国家电网公司光明电力大模型是什么

百科   2025-02-04 19:30   北京  


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光明电力大模型总体介绍

光明电力大模型是由国家电网有限公司发布的,面向电力行业的千亿级多模态大模型。该模型作为能源电力领域的人工智能“专家”,为电网安全稳定运行、促进新能源消纳、做好供电服务提供“超级大脑”。

光明电力大模型总体介绍:人工智能作为新质生产力的重要引擎,是数字化智能化发展的高级阶段和高阶形态。双碳目标下,新能源快速发展,能源格局深度调整,能源电力行业面临电源结构清洁化、电网形态多元化、负荷特性灵活化等挑战,传统技术难以解决源荷精准预测、复杂系统优化、海量资源互动等行业共性难题,亟需加快以大模型为代表的新一代人工智能技术融合应用,推动电力行业智能化转型升级,助力新型电力系统和新型能源体系建设。

为深入贯彻国家 “人工智能 +” 行动,全面落实国家发展改革委场景开放任务、国务院国资委焕新行动和国家能源局专项部署,国家电网公司协同内外部单位,全力构建电力行业大模型,拓展行业应用,打造应用标杆,推动国家数字经济发展。

光明电力大模型是面向电力行业的千亿级多模态大模型,具备电力知识记忆理解、多模态融合分析、业务逻辑推理、基础数值计算、内容辅助生成等能力,可应用于新能源场站智能运维、电力运行态势分析、设备故障诊断评价等业务。光明电力大模型作为电力专家,不仅服务国家电网公司自身,更是一个服务全行业上下游企业、全产业链共建共享的行业级大模型,面向全行业开放共享,支持行业上下游企业和合作伙伴,基于光明电力大模型,快速构建各领域场景和推广应用。

取名 “光明”,体现电力行业光荣使命和电力人的责任担当,寓意人工智能大模型将激发电力行业创新发展的澎湃动力,引领电力行业进入智能化光明未来。光明电力大模型是电力知识最全、参数规模最大、专业能力最强的行业大模型,涵盖了电力行业丰富的文本、图像、视频、语音、时序、拓扑等数据,广泛的标准、规程、制度、规范等经验知识;覆盖了亿级到千亿级全系列尺寸;光明是能源领域首个通过中国信通院、电子标准院双权威检测的行业大模型,达到最高等级 “卓越级”。

应用场景落地是人工智能技术形成新质生产力的重要环节和 “最后一公里”,也是行业大模型发挥作用的关键。国家电网公司始终高度重视人工智能应用,围绕智能运维、智能客服、智能调度等领域,推广无人机巡检、变电巡视、营销客服等 17 类 300 余个应用场景,年巡检杆塔 500 万基,减少人工登塔 40%,为 11 亿电力客户提供智能化办电服务,智能问答回复率超 90%。为体系化推进建设应用,国家电网公司坚持需求导向和系统观念,统筹开展 “人工智能 +” 顶层设计,形成以光明为核心的 “6541” 总体规划布局。

应用场景方面,立足电网,面向行业,全面覆盖规划建设、电网运行、设备管理、作业管控、客户服务、经营管理等六大领域,梳理形成 600 余个业务场景,着力打造新能源场站功率智能预测、电力气象灾害预警、系统稳定智能分析等 60 余个大模型典型应用场景,立足行业 “端到端” 视角,串接点状应用,聚焦推进新型配电网智能诊断与规划、电力智能仿真分析与调度运行、配电网源荷预测与智能辅助决策、电力主设备状态评价与智能运维、电力设备检修作业智能管控、电力客户全过程智能服务、供应链全环节智能协同服务、数字化建设智能研发与运维等八大企业级重点应用条线。

技术能力方面,着力提升感知智能、认知智能、决策智能、具身智能、科学智能(AI for Science)等五大能力,全面支撑人工智能应用。

核心要素方面,持续夯实样本、算力、平台、模型 4 个要素。全面打造亿级图像、千万级文本的行业高质量样本库;建设国产智算中心,强化电力云边端协同计算;构建自主可控、开放共享的人工智能平台;创新智能体为载体,大小模型协同应用模式。

保障体系方面,构建以光明电力大模型为核心的两级协同运营机制,联合行业单位、高等院校、科研机构、互联网头部企业等上下游合作伙伴,实现平台共用、模型共训、能力共建、应用共享,形成产学研用协同的人工智能产业生态。



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光明大模型技术能力

光明电力大模型是在通用基座模型基础上,系统性进行增强训练和全参微调,注入大量电力知识和专家经验,致力于将一个多面手打造成为电力专家。 
在构建过程中,由于行业特点,面临三大挑战。一是电力业务形态多样,场景复杂,涉及多种模态数据,模型融合应用难。二是电力知识体系复杂,知识结构与通用知识体系差异较大,模型学习理解难。三是电力业务逻辑复杂且动态变化,模型建模推理难。

为应对上述挑战,在模型结构、训练方法上实现了三大突破创新:一是优化了基础模型结构,实现电力多模态分析。二是完成了行业知识增强训练,构建了最全电力知识底座。三是设计了一套电力思维链推理策略,全面提升了电力专业能力。

为解决电力多模态难题,国家电网公司对 Transformer 基础架构进行了优化,增加电力跨模态适配层,首次将电力文本、图像、视频、电网拓扑、时序状态量映射到同一语义空间,通过特征向量化进行特征对齐。在此基础上,改进了混合注意力机制,进一步对不同模态数据进行深度关联建模,有效提升电力跨模态理解分析能力。此外,还设计了多专家混合自适应网络结构,通过门控路由策略动态激活不同专家模型,可以面向云边端不同业务场景提供从亿级到千亿级不同尺寸参数的模型服务。通过模型结构优化,光明实现了从单模态到多模态的转变,电力多模态融合分析能力显著增强。

为全面增强行业知识,国家电网公司打造了类型最全、质量最高的行业样本库,包括 1.02 亿张图像样本、1150 万份文本数据,其中行业数据占比超 40%。组织了千余名电力专家深度参与样本构建和标注,大幅提高了样本的知识密度和行业价值。通过分析电力样本特征以及大量科学实验,国家电网公司找到了电力知识和通用知识最佳训练配比,使得光明既能保持基座模型强大的通用能力,又能快速提升电力专业能力。
在训练过程中,通过训练迭代,探索出了适应电力专业知识特点的最优训练策略,让光明由浅入深进行了分阶段学习,先学基础理论知识,再学操作规程,再学运行分析方法,逐级理解复杂电力知识,训练效果提升 30%。通过科学体系化行业知识增强训练,光明构建了扎实深入的电力知识体系,实现从通用知识到行业知识的转变,专业知识理解及生成能力明显提升。还融合了强化学习和思维链技术,设计了自优化的电力思维链推理策略。以大量电力实际运行案例为基础,融合运行数据和电力机理知识,让光明从中学习系统运行规律,并激发大量思考。然后,基于专家经验构建判断模型,对思考结果进行自动评估和排序,通过反馈迭代,引导光明自我优化推理路径。基于电力思维链推理策略,光明逐步形成了符合电力行业特点的思维方式,实现从通用思维到行业思维的转变,逻辑推理能力和基础数值计算能力明显提升。

光明电力大模型可以综合应用多项能力,进行复杂电路拓扑分析。基于电力思维链推理,光明首先对拓扑图进行特征提取,完成电路拓扑分析。



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