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主要内容总结

1. 研究背景

(1) 人工智能技术演进

• 发展阶段

  历经符号逻辑推理期（1950s-1970s）、知识工程期（1970s中期）、统计学习期（1980s-2000s）、集成方法期（2000s-2010s）、早期神经网络期（2010s-2018s）至大模型时期（2018s至今）。

• 技术特征

  从依赖人工规则的专家系统，逐步发展为以深度学习、Transformer架构为核心的大规模预训练模型（如GPT系列），实现多模态学习与通用人工智能突破。

• 发展基石

  数据（有监督/无监督/合成数据）、算力（GPU/TPU/国产芯片集群）、算法（单任务→通用模型）协同驱动技术迭代。

(2) 大模型引领科技革命

• 自ChatGPT（2022年）问世后，全球大模型呈现井喷式发展，推动性能、规模与应用场景的全面突破，成为新型电力系统智能化升级的核心驱动力。

(3) 人工智能赋能新型电力系统

• 传统电网局限

  人工依赖度高，资源配置低效，故障响应滞后。

• AI赋能价值

  通过实时调度优化、智能维护、精准能源管理，提升电网效率、稳定性与可持续性。

(4) 自研电力大模型的必要性

• 数据层面

  通用数据与电力多模态数据（设备监测信号、图像等）分布差异显著，需领域专用数据集支撑。

• 模型层面

  开源通用模型缺乏电力专业知识预训练，多模态支持不足；传统单模态模型泛化性差。

• 应用层面

  国产化算力平台（如昇腾、海光DCU）需软硬件协同优化，边缘计算部署技术亟待开发，以满足电力场景实时性与安全性需求。

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2. 关键技术体系

(1) 数据生成技术

• 纯文本数据

  构建自动化语料清洗管线（质量过滤、去重、隐私保护），生成大规模预训练语料与指令微调数据集。

• 多模态数据

  整合电力场景图像、监测信号等，通过半自动化标注（目标检测、人工校验）构建任务多样性数据（多轮对话、深度推理），规模超100万条。

(2) 模型构建技术

• 多模态特征对齐

  将文本、图像等模态映射至统一特征空间，支持跨模态理解与生成（如Uni-perceiver架构）。

• 通用大模型设计

  基于自回归预测与重构框架，实现多模态数据统一建模，适配开关状态监测、输电线路检测等多任务场景。

(3) 模型训练技术

• 预训练

  分阶段训练多模态编码器-解码器（如图像像素重建），优化自回归预测目标。

• 后训练

  结合有监督指令微调（增强任务遵循能力）与人类反馈强化学习（对齐输出偏好），提升模型可靠性与场景适应性。

(4) 部署应用技术

• 轻量化与边缘计算

  开发基于国产硬件的模型压缩、分布式推理技术，满足电力场景低延迟、高安全需求。

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3. 核心意义

• 自主可控

  电力安全关乎国家安全，需突破数据、算法、算力国产化壁垒，构建全链路自主技术体系。

• 创新性

  通过多模态融合、领域预训练与边缘部署，解决通用模型在电力场景的专业性不足问题，推动新型电力系统智能化转型。

PPT内容如下：

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