中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：人工智能（AI）是讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)像人一樣思考和行動(dòng)的技術(shù)。在2025年的今天，這已經(jīng)不再是科幻，人臉識(shí)別、短視頻推薦、輔助駕駛已經(jīng)進(jìn)入人們的日常生活。在電力企業(yè)，AI可以通過圖片識(shí)別設(shè)備故障，幫助預(yù)測(cè)電力負(fù)荷，還可以化身員工的“秘書”，制作PPT、修改工作材料。
但電力行業(yè)對(duì)AI的期望遠(yuǎn)不止于此，從具體業(yè)務(wù)到公司管理，企業(yè)正在嘗試將AI滲透到各個(gè)角落。
從“單項(xiàng)”到“全能”
電力系統(tǒng)是人類社會(huì)最大、最復(fù)雜的人造系統(tǒng)之一。在AI技術(shù)大紅大紫之前，電力企業(yè)已經(jīng)從自身需求出發(fā)，探索具體的AI技術(shù)應(yīng)用，用機(jī)器取代人來完成艱苦、危險(xiǎn)的工作。
例如，2013年起，南方電網(wǎng)公司開始全網(wǎng)推廣輸電線路無人機(jī)巡檢作業(yè)。機(jī)巡業(yè)務(wù)大規(guī)模發(fā)展后，無人機(jī)采集照片數(shù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，催生了利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在電力巡檢中識(shí)別缺陷的需求，“機(jī)巡為主，人巡為輔”的智能巡檢模式現(xiàn)已基本實(shí)現(xiàn)。又如，帶電作業(yè)機(jī)器人研發(fā)早已有之，近年來則結(jié)合了AI應(yīng)用，2019年，國(guó)家電網(wǎng)天津電力公司推出全球首臺(tái)基于人工智能技術(shù)的全自主配網(wǎng)帶電作業(yè)機(jī)器人。
建設(shè)新型電力系統(tǒng)的目標(biāo)使得電力領(lǐng)域?qū)I的需求更加迫切。隨著海量新能源接入，電力系統(tǒng)中的變量急劇膨脹。100萬千瓦可以是一座大型核電站，但也可以是100個(gè)1萬千瓦的小型光伏電站，甚至是1000個(gè)1兆瓦的分布式電源，盡管并網(wǎng)功率相同，電力系統(tǒng)為保證電力電量平衡和安全穩(wěn)定運(yùn)行而付出的計(jì)算量卻完全不同。
在發(fā)電側(cè)和電網(wǎng)側(cè)，省級(jí)新能源日內(nèi)功率波動(dòng)量可達(dá)千萬千瓦，系統(tǒng)模型復(fù)雜度劇增；在用戶側(cè)，隨著電動(dòng)汽車、充電樁、虛擬電廠接入，源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)調(diào)難度加大。近年來，使用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)風(fēng)光發(fā)電功率、輔助電力調(diào)度、參與電力交易等都是備受業(yè)界關(guān)注的方向。
西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院教授王小華在公開演講中表示，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)人工依賴度高，存在資源配置低效和故障響應(yīng)不及時(shí)等問題。人工智能賦能后，通過實(shí)時(shí)調(diào)度優(yōu)化、智能維護(hù)和精確能源管理，大幅提升了電網(wǎng)的運(yùn)行效率。
最近十年，AI技術(shù)不斷突破。2016年，谷歌公司開發(fā)的圍棋機(jī)器人AlphaGo擊敗李世石，成為第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的機(jī)器人，“深度學(xué)習(xí)”算法大獲成功。2022年底，ChatGPT發(fā)布，以Transformer為基礎(chǔ)的大模型應(yīng)用開始快速發(fā)展。
由于通用大模型缺乏電力專業(yè)的預(yù)訓(xùn)練，難以直接為電力行業(yè)所用，因此多家電力企業(yè)都致力于開發(fā)專門面向電力行業(yè)的大模型，已對(duì)外公布的大模型包括南方電網(wǎng)“大瓦特”大模型、國(guó)家電網(wǎng)“光明”大模型、國(guó)家能源集團(tuán)基石大模型、三峽集團(tuán)“大禹”大模型、中核集團(tuán)“龍吟”大模型、中廣核AI大模型等。
人工智能逐漸從各類單項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用升格為企業(yè)戰(zhàn)略，成為數(shù)字化智能化發(fā)展中的重要內(nèi)容。近年來，多家電力央企提出了圍繞大模型的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。
南方電網(wǎng)公司提出，聚焦構(gòu)建“一個(gè)數(shù)字電網(wǎng)智能體”，實(shí)施“兩個(gè)百千萬工程”（精煉“百億”數(shù)據(jù)，打造“千億”模型，布局“萬卡集群”；精選百門課程，培育千名專家，開展萬人培訓(xùn)），深入推進(jìn)人工智能與電力業(yè)務(wù)深度融合。
國(guó)家電網(wǎng)公司提出推進(jìn)人工智能應(yīng)用模式從單一專業(yè)應(yīng)用向“通用+專業(yè)應(yīng)用融合”轉(zhuǎn)變，形成以大模型為核心、專用模型融合的應(yīng)用體系。
中核集團(tuán)提出以“頂層設(shè)計(jì)+產(chǎn)業(yè)協(xié)同+自主可控”為路徑，全面推動(dòng)大模型技術(shù)在核工業(yè)領(lǐng)域落地實(shí)踐。
電力央企普遍開展了關(guān)于人工智能的專項(xiàng)行動(dòng)。據(jù)《人民日?qǐng)?bào)》報(bào)道，2024年，中央企業(yè)人工智能產(chǎn)業(yè)投資增速達(dá)46%。
用在哪？好用嗎？
