在AI技術日新月異的今天，DeepSeek的突破性成就不僅為行業樹立了新的里程碑，更為大模型的實際應用開辟了廣闊天地。隨著大模型技術的不斷深入，眾多企業紛紛從觀望轉向積極行動，力求挖掘這一新技術帶來的生產力變革。在此背景下，一系列創新實踐如雨后春筍般涌現，成為業界關注的焦點與學習對象。
其中，尤為引人注目的是在昇騰AI創新大賽2024總決賽上榮獲應用創新組金獎的“許繼智算”團隊。他們憑借大模型技術，成功解決了電力裝備運維中長期存在的缺陷檢測與風險識別難題，為電力行業智能化轉型提供了切實可行的技術路徑。
電力裝備運維，這一看似陌生的領域，實則關乎國計民生。它涉及對變電站、高壓變壓器等關鍵設備的定期檢查、維護以及故障處理，確保電力系統的安全穩定運行。然而，傳統的人工巡檢方式不僅效率低下，且易受人員經驗、能力限制，加之復雜多變的作業環境，使得潛在風險難以被及時發現。
以某±800kV換流站的爆炸事故為例，其直接原因雖為巡檢人員對設備維護檢查不細，但背后折射出的是設備缺陷監測難、傳感終端誤報率高等深層次問題。這些問題使得人工巡檢在面對隱蔽缺陷時顯得力不從心，急需新技術注入活力。
在此背景下，無人機、機器人等新技術相繼被引入電力巡檢領域，人工智能也成為重要探索方向。然而，將AI技術融入電力裝備運維并非易事，面臨著模型分散、通用性差、真實場景復雜等多重挑戰。直到大模型技術的興起，為這一難題提供了新的解題思路。
“許繼智算”團隊，這支平均年齡僅28.7歲的年輕隊伍，敏銳地捕捉到了大模型技術的潛力。他們依托昇騰軟硬件體系，結合深厚的電力專業知識，研發出許繼智言電力大模型，并構建了名為“智電靈眸”的智能運維平臺。該平臺通過融合文本、聲紋、圖像等多模態信息，打破了現有技術的局限性，顯著提升了電力裝備運維的智能識別和故障推送能力。
“許繼智算”團隊之所以能在眾多參賽隊伍中脫穎而出，得益于其提出的三大創新思路。首先，他們采用大小模型多融合的方案，既發揮了大模型的泛化能力，又利用小模型在特定任務上的優勢，實現了故障診斷的精準高效。其次，通過構建“三庫一體”架構，將RAG向量數據庫、圖數據庫、SQL數據庫融合，有效解決了大模型存在的幻覺、專業知識答不準等問題。最后，通過正負樣本精檢測技術，對電力數據進行深度清洗和特征提取，進一步提升了垂直大模型的性能。
在實際應用中，“智電靈眸”智能運維平臺已在中國電氣裝備集團的多個項目中取得顯著成效。在±800kV換流站、500kV變電站等場景中，該平臺相較于傳統方法，識別準確率提升了30%以上，故障預警速度提升了50%。這意味著電力設備缺陷檢測的成功率大幅提高，運維人員的工作效率也得到有效提升。
以±800kV換流站為例，“智電靈眸”能夠智能分析設備概況、巡檢要求等信息，給出精準的處理方案。在500kV變電站智能巡視項目中，該平臺能夠識別上百種設備缺陷及安全風險，實現智能預警，大大降低了人工巡檢的依賴。
隨著“智電靈眸”智能運維平臺的廣泛應用，電力裝備運維正式邁入“智能體”時代。在多模態大模型的賦能下，電力設備運維具備了“看得見、聽得著、會思考、能行動”的能力，徹底改變了傳統巡檢范式，為電力行業智能化轉型注入了強勁動力。
“許繼智算”團隊的故事，只是電力行業智能化轉型的一個縮影。未來，隨著更多智能體的開發與應用，電氣裝備的運維將更加智能化、高效化，為構建安全可靠的電力系統貢獻力量。
