针对发电行业长期存在的安全风险高、交易决策难、多能协同复杂、设备运维被动等关键痛点，6月28日，国家能源集团在京发布全球首个千亿级发电行业大模型——“擎源”发电大模型。
新京报贝壳财经记者从会上了解到，“擎源”发电大模型专为电力系统打造，在异构数据融合、跨业务智能体协作以及自主智能决策方面实现了创新突破。据悉，该大模型首批应用涵盖安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修4个业务域共计13个应用场景，41个智能体。整体规划涵盖火电、水电、新能源发电产业的工程建设、生产运营等15个业务域、75个关键应用场景。
“擎源”发电大模型发布。主办方供图
海量行业数据成模型优势，“擎源”首批落地四大业务域
国家能源集团电力产业部运行分析处经理王安向贝壳财经记者表示，当前发电行业的智能化进程面临不少挑战。电力行业存在一定技术门槛，通用大模型难以胜任行业业务需求，而训练行业大模型需要高质量行业数据。
同时，发电业务场景与大模型技术之间存在鸿沟，一方面，发电生产人员对大模型技术及其应用方法缺乏深入了解；另一方面，人工智能人员也不清楚哪些发电场景适合应用大模型技术。因此需要技术与业务人员通力合作，探索出融合之路。王安表示，国家能源集团通过“双域负责”的模式，研发发电行业大模型打通二者之间的壁垒，探索出AI赋能发电行业的新范式。
依托国家能源集团全球最大的电力装机规模、海量数据资产及全场景应用矩阵等优势，“擎源”大模型具备专业的技术优势。
据介绍，该大模型基于450G的高质量行业数据集，经专家标注形成610万组SFT问答对，结合跨模态推理对齐技术，在发电领域的表现比基座模型高出19.6个百分点；专用智能体可有效识别用户意图，提高回答准确率；此外，该模型还涵盖百余款专业软件及1100个专业模型，可用于完成各类任务。
从具体应用场景来看，目前“擎源”已落地安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四个业务域。在安全环保领域，“擎源”带来技术监督查评效率的显著提升。如江西某火电厂对安全生产水平进行查评时，传统评价模式需要14名专家耗时一周，现在，只需将电厂18个专业的3000多份备查资料输入“擎源”，在1天内就可以完成全厂预评价，效率提升超100%。
“擎源”落地安全环保领域。主办方供图
在电力交易领域，“擎源”可提供电力市场情报、协助电力交易决策和指挥电力运营。“以前，我们使用十几种传统的电价预测模型，这些模型各有所长却难以形成合力。”国家能源集团电力营销公司电力交易员王晓莹介绍，现在，“擎源”通过多模型寻优，可在不同的环境下选择最优的预测模型组合，有效提升了电价预测的准确率。
除此之外，在产调中枢领域，“擎源”可优化调度、预测指标；在设备检修领域，“擎源”可感知机组状态、精准诊断，并作出检修策略与派单。
行业大模型直面数据安全与决策时效挑战
在布局与应用过程中，行业大模型在数据安全和决策时效性方面不可避免地面临挑战。
国家能源集团科技与信息化部数据资源处经理闫计栋向贝壳财经记者表示，集团从两方面保障数据安全：传输层面，严格实施横向隔离和纵向加密原则，工控网到管理网的单向传输，数据按标准流转至集团数据底座，严禁逆向流动；数据自身安全层面，通过分级分类管控数据、建立可信数据空间，搭建数据采、存、管、取、用的技术支撑与体制机制，确保全集团数据在统一的平台流通，使用者“用数不见数”。
“虽然大模型目前在预测、设备检修方案制定等场景中表现突出，但在工控场景等需秒级、毫秒级响应的场景中，还没有达到理想效果。”国家能源集团电力产业部运行分析处经理王安告诉记者，未来可通过“模型蒸馏”，将大模型能力提炼为小样本模型，再将小模型本地化部署到生产一线，以解决特定场景的时效性问题。
据悉，国家能源集团将通过分试点验证、规模推广、生态共建三个阶段推进“擎源”大模型的共享。
闫计栋表示，“国家能源集团将聚焦核心场景解决方案，分层推进应用落地，重点推广首批发布的13个场景和后续计划打造的典型核心场景，统一构建标准化数据集、通过实时数据反馈与专家经验注入，实现模型月级迭代更新等。向产业链开放API接口与工具链，联合高校、院所、企业等各类研发单位，攻关多模态融合、科学计算应用、小样本学习等关键技术。”
新京报贝壳财经记者 韦博雅
编辑 陈莉
校对 赵琳
