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人工智能浪潮中的电网观察与思考
近几年，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型取得显著进展，人工智能逐渐从感知向认知、从分析判断向生成式、从专用向通用转变，进入快速发展的新阶段。
当人工智能发展进入热潮，我们或许也需要一些观察与思考，关于人工智能+电网，也关于电网转型发展。
作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量，人工智能以一种改变世界的热潮之姿出现。
如何赶上人工智能这趟高速列车，是大家都在思考的一个问题。能源电力行业也在思考，思考如何将电网的底层逻辑与人工智能相结合，实现运行理念的全面重构。
传统的电网依赖人工调度和固定模型，但如今风能、太阳能等可再生能源的大规模接入，让电力供应变得波动且不可控，加之电网设备规模的持续增加，电力系统仿真分析、生产组织、调控运行难度日益增大，电网传统的工作模式难以满足当前的快速发展需求。
人工智能像是破解上述难题的一把钥匙，通过揭示数据隐含的规律，高效分析数据，开展自主学习及群体智能协同等，对跨领域知识进行融合推理，可以实现复杂随机环境下的多目标决策。
作为国家电网公司的排头兵，国网浙江电力在人工智能应用方面起步较早，目前已建成人工智能样本库、模型库、人工智能平台“两库一平台”，可提供资源申请、样本上传、样本标注、模型训练、模型评估等一站式人工智能服务。
在样本方面，国网浙江电力针对不同专业领域开展各类样本资源收集，包括设备缺陷、安全违章等样本，目前共归集样本数据1300余万份，覆盖输电、变电、配电、安监等8个专业，10余个业务场景。
在模型方面，国网浙江电力现有人工智能模型覆盖基建、安监、调控、输电、配电、变电、营销、综合8大专业，包括输电通道隐患识别、无人机巡检缺陷识别、现场违章行为识别等模型，共计349个。模型准确率集中在80%~90%之间，误报率集中在15%~20%之间。
在应用方面，国网浙江电力持续推进应用场景探索和人工智能规模化应用，成功构建现场作业安全管控、输电线路智能巡检、新能源功率预测等场景，并形成了一定规模和成效。
