西安交通大学教授发布电力人工智能多模态大模型创新技术报告

在人工智能快速发展的背景下，电力系统的智能化需求愈发显著。西安交通大学电气工程学院的王小华教授于2025年2月发布了一份关于电力人工智能多模态大模型的创新技术报告，报告不仅详细探讨了电力行业内的技术研发和应用实践，还展望了未来的发展方向。

一、背景分析：电力大模型研发的必要性

1. 人工智能的演变

近年来，人工智能技术经历了推理、知识、统计学习等多个阶段，目前已步入了大模型时代。大模型具有海量数据预训练和超大规模参数的优越性，在多模态学习与推理中展现出显著的突破，类似于GPT和Qwen系列模型在自然语言处理领域的革命。其核心驱动力来自于数据、算力和算法的协作发展。电力领域内的多模态数据（如图像、电气信号）与通用数据存在显著差异，迫切需要为电力行业构建专项的数据。同时，随着国产化算力的崛起，如昇腾、海光DCU等，为电力人工智能的发展提供了更加广泛的支持。

2. 电力系统的智能化需求

传统电网面临着高度依赖人工和响应故障缓慢等问题，而新型电力系统则需要智能调度和精准运营以提升工作效率。在这个过程中，虽然通用大模型无法满足电力行业的专业知识要求，而开源模型的多模态支持还有待提升，因此自研电力大模型成为现代电力系统发展的必然选择。

二、关键技术：全流程技术体系构建

1. 数据生成

构建一个大规模的电力专业数据集至关重要，该数据集需覆盖文本、图像和电气信号等多模态数据。王教授提出，通过自动化清洗、半人工标注和合成数据等技术，解决电力数据获取难和质量差的问题，最终形成了涵盖8大类超100万条的数据集，为模型的训练打下坚实基础。

2. 模型构建

该报告介绍了多模态统一编码器的研发，通过将文本、图像等数据转化为统一的特征序列。基于多层Transformer架构构建的电力通用大模型，可以有效实现多模态数据的对齐与重构，提高模型的交互性能。

3. 模型训练

采用“预训练+指令微调+强化学习”的流程进行模型训练。具体包括：

预训练：利用多模态交织输入，推动文本与图像的统一建模与生成。

后训练：结合有监督微调与人工反馈的强化学习，以提升在电力场景中的指令理解与处理能力。

国产化适配：基于海光DCU等国产计算集群，开发适合的并行训练方案，以满足高并发的训练需求。

4. 部署应用

报告强调了轻量化技术的应用，包括通过知识蒸馏与梯度精度分析等方式，将模型参数压缩至10亿以下，以适配边缘计算设备。同时，结合边缘计算与云端协同，通过边缘设备进行状态感知，云端进行全局数据分析，力求实现低功耗和高实时性的部署效果。

三、实际应用：多场景赋能电力系统

王教授在报告中列举了多个应用案例，展示了大模型在电力系统中的实际效果：

1. 电力专家与客服系统：建设24小时智能客服，实时回应用户咨询，极大提升用户满意度。

2. 多模态运维安全助手：通过监控视频与红外图像的数据融合，及时预警设备故障，保障工作人员的安全。

3. 电力设备状态感知与时序分析：结合多模态分析与时序数据，优化故障诊断与发电能力的预测，提高设备管理的精确性。

4. 边缘计算的广泛应用：在国产边缘设备上部署轻量化模型，实现低延迟、高效能的运作。

四、未来展望：生态构建与技术升级

1. 技术方向

未来，技术将优化多模态模型在复杂电力场景下的泛化能力，探索小样本学习、联邦学习等新兴技术，以实现持续的技术创新。

2. 生态建设

促进电力行业的校企合作和数据共享，建立行业数据规范与人工智能合作联盟，力求实现技术标准化和规模化应用。

3. 应用扩展

希望技术应用范围扩展至新能源调度和储能规划等领域，实现“数据-模型-应用”的闭环，全面提升电力系统的智能化水平。

而言，王小华教授的报告系统阐述了电力领域多模态大模型的技术架构与实践路径，展示了通过国产化技术适配与场景化应用，为新型电力系统的高效、安全运行提供了创新解决方案，同时带来了理论与产业的双重价值。这份报告不仅为当前电力技术的发展指明了方向，也为未来的研究提供了重要借鉴。