武汉大学张俊：2024生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿报告-2024.8.15-42页_5mb

生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿

核心内容

生成式人工智能大模型的快速发展正在为电力系统数智化转型提供新的技术路径。从ChatGPT到Sora，生成式大模型在多模态处理和跨场景应用方面展现出强大的能力，为电力系统的智能化升级带来新的机遇。国家电网与国务院国资委均强调了人工智能在电力系统中的重要性，推动其在电力系统规划、运行、控制、检修、运维及业务运营等领域的应用。

主要观点

• 生成式大模型突破了传统数据驱动方法的局限，提升了电力系统在不确定性环境下的分析与预测能力。
• 新型电力系统在“双碳”目标下，面临高比例新能源接入、数据异构性、不确定性增强等挑战，需要大模型的智能分析和决策能力。
• 大模型技术正在从通用模型向行业专用模型演进，形成“基座大模型－行业通用大模型－业务AI Agent”的建设路线。
• 电力系统数智化转型依赖于多模态数据处理、知识图谱构建、智能决策系统等技术手段。

关键信息

国内外大模型发展现状

电力系统数智化转型背景

• 2020年9月，中国提出“双碳”目标，新能源成为电力系统的主要组成部分。
• 2024年1月，国家电网强调以人工智能推动新型电力系统数智化转型。
• 2024年2月，国务院国资委指出发展新一代人工智能技术是产业生态建设的关键。

电力系统数智化应用方向

1. 新型电力系统运行分析预测

   • 包括华中区域电力需求动态预测、特高压直流净负荷预测、风电场短期功率预测等。
   • 应用方法：融合社会经济信号与物理系统信号、构建LSTM-MDN模型、应用因果深度学习模型。

2. 高比例新能源接入下的运行与控制

   • 包括电网动态预警、智能决策、多智能体仿真、分布式储能优化、综合能源系统规划等。
   • 应用方法：强化学习、多智能体协同、物理信息嵌入、多主体博弈分析。

3. 电力设备智能检修与运维

   • 包括电力变压器全寿命周期管理、电力二次设备缺陷智能诊断、电网调度故障处置等。
   • 应用方法：构建知识图谱、实现多源异构数据对齐、基于大模型进行智能诊断与辅助决策。

4. 电力系统多元业务智能化运营

   • 包括运营指标智能交互驾驶舱、发电设备分析工具智能调用、AI教培平台、智能业财一体化平台等。
   • 应用方法：智能财务助理、财务自动化机器人、智能管理会计应用、智能业财决策辅助。

应用场景举例

• 新型电力系统规划与运营：通过大模型实现电力系统运行分析和预测。
• 场景数据增强：利用大模型提升数据处理与分析能力。
• 运行态势感知与预测：基于多模态数据和AI技术实现对电力系统运行状态的实时感知与预测。
• 智能优化决策：通过AI技术实现电网调度、设备运维等领域的智能决策。
• 业务智能化转型：推动电力行业向智能化、自动化方向发展，如AI教培、智能业财一体化等。

电力系统数智化应用架构展望

• 构建电力行业私域数据仓库和通用大模型操作平台。
• 开展数据驱动专用大模型训练及电力行业大模型适配技术。
• 设计“目的导向”的电力AI Agent集群，通过多智能体协同交互演化，赋能海量业务场景智能化升级。

未来研究方向

• 多模态数据处理：整合文本、图像、视频等多源异构数据，提升模型对电力系统的理解与预测能力。
• 智能决策系统：基于强化学习和大模型技术，实现电力系统的智能调控与优化。
• 知识图谱与AI结合：构建电力系统知识图谱，实现知识沉淀与智能应用。
• 人机协同：提升AI在电力系统中的辅助能力，降低对人工经验的依赖，实现高效人机协同。

实践案例与成果

• 华中区域电力需求预测：基于社会经济信号与物理系统信号的融合，提升了预测精度与鲁棒性。
• 特高压直流净负荷预测：采用LSTM-MDN模型，实现对净负荷的准确预测与成本效益分析。
• 新建风电场短期功率预测：提出基于因果推断的预测模型，有效解决数据稀缺问题。
• 电网动态预警与智能决策：构建基于强化学习的预警模型，实现风险快速评估与调控。
• 城市电网主配协同负荷转供策略：采用多智能体强化学习方法，实现秒级策略生成。
• 电力变压器全寿命周期管理：基于数字孪生和大模型技术，实现对电力资产的智能化管理。
• 电力二次设备缺陷智能诊断：构建基于ERNIE-BiLSTM-CRF算法的文本信息抽取模型，结合知识图谱提升诊断能力。
• AI教育管理培训平台：基于大模型和DocQA技术，实现个性化培训与知识匹配。
• 智能业财一体化平台：通过RPA和智能助理技术，实现财务流程自动化与智能决策支持。

总结

生成式大模型正在成为推动电力系统数智化转型的关键技术。通过多模态数据处理、智能决策系统、知识图谱构建和人机协同，电力行业能够更好地应对新能源接入带来的不确定性挑战，实现智能化、高效化和低碳化发展。未来，大模型技术将与电力系统深度融合，形成以数据驱动和智能决策为核心的新型电力系统数智化应用架构。