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人工智能浪潮中的電網觀察與思考
近幾年，以ChatGPT、DeepSeek等為代表的大模型取得顯著進展，人工智能逐漸從感知向認知、從分析判斷向生成式、從專用向通用轉變，進入快速發展的新階段。
當人工智能發展進入熱潮，我們或許也需要一些觀察與思考，關于人工智能+電網，也關于電網轉型發展。
作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力量，人工智能以一種改變世界的熱潮之姿出現。
如何趕上人工智能這趟高速列車，是大家都在思考的一個問題。能源電力行業也在思考，思考如何將電網的底層邏輯與人工智能相結合，實現運行理念的全面重構。
傳統的電網依賴人工調度和固定模型，但如今風能、太陽能等可再生能源的大規模接入，讓電力供應變得波動且不可控，加之電網設備規模的持續增加，電力系統仿真分析、生產組織、調控運行難度日益增大，電網傳統的工作模式難以滿足當前的快速發展需求。
人工智能像是破解上述難題的一把鑰匙，通過揭示數據隱含的規律，高效分析數據，開展自主學習及群體智能協同等，對跨領域知識進行融合推理，可以實現復雜隨機環境下的多目標決策。
作為國家電網公司的排頭兵，國網浙江電力在人工智能應用方面起步較早，目前已建成人工智能樣本庫、模型庫、人工智能平臺“兩庫一平臺”，可提供資源申請、樣本上傳、樣本標注、模型訓練、模型評估等一站式人工智能服務。
在樣本方面，國網浙江電力針對不同專業領域開展各類樣本資源收集，包括設備缺陷、安全違章等樣本，目前共歸集樣本數據1300余萬份，覆蓋輸電、變電、配電、安監等8個專業，10余個業務場景。
在模型方面，國網浙江電力現有人工智能模型覆蓋基建、安監、調控、輸電、配電、變電、營銷、綜合8大專業，包括輸電通道隱患識別、無人機巡檢缺陷識別、現場違章行為識別等模型，共計349個。模型準確率集中在80%~90%之間，誤報率集中在15%~20%之間。
在應用方面，國網浙江電力持續推進應用場景探索和人工智能規模化應用，成功構建現場作業安全管控、輸電線路智能巡檢、新能源功率預測等場景，并形成了一定規模和成效。
