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人工智能大模型在电网中的应用展望

引言

目前，人工智能正在各行各业得到广泛应用，为生产活动带来更大的价值。

传统的人工智能模型开发方式存在局限性，只适用于特定场景和数据，无法满

足不同行业快速落地的需求。随着数字化改革的推动，越来越多碎片化场景导

致传统开发方式难以规模化复制，也导致了隐私、安全和防御方面的问题。传

统人工智能模型存在健壮性差、合成数据识别率低等问题，面临着隐私和安全

等方面的隐患。

1电网现状与问题分析

1.1电网人工智能应用现状

电网企业面临双高“”“双峰”等挑战，数字化转型成为有效的应对方式之一。

人工智能作为核心技术，主要应用于计算机视觉和自然语言处理领域。计算机

视觉技术在电网监控和异常处理中发挥着重要作用，可以提升电网的可靠性和

安全性。自然语言处理技术用于管理文本信息，提高客户服务和决策效率，在

知识图谱问答、设备知识库以及用户用电行为分析等方面取得成效，提升了服

务效率和质量。

1.2电网人工智能面临的问题

将人工智能引入电网领域后，被广泛用于输变电等专业场景，带来了一系

列问题和挑战。电力系统的复杂性涉及多层次子系统和多种技术任务，传统人

工智能模型难以扩展到大规模电网系统。在数据管理方面，电网需要高质量、

一致性和实时性的数据，使用不准确或滞后数据可能导致决策错误。

2人工智能大模型介绍

2.1大模型的定义

大模型又称基础模型，其中3个关键参数为大数据、高参数、强算力，即

在大数据支持下，通过强大算力训练的高参数模型。大模型能够学习更丰富、

更精细的特征表示，在数据预测、分类及生成等任务中表现卓越。通过发展大

模型，人工智能将从局限于特定任务且缺乏通用性、创造性和自我意识的弱人

工智能，逐步迈向具备通用性、学习和自适应能力、自主决策能力、创造性的

强人工智能。

2.2大模型发展历程

自2017年Transformer架构提出以来，就成为大模型领域的主流算法基础

[2]。引入自注意力机制后，Transformer能够更好地捕捉文本上下文信息，提升

了超大规模参数和数据的训练能力。主流大模型基于Transformer架构快速扩展，

如预训练的语言表征模型（BidirectionalEncoderRepresentationfrom

Transformers，BERT）、生成式预训练变换模型（GenerativePre-trained

Transformer，GPT）和基于人工智能的大型语言模型（LargeLanguageModel

MetaAI，LLaMA）系列。视觉大模型的参数规模相对较小，但发展迅速。视觉

转换器（VisionTransformer，ViT）模型突破了Transformer缺少归纳偏置的限

制。V-MoE模型是一种基于专家稀疏混合的新视觉架构，将其应用于图像识别

时，只需原计算量的一半即可达到先进的网络性能。SwinTransformer及其v2

模型通过分组计算和滑动窗口等方法，在多个任务中取得高精度效果，为多模

态大模型奠定基础。

2.3大模型发展历程

人工智能大模型在电网中的应用展望

引言

目前，人工智能正在各行各业得到广泛应用，为生产活动带来更大的价值。

传统的人工智能模型开发方式存在局限性，只适用于特定场景和数据，无法满

足不同行业快速落地的需求。随着数字化改革的推动，越来越多碎片化场景导

致传统开发方式难以规模化复制，也导致了隐私、安全和防御方面的问题。传

统人工智能模型存在健壮性差、合成数据识别率低等问题，面临着隐私和安全

等方面的隐患。

1电网现状与问题分析

1.1电网人工智能应用现状

电网企业面临双高“”“双峰”等挑战，数字化转型成为有效的应对方式之一。

人工智能作为核心技术，主要应用于计算机视觉和自然语言处理领域。计算机

视觉技术在电网监控和异常处理中发挥着重要作用，可以提升电网的可靠性和

安全性。自然语言处理技术用于管理文本信息，提高客户服务和决策效率，在

知识图谱问答、设备知识库以及用户用电行为分析等方面取得成效，提升了服

务效率和质量。

1.2电网人工智能面临的问题

将人工智能引入电网领域后，被广泛用于输变电等专业场景，带来了一系

列问题和挑战。电力系统的复杂性涉及多层次子系统和多种技术任务，传统人

工智能模型难以扩展到大规模电网系统。在数据管理方面，电网