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以大模型為代表的人工智能技術(shù)在對世界知識的理解能力、生成能力方面取得了矚目進展，各行業(yè)紛紛布局推進人工智能技術(shù)在各自業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要關(guān)注算法模型等技術(shù)解決方案，但對人工智能底層邏輯、優(yōu)勢能力、作用邊界以及配套機制的研究仍不充分。明晰其底層邏輯是從認識論與方法論層面推動人工智能在能源電力領(lǐng)域高質(zhì)量高水平應(yīng)用的關(guān)鍵。

一、數(shù)字化智能化技術(shù)與能源電力企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營全環(huán)節(jié)融合日益加深

當前，能源電力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入了“業(yè)數(shù)融合”的新階段。在新形勢下，能源電力企業(yè)已經(jīng)不僅僅是簡單地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，而是將數(shù)字化深入到企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和管理之中，實現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的無縫對接和高效互動?；诖髷?shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，能源電力企業(yè)能夠?qū)崟r獲取、分析和應(yīng)用海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源調(diào)度、提升設(shè)備效率、改善客戶體驗，實現(xiàn)更精細化的管理和決策。此外，能源電力企業(yè)還基于數(shù)字技術(shù)積極開發(fā)新的能源產(chǎn)品和服務(wù)，如智能用電方案、定制化能源解決方案等，以滿足市場多樣化的需求。同時，通過與其他行業(yè)的跨界合作，能源電力企業(yè)不斷開拓新的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的多元化發(fā)展。通過深化“業(yè)數(shù)融合”，能源電力企業(yè)持續(xù)提升自身的競爭力，為能源行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展貢獻更大力量。

數(shù)字技術(shù)在能源電力企業(yè)經(jīng)營全環(huán)節(jié)的融合應(yīng)用日益加深。數(shù)字技術(shù)是科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的先導(dǎo)技術(shù)，全面引領(lǐng)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革。能源電力企業(yè)遵循數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢和規(guī)律，推動數(shù)字技術(shù)與自身業(yè)務(wù)的深度融合，發(fā)揮融合應(yīng)用作用，充分利用數(shù)字技術(shù)對企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略、治理體系、生產(chǎn)方式、業(yè)務(wù)形態(tài)、運營模式的優(yōu)化作用，開展全方位、全環(huán)節(jié)、全鏈條、高水平的融合創(chuàng)新。進一步深化“大云物移智區(qū)”等技術(shù)在電力領(lǐng)域的大規(guī)模、大范圍應(yīng)用，加速實現(xiàn)電源側(cè)、電網(wǎng)側(cè)、負荷側(cè)及儲能側(cè)各類可控資源與信息的數(shù)據(jù)接入與處理，全面提升我國電力產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化水平。

能源電力企業(yè)將進一步發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的支撐作用，加強數(shù)字化技術(shù)與“電、氣、熱、信”等多網(wǎng)的橫向緊密耦合，與“源網(wǎng)荷儲”的縱向高效深度融合。有助于多終端、跨地域、跨業(yè)務(wù)的電網(wǎng)建設(shè)，實現(xiàn)萬物互聯(lián)及人機交互。

二、電力人工智能的深化應(yīng)用要以解決以下四類基本問題為核心

一是異常檢測，要從歷史積累數(shù)據(jù)中識別極少發(fā)生的異常數(shù)據(jù)。從海量數(shù)據(jù)中“找不同”，與人為規(guī)則融合較好，既能應(yīng)用于規(guī)律明確的已知異常檢測場景，又能應(yīng)用于突發(fā)性異常檢測。當前主要數(shù)據(jù)類型均適用，主要應(yīng)用于動態(tài)時序數(shù)據(jù)、靜態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等。

二是模式歸納，從歷史積累數(shù)據(jù)中識別不易發(fā)現(xiàn)、經(jīng)常發(fā)生的數(shù)據(jù)共現(xiàn)、關(guān)聯(lián)等規(guī)律。從海量數(shù)據(jù)中“找規(guī)律”，支撐人類發(fā)現(xiàn)難以直接觀察到的深層關(guān)聯(lián)模式。當前主要數(shù)據(jù)類型均適用，主要應(yīng)用于動態(tài)時序數(shù)據(jù)、靜態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音視頻數(shù)據(jù)等。

