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【導(dǎo)讀】2024年7月2日，由中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)、廣西壯族自治區(qū)人民政府主辦，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)承辦的第二十六屆中國(guó)科協(xié)年會(huì)通用大模型未來演進(jìn)路線——數(shù)據(jù)、算力、算法論壇在廣西南寧召開。會(huì)議特別邀請(qǐng)中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)副秘書長(zhǎng)、武漢大學(xué)教授張俊，作主題為“生成式人工智能大模型及其電力系統(tǒng)數(shù)智化應(yīng)用前沿”的報(bào)告，報(bào)告重點(diǎn)介紹了新一代人工智能和AI大模型科技及其發(fā)展現(xiàn)狀，并以電力系統(tǒng)分析預(yù)測(cè)、系統(tǒng)調(diào)度控制、裝備智能運(yùn)維、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景為背景，闡述了若干新一代人工智能與AI大模型等相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)和應(yīng)用技術(shù)路徑。
一、人工智能大模型的演進(jìn)與多模態(tài)發(fā)展
人工智能大模型近年來經(jīng)歷了多次發(fā)展高潮與低谷。在2022年OpenAI發(fā)布ChatGPT后，生成式大模型進(jìn)入了快速發(fā)展期。2023年初，Sora的發(fā)布標(biāo)志著大模型從單一的語(yǔ)言模態(tài)向圖文、視頻等多模態(tài)邁進(jìn)。這一階段的大發(fā)展被稱為“百模大戰(zhàn)”，各類模型層出不窮。如何評(píng)估這些模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，尤其是在垂直領(lǐng)域中的應(yīng)用，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。
新型電力系統(tǒng)在電源結(jié)構(gòu)、負(fù)荷特性、電網(wǎng)形態(tài)、運(yùn)行特性等方面都需要實(shí)現(xiàn)革命性的轉(zhuǎn)變。為達(dá)到2030年“碳達(dá)峰”和2060年“碳中和”的目標(biāo)，能源領(lǐng)域?qū)⒊蔀橹鲬?zhàn)場(chǎng)，而新型電力系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵主體。數(shù)智化在新型電力系統(tǒng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，從技術(shù)革新到經(jīng)營(yíng)管理，智能化是整個(gè)過程的核心。數(shù)智化不僅提高了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)力，還支持了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。
在政策環(huán)境方面，國(guó)家層面及國(guó)家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)和發(fā)電集團(tuán)的政策都對(duì)人工智能的發(fā)展給予了高度的戰(zhàn)略重視。大模型的發(fā)展路線可以概括為人機(jī)協(xié)同模式的演進(jìn)。當(dāng)前主要是人類占主導(dǎo)、AI輔助的工作模式。例如，Copilot模式中，人類和AI各占一半，這種模式雖有一定應(yīng)用但并非最理想。在WPS等軟件中，付費(fèi)的AI助手使用率也因人而異。未來的發(fā)展方向是Agent模式，人類負(fù)責(zé)設(shè)定目標(biāo)、提供資源、監(jiān)管結(jié)果，AI則處理其余工作。大模型技術(shù)的發(fā)展可以為這種模式提供有力支持。
要實(shí)現(xiàn)行業(yè)落地，除了強(qiáng)大的底座大模型外，還需積累行業(yè)多源異構(gòu)知識(shí)，并與大模型結(jié)合，應(yīng)用語(yǔ)義檢索、知識(shí)沉淀、短期記憶、切分優(yōu)化等技術(shù)。大模型需具備多源能力和Agent設(shè)計(jì)器的能力，并在配置層實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義解析、知識(shí)檢索、多輪對(duì)話、需求拆分、智能推理和意圖識(shí)別。電力系統(tǒng)應(yīng)用大模型需解決源荷預(yù)測(cè)、運(yùn)行控制、智能巡檢和自動(dòng)化控制等問題。
二、大模型在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用與案例分析
在電力系統(tǒng)的運(yùn)行分析方面，大模型有多個(gè)實(shí)踐案例。例如，在華中地區(qū)進(jìn)行的用電需求模型分析，結(jié)合了社會(huì)開源數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，我們整合了80多個(gè)數(shù)據(jù)源，形成統(tǒng)一模型，為華中規(guī)劃部提供支持。
