北極星智能電網(wǎng)在線訊:以大模型為代表的人工智能技術(shù)在對(duì)世界知識(shí)的理解能力、生成能力方面取得了矚目進(jìn)展，各行業(yè)紛紛布局推進(jìn)人工智能技術(shù)在各自業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要關(guān)注算法模型等技術(shù)解決方案，但對(duì)人工智能底層邏輯、優(yōu)勢(shì)能力、作用邊界以及配套機(jī)制的研究仍不充分。明晰其底層邏輯是從認(rèn)識(shí)論與方法論層面推動(dòng)人工智能在能源電力領(lǐng)域高質(zhì)量高水平應(yīng)用的關(guān)鍵。

　　當(dāng)前，能源電力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入了“業(yè)數(shù)融合”的新階段。在新形勢(shì)下，能源電力企業(yè)已經(jīng)不僅僅是簡(jiǎn)單地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，而是將數(shù)字化深入到企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和管理之中，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的無(wú)縫對(duì)接和高效互動(dòng)。基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，能源電力企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)獲取、分析和應(yīng)用海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源調(diào)度、提升設(shè)備效率、改善客戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的管理和決策。此外，能源電力企業(yè)還基于數(shù)字技術(shù)積極開發(fā)新的能源產(chǎn)品和服務(wù)，如智能用電方案、定制化能源解決方案等，以滿足市場(chǎng)多樣化的需求。同時(shí)，通過(guò)與其他行業(yè)的跨界合作，能源電力企業(yè)不斷開拓新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的多元化發(fā)展。通過(guò)深化“業(yè)數(shù)融合”，能源電力企業(yè)持續(xù)提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力，為能源行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)更大力量。

　　數(shù)字技術(shù)在能源電力企業(yè)經(jīng)營(yíng)全環(huán)節(jié)的融合應(yīng)用日益加深。數(shù)字技術(shù)是科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的先導(dǎo)技術(shù)，全面引領(lǐng)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革。能源電力企業(yè)遵循數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與自身業(yè)務(wù)的深度融合，發(fā)揮融合應(yīng)用作用，充分利用數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略、治理體系、生產(chǎn)方式、業(yè)務(wù)形態(tài)、運(yùn)營(yíng)模式的優(yōu)化作用，開展全方位、全環(huán)節(jié)、全鏈條、高水平的融合創(chuàng)新。進(jìn)一步深化“大云物移智區(qū)”等技術(shù)在電力領(lǐng)域的大規(guī)模、大范圍應(yīng)用，加速實(shí)現(xiàn)電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、負(fù)荷側(cè)及儲(chǔ)能側(cè)各類可控資源與信息的數(shù)據(jù)接入與處理，全面提升我國(guó)電力產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化水平。

　　能源電力企業(yè)將進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的支撐作用，加強(qiáng)數(shù)字化技術(shù)與“電、氣、熱、信”等多網(wǎng)的橫向緊密耦合，與“源網(wǎng)荷儲(chǔ)”的縱向高效深度融合。有助于多終端、跨地域、跨業(yè)務(wù)的電網(wǎng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)及人機(jī)交互。

　　一是異常檢測(cè)，要從歷史積累數(shù)據(jù)中識(shí)別極少發(fā)生的異常數(shù)據(jù)。從海量數(shù)據(jù)中“找不同”，與人為規(guī)則融合較好，既能應(yīng)用于規(guī)律明確的已知異常檢測(cè)場(chǎng)景，又能應(yīng)用于突發(fā)性異常檢測(cè)。當(dāng)前主要數(shù)據(jù)類型均適用，主要應(yīng)用于動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)、靜態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等。

　　二是模式歸納，從歷史積累數(shù)據(jù)中識(shí)別不易發(fā)現(xiàn)、經(jīng)常發(fā)生的數(shù)據(jù)共現(xiàn)、關(guān)聯(lián)等規(guī)律。從海量數(shù)據(jù)中“找規(guī)律”，支撐人類發(fā)現(xiàn)難以直接觀察到的深層關(guān)聯(lián)模式。當(dāng)前主要數(shù)據(jù)類型均適用，主要應(yīng)用于動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)、靜態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等。

