作为规模最大、最复杂的人造物理系统，电力系统在研究和发展人工智能技术的努力，一直没有停止。
——南方电网新型电力系统（北京）研究院院长 李鹏
6月20-21日，以“AI赋能能源互联网，创新发展新质生产力”为主题的“2024国家能源互联网大会”在北京盛大召开。会上，南方电网新型电力系统（北京）研究院院长 李鹏带来题为《电力系统人工智能基础模型的研究与展望》的报告。
报告重点摘录如下：
从上个世纪50年代开始，人工智能进行经历了几次关键的突破，从专家系统到机器学习，再到数据知识融合驱动的混合智能增强。近年来，神经网络的模型和算力的突破以及生成式预训练大模型表现出非常强的智慧性和垂直行业的应用能力，使得像电力系统这样相对传统的行业，技术创新迎来了更好的发展机遇。
2022年，ChatGPT开启了智能聊天机器人的新纪元。随后科学界也突破了在数字、数学、数据、推理等方面相关的一些人工智能应用的进展。去年，我国在极端降水临近的预报大模型、在高精度气象预测等方面取得了突破，彰显了国内和国际以大模型技术为基础的新一代AI正在快速形成经济社会创新发展的引擎。作为规模最大、最复杂的人造物理系统，电力系统在研究和发展人工智能技术的努力，一直没有停止。
上个世纪八十年代，电力系统引入专家知识这些智能化技术，在运行方式编排中得到了初步应用。在九十年代，人工智能技术第一轮发展的高峰期中，多层感知机、前馈神经网络这些技术在电力系统的负荷预测中得到了很好的效果，从本世纪第一个十年开始，深度学习在电力系统视觉识别领域取得了明显突破。基于人工智能的视觉识别广泛应用在电力系统线路巡检、设备缺陷识别这些视觉的应用中，在准确性、时效性方面具有人眼无法企及的水平。
电力线路巡检是提前感知和化解电力系统运行风险、保障安全的重要手段。
过去十年，南方电网公司在该领域取得了一些突破，提出基于超大规模神经网络的多目标识别技术，训练了全球最大的电力系统线路的视觉模型，并结合多种颗粒度缺陷识别的一些技术，微调了全球最大场景的电力线路巡检缺陷识别的基础模型，实现了大模型多目标识别、小模型快速推理的有机融合。
在视觉领域，电力系统获得了非常明显的经济效益，目前南方五省区已在全境实现电力线路巡检的无人化，以极小的缺陷识别召回率超越了熟练的看图功能。其中重点的缺陷定级准确率超94%，识图效率比人眼提升400倍，有效地预警数量每年达到65张/次，人工负荷成本大幅下降，电力线路巡线急难险重的工作量显著下降。
人工智能技术在电力基础数据维护中也取得了很好的效果。
基于人工智能视觉大模型，南方电网公司实现了自动把标量图形矢量化，快速转化为电力计算工具可复用的通用信息模型，并且运用多模态大模型信息融合能力，把多个目标电网中的多张CIM模型拼接在一起，实现从海量原始图纸到统一的计算大模型的一键式生成，极大提高了电力基础数据的维护水平和安全保障的能力。
在配网的规划领域，电力智能大模型提供了多目标优化决策能力。南方电网公司提出一种基于大模型中压配电网智能规划模型，利用大模型思维链、知识图谱提供的自动整理和推演能力，将涉及到多主体、多目标、多约束的规划问题分解为多阶段的优化问题，并且用这样的模型支持流程化的计算分析。其效果是将电力规划流程中原来涉及到的20多个外部计算工具和算法的频繁调用，升级为自动规划，一键到底，显著提升了规划的效率和水平。
另外，大模型技术为解决新型电力系统源荷特性的刻画提供了非常重要的技术路径。
南方电网公司通过采用多模态大模型对新能源，对柔性负荷对用电数据乃至用户行为进行特征提取，形成更大空间和空间尺度上的融合分析，挖掘出时空分布和演进的特性，勾画出源荷变化的规律，这就为解决在新型电力系统背景下人们的感知和有效的控制提供了关键技术手段。
未来寻找要在电力系统中确保可靠应用的人工智能技术，基于南方电网公司的实践和经验，他总结出几条思路。
一是进一步挖掘和借鉴脑科学的反错、容错机制。
二是强化神经网络与符号规则的有机融合。
三是更加重视数据驱动和物理规律的融合以及相互促进。
最后，他介绍了南方电网公司与怀柔实验室一道响应国家重大战略需求，在国家实验室设立了新型电力系统人工智能大模型关键技术重大专项。其工作将围绕电力系统人工智能专业大模型的基础理论和相关技术开展基础性、原创性的研究，聚焦大规模高效分析、精准预测、优化决策这些新型电力系统的核心难题，他表示希望可以推广未来应用在电力系统调度运行的一套核心软件，支撑新型电力系统安全高效智能的运行。
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