特高壓直流凈負(fù)荷預(yù)測(cè)和成本效益分析是另一個(gè)重要課題。源荷預(yù)測(cè)需在系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行，而非單獨(dú)的源或荷，以為當(dāng)?shù)仉娏κ袌?chǎng)提供支撐體系。因果分析也是關(guān)鍵，通過找出影響電場(chǎng)出力的因素，提高預(yù)測(cè)精度，幫助識(shí)別造成電場(chǎng)出力變化的原因。
在人工智能2030重大項(xiàng)目中，我們通過數(shù)字人和人類調(diào)度員的對(duì)話協(xié)作，實(shí)現(xiàn)人機(jī)混合智能和人機(jī)協(xié)同調(diào)度。人類設(shè)定目標(biāo)、提供資源、管理結(jié)果，中間過程由大模型完成。智能體通過自然語(yǔ)言進(jìn)行互相對(duì)話，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)情況、處理異常、生成策略并實(shí)施，這樣的智能體協(xié)同工作為人類提供了極大的便利。
在設(shè)備運(yùn)維方面，我們通過知識(shí)圖譜和大模型結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備檢修和運(yùn)維的智能化。大模型在這里充當(dāng)轉(zhuǎn)譯員角色，將機(jī)器的形式化語(yǔ)言轉(zhuǎn)為自然語(yǔ)言，并反向操作，更新知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)人類經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器智能的結(jié)合。通過故障處理和自主化診斷平臺(tái)，我們?cè)鰪?qiáng)了系統(tǒng)的運(yùn)維能力。這方面的研究與中核集團(tuán)合作，通過大模型和思維鏈技術(shù)進(jìn)一步提升系統(tǒng)能力。
為了實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的智能化運(yùn)維，我們提出了數(shù)智化應(yīng)用框架：首先，電力系統(tǒng)需要海量、多源的數(shù)據(jù)和知識(shí)。構(gòu)建電力系統(tǒng)私域的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和通用大語(yǔ)言操作平臺(tái)。其次，基于私域數(shù)據(jù)和機(jī)構(gòu)參數(shù)的大模型，需要與小模型相配合，融合使用，以支撐電力行業(yè)的垂類大模型生態(tài)發(fā)展。最后，電力系統(tǒng)的Agent集群通過多語(yǔ)言、多智能體的協(xié)同交互，賦能海量業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化。通過上述框架，數(shù)智化技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用將得到大幅提升，實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的電力系統(tǒng)運(yùn)維和管理。
三、電力行業(yè)大模型的未來展望與發(fā)展策略
在調(diào)度行業(yè)、財(cái)會(huì)一體化行業(yè)和電力設(shè)備運(yùn)維等領(lǐng)域，AI定制化教育培訓(xùn)和管理平臺(tái)的應(yīng)用前景廣闊。我們期待與更多能源單位深入合作，共同推動(dòng)大模型在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用與發(fā)展。
數(shù)智化應(yīng)用框架不僅僅是數(shù)據(jù)和知識(shí)的整合，更重要的是構(gòu)建電力系統(tǒng)私域倉(cāng)庫(kù)和通用大語(yǔ)言操作平臺(tái)。這些平臺(tái)不僅能夠處理電力系統(tǒng)所需的海量、多源數(shù)據(jù)，還能有效整合各種知識(shí)形式，為智能化運(yùn)維和管理提供強(qiáng)大支持。
大模型和小模型的融合方式將支持電力行業(yè)垂直領(lǐng)域的大模型生態(tài)發(fā)展。這種融合不僅能夠提升模型的精準(zhǔn)度和適用性，還能夠更好地應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)復(fù)雜的操作和管理需求。
多智能體的協(xié)同交互將致力于賦能電力系統(tǒng)的智能化發(fā)展。這種方式不僅能夠增強(qiáng)系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化水平，還能夠在海量業(yè)務(wù)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的決策和操作。
這一框架的實(shí)施，將為電力行業(yè)帶來新的變革和發(fā)展機(jī)遇。我們期待與工業(yè)界合作伙伴的深入合作，共同探索電力行業(yè)智能化的新前景，推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展。
（本文根據(jù)作者所作報(bào)告速記整理而成）
