毒舌小红帽2024年11月12日发布:2024生成式AI大模型及其电力系统数智化应用前沿报告
⭐发布日期:2024年11月12日 | 来源:毒舌小红帽
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新型电力系统运行分析预测
随着能源结构的优化、电力市场的开放及新能源的广泛接入,电力系统正面临前所未有的运行分析挑战。这些重大变革增加”了系统运行的复杂性和不确定性,使得传统预测与分析方法难以满足新型电力系统的需求。在此背景下,探索和应用高度准确和灵活的新型运行分析预测技术变得尤为重要。
幻影视界今天分享的是《生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿报告》,报告显示:随着通用大模型的爆发式崛起,当前社会各行业围绕大模型的行业落地方案,已逐步形成基座大模型-行业通用大模型-业务AI Agent的大模型建设路线共识,电力大模型生态建设势在必行。
面向电力设备多源异构数据的智能检修与运维
随着新型电力系统数智化转型的加快,以人工经验为主导的设备检修与运维计划难以满足新型电力系统的安全性与高效性要求;各类电力设备在规划计划、采购建设、运行维护、退役处置等生命周期内积累了大量的多源异构数据,这些数据闲置在各系统中,未能加以有效应用。
面向新型电力系统海量多源异构多模态数据,包括运行数据、文本规程、专家知识、业务流程等,构建电力行业私域数据仓库以及通用大模型操作平台;
基于私域数据及基座大模型仓库,开展数据驱动专用大模型训练,及电力行业大模型适配技术和“小模型"工具融合应用,支撑电力行业垂类大模型生态开发;
结合电力业务需求及大模型多源能力,设计“目的导向”的电力AI Agent集群,通过多智能体协同交互演化,赋能海量业务场景智能化升级。
报告原文节选如下:
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Suvinder
4秒前:在此背景下,探索和应用高度准确和灵活的新型运行分析预测技术变得尤为重要。
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罗伯特·邓肯·麦克尼尔
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胡直钧
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理查德·坎宁汉姆
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阿格涅什卡·斯莫琴斯卡
9秒前:随着新型电力系统数智化转型的加快,以人工经验为主导的设备检修与运维计划难以满足新型电力系统的安全性与高效性要求;各类电力设备在规划计划、采购建设、运行维护、退役处置等生命周期内积累了大量的多源异构数据,这些数据闲置在各系统中,未能加以有效应用。
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