东莞股票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)

发布日期：2024-11-09 23:20 点击次数：88

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今天分享的是：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)

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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