AI大模型在电力企业的应用案例

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作者：微信文章

AI大模型在电力企业的应用主要集中在以下几个领域，涵盖发电生产运行、设备维护、安全管理、新能源运营及决策优化等。

一、生产运行智能化

专业知识智能处理

技术方案基于大模型构建专有知识库，实现对火电生产文档（如试验报告、标准规范）的智能解析与问答。  应用场景设备参数查询：如通过知识库快速检索主变压器厂家、冷却方式等信息。成效减少人工查阅时间80%。


燃烧优化与负荷分配

技术方案AI算法动态分配电/热负荷，结合煤质数据实时优化掺烧方案。案例某燃煤电厂通过智能配煤系统降低煤耗1.55g/kWh，年节约成本150万元。  脱硫岛无人化运行：石灰石耗量降低2-6%，实现SO₂排放精准控制。

二、设备预测性维护

   1.故障智能诊断

  技术方案自监督时间序列模型（Transformer/GNN）检测设备异常，无需人工标注。

      大模型解释异常原因（如变压器油温突升可能因冷却故障或过载）。  

案例-某风电系统通过AI预警齿轮箱裂纹，提前450分钟发现故障，故障诊出率＞95%，误报率＜5%。-通过神经网络评价设备健康度，故障率降低15.3%。

2. 轻量化模型部署



创新点采用LoRA微调、模型量化压缩技术，在边端设备部署轻量级大模型，支持实时诊断（响应＜100ms）。应用风电PLC国产化系统实现100%自主可控算法，提升机组控制精度。

三、安全管理智能化

智能监控与风险防控

技术方案-定位+AI视频分析实时追踪人员位置，识别安全帽穿戴、危险区域闯入等违规行为。  -多模态传感器（气体/粉尘检测）预警环境风险（如煤场自燃、有限空间作业）。案例某单位"安全质量数智化管控系统"实现违章行为自动报警，人员伤亡风险下降40%。


智能巡检替代人工

技术方案-巡检机器人+无人机覆盖高温高压区域，通过红外热像仪识别设备过热、跑冒滴漏。  -模型自动读取仪表数据，替代人工抄表。成效某新能源电站巡检替代率超80%，巡检效率提升300%。

四、新能源智慧运营

1. 风电场级智能控制
技术方案

偏航对风优化：通过数据挖掘矫正风向标误差，发电量提升5%。

功率曲线低效预警：横向对比同场机组，识别劣化设备并自动告警。

案例某单位智慧运维平台接入1.8万台以上风机，故障损失电量减少24%。

2. 光伏无人电站

系统架构-智能巡检（无人机+机器人）+安防联动（周界入侵识别）+集中监控平台。-AI诊断光伏组件缺陷，联动维护工单系统。成效某光伏电站减少运维人员70%，设备可利用率达99.9%。

五、挑战与未来方向

现存问题

数据孤岛如：燃料管理、SIS系统间数据互通不足。

技术瓶颈高温传感器寿命短、个别控制算法仍依赖进口。  安全风险某电厂辅机参数遭篡改，网络攻击同比增120%。


未来趋势

多模态大模型融合文本、时序数据、图像（如南方电网"大瓦特"模型），生成故障处置方案。云边协同边缘端轻量化模型实时预警，云端大模型训练优化全局参数（如南方电网"云景"平台）。  国家标准建设建立国家、行业标准，规范AI应用。

总之，AI在电力企业的应用已从单点技术突破转向全链条智能化，覆盖"发-输-配-用"各环节。各大发电企业通过大模型、物联网与垂直场景深度融合，在故障预警、无人巡检、环保优化等方面取得显著成效。未来需突破核心器件国产化、数据安全与系统兼容性瓶颈，进一步实现"AI+电力"的规模化落地，助力新型电力系统建设。