电力人工智能多模态大模型创新技术及应用|西安交通大学

大家好，我是吾鳴。

 

今天要给大家分享的是由西安交通大学出品的关于人工智能多模态大模型在电力工程方面的创新技术以及应用报告，报告主要从现在电力系统的效率低、响应慢的现状、同时介绍电力系统中用到的人工智能多模态大模型的关键技术、列举了电力领域六大应用场景以及未来对电力AI大模型生态的展望，从这几大部分内容展开。报告一共35页，文末附上完整版下载地址。

 

内容摘要

研究背景：概述人工智能的发展历程及其在电力系统中的应用需求。传统电网存在效率低、响应慢等问题，人工智能可优化调度、维护和能源管理。自研电力大模型因数据差异大、通用模型专业支持不足、应用性能不足等问题成为必要，需解决电力多模态数据构建、模型专业化训练及国产化部署等挑战。

 

关键技术：包括数据生成、模型构建、训练技术和部署应用。数据生成涵盖文本和多模态数据的自动化清洗与标注管线；模型构建通过多模态编码器和Transformer架构实现统一特征对齐；训练技术涉及预测练、指令微调、强化学习及国产集群适配的混合并行方案；部署应用通过轻量化、边缘计算和云边协同技术实现模型高效落地。

 

应用案例：列举了电力领域六大应用场景，包括专家客服系统（全天候专业服务）、多模态运维安全助手（故障预警与人员安全）、设备状态感知助手（多模态数据协同诊断）、时序数据分析模型（精细化监测与决策）、新能源发电预测调度（气象数据驱动的智能规划）以及边侧设备运维模型（低功耗快速推理）。

 

未来展望：提出建立以场景为导向的电力AI大模型生态，整合校企资源推进技术交流与数据共享，制定行业数据规范并构建合作联盟，推动电力人工智能在设备运维、负荷预测、智能问答等领域的深度应用。

精彩内容

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

报告下载地址：https://kdocs.cn/l/ci1DfElGCPoS