在全球经济数字化转型的大背景下，电力行业面临着多重挑战，包括能源结构的转型、市场竞争的加剧以及环境保护的压力。电力央企作为国家能源供应的中坚力量，亟需通过数智化转型提升竞争力和服务水平。
随着今年年初我国首次将"开展'人工智能+行动"写入政府工作报告，我国也步入了向数智化转型的时代。
以下是各大电力央企的2024年工作会议和2024年年中工作会议的梳理：
全球能源结构的调整、可再生能源比例的提升，迫使电力央企需要更高效、更智能的管理方式，以应对市场需求的波动和环保政策的压力。数智化转型能够提升电力央企的运营效率，降低成本，同时优化资源配置，提高服务质量。
在电力系统中，目前大量的系统应用是规则算法、对话树、模板化开发等传统方式，在面对复杂多样的场景和用户时，经常出现算法和模型并不知道用户的真实意图。"这些问题只有大模型可以解决。"南方电网曾公开传达过这一观点。
大模型构建的关键要素
今年7月，南方电网召开了高质量发展大会，对南方电网公司人工智能高质量发展路径作出部署。南方电网表示，将深入推进"4411"框架实施，以场景、模型、数据和算力等"4大要素"高质量发展为核心，以创新链、产业链、资金链、人才链"4链融合"建立长效机制，以"1个运营体系"为支撑，以"1个安全体系"为保障，计划到2025年重点打造出50个"AI+电力"示范场景，2026年生产AI巡视替代率不低于90%，人工智能融入公司生产、经营和管理各环节。
场景分析：
1）变电站巡检：需要实时监测设备状态，防止故障。
2）输电线路监测：关注自然灾害对设备的影响，确保电力安全。
3）用户用电分析：基于用户行为数据提供个性化服务。
模型构建：
在这些场景下，需要建立相应的智能模型，包括：
1）状态监测模型：通过传感器数据实时监测设备运行状态。
2）预测模型：利用历史数据和机器学习技术，预测设备故障和用户用电需求。
3）优化调度模型：通过智能算法优化电力生产和分配，实现高效调度。
数据管理
数据是数智化转型的核心资源。电力央企需要建立全面的数据管理体系，重点包括：
1）数据采集：通过智能传感器和物联网技术实时采集设备和环境数据。
2）数据存储与治理：利用云计算技术存储和管理海量数据，确保数据的准确性和安全性。
算力支持
强大的计算能力是实现复杂模型和算法的基础。电力央企应通过以下方式增强算力：
1）云计算平台：构建云端计算平台，支持大规模数据处理和模型训练。
2）边缘计算：在设备近端进行数据处理，减少延迟，提高实时响应能力。
智能巡检机器人在数智化转型中的应用
据工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年，我国生成式人工智能的企业采用率已达15%。并且，这一比率正在飞速增长。
自2023年9月发布行业首个自主可控电力行业大模型大瓦特、模型即服务(MaaS)人工智能创新平台以来，南方电网已形成智能巡检、智能客服、负荷预测等多个核心产品，覆盖输电、变电、配电、调度、客服、规划等十余个领域百余个应用场景。
智能巡检机器人是一种能够自主或遥控进行设备巡检的机器人，具备智能化、自主化、全天候工作的特点。
视觉识别及预警
智能巡检机器人自身携带的可见光摄像机，可完成视频图像的数据采集，通过自主开发的高精度图像识别算法，对图像数据进行智能分析处理，从而识别图像内容。
能够准确识别电气设备的指针式、数字式仪表、压板、开关、指示灯、刀闸变位、设备外观等多种表计，并进行表计自动读数记录，生成巡检报告，从而代替人眼及时掌握电力设备及环境状态信息。
热成像测温
巡检机器人利用携带的红外热成像仪对电力设备表面温度数据进行采集，经过分析后及时发出故障预警，诊断出致热型设备故障及热缺陷。巡检任务执行完成后会自动生成任务报表，对温度敏感性设备进行有效的诊断。
环境监测
机器人能对室内气体、温度、湿度、烟雾等环境信息进行实时监控，为运维人员分析设备运行状态提供全方面信息。
数据分析
智能巡检机器人通过配备高精度传感器和摄像头，能够实时收集设备运行状态、环境参数和图像数据。在巡检过程中，机器人将这些数据上传至智能工业联合巡检平台，进行统一存储和管理。
通过数据分析，企业可以及时识别潜在故障、优化维护计划，并基于历史数据进行趋势预测，从而提升设备可靠性和运营效率。这种智能化的数据收集与分析机制，有助于实现电力系统的安全管理和高效运行。
电力央企的数智化转型是一项系统性工程，构建全面的大模型是实现转型的关键。结合具体场景、模型、数据和算力，智能巡检机器人将有效提升运营效率、降低安全风险，为电力行业的可持续发展提供支持。面对未来的挑战与机遇，电力央企应抓住数字化转型的契机，推动行业的智能化进程。