人工智能技術(shù)是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力,可以有力促進電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。中國電力科學(xué)研究院有限公司積極開展人工智能技術(shù)應(yīng)用研究,優(yōu)化設(shè)計電力人工智能應(yīng)用體系,支撐人工智能應(yīng)用于不同業(yè)務(wù)場景,提升專業(yè)場景模型實用化水平。
1月25日,在國家電網(wǎng)有限公司電力系統(tǒng)人工智能技術(shù)及應(yīng)用實驗室,中國電力科學(xué)研究院有限公司人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊成員李道興將百余架無人機拍攝的設(shè)備巡檢圖像上傳到由行業(yè)大模型遷移形成的細(xì)分場景專用模型——電力視覺專業(yè)模型。經(jīng)過短暫的等待,模型識別標(biāo)注了圖像中的設(shè)備外觀缺陷,給出了分析結(jié)果。這是人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊例行開展的一次測試驗證。電力視覺專業(yè)模型是人工智能在電力業(yè)務(wù)場景應(yīng)用中較為成熟的模型。“在訓(xùn)練中,我們圍繞輸電、變電巡檢等業(yè)務(wù)特點,結(jié)合業(yè)務(wù)知識,實現(xiàn)數(shù)據(jù)知識融合驅(qū)動模型訓(xùn)練,開展基于行業(yè)大模型的遷移學(xué)習(xí),采用新的技術(shù)手段提升模型識別精準(zhǔn)度。”李道興說。經(jīng)過多輪訓(xùn)練,目前電力視覺專業(yè)模型通過輸電、變電巡檢圖像識別設(shè)備隱患的平均精準(zhǔn)率達(dá)到85.31%。
近年來,公司圍繞人工智能規(guī)?;瘧?yīng)用,加大人工智能技術(shù)研究力度,推動模型研發(fā)和場景落地。結(jié)合電網(wǎng)轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)需求,2022年,中國電科院人工智能應(yīng)用研究中心成立聯(lián)合攻關(guān)團隊,立足電力業(yè)務(wù)特點,打造具備感知、認(rèn)知、決策能力的電力專業(yè)模型,加快推動人工智能在公司生產(chǎn)經(jīng)營場景中的規(guī)?;瘧?yīng)用,支撐人工智能應(yīng)用于各個專業(yè),賦能業(yè)務(wù)提質(zhì),服務(wù)業(yè)務(wù)一線。
優(yōu)化算力和通信技術(shù)
支撐電力領(lǐng)域人工智能應(yīng)用
1月17日,人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊成員郭鵬天登錄國家電網(wǎng)人工智能平臺,查看平臺算力資源使用情況,優(yōu)化模型資源分配策略,確保模型訓(xùn)練工作有序開展。國家電網(wǎng)人工智能平臺納管了超過140張圖形處理器(GPU)卡,集聚了電力人工智能樣本、模型、服務(wù)等要素,可以為電力專業(yè)模型應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐。
2020年,中國電科院開始承擔(dān)國家電網(wǎng)人工智能平臺建設(shè)任務(wù),參與制定公司人工智能架構(gòu)設(shè)計方案和平臺架構(gòu)、樣本格式、模型規(guī)范等系列標(biāo)準(zhǔn),攻克多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、異構(gòu)算力資源調(diào)度、模型云邊協(xié)同推理等技術(shù)難點。歷經(jīng)3年多的研發(fā)與技術(shù)迭代升級,該院建成國家電網(wǎng)人工智能平臺,為電力人工智能模型訓(xùn)練、樣本管理、模型服務(wù)提供支撐。
算力資源是開展人工智能模型訓(xùn)練的基礎(chǔ),也是電力專業(yè)模型協(xié)同應(yīng)用的關(guān)鍵支撐。“模型訓(xùn)練過程涉及大量的數(shù)值和矩陣運算,需要有專門的硬件作為支撐。GPU作為算力資源的核心,能夠加速矩陣運算等復(fù)雜的數(shù)值計算工作,現(xiàn)在主流的GPU每秒能夠執(zhí)行約97億次單精度浮點運算。把多個GPU整合起來,能夠形成更強大的算力,為模型訓(xùn)練保駕護航。”郭鵬天說。
2023年10月以來,結(jié)合電力各專業(yè)人工智能應(yīng)用需求,中國電科院依托國家電網(wǎng)人工智能平臺開展基于行業(yè)大模型的專用模型攻堅及大小模型協(xié)同應(yīng)用基礎(chǔ)支撐研究,在軟件層面支持?jǐn)?shù)據(jù)并行和模型并行兩種訓(xùn)練模式,在硬件層面構(gòu)建了高效網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境,確保計算任務(wù)在不同GPU之間及時同步和通信,形成電力大小模型協(xié)同應(yīng)用引擎。
現(xiàn)在,有電力模型訓(xùn)練需求時,研發(fā)人員可以在國家電網(wǎng)人工智能平臺上根據(jù)模型參數(shù)量、訓(xùn)練樣本數(shù)量等實際情況配置GPU、內(nèi)存等算力資源,定制化構(gòu)建資源池,支撐大小模型的高效訓(xùn)練。
融合多學(xué)科研究成果
推進電力專業(yè)模型應(yīng)用
近年來,各行業(yè)主要分三步加快推進大模型技術(shù)應(yīng)用:第一步部署通用大模型,第二步基于海量專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練行業(yè)大模型,第三步針對各業(yè)務(wù)場景進行微調(diào),形成細(xì)分場景專業(yè)模型。
