周盼：以大模型赋能电力生产

5月10日，由中国企业改革与发展研究会主办，中企研数字经济与数据资产工作委员会、企业观察报社承办的央企AI+大模型应用论坛在北京举办。论坛上，南方电网解决方案专家周盼就南网大瓦特大模型电力生产应用的实践做了主题分享。

周盼表示，南方电网依据电力生产域业务架构和能力清单，联合业务专家,采取先发散后收敛的策略,针对各项业务梳理人工智能的需求。在数据融合、状态评估、图像识别、内容生成等方面，累计梳理21个重点AI+建设场景，重点围绕 智能巡视，智能检修，设备状态评价等方面，策划13个AI+解决方案。

在总体技术方案层面，南方电网以“大瓦特”CV、NLP、多模态、科学计算大模型为核心，融合数字电网核心数据，建设生产域高质量数据样本集，整合生产域专业知识库，统一纳管电力生产算法模型，利用智能体平台的任务编排、大小模型的协同调用能力，打通边端推理与生产运行支持系统接口，完成生产域指挥决策、设备运维优化、防灾减灾气象预警预报及灾情评估、智能办票等场景试点研发应用，支撑生产域智能感知、作业、决策。

南方电网智能巡检解决方案以“业务+AI技术”双轮驱动，通过“复用+集成+创新”快速形成服务能力，形成L2级输变配巡视场景级大模型，完成了以智能识别算法为核心的智能巡检全套解决方案。在输配电巡检方面，主要采用摄像头、无人机搭载智能算法开展辅助巡视工作，并结合图像识别技术对山火、部件缺陷、线路异物、通道隐患等进行智能识别实现无人化巡视，充分发掘巡检数据的价值,提高巡检数据的利用率，提升输变配业务应用的智能化水平。此外，南方电网建立了输电线路智能巡检应用的新模式，利用智能体进行智能分析、判断、决策，开展现场巡检全流程自动巡检、自动识别、自动出具分析报告，实现缺陷状态预测及预警多任务协同处理，实现电力巡检机器代人率超过75%，实现巡检结果自动编排作业计划、跟进消缺进展的全业务无人化。

在电网检修大模型上，南方电网基于电力行业知识、南网电力安全工作规程、业务管理要求、单/票模板、典型票/典型报告等数据，训练L2输变配电网检修场景大模型，强化大模型在电网检修业务领域的关联分析、特征分析、逻辑推理、知识问答等能力。同时，融合设备台帐、技术参数、电网拓扑、运行状态、时序量测等多源数据输入，结合拓扑分析、潮流计算等现有软件能力，实现检修策略生成、检修计划编排等辅助检修决策，实现检修单、工作票、操作票、应急预案、故障分析报告等检修方案和作业文件的自动生成。

在防灾减灾智能解决方案上，南方电网贯彻落实“平时预、灾前防、灾中守、灾后抢、事后评”的十五字方针，针对山火、台风、地质、暴雨等灾害，基于“大瓦特”框架，制定“大小模型+云边协同”应用解决方案，从“灾前、灾中、灾后”多维度建设台风灾害处置、覆冰灾害处置等7类防灾应急场景，结合视频以及物联感知数据对输电线路运行状态进行全方位风险评估，将应急处置人工干预的节点转变为人机协同、机机协同，提升应急效能。通过生产域AI气象模型训练和研究，目前南方电网已实现台风、强降水、高温、寒潮等危险天气的精准预报，依托电力设施级覆冰、内涝、地质灾害、山火蔓延等灾害多时间尺度智能预测模型，提高了生产指挥预见水平，将运行风险防控从被动应对向主动防御转变。

周盼介绍，输电人工智能大模型（大瓦特CV）已在广西各地市规模化应用。该模型可识别火灾风险等缺陷隐患场景35类，2025年以来，累计调用量达7704万次，分析图片1158.5万张，有效识别输电缺陷19.91万处，累计识别火情信息1.14万处，核实、处置监测火点告警信息8244条，管控可能危及线路安全运行的火点783处，缺陷识别准确率达到85%，有力推动了“无人机自主巡检＋缺陷智能识别”智能作业模式规模化应用，为山火防控及供电设备运维提供了强大技术支撑。