三是趨勢預(yù)測，基于歷史積累數(shù)據(jù)在時間序列上的發(fā)展態(tài)勢，推演未來數(shù)據(jù)變化趨勢。根據(jù)歷史發(fā)展趨勢推測“下一步”，在未來發(fā)展環(huán)境與歷史已有環(huán)境相似情況下，可以得到較準確的預(yù)測結(jié)果，但難以應(yīng)對突發(fā)或全新情況。主要應(yīng)用于動態(tài)時序數(shù)據(jù)。

四是策略選擇，利用數(shù)據(jù)量化表示所處環(huán)境、目標與備選策略，在環(huán)境限制下，以目標最優(yōu)為導(dǎo)向，選擇最優(yōu)策略。從備選行動方案中“找最優(yōu)”，選擇結(jié)果的有效性依賴于對外部環(huán)境的合理假設(shè)和精準描述，由于現(xiàn)實情況復(fù)雜度高，難以完全由數(shù)據(jù)量化表示，因此策略選擇存在一定局限性。當前主要數(shù)據(jù)類型均適用，其中，輸入數(shù)據(jù)依據(jù)分析任務(wù)分為兩類，一類描述任務(wù)所處外部環(huán)境與目標，另一類描述可供選擇的行動方案。

三、電力人工智能應(yīng)用還需要重視對能源電力領(lǐng)域底層邏輯的刻畫

以大模型為代表的人工智能技術(shù)在對世界知識的理解能力、生成能力方面取得了矚目進展，各行業(yè)紛紛布局推進人工智能技術(shù)在各自業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要關(guān)注算法模型等技術(shù)解決方案，但對人工智能底層邏輯、優(yōu)勢能力、作用邊界以及配套機制的研究仍不充分。

能源電力企業(yè)需要從數(shù)字化智能化的底層邏輯和認識論著眼，促進人工智能與生產(chǎn)經(jīng)營的深度融合。人工智能本質(zhì)是對海量數(shù)據(jù)的高效處理，可以解決異常檢測、規(guī)律歸納、趨勢預(yù)測和策略選擇四類基本問題，并形成相應(yīng)基本方法，當前先進人工智能技術(shù)是四類基本方法組合作用的綜合體現(xiàn)，并且四類方法的應(yīng)用成熟水平存在差異。電網(wǎng)業(yè)務(wù)分析需求均可以轉(zhuǎn)化為這四類問題，并按照成熟水平分類采取“加快技術(shù)攻關(guān)”“同步推進技術(shù)方案與配套機制建立”兩大類策略推進人工智能應(yīng)用體系建設(shè)。在推進過程中還需要注意明確人工智能輔助支撐定位、加強業(yè)務(wù)與技術(shù)專家交叉合作、大模型輔助高質(zhì)量樣本治理三方面問題。

四、電力人工智能的深化應(yīng)用需要根據(jù)場景成熟度差異化推進

電力人工智能的應(yīng)用場景可按照成熟水平和人類參與需求差異，分“加快技術(shù)攻關(guān)”和“同步推進技術(shù)方案與配套機制建立”兩類策略推進人工智能在電網(wǎng)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。

一是對于人工智能應(yīng)用成熟水平較高、人類參與需求較低的異常檢測類場景，加快技術(shù)攻關(guān)。選取此類業(yè)務(wù)需求豐富和技術(shù)能力優(yōu)秀的地區(qū)或企業(yè)，分類逐步攻關(guān)建立起高質(zhì)量的樣本基礎(chǔ)和模型體系。

二是對于人工智能應(yīng)用成熟水平較低、人類參與需求較高的模式歸納、趨勢推演、策略選擇類場景，同步推進技術(shù)方案與配套機制建立。針對每類場景各選取一項典型迫切分析需求，按照“研發(fā)與應(yīng)用同步推進”的原則，由優(yōu)勢地區(qū)企業(yè)與科研單位組成三個專項攻關(guān)小組，融合業(yè)務(wù)與技術(shù)優(yōu)勢，同步開展人工智能解決方案及其配套管理機制研究，確保模型真正發(fā)揮對人類決策的支撐作用。（國網(wǎng)能源院能源數(shù)字經(jīng)濟研究所中級研究員 高曉楠賈雪楓）