“基于大模型技術(shù)構(gòu)建電力專業(yè)模型是一項結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)、計算科學(xué)、智能科學(xué)的復(fù)雜系統(tǒng)性工程,不僅需要專業(yè)數(shù)據(jù)和大規(guī)模、高性能人工智能服務(wù)器集群作為支撐,還需要解決思維鏈構(gòu)建、模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)中的各類復(fù)雜工程問題。”中國電科院人工智能應(yīng)用研究中心專業(yè)模型柔性攻關(guān)團隊負(fù)責(zé)人談元鵬介紹。
為加快電力各業(yè)務(wù)場景應(yīng)用模型落地,2023年,中國電科院人工智能中心組建了專業(yè)模型柔性攻關(guān)團隊,利用前期歸集的電力業(yè)務(wù)場景高質(zhì)量數(shù)據(jù),融合電力機理模型與業(yè)務(wù)知識,研究預(yù)訓(xùn)練模型調(diào)優(yōu)等核心技術(shù),基于行業(yè)大模型構(gòu)建具備感知、認(rèn)知、決策能力的電力專業(yè)模型,組織專業(yè)團隊開展樣本標(biāo)注,對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào),使電力專業(yè)模型能夠滿足特定的任務(wù)需求。
目前,該團隊構(gòu)建的電力視覺專業(yè)模型已具備自主學(xué)習(xí)、跨模態(tài)聯(lián)合分析、實時交互的能力,在設(shè)備故障檢測、安全風(fēng)險辨識、文本數(shù)據(jù)分析等多個領(lǐng)域接近人類專家水平,可極大提升工作效率,更好地保障電網(wǎng)穩(wěn)定運行。
后續(xù),該團隊還將基于行業(yè)語義大模型構(gòu)建電力語義專業(yè)模型,將其用于智能客服、設(shè)備運檢等電力業(yè)務(wù)場景中,實現(xiàn)生成式、交互式的模型服務(wù);通過場景適配的參數(shù)高效微調(diào)與人類反饋的強化學(xué)習(xí)等技術(shù),構(gòu)建調(diào)度決策專業(yè)模型,在臺區(qū)級源荷預(yù)測、故障診斷與處置、運行計劃校核等配電網(wǎng)場景中應(yīng)用,實現(xiàn)人機智能協(xié)同的在線輔助決策。
研發(fā)電力計算模型
強化配電網(wǎng)運行監(jiān)測分析
1月25日,中國電科院人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊成員李家騰歸集了配電網(wǎng)狀態(tài)感知與分析系統(tǒng)在山東、上海等地共9處試點區(qū)域的日志文件,查看業(yè)務(wù)專用模型在各地的遷移適配情況。
配電網(wǎng)狀態(tài)感知與分析系統(tǒng)目前主要由面向配電網(wǎng)運行的業(yè)務(wù)專用模型組建而成。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)不斷深化,大量分布式光伏接入配電網(wǎng),對配電網(wǎng)安全運行與可靠供電產(chǎn)生一定影響。2022年下半年,聯(lián)合攻關(guān)團隊開展基于電力專業(yè)模型的配電網(wǎng)態(tài)勢感知與分析核心技術(shù)攻關(guān)與系統(tǒng)研發(fā)工作。
人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊評估高比例分布式光伏場景下的配電網(wǎng)運行狀態(tài),應(yīng)用深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),根據(jù)配電網(wǎng)運行規(guī)律,研發(fā)了針對源荷隨機波動影響的配電網(wǎng)態(tài)勢感知與分析專業(yè)模型矩陣。
“在這個專業(yè)模型矩陣中,我們分別設(shè)計了具有配電網(wǎng)圖模在線校核、狀態(tài)智能計算、運行趨勢推演、新建光伏接入模擬等功能的電力計算模型。每個模型都能獨立工作,也可以協(xié)同開展分析,最終實現(xiàn)配電網(wǎng)可觀測、可描述、可計算,支撐配電網(wǎng)運行安全性與供電可靠性提升。”李家騰介紹。
配電網(wǎng)計算推演深化應(yīng)用是公司人工智能規(guī)模化應(yīng)用2023年專項行動方案的重點任務(wù)之一。以此為契機,人工智能應(yīng)用聯(lián)合攻關(guān)團隊已在國網(wǎng)山東、上海電力等多家省級電力公司開展配電網(wǎng)態(tài)勢感知與分析專業(yè)模型的部署與試點驗證工作,支撐配電網(wǎng)重過載分析、光伏承載力評估等業(yè)務(wù)智能化升級。以在山東臨沂的試點為例,該地區(qū)分布式光伏總裝機容量已達(dá)到490萬千瓦,接網(wǎng)需求大。此前,配電網(wǎng)量測配置水平限制了分布式光伏接入量的精準(zhǔn)評估。現(xiàn)在,運行人員利用配電網(wǎng)狀態(tài)感知與分析系統(tǒng),基于“最小化精準(zhǔn)采集+數(shù)字計算推演”方式,可以在有限量測配置情況下,實現(xiàn)配電網(wǎng)狀態(tài)精準(zhǔn)感知,助力分布式光伏承載力評估,為當(dāng)?shù)毓夥鼒笱b提供技術(shù)指導(dǎo),服務(wù)分布式光伏合理有序發(fā)展。(楊亞迪 莫文昊 趙紫璇)
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