日前，受寒潮影響，江蘇省出現大范圍雨雪天氣。在全省用電“尖峰時刻”，南瑞集團有限公司研發的人工智能負荷預測系統發揮關鍵作用，負荷預測日前準確率高達97.8%，為保障冬季寒潮期間電力平穩有序供應提供了支撐。

　　這只是人工智能技術在電網應用中的一個縮影。近年來，隨著我國加快推進新型電力系統和新型能源體系建設，能源電力行業人工智能應用需求快速增長，成為人工智能廠商競爭的新藍海。人工智能技術將如何賦能電力行業發展?怎樣規避“人工智能+電力”的風險，使人工智能更好服務人們生產生活和經濟社會高質量發展?

　　企業紛紛入局研發電力大模型

　　人工智能技術不再局限于讓人類從重復勞動中解放，而是更多地參與到創意性、決策性工作中來。

　　國網江蘇電力數字化部安全運行處副處長蔣承伶認為，人工智能技術對于加快推進構建新型電力系統和新型能源體系建設意義重大。人工智能作為電力行業數字化轉型的重要支撐，在促進數據業務融合、挖掘海量數據價值、驅動業務優化升級等方面具有不可替代的作用，能夠賦能發、輸、變、配、用、安監、基建以及管理等多領域智能化轉型。

　　大模型作為產業發展的熱點方向，能夠降低人工智能開發與應用的門檻。目前，華為、阿里、騰訊、百度等企業都宣布將電力作為大模型的重點垂直應用領域。比如，2023年7月，華為云面向業界發布了盤古大模型3.0。它能夠讓企業“定制”自己的專屬大模型，其中包括電力智慧巡檢應用。百度文心一言打造的電力行業大模型覆蓋了電力知識問答系統、電力文檔智能分析等多個能源行業應用場景。

　　國內電力企業也在人工智能上發力。比如，國家電網建設了覆蓋總部及27家省公司的人工智能“兩庫一平臺”，形成了通用組件基礎支撐能力;南方電網打造大模型“大瓦特”，構建了高效便捷的數字化基礎平臺。近年來，無人機、機器人也廣泛應用于我國電網設備的巡視與檢測中。高效工作的背后，是人工智能平臺的支撐。

　　人工智能為電力系統添“智慧”

　　當前，人工智能與傳統行業的深度融合正引領一場經濟形態的革命。電力企業也在搶抓人工智能發展機遇，推進新型電力系統建設，助力能源電力行業數字化轉型。

　　蔣承伶告訴記者，以往受限于數據獲取難度大、計算分析能力不足、決策預測依賴人工等因素，電力行業存在電力供需匹配難度大、設備運檢效率不高、新能源消納效率低等痛點。計算機視覺、深度學習、神經網絡等人工智能技術以其強大的數據處理能力和學習能力，為解決這些問題提供了新途徑。

　　在江蘇南京110千伏鼓樓變電站，一體式輕量化聲紋感知裝備晝夜不停地監聽著變壓器的運行狀態。這位不知疲倦的變電設備“健康衛士”，通過深度學習技術，利用“聽”到的9萬余條聲紋數據，開展局部放電、機械異響等缺陷聲紋特征學習，可實現10分鐘內對多種故障的準確識別預警。

　　蔣承伶介紹，將人工智能技術融入數據監測和故障識別的環節，改善分析決策的精準度，已成為電網企業應用人工智能技術的一個重要方向。目前，無論在傳統能源領域，還是在新能源領域，人工智能技術都在改變著原有的生態，讓電網更智慧、更堅強。

　　在新能源領域，精準而快速地對新能源裝機資源、出力進行預測，是實現能源管理和使用的關鍵。國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院(以下簡稱國網江蘇電科院)利用計算機視覺的圖像分析能力和長短期神經網絡的時間序列分析能力，對屋頂光伏資源及其實時出力進行預測，實現了新能源的高效利用。

　　在人工智能技術的加持下，國網江蘇電科院研發的辨識技術就像一個“超級偵探”，通過衛星地圖，即可找出全國所有可能適合安裝光伏板的屋頂。目前，利用該技術，工作人員已測算出江蘇可開發屋頂光伏面積。同時，在長短期神經網絡分析光伏出力曲線規律基礎上，國網江蘇電科院疊加氣象云圖分析，實現了對江蘇50多萬戶、2300多萬千瓦的低壓分布式光伏運行狀態的實時監測和精準預測，全省分布式光伏實時出力估算準確度達96%以上。

　　國網江蘇電力設備部技術處處長付慧介紹，目前，國網江蘇電力已經建成輸電、變電算法評估平臺。在這個平臺上，各種電力設備運用的人工智能算法可以一較高下，為實際應用做好準備。

　　發展電力人工智能還需重視安全風險

　　隨著人工智能在電力領域的推廣，安全問題引起了業界關注。一方面，面對復雜多變的作業現場環境、應用需求，人工智能識別率、誤報率、漏報率等性能指標能否滿足應用要求，人工智能的算力能否滿足現場需求，都要經過充分測試。另一方面，人工智能技術也給不法分子提供了新的攻擊手段。基于人工智能技術的數據投毒、算法后門、對抗樣本攻擊等，給電網信息安全帶來了新的挑戰。

　　“人工智能在帶來便利的同時，也帶來了一定的安全風險。”南京大學人工智能學院教授李宇峰說，“應建立全面而有效的治理機制，發展穩健機器學習理論方法體系，更好地將人工智能技術安全應用到電力領域。”

　　針對運用了人工智能技術的新型攻擊手段，電網同樣也可利用人工智能算法檢測惡意活動，并在其造成損害之前提醒操作員，保護電網免受網絡攻擊和其他威脅。比如，國網江蘇電科院基于人工智能技術研發了程序語義智能分析模型、軟件供應鏈開源組件知識圖譜等網絡安全督查檢測工具，并將它應用于江蘇信息系統入網安全檢測。這些成果大幅提高了漏洞檢測的準確率和效率。目前，漏洞自動化識別準確率超過98%，檢測校核時間縮短了60%。2023年，在這些成果的輔助下，網絡安全檢測技術人員累計發現并處置漏洞10萬余個，有力支撐了江蘇電力系統運行安全風險管控工作。

　　“保障人工智能安全是一項長期而艱巨的任務。”國網江蘇電科院數字化中心主任趙新冬說。他認為，應通過持續關注和不斷努力，推動人工智能技術健康發展，使之為構建新型電力系統和新型能源體系服務，而不是成為人類的威脅。

　　來源：科技日報 記者:張 曄 通訊員:黃 蕾