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聚焦四大核心要素 人工智能護航電力行業(yè)高質量發(fā)展

http://m.henanjusheng.com 2026-01-26 14:22 來源:經濟參考報

當前,電力行業(yè)已由高速增長階段轉向高質量發(fā)展階段,在能源變革的新時代,運用行業(yè)先進技術與科學管理手段實現轉型升級,進一步提升電力企業(yè)效率與效益,成為行業(yè)高質量發(fā)展的必然要求。

近日,中國電子技術標準化研究院發(fā)布的《人工智能賦能電力行業(yè)標準化研究報告(2025版)》(以下簡稱《報告》)明確指出,憑借在文字、語音、圖像、視頻等各類信息的自動挖掘、提取與處理方面的突出能力,人工智能(AI)技術已成為推動電力智能化發(fā)展、加速數字化轉型的關鍵力量。

在人工智能技術的驅動下,新型電力系統(tǒng)呈現出數字與物理深度融合的鮮明特征,并以數據流引領并優(yōu)化能量流、業(yè)務流,讓電網逐步具備超強感知、智慧決策、快速執(zhí)行的核心能力。與此同時,《報告》也指出,當前人工智能賦能電力行業(yè)仍面臨差異化需求瓶頸,主要表現為應用場景挖掘不足、數據共享與安全機制不完善、系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性有待提升。針對這些突出問題,《報告》從數據、算力、模型、場景四大核心要素出發(fā),明確了人工智能賦能電力行業(yè)的全新技術要求。

首先是高質量數據。數據作為人工智能模型訓練的核心輸入,如同行業(yè)發(fā)展的“血液”,其數量與質量直接決定模型性能的強弱。作為構建電力大模型核心競爭力的關鍵,高質量電力行業(yè)數據目前仍較為稀缺,企業(yè)從外部采購數據成本偏高,因此,打造自有數據集、做好海量數據的采集與管理,成為支撐電力行業(yè)數智化轉型的基礎。

電力行業(yè)高質量數據的構建,需統(tǒng)籌推進感知、存儲、網絡、數據治理、數據安全五大技術需求:一是全面完善電力感知層建設,實現數據全面采集與任務命令高效接收;二是搭建大容量、多協(xié)議兼容的電力存儲體系,滿足海量數據存儲需求;三是構建扁平化網絡架構,真正實現“數據上得來、算力下得去、上下游貫通”;四是強化數據治理,從源頭制定統(tǒng)一數據標準,規(guī)范數據應用全流程,保障數據“優(yōu)生”,同時推動數據外溢和延展,實現省際電力企業(yè)間的協(xié)同、流通、共享與交易,培育行業(yè)數據經濟與數據市場;五是筑牢數據安全防線,構建事前預防、事中預警、事后追溯的全流程安全體系,確保數據合規(guī)使用。

其次是高性能算力。作為人工智能技術發(fā)展的“心臟”,算力是支撐模型訓練與場景應用的核心動力。電力行業(yè)構建模型訓練與推理資源池,離不開大規(guī)模AI算力支撐,而單卡性能提升有限,集群模式成為滿足大算力需求的關鍵路徑。AI集群建設需兼顧計算、網絡、存儲三大技術需求:在計算層面,需具備大規(guī)模集群能力與彈性擴展特性,適配不同參數規(guī)模的高階模型,其中百億、千億、萬億參數模型分別需百張、千張、萬張卡支撐;在網絡層面,需構建高質量無損、大帶寬、高可靠的網絡底座,零丟包是基礎要求,同時應對大參數模型訓練中百GB量級的梯度同步通信需求,破解傳統(tǒng)低速網絡帶寬瓶頸;在存儲層面,需滿足大容量、高帶寬、高IOPS、高可靠要求,適配參數規(guī)模擴大與多模態(tài)發(fā)展趨勢,實現海量小文件快速加載,減少GPU空載時間,保障長時間訓練中模型參數的準確性。

第三是高精度模型。模型作為人工智能系統(tǒng)的“大腦”,承載著行業(yè)知識與智慧,是系統(tǒng)思考、判斷與決策的核心。電力企業(yè)獲取大模型能力主要有自行構建、合作共建、云服務平臺三種路徑。在模型構建過程中,企業(yè)通常會統(tǒng)一搭建共享高階模型,匹配大規(guī)格AI算力需求;在具體業(yè)務領域,則基于高階模型進行二次訓練,生成貼合業(yè)務需求的低階模型,適配中小規(guī)格AI算力,實現模型與業(yè)務的精準匹配。

第四是核心業(yè)務場景。作為人工智能應用的“靶心”,場景是實現“場景+數據+模型+算力”四位一體體系的關鍵載體。隨著AI技術深化應用,電力行業(yè)應用場景日益多元復雜,不同子場景對模型泛化性要求各異,需通過模型優(yōu)化重構適配生產環(huán)境。大模型的應用大幅提升了開發(fā)效率,無需從零開發(fā),通過增強訓練即可提取適配場景的小模型,將開發(fā)周期從月級縮短至天級,使AI開發(fā)效率提升10至100倍,實現從作坊式開發(fā)向工業(yè)化開發(fā)轉型。而這一效率提升需高效開發(fā)工具鏈支撐,確保針對不同業(yè)務場景需求快速響應、動態(tài)適配,實現從需求提出到智能化應用落地的快速迭代與敏捷閉環(huán)。

綜上,數據、算力、模型、場景四大核心要素相互支撐、協(xié)同發(fā)力,構成了人工智能賦能電力行業(yè)高質量發(fā)展的核心體系。唯有持續(xù)完善四大要素建設,破解行業(yè)現存瓶頸,才能充分釋放人工智能技術價值,推動電力行業(yè)實現數字化、智能化轉型升級,助力能源變革落地見效。

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