国家电网公司近年来在人工智能（AI）技术的应用上取得了显著进展，通过结合自身业务需求，推动AI技术在电力生产、运维、调度、用户服务等核心领域的深度融合。以下是其主要的AI应用场景和技术实践：
1. 电力大模型与智能化管理
  - 光明大模型：国家电网多个省级公司（如冀北、西藏、浙江电力）部署了自研的“光明”电力大模型，用于设备状态监测、故障预测、智能调度等领域。例如，通过机器学习分析历史数据，预测设备故障并提前维护，减少停电事件。
  - 智能电网优化：AI技术结合物联网（IoT）和传感器数据，实时监控电网运行状态，动态调整电力调度，优化负荷平衡，降低输电损耗（约10%-15%）。
2. 设备监测与运维自动化
  - 无人机巡检与图像识别：利用机器视觉和深度学习算法，自动分析无人机拍摄的输电设备图像，识别山火隐患、设备损伤、作业违章等9大类隐患，准确率超过80%。
  - 预测性维护：通过传感器数据实时监测设备状态，结合AI模型预测设备寿命和故障风险，缩短故障处理时间（如某配电系统故障时间减少20%）。
 3. 用户服务与智慧办公
  - 智能客服与个性化服务：基于自然语言处理（NLP）的智能客服系统，快速响应用户需求；通过分析用户用电数据，提供个性化用电建议，降低电费纠纷。
  - 数字员工与流程自动化：应用RPA（机器人流程自动化）技术，实现跨系统数据整合、报表生成等重复性工作的自动化，提升办公效率。例如，会议纪要、停电分析报告等可一键生成。
 4. 能源管理与需求响应
  - 负荷预测与资源调度：结合气象数据、社交媒体信息等，预测用电峰谷时段，动态调整发电计划，优化能源配置。例如，高温天气前提前准备电网负荷，确保供电稳定。
  - 可再生能源整合：AI技术支持分布式能源（如风能、太阳能）的高效接入与调度，提升电网对可再生能源的消纳能力。
 5. 人才培养与技术创新
  - AI实训基地：国网浙江电力建成人工智能实训基地，开发电网场景专用教学资源，培养兼具算法能力和业务洞察力的复合型人才，加速AI与电网业务的融合。
  - 开源与算力支撑：结合智能算力基础设施（如边缘计算），支持大模型训练与推理，降低算力消耗（如部分模型推理数据量减少50倍）。
6. 未来趋势与挑战
   国家电网计划进一步扩大AI规模化应用，2025年被定义为“AI应用元年”，目标实现场景数量、技术水平、上线速度等多方面的领先。然而，数据安全、隐私保护及复合型人才短缺仍是需要突破的瓶颈。
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来源：电力技术情报