【CPEM全國(guó)電力設(shè)備管理網(wǎng)】 近日，南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司輸電人工智能大模型（大瓦特CV）發(fā)布會(huì)在南寧舉行，這標(biāo)志著全國(guó)首個(gè)全棧自主可控電力生產(chǎn)應(yīng)用場(chǎng)景大模型在廣西落地。

近日，南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司輸電人工智能大模型（大瓦特CV）發(fā)布會(huì)在南寧舉行，這標(biāo)志著全國(guó)首個(gè)全棧自主可控電力生產(chǎn)應(yīng)用場(chǎng)景大模型在廣西落地。

廣西輸電人工智能大模型基于南網(wǎng)“大瓦特”底座，由廣西電網(wǎng)公司聯(lián)合南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司共同研發(fā)，是國(guó)內(nèi)電力行業(yè)生產(chǎn)域首個(gè)生產(chǎn)環(huán)境上線應(yīng)用大模型，是繼2023年9月26日南方電網(wǎng)公司電力行業(yè)人工智能創(chuàng)新平臺(tái)及自主可控電力大模型發(fā)布后的又一重要里程碑。

電力是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重要行業(yè)之一

隨著大容量、長(zhǎng)距離高壓輸電等工程的發(fā)展

以及新型電力系統(tǒng)和

新型能源體系建設(shè)加快推進(jìn)

電力系統(tǒng)的復(fù)雜性越來(lái)越高

人工智能應(yīng)用需求也快速增長(zhǎng)

輸電線路的運(yùn)維管理是保障電力可靠供應(yīng)、維護(hù)國(guó)家能源安全的重要一環(huán)。截至2023年底，廣西電網(wǎng)35千伏及以上架空線路有6.72萬(wàn)公里，其中220千伏線路1.87萬(wàn)公里，500千伏輸電線路2400多公里。這些線路75%分布在崇山峻嶺之中，跨越江河湖海，每個(gè)月都需要進(jìn)行巡視維護(hù)。

自南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司

縱深推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以來(lái)

在輸電線路運(yùn)行維護(hù)方面

無(wú)人機(jī)和可視化設(shè)備逐步規(guī)?；瘧?yīng)用

機(jī)巡日益廣泛替代人巡

同時(shí)

人工智能在巡檢數(shù)據(jù)分析工作中的應(yīng)用也不斷深化

有效提高了輸電線路巡視工作質(zhì)量和效率

2023年，南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司無(wú)人機(jī)巡檢圖片超1400萬(wàn)張，通過(guò)調(diào)用小模型算法識(shí)別缺陷數(shù)量達(dá)到9.7萬(wàn)個(gè)。

但問(wèn)題也隨之而來(lái)

依靠無(wú)人機(jī)、攝像頭等數(shù)字終端

采集數(shù)據(jù)不成問(wèn)題

但海量圖片數(shù)據(jù)的分析卻成為一道新的難題

↓↓↓

輸電領(lǐng)域缺陷隱患超過(guò)100類，而30%的缺陷隱患樣本極少，傳統(tǒng)小模型難以識(shí)別；且平均識(shí)別準(zhǔn)確率低于80%，無(wú)法做到智能輔助、精確分析。

以GPT為代表的一系列大模型發(fā)布

讓依托大模型強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力、泛化能力

來(lái)解決生產(chǎn)難題

成為可能

南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司深度挖掘電網(wǎng)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，聯(lián)合南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以算力為心臟，算法為大腦，數(shù)據(jù)為血液，突破國(guó)產(chǎn)化軟硬件適配、預(yù)訓(xùn)練、模型微調(diào)等多個(gè)技術(shù)門檻，構(gòu)建了算力、框架、算法全棧國(guó)產(chǎn)化適配的廣西輸電人工智能大模型，在輸電線路運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面取得了突破性進(jìn)展。

段菲

廣西壯族自治區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展局黨組成員

南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司發(fā)布的輸電人工智能大模型，基于自主可控技術(shù)實(shí)現(xiàn)，在促進(jìn)自主可控生態(tài)繁榮方面樹立了標(biāo)桿。

大模型是基于深度學(xué)習(xí)算法

通過(guò)海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)

擁有大量參數(shù)和

泛化能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

相比傳統(tǒng)小模型

輸電人工智能大模型在準(zhǔn)確率

泛化能力、識(shí)別效率等方面

都有更優(yōu)越的表現(xiàn)

大模型的參數(shù)量從百萬(wàn)級(jí)達(dá)到億級(jí)，同時(shí)，大模型的缺陷隱患識(shí)別效率提升5倍，準(zhǔn)確率提升15%，能夠更加精準(zhǔn)地表述缺陷隱患類型和位置，解決模型碎片化問(wèn)題，更好地處理未見過(guò)的電力業(yè)務(wù)場(chǎng)景缺陷。

輸電人工智能大模型對(duì)鳥巢

絕緣子自爆等典型缺陷的識(shí)別精度

基本實(shí)現(xiàn)了

對(duì)人工的替代

目前，南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司機(jī)巡管理平臺(tái)和輸電運(yùn)行支持系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)與輸電大模型的對(duì)接調(diào)用，平均缺陷識(shí)別率為91.24%，達(dá)到電力行業(yè)領(lǐng)先水平。

下一步

南方電網(wǎng)廣西電網(wǎng)公司

將持續(xù)開展

輸電大模型缺陷隱患算法開發(fā)

豐富輸電缺陷隱患樣本庫(kù)

總結(jié)輸電大模型建設(shè)經(jīng)驗(yàn)

推進(jìn)變電、配電等領(lǐng)域

大模型建設(shè)

實(shí)現(xiàn)更高水平的數(shù)智賦能