輸電線路數字化運維從小模型轉向大模型
來源：科技日報 時間：2024-02-28 09:58
日前，南方電網廣西電網公司（以下簡稱廣西電網）在南寧發布廣西輸電人工智能大模型——大瓦特CV。這標志著全國首個全棧自主可控電力生產應用場景大模型在廣西落地。此次發布的大模型基于南方電網“大瓦特”底座，由廣西電網聯合南方電網人工智能科技有限公司共同研發，是國內電力行業生產域首個在生產環境上線的應用大模型。
廣西產業技術研究院人工智能與大數據應用研究所所長葉波認為，未來，廣西在城市規劃、交通管理、智能安防、農業、旅游等領域，都可以借鑒廣西電網的人工智能建設經驗，打造典型應用場景，塑造數字經濟發展新優勢。
截至2023年底，廣西電網35千伏及以上架空線路有6.72萬公里，其中220千伏線路1.87萬公里，500千伏輸電線路2400多公里。這些線路75%分布在崇山峻嶺之中，跨越江河湖海，每個月都需要進行巡視維護。自廣西電網縱深推進數字化轉型以來，在輸電線路運行維護方面，無人機和可視化設備逐步規模化應用，機巡日益替代人巡，“跋山涉水、披荊斬棘”式的電力巡線成為歷史。
“但問題也隨之而來。”廣西電網機巡與不停電作業中心副總經理朱時陽說，在“機巡為主、人巡為輔”的新運維模式下，依靠無人機、攝像頭等形成的數字終端，采集數據不成問題，但海量圖片數據的分析卻成為一道難題。輸電領域缺陷隱患超過100類，而30%的缺陷隱患樣本極少，傳統小模型難以識別，且平均識別準確率低于80%，無法做到智能輔助、精確分析。
“以往依靠小模型對線路巡檢圖像查缺，可能會把鐵塔上的樹木誤檢為鳥巢，把云朵誤檢為煙霧等。”朱時陽說，“班組員工要一張張人工復查。特別是在查看一些小金具時，需要不停放大縮小圖像來詳細檢查，并手動標注缺陷框，2小時只能審核100張左右。這樣不但費時費力，有時還會遺漏。”
擺在眼前的問題呼喚電力生產新場景的出現。廣西電網數字化部副總經理劉瑩介紹，廣西電網聯合南方電網人工智能科技有限公司，結合實際業務場景，以算力為心臟、算法為大腦、數據為血液，構建了算力、框架、算法全棧國產化適配的廣西輸電人工智能大模型。他們突破國產化軟硬件適配、預訓練、模型微調等多個技術門檻，在輸電線路運維數字化轉型方面取得了突破性進展。
廣西電網生產技術部總經理禤亮介紹，大模型是基于深度學習算法，通過海量數據的訓練學習，擁有大量參數和泛化能力的神經網絡模型。和傳統小模型相比，輸電人工智能大模型在準確率、泛化能力、識別效率等方面表現優越。首先是參數量從百萬級提升到億級；其次是缺陷隱患識別效率提升了5倍，準確率提升15%，能夠更加精準地表述缺陷隱患類型和位置，解決模型碎片化問題，更好地處理未見過的電力業務場景缺陷。
廣西電網信息中心副總經理黃漢華說，在新的電力生產場景下，輸電人工智能大模型對鳥巢、絕緣子自爆等典型缺陷的識別精度，基本實現了對人工的替代。目前，廣西電網機巡管理平臺和輸電運行支持系統已實現與輸電大模型的對接調用，平均缺陷識別率為91.24%，達到電力行業領先水平。
未來，電力生產新場景還將在大模型相關技術的加持下進一步得到優化，在更大范圍內實現落地。“廣西電網將持續開展輸電大模型缺陷隱患算法開發，豐富輸電缺陷隱患樣本庫，總結輸電大模型建設經驗，推進變電、配電等領域的大模型建設，實現更高水平的數智賦能。”禤亮說。（韋露 陸昕 鹿可可 劉昊）
責任編輯：許艷
