中國電科院瞄準需求建模型 推動電力人工智能規(guī)模化應(yīng)用

　　人工智能技術(shù)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，可以有力促進電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。中國電力科學(xué)研究院有限公司積極開展人工智能技術(shù)應(yīng)用研究，優(yōu)化設(shè)計電力人工智能應(yīng)用體系，支撐人工智能應(yīng)用于不同業(yè)務(wù)場景，提升專業(yè)場景模型實用化水平。

　　1月25日，在國家電網(wǎng)有限公司電力系統(tǒng)人工智能技術(shù)及應(yīng)用實驗室，中國電力科學(xué)研究院有限公司人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊成員李道興將百余架無人機拍攝的設(shè)備巡檢圖像上傳到由行業(yè)大模型遷移形成的細分場景專用模型——電力視覺專業(yè)模型。經(jīng)過短暫的等待，模型識別標注了圖像中的設(shè)備外觀缺陷，給出了分析結(jié)果。這是人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊例行開展的一次測試驗證。電力視覺專業(yè)模型是人工智能在電力業(yè)務(wù)場景應(yīng)用中較為成熟的模型。“在訓(xùn)練中，我們圍繞輸電、變電巡檢等業(yè)務(wù)特點，結(jié)合業(yè)務(wù)知識，實現(xiàn)數(shù)據(jù)知識融合驅(qū)動模型訓(xùn)練，開展基于行業(yè)大模型的遷移學(xué)習(xí)，采用新的技術(shù)手段提升模型識別精準度。”李道興說。經(jīng)過多輪訓(xùn)練，目前電力視覺專業(yè)模型通過輸電、變電巡檢圖像識別設(shè)備隱患的平均精準率達到85.31%。

　　近年來，公司圍繞人工智能規(guī)模化應(yīng)用，加大人工智能技術(shù)研究力度，推動模型研發(fā)和場景落地。結(jié)合電網(wǎng)轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)需求，2022年，中國電科院人工智能應(yīng)用研究中心成立聯(lián)合攻關(guān)團隊，立足電力業(yè)務(wù)特點，打造具備感知、認知、決策能力的電力專業(yè)模型，加快推動人工智能在公司生產(chǎn)經(jīng)營場景中的規(guī)模化應(yīng)用，支撐人工智能應(yīng)用于各個專業(yè)，賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)，服務(wù)業(yè)務(wù)一線。

　　優(yōu)化算力和通信技術(shù)

　　支撐電力領(lǐng)域人工智能應(yīng)用

　　1月17日，人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊成員郭鵬天登錄國家電網(wǎng)人工智能平臺，查看平臺算力資源使用情況，優(yōu)化模型資源分配策略，確保模型訓(xùn)練工作有序開展。國家電網(wǎng)人工智能平臺納管了超過140張圖形處理器(GPU)卡，集聚了電力人工智能樣本、模型、服務(wù)等要素，可以為電力專業(yè)模型應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐。

　　2020年，中國電科院開始承擔(dān)國家電網(wǎng)人工智能平臺建設(shè)任務(wù)，參與制定公司人工智能架構(gòu)設(shè)計方案和平臺架構(gòu)、樣本格式、模型規(guī)范等系列標準，攻克多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、異構(gòu)算力資源調(diào)度、模型云邊協(xié)同推理等技術(shù)難點。歷經(jīng)3年多的研發(fā)與技術(shù)迭代升級，該院建成國家電網(wǎng)人工智能平臺，為電力人工智能模型訓(xùn)練、樣本管理、模型服務(wù)提供支撐。

　　算力資源是開展人工智能模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，也是電力專業(yè)模型協(xié)同應(yīng)用的關(guān)鍵支撐。“模型訓(xùn)練過程涉及大量的數(shù)值和矩陣運算，需要有專門的硬件作為支撐。GPU作為算力資源的核心，能夠加速矩陣運算等復(fù)雜的數(shù)值計算工作，現(xiàn)在主流的GPU每秒能夠執(zhí)行約97億次單精度浮點運算。把多個GPU整合起來，能夠形成更強大的算力，為模型訓(xùn)練保駕護航。”郭鵬天說。

　　2023年10月以來，結(jié)合電力各專業(yè)人工智能應(yīng)用需求，中國電科院依托國家電網(wǎng)人工智能平臺開展基于行業(yè)大模型的專用模型攻堅及大小模型協(xié)同應(yīng)用基礎(chǔ)支撐研究，在軟件層面支持數(shù)據(jù)并行和模型并行兩種訓(xùn)練模式，在硬件層面構(gòu)建了高效網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境，確保計算任務(wù)在不同GPU之間及時同步和通信，形成電力大小模型協(xié)同應(yīng)用引擎。

　　現(xiàn)在，有電力模型訓(xùn)練需求時，研發(fā)人員可以在國家電網(wǎng)人工智能平臺上根據(jù)模型參數(shù)量、訓(xùn)練樣本數(shù)量等實際情況配置GPU、內(nèi)存等算力資源，定制化構(gòu)建資源池，支撐大小模型的高效訓(xùn)練。

　　融合多學(xué)科研究成果

　　推進電力專業(yè)模型應(yīng)用

　　近年來，各行業(yè)主要分三步加快推進大模型技術(shù)應(yīng)用：第一步部署通用大模型，第二步基于海量專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練行業(yè)大模型，第三步針對各業(yè)務(wù)場景進行微調(diào)，形成細分場景專業(yè)模型。

