2025年电力人工智能多模态大模型创新技术与应用报告发布

近日，由西安交通大学王小华教授主持的《2025年电力人工智能多模态大模型创新技术与应用报告》正式发布。这份报告深入探讨了电力领域内人工智能技术，特别是多模态大模型的创新发展、关键技术及其实际应用，展现了未来电力行业的技术前景和发展方向。

一、研究背景

随着人工智能技术的不断发展，尤其是大模型的兴起，人工智能的应用已成为当今各行业的热门趋势。大模型的成功实现依赖于庞大的数据量、强大的计算能力及高效的算法支持。在电力领域，这一趋势面临着严峻的挑战。

电力系统的传统架构存在一些亟待解决的问题，比如实时监控、故障预警和智能调度等。相较于传统电力系统，人工智能赋能的新型电力系统具有重要的意义，不仅可以提高电力系统的智能化水平，还能增强电力安全性。因此，针对电力行业特点，自主研发电力大模型显得更加重要，这不仅是技术的进步，也是保障电力安全的必要措施。

二、关键技术实现

在报告中，技术实现部分尤为引人注目。为了解决电力行业在应用人工智能过程中存在的数据瓶颈问题，报告建议构建一个覆盖广泛的高质量电力专业数据集。这一数据集将包含多种类型的数据，包括文本、图像和传感器数据等，以满足多模态学习的需求。

报告强调了研发电力通用多模态大模型的重要性。通过多模态编码器，这些模型能够将不同类型的数据转化为统一的序列，从而实现多维度的数据分析和处理。利用预训练和后训练技术，以及混合立体并行训练方案，建立在国产计算集群上的训练体系将极大提升模型的可靠性与效率。

为了确保大模型的轻量化应用，报告还提到了知识蒸馏和模型量化技术的使用。这些技术能够有效压缩模型体积，提高推理速度，同时通过边缘计算和云边协同的方式，推动模型在电力实际场景中的落地实施。

三、电力装备多模态大模型的应用

该报告详细描述了电力领域多模态大模型的多种应用场景。电力专家与客服系统的结合，提供了全天候的专业服务，有效提高客户体验和服务质量。多模态运维安全助手的运用，可以在设备发生故障前发出预警，从而保障电力系统的安全稳定运行。

报告中特别提到的多模态电力设备状态感知助手，能够处理来自多种模态的数据，并与运维人员进行互动，这对于提升设备的运维效率具有重要意义。同时，电力时序数据分析监测模型的引入，可以对电力负荷进行精准的分析，为电力调度提供科学依据。针对新能源发电，功率预测应用已成为调度规划的重要工具，而电力设备运维助手边侧模型则借助国产设备实现了更快的推理速度。

四、未来展望

展望未来，报告认为，我们需要建立并优化以应用为导向的电力AI多模态大模型，强调在技术开发上重视实际应用的反馈与指导。同时，建议强化企业与高校之间的合作，推进技术交流和数据共享，以形成良好的创新生态。

在电力行业中建立广泛的数据规范是推动行业发展的重要一步，只有这样，才能确保数据的准确性和可靠性。而建立合作联盟，促进行业间的沟通与协作，能够进一步推动科技创新，为电力领域提供更多智慧解决方案。

通过《2025年电力人工智能多模态大模型创新技术与应用报告》的发布，我们可以预见到，未来的电力行业将更加智能化，数据驱动技术将不断深化，电力系统的安全性和效率也将大大提高。随着这些技术的不断进步，电力行业的可持续发展将迎来新的机遇。