电力人工智能多模态大模型创新技术及应用_35页_4mb

报告总结

报告主题：电力多模态大模型创新技术与应用
报告人：王小华 教授
所属单位：西安交通大学电气工程学院
报告日期：2025年2月

一、研究背景

人工智能的发展经历了推理期、知识期、统计学习期、集成方法期、早期神经网络期和大模型时期，当前正处于大模型引领的新阶段。电力行业作为国家关键基础设施，亟需突破通用模型在专业领域应用中的数据、技术和部署瓶颈，推动自研电力大模型的开发。

二、关键技术

1. 多模态数据采集与构建

   • 面向电力场景构建高质量多模态数据集，涵盖文本、图像、视频、时序数据等，总量超过100万条。
   • 采用自动清洗、标注与生成技术，提升数据质量和多样性。

2. 多模态模型架构

   • 提出统一的多模态编码-解码器架构，实现图像、文本等数据的跨模态对齐与融合。
   • 引入特征重构网络，增强多模态信息的协同表征能力。

3. 高效训推优化技术

   • 针对电力场景特点，开发分布式训练算法、国产算力适配与优化技术。
   • 提出知识蒸馏与量化技术，解决大模型推理资源受限问题，支持边缘计算部署。

三、应用案例

1. 电力专家客服系统

   • 基于多模态大模型，实现全天候客户问题解答与服务支持，显著提升服务效率。

2. 多模态运维安全助手

   • 结合视频、图像与文本数据，实时分析设备状态，辅助运维决策与安全预警。

3. 新能源发电预测

   • 整合气象与电力运行数据，提供短期至中长期发电功率预测，助力智能调度。

4. 边缘计算部署

   • 支持国产边缘设备进行高性能推理，节省响应时间并满足数据安全部署要求。

四、未来展望

• 标准体系与生态建设：制定电力多模态数据标准，推动校企联合，构建联盟与合作平台。
• 国产化生态系统：加速算法与硬件协同，开发适配国产芯片的电力专用大模型。
• 场景化应用落地：聚焦典型电力场景，打造行业专属解决方案，实现技术闭环。

结论
自研电力多模态大模型是应对行业复杂需求、攻克通用模型局限的技术必由之路。未来需在数据规范、算力体系、算法优化及生态协作方面持续发力，推动电力智能化转型。