大模型赋能能源行业的新质生产力

能源行业正处在数智化转型的关键时期，大模型的引入为其带来显著提升。

• 首先，在流程管理方面，大模型能够快速学习SOP文档和操作手册，实现工单自动生成与合规检查自动化，大幅提升作业效率。
• 其次，在数据处理方面，能源场景包含结构化与非结构化、多模态数据（如文本、图像、视频），大模型凭借强大的多模态能力，不仅能提高传统视觉巡检的效率与准确性，还能覆盖以往技术难以触达的复杂场景。
• 最后，在知识传承与人才培养上，大模型能够构建全面的行业知识图谱，推动经验归集与规范沉淀，解决“师傅带徒弟”效率低与培训受限的问题，为企业人才体系建设提供新方式。

总体而言，大模型并非增加成本，而是通过降本增效和知识沉淀，为能源行业形成新质生产力，推动行业高质量发展。

电网大模型赋能巡检与运维

电网作为能源系统的重要枢纽，正通过大模型实现智能化升级。传统的人工巡检存在效率低、成本高、识别准确率不足等问题，即使采用视频识别也因样本稀缺和模型适应性差而难以优化。大模型的引入有效解决了这些瓶颈：它不仅提升了视觉识别的泛化性和通用性，还通过大模型与小模型的协同——边缘侧初步识别、中心侧复判及数据回流——显著提高了准确度和效率。例如，以往缺陷样本需达500个才能启动训练，现在只需150~200个，大幅缩短了训练周期。这种“超级大脑”模式，使设备巡检更高效可靠，减少了冷启动和多场景适配难题。

大模型推动智能调度与知识沉淀

在电力调度方面，大模型同样展现出强大价值。过去调度员需依赖人工查阅文档、案例，排查故障过程冗长、交接任务繁琐。如今，基于大模型的“调度值班助手”能在秒级给出高质量的处置方案，自动生成工单和交接班日报，并以自然语言交互快速整理安全预警，显著减轻了人工负担。这不仅保障了电网的安全稳定，也提升了运行效率。同时，该助手的适用范围并不局限于电力，还可推广至天然气、煤炭、新能源等调度运行中，用于预测负荷、维持运行指标、及时排除故障。由此可见，大模型正推动能源行业在智能化、信息化和知识图谱构建方面走在前列，成为真正的行业“超级大脑”。