　　三是趨勢(shì)預(yù)測(cè)，基于歷史積累數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上的發(fā)展態(tài)勢(shì)，推演未來(lái)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)。根據(jù)歷史發(fā)展趨勢(shì)推測(cè)“下一步”，在未來(lái)發(fā)展環(huán)境與歷史已有環(huán)境相似情況下，可以得到較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，但難以應(yīng)對(duì)突發(fā)或全新情況。主要應(yīng)用于動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)。

　　四是策略選擇，利用數(shù)據(jù)量化表示所處環(huán)境、目標(biāo)與備選策略，在環(huán)境限制下，以目標(biāo)最優(yōu)為導(dǎo)向，選擇最優(yōu)策略。從備選行動(dòng)方案中“找最優(yōu)”，選擇結(jié)果的有效性依賴于對(duì)外部環(huán)境的合理假設(shè)和精準(zhǔn)描述，由于現(xiàn)實(shí)情況復(fù)雜度高，難以完全由數(shù)據(jù)量化表示，因此策略選擇存在一定局限性。當(dāng)前主要數(shù)據(jù)類型均適用，其中，輸入數(shù)據(jù)依據(jù)分析任務(wù)分為兩類，一類描述任務(wù)所處外部環(huán)境與目標(biāo)，另一類描述可供選擇的行動(dòng)方案。

　　以大模型為代表的人工智能技術(shù)在對(duì)世界知識(shí)的理解能力、生成能力方面取得了矚目進(jìn)展，各行業(yè)紛紛布局推進(jìn)人工智能技術(shù)在各自業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要關(guān)注算法模型等技術(shù)解決方案，但對(duì)人工智能底層邏輯、優(yōu)勢(shì)能力、作用邊界以及配套機(jī)制的研究仍不充分。bwin必贏

　　能源電力企業(yè)需要從數(shù)字化智能化的底層邏輯和認(rèn)識(shí)論著眼，促進(jìn)人工智能與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的深度融合。人工智能本質(zhì)是對(duì)海量數(shù)據(jù)的高效處理，可以解決異常檢測(cè)、規(guī)律歸納、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和策略選擇四類基本問(wèn)題，并形成相應(yīng)基本方法，當(dāng)前先進(jìn)人工智能技術(shù)是四類基本方法組合作用的綜合體現(xiàn)，并且四類方法的應(yīng)用成熟水平存在差異。電網(wǎng)業(yè)務(wù)分析需求均可以轉(zhuǎn)化為這四類問(wèn)題，并按照成熟水平分類采取“加快技術(shù)攻關(guān)”“同步推進(jìn)技術(shù)方案與配套機(jī)制建立”兩大類策略推進(jìn)人工智能應(yīng)用體系建設(shè)。在推進(jìn)過(guò)程中還需要注意明確人工智能輔助支撐定位、加強(qiáng)業(yè)務(wù)與技術(shù)專家交叉合作、大模型輔助高質(zhì)量樣本治理三方面問(wèn)題。

　　電力人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景可按照成熟水平和人類參與需求差異，分“加快技術(shù)攻關(guān)”和“同步推進(jìn)技術(shù)方案與配套機(jī)制建立”兩類策略推進(jìn)人工智能在電網(wǎng)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。

　　一是對(duì)于人工智能應(yīng)用成熟水平較高、人類參與需求較低的異常檢測(cè)類場(chǎng)景，加快技術(shù)攻關(guān)。選取此類業(yè)務(wù)需求豐富和技術(shù)能力優(yōu)秀的地區(qū)或企業(yè)，分類逐步攻關(guān)建立起高質(zhì)量的樣本基礎(chǔ)和模型體系。

　　二是對(duì)于人工智能應(yīng)用成熟水平較低、人類參與需求較高的模式歸納、趨勢(shì)推演、策略選擇類場(chǎng)景，同步推進(jìn)技術(shù)方案與配套機(jī)制建立。針對(duì)每類場(chǎng)景各選取一項(xiàng)典型迫切分析需求，按照“研發(fā)與應(yīng)用同步推進(jìn)”的原則，由優(yōu)勢(shì)地區(qū)企業(yè)與科研單位組成三個(gè)專項(xiàng)攻關(guān)小組，融合業(yè)務(wù)與技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同步開展人工智能解決方案及其配套管理機(jī)制研究，確保模型真正發(fā)揮對(duì)人類決策的支撐作用。（國(guó)網(wǎng)能源院能源數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究所中級(jí)研究員 高曉楠賈雪楓）

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