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展離不開算法、算力、數(shù)據(jù)、場(chǎng)景等各項(xiàng)要素。算法是人工智能的“智商”，算法的進(jìn)步離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)和處理海量數(shù)據(jù)的算力，場(chǎng)景則為人工智能創(chuàng)造用武之地。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，任何技術(shù)的發(fā)展都必須與具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，盡管以大模型為代表的人工智能技術(shù)取得了巨大的進(jìn)展，普通人也有機(jī)會(huì)使用，但是大模型開發(fā)企業(yè)當(dāng)下幾乎都處于虧損狀態(tài)，尚未找到有巨大商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。
工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)數(shù)據(jù)豐富，應(yīng)用場(chǎng)景多樣，人工智能技術(shù)賦能千行百業(yè)成為人工智能企業(yè)與產(chǎn)業(yè)界共同的期望。
公開信息顯示，電力央企目前對(duì)AI技術(shù)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在企業(yè)辦公、管理和具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景兩個(gè)層面。辦公和管理層面，涉及采購(gòu)、評(píng)審、合同審查、審計(jì)、人力資源、財(cái)務(wù)、制度問答助手、董事會(huì)運(yùn)行管理與評(píng)價(jià)等多個(gè)領(lǐng)域。具體業(yè)務(wù)應(yīng)用則充分體現(xiàn)企業(yè)自身特點(diǎn)，涉及發(fā)輸配變用各個(gè)環(huán)節(jié)和生產(chǎn)、建設(shè)、運(yùn)營(yíng)、制造、服務(wù)各業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
發(fā)電企業(yè)聚焦于智慧電廠、安全監(jiān)管，如新能源發(fā)電的無人值守和集中調(diào)控、梯級(jí)水電站協(xié)同調(diào)度等。中核集團(tuán)提出將人工智能技術(shù)應(yīng)用于反應(yīng)堆仿真驗(yàn)證和反應(yīng)堆工程設(shè)計(jì)。國(guó)家能源集團(tuán)提出研制電力行業(yè)首個(gè)全自動(dòng)現(xiàn)貨輔助交易人工智能機(jī)器人。
電網(wǎng)企業(yè)擁有更多的數(shù)據(jù)和更豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。2023年，南方電網(wǎng)公司發(fā)布行業(yè)首個(gè)自主可控電力行業(yè)大模型“大瓦特”，目前已形成智能巡檢、智能客服、負(fù)荷預(yù)測(cè)等多個(gè)核心產(chǎn)品，覆蓋輸電、變電、配電、調(diào)度、客服、規(guī)劃等十余個(gè)領(lǐng)域百余個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。
國(guó)家電網(wǎng)公司2024年發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)千億級(jí)多模態(tài)行業(yè)大模型——“光明”大模型，覆蓋電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行、電力設(shè)備檢修、供電服務(wù)等600多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。
盡管數(shù)量繁多，但有專家認(rèn)為，目前電力領(lǐng)域的AI應(yīng)用還沒有進(jìn)入“核心區(qū)”。在具有高價(jià)值的核心業(yè)務(wù)上，AI應(yīng)用較少。目前，兩大電網(wǎng)公司都提出深入挖掘培育高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)展思路。高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景通常是指業(yè)務(wù)相關(guān)性強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高和產(chǎn)業(yè)鏈拉動(dòng)效應(yīng)強(qiáng)的場(chǎng)景，如資產(chǎn)全生命周期健康管理、災(zāi)害天氣的應(yīng)急決策等。
在使用效果上，王小華認(rèn)為，現(xiàn)有國(guó)產(chǎn)電力大模型在真實(shí)電力任務(wù)上性能還不夠強(qiáng)，與實(shí)際需求仍存差距。
電力大模型的應(yīng)用目前還存在諸多難點(diǎn)。
在算法層面，人工智能的可解釋性不足限制了其在諸多行業(yè)的應(yīng)用，尤其是在電力等對(duì)可靠性要求極高的領(lǐng)域?？山忉屝允侵窤I不僅要輸出結(jié)果，還要向使用者展示自己的決策過程和依據(jù)。出于模型復(fù)雜度高等因素，當(dāng)前大模型通常處于“黑箱”狀態(tài)，如果使用者無法理解、難以糾錯(cuò)，就難以信任。
在數(shù)據(jù)層面，電力企業(yè)擁有大量設(shè)備及用戶數(shù)據(jù)，信息安全、隱私保護(hù)工作存在較大挑戰(zhàn)。中國(guó)工程院陳曉紅院士研究團(tuán)隊(duì)提出，電力AI大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常需要上傳至網(wǎng)絡(luò)并在電力系統(tǒng)內(nèi)部共享訪問，一旦攻擊者獲取訪問權(quán)限，即可利用電力AI大模型的智能問答系統(tǒng)獲取電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備詳情、安全協(xié)議等敏感信息，影響數(shù)據(jù)安全甚至電力系統(tǒng)安全。
盡管如此，電力巨頭已經(jīng)展現(xiàn)出利用AI重塑企業(yè)面貌、改變行業(yè)生態(tài)的決心。而科技企業(yè)也迫切需要找到基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，加速人工智能技術(shù)的商業(yè)化。
