2025-03-02-西安交通大学-电力人工智能多模态大模型创新技术及应用_35页_3mb

总结报告：电力人工智能多模态大模型创新技术与应用

背景

人工智能发展经历了推理期、知识期、统计学习和大规模模型等阶段，深度学习成为当前主流。电力行业面临传统系统人工依赖度高、故障响应不及时等问题，亟需人工智能赋能。然而，现有通用大模型在电力领域专业性和适用性不足，因此亟须自主研发电力专用多模态大模型，以满足数据差异大、任务多样化和场景复杂性的需求。

关键技术

核心技术包括多模态数据统一编码、预训练优化和高效训练方法。具体技术路径涉及构建大规模多模态数据集、开发融合文本、图像等多模态的统一编码器，采用指令微调、强化学习提升模型理解力和泛化能力。同时，针对计算资源限制，通过知识蒸馏和量化技术实现轻量化优化，并结合边缘与云计算协同发展，优化推理速度和安全性能。

应用场景

应用场景覆盖电力运营多方面：一是电力专家与客服系统，提供全天候、专业的问题解答；二是多模态运维安全助手，实现设备状态实时感知与故障预警；三是电力时序数据分析模型，精确监控电压、电流信号；四是新能源发电预测与调度系统，支持短、中长期发电数据预测。这些应用基于国产硬件优化，提升效率与可靠性。

未来展望

未来应聚焦典型场景导向、AI能力抓手和落地应用目标，构建电力行业联合数据资源库和标准化平台。加强校企合作，推动产学研一体化发展，建立电力人工智能合作联盟，共享高质量数据和模型。最终目标是打造电力专属大模型体系，支持多场景智能优化，提升电网运行效率、稳定性和可持续性。