全、人工智能应用的稳定性以及应用到电力系统时的可控性等。  

　　（作者系国家电网公司人工智能首席专家、国网江苏电力南京供电公司科技数字化部三级协理。编辑：郝怡柯）