　　“基于大模型技術(shù)構(gòu)建電力專業(yè)模型是一項結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)、計算科學(xué)、智能科學(xué)的復(fù)雜系統(tǒng)性工程，不僅需要專業(yè)數(shù)據(jù)和大規(guī)模、高性能人工智能服務(wù)器集群作為支撐，還需要解決思維鏈構(gòu)建、模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)中的各類復(fù)雜工程問題。”中國電科院人工智能應(yīng)用研究中心專業(yè)模型柔性攻關(guān)團隊負責(zé)人談元鵬介紹。

　　為加快電力各業(yè)務(wù)場景應(yīng)用模型落地，2023年，中國電科院人工智能中心組建了專業(yè)模型柔性攻關(guān)團隊，利用前期歸集的電力業(yè)務(wù)場景高質(zhì)量數(shù)據(jù)，融合電力機理模型與業(yè)務(wù)知識，研究預(yù)訓(xùn)練模型調(diào)優(yōu)等核心技術(shù)，基于行業(yè)大模型構(gòu)建具備感知、認知、決策能力的電力專業(yè)模型，組織專業(yè)團隊開展樣本標注，對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，使電力專業(yè)模型能夠滿足特定的任務(wù)需求。

　　目前，該團隊構(gòu)建的電力視覺專業(yè)模型已具備自主學(xué)習(xí)、跨模態(tài)聯(lián)合分析、實時交互的能力，在設(shè)備故障檢測、安全風(fēng)險辨識、文本數(shù)據(jù)分析等多個領(lǐng)域接近人類專家水平，可極大提升工作效率，更好地保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行。

　　后續(xù)，該團隊還將基于行業(yè)語義大模型構(gòu)建電力語義專業(yè)模型，將其用于智能客服、設(shè)備運檢等電力業(yè)務(wù)場景中，實現(xiàn)生成式、交互式的模型服務(wù);通過場景適配的參數(shù)高效微調(diào)與人類反饋的強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建調(diào)度決策專業(yè)模型，在臺區(qū)級源荷預(yù)測、故障診斷與處置、運行計劃校核等配電網(wǎng)場景中應(yīng)用，實現(xiàn)人機智能協(xié)同的在線輔助決策。

　　研發(fā)電力計算模型

　　強化配電網(wǎng)運行監(jiān)測分析

　　1月25日，中國電科院人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊成員李家騰歸集了配電網(wǎng)狀態(tài)感知與分析系統(tǒng)在山東、上海等地共9處試點區(qū)域的日志文件，查看業(yè)務(wù)專用模型在各地的遷移適配情況。

　　配電網(wǎng)狀態(tài)感知與分析系統(tǒng)目前主要由面向配電網(wǎng)運行的業(yè)務(wù)專用模型組建而成。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)不斷深化，大量分布式光伏接入配電網(wǎng)，對配電網(wǎng)安全運行與可靠供電產(chǎn)生一定影響。2022年下半年，聯(lián)合攻關(guān)團隊開展基于電力專業(yè)模型的配電網(wǎng)態(tài)勢感知與分析核心技術(shù)攻關(guān)與系統(tǒng)研發(fā)工作。

　　人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊評估高比例分布式光伏場景下的配電網(wǎng)運行狀態(tài)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，根據(jù)配電網(wǎng)運行規(guī)律，研發(fā)了針對源荷隨機波動影響的配電網(wǎng)態(tài)勢感知與分析專業(yè)模型矩陣。

　　“在這個專業(yè)模型矩陣中，我們分別設(shè)計了具有配電網(wǎng)圖模在線校核、狀態(tài)智能計算、運行趨勢推演、新建光伏接入模擬等功能的電力計算模型。每個模型都能獨立工作，也可以協(xié)同開展分析，最終實現(xiàn)配電網(wǎng)可觀測、可描述、可計算，支撐配電網(wǎng)運行安全性與供電可靠性提升。”李家騰介紹。

　　配電網(wǎng)計算推演深化應(yīng)用是公司人工智能規(guī)模化應(yīng)用2023年專項行動方案的重點任務(wù)之一。以此為契機，人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊已在國網(wǎng)山東、上海電力等多家省級電力公司開展配電網(wǎng)態(tài)勢感知與分析專業(yè)模型的部署與試點驗證工作，支撐配電網(wǎng)重過載分析、光伏承載力評估等業(yè)務(wù)智能化升級。以在山東臨沂的試點為例，該地區(qū)分布式光伏總裝機容量已達到490萬千瓦，接網(wǎng)需求大。此前，配電網(wǎng)量測配置水平限制了分布式光伏接入量的精準評估。現(xiàn)在，運行人員利用配電網(wǎng)狀態(tài)感知與分析系統(tǒng)，基于“最小化精準采集+數(shù)字計算推演”方式，可以在有限量測配置情況下，實現(xiàn)配電網(wǎng)狀態(tài)精準感知，助力分布式光伏承載力評估，為當(dāng)?shù)毓夥鼒笱b提供技術(shù)指導(dǎo)，服務(wù)分布式光伏合理有序發(fā)展。（楊亞迪 莫文昊 趙紫璇）