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香港期货配资 生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿——武汉大学 张俊(1)
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报告共计：42页
《生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿》由武汉大学张俊呈现，主要介绍了人工智能在电力系统数智化方面的应用。
人工智能发展与大模型布局
- 发展历程：1956年达特茅斯会议标志AI诞生，历经三次浪潮，2022年ChatGPT发布后进入大模型时代，2024年Sora发布，大模型走向多模态。
- 厂商布局：国内外众多厂商积极投入，推出多种语义、视觉和多模态大模型。
新型电力系统与人工智能应用
- 新型电力系统特点
- 结构变化：与传统电力系统相比，电源结构以新能源为主，负荷特性更灵活，电网形态多样，运行特性强调“源网荷储”协同。
- 数智化升级：以数智化为关键，涵盖技术、商业模式和管理创新，包括多种储能和运行技术。
- 人工智能应用
- 推动升级：生成式大模型突破传统数据驱动方法局限，为电力系统低碳化、智能化升级开辟新路。
- 演进路线：从人机协同、技术架构和Agent功能角度分析大模型演进，能源运营领域将首先落地。
- 知识平台：包括业务层、智能体层和模型数据层，实现多种智能功能。
- 电力大模型建设：形成基座 - 行业通用 - 业务AI Agent的建设路线。
电力系统中的应用场景
- 运行分析预测
- 面临挑战：能源结构变化使传统预测方法难以满足需求，存在数据处理和模型适应性问题。
- 案例应用：如华中区域电力需求、特高压直流净负荷、风电场功率预测等，通过多种技术提高预测准确性和鲁棒性。
- 新能源接入下的运行与控制
- 挑战应对：新能源接入带来复杂性和不确定性，需解决可靠性分析、调控决策等问题。
- 案例展示：包括电网可靠性分析、多智能体仿真系统构建等。
- 设备检修与运维
- 数据利用：解决设备检修与运维中的数据和经验问题，利用大模型技术挖掘数据价值。
- 案例呈现：如电力变压器管理、二次设备诊断等。
- 多元业务智能化运营
- 业务升级：挖掘多源异构数据价值，沉淀专家知识，实现运营指标驾驶舱、设备分析工具调用等功能。
- 案例列举：包括智能交互驾驶舱、设备分析工具智能调用等。
总结与展望
构建电力行业私域数据仓库和通用大模型操作平台，开展专用大模型训练，设计电力AI Agent集群，推动电力系统数智化升级。
以下为报告节选内容
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