大模型在电力行业的典型应用案例解析

本教程详细解读大模型在电力行业智能化升级中的三个典型应用案例，帮助你深入理解如何借助AI技术提升效率、降低风险，特别聚焦于B端（企业级）实践场景。

01. 调度操作票智能生成及校验

什么是电网调度操作票？

电网调度操作票是调度员在电网运行中下达的书面指令，用于指挥现场人员操作电气设备。它涵盖操作任务、操作顺序、设备名称编号、操作时间、操作人、监护人及审核人等核心要素。传统方式依赖人工经验与手动填写，再经过审核确认，效率偏低且容易出错。

大模型如何解决问题？

通过融合通用大模型与电力行业垂直大模型，构建调度系统的知识图谱，从而实现操作票的智能生成与自动校验。

系统架构

本方案依托调度云平台，集成电网调度指挥系统。核心在于建立电力调度领域的操作票知识图谱，构建“调度操作业务一张图”，通过知识关联实现结果推导。

图一 系统架构图

知识图谱的构建

• 电网物理模型图谱：以具体物理设备为实体，以拓扑连接为关系。从电力系统CIM模型和实时量测文件自动生成，覆盖35kV及以上电网一次设备、500kV及以上二次设备。
• 操作规程语义图谱：以操作对象为实体，以操作要求为关系。通过解析调规、操规等文档，提取核心文本与结构，利用预训练模型与人工标注完成文档理解。

图二 知识图谱的构建

知识图谱的融合

通过关系映射与图谱分析，将两大知识库融合为统一的操作票知识图谱，具备成票模型、防误规则、术语知识、结构识别、设备状态等融合感知能力。

智能生成与校核流程

操作票知识图谱模型与业务系统实现打通。业务系统提供电网模型、检修单、回令信息等基础数据。操作票应用调用知识图谱API，通过知识关联与推理，自动生成规范步骤，并对执行过程进行合规性与安全性校核。

建设成效

根据试点数据，直流设备校核正确率95.7%，交流设备校核正确率97.6%，操作票生成准确率超过99%，编制时间从平均10分钟缩短至约2分钟。

小提示：在构建知识图谱时，确保文档解析的准确性至关重要。建议对核心术语进行人工标注复审，避免因语义歧义导致推理偏差。

常见问题：

• Q：大模型如何保证操作票的安全性？
  A：通过两个层面保障：一是知识图谱融合了防误规则与术语知识；二是智能校核环节会实时比对执行过程与规则库，一旦发现偏差立即发出警报。
• Q：这种方案适用于所有电网企业吗？
  A：主要适用于已具备调度云平台和信息系统的企业。基础数据越完善，系统效果越理想，小型企业可能需要先开展数据治理工作。

02. 生产现场违章作业智能监控

电力生产作业风险较高，必须严格遵守操作规程。大模型与视觉识别技术相结合，可实现全流程智能化监控。

核心功能

某电网公司利用基础大模型和电力垂直大模型，构建了涵盖三大核心功能的监控系统：

• 疑似违章识别
• 关键工序识别
• 作业智能数据分析

视觉识别监控原理

系统通过视频采集现场作业行为，运用视觉识别技术进行分析，自动识别违章动作。实现作业前风险防范、作业中现场监督、作业后追溯的全过程闭环管理。

图三 智能化监控作业场景

建设成效

系统上线后，多地市局成功识别出多种违章行为：

• 珠三角某地市局：发现杆塔上作业有人调整拉线（A类）、高处作业不系安全带（A类）
• 粤东、粤西某地市局：发现电气操作不戴绝缘手套（B类）
• 粤东、粤北某地市局：发现故意躲避视频监督等违章行为

小提示：视觉识别模型的训练需覆盖多种作业场景与光照条件。建议定期更新训练数据，加入新出现的违章案例，以维持识别准确率。

常见问题：

• Q：系统能识别哪些类型的违章？
  A：已覆盖A类（严重违章，如不系安全带、调整拉线）和B类（一般违章，如不戴绝缘手套）等常见类别，并可通过扩展训练支持更多违章类型。
• Q：如何减少误报情况？
  A：系统结合了多帧分析与时间序列判断，有效降低单帧误认。同时设有二次人工复核流程，确保报警的准确性。

03. 充电桩选址及运行智能分析

针对充电桩利用率偏低、用户找桩困难等痛点，某电网公司研发了充电桩精准选址模型，以支撑科学规划决策。

建设方案

方案分为三个关键步骤：

第一步：现有充电桩运行数据分析

结合站点监测数据、站点重要性指标与充电需求预测结果，进行综合评估，最终得到非线性拟合的最优选址结果。

图四 充电桩数据采集

第二步：基于城市POI的区域类型分析

采集待选址城市的路网结构数据，分析交通流量、道路密度、道路类型、交叉口密度等因素对城市网络栅格化处理的影响，生成符合实际情况的有向图。

第三步：基于机器学习的区域重要性评估

• 数据处理与特征提取：基于城市交通、人口、充电桩等数据进行处理与特征挖掘。
• 重要性量化排序：利用改进的PageRank等网页评估算法，对城市区域进行重要性量化及排序。
• 分类分析：结合支持向量机、随机森林等机器学习算法，对城市区域进行分类或聚类，分析充电设施分布状况。

基于历史数据的充电时空需求预测

建立基于用户充电数据（涵盖起始时间、结束时间、充电时长、充电量、车型、充电站位置等）的SOC分析，真实反映用户行为特征，辅助选址决策。

建设成效

通过对公共充电设施运行的实时监控与布局优化，某市“僵尸桩”、低效桩数量降低近20%。

小提示：在模型训练过程中，尽可能多地收集历史充电数据，特别是不同季节与节假日的使用模式，能显著提升预测准确性。

常见问题：

• Q：选址模型能否完全自动化？
  A：目前模型输出为推荐方案，最终选址仍需结合实地考察以及电网容量、土地政策等本地化因素进行人工决策。
• Q：如何防止新充电桩再次沦为“僵尸桩”？
  A：模型会持续监控运行数据并动态调整，同时建议定期开展用户需求调研，与模型结果进行交叉验证。

本案例材料来源于《中央企业人工智能应用场景优秀案例白皮书(2024年版)》（中央企业人工智能协同创新平台，中国南方电网有限责任公司，2024年12月），并经过笔者整理。

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