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“电力版GPT”让安全隐患告警有效率提升6倍

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发布时间:2023-09-18 09:52:38 发布来源:未知 文章点击:

◎本报记者 叶 青 通讯员 杨晶晶 将ChatGPT用在电力行业,会产生什么样的效果?9月7日,记者在南方电网深圳供电局(以下简称深圳供电局)见到,工作人员轻点鼠标,某施工工地上一...

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      ◎本报记者 叶 青 通讯员 杨晶晶

      将ChatGPT用在电力行业,会产生什么样的效果?9月7日,记者在南方电网深圳供电局(以下简称深圳供电局)见到,工作人员轻点鼠标,某施工工地上一张吊车吊臂与输电线路相邻的隐患画面随即出现;继续点击该图片,该系统就会像ChatGPT一样给出文字,描述隐患。

      这是深圳供电局上线的电力行业首个多模态预训练大模型——“祝融2.0”,它让传统的电网AI技术拥有了类似ChatGPT的逻辑推理能力和文字表达能力,使电网安全隐患告警有效率提升了6倍。

      使电力巡检系统会推理

      “传统的电网AI技术通过颜色、形状、纹理等表征来识别物体,但很难判断该物体对电力设施的危险程度。对于形态相近的物体,传统的电网AI技术也很难对其准确区分。”深圳供电局技术专家张云翔介绍,“比如在传统模式下,系统虽然能筛选出线路附近有亮光的告警画面,但仍需要巡视人员进一步判断亮光到底是火灾造成的,还是路灯发出的。”如果亮光是路灯发出的,则该告警就是无效的。

      针对存在的问题,深圳供电局于去年初发布了电力行业首个基于昇腾生态的AI预训练模型——“祝融”,为电网人工智能转型升级奠定基础。去年底,该局运用类似ChatGPT的新型人工智能模型,将“祝融”升级为2.0版本,使电力巡检系统不仅会看、会记录分析、会预警,而且能看得懂、会推理、会表达。

      “祝融2.0”是一个图文双模态模型,它分别利用图像模型和语言模型,将图像特征和文字特征提取后进行融合,效果比传统图像单模态模型更好。语言模型的加入使图像模型有了逻辑推理能力,从而提高了判断的准确率。

      以电网的山火监控场景为例,在夜间,灯光与火光的图像形态非常相似,仅靠图像模型难以将二者区分,这容易产生大量误报;如今有了语言模型的加持,系统就会对图片整体进行解读。比如当模型发现光亮是整齐排列且在道路一侧时,就能推测出这是灯光,而非山火。“现在巡检系统能通过图片和文字两种形式传递告警信息,并准确描述出隐患及其对电网设备的危险程度,不需要人工进一步排查。这大大提升了告警有效性,为电网的安全运行增添了一道有力的防线。”张云翔说。

      进一步推广应用潜力巨大

      目前,单模态模型很难在电网行业的诸多场景下取得较好的效果。例如在人员进行攀爬作业时,需要检查作业人员是否在攀爬梯子时佩戴安全绳索,是否有人帮忙扶梯子。仅使用图像模型无法对上述同时发生的多个动作进行逻辑判断,必须叠加语言模型对照安全规范,进行综合分析。此外,在营销领域,对用电需求等因素的分析也需要用到电流、电压等其他模态的数据。利用不同模态的数据给出综合判断或预案,是“祝融2.0”下一步的发展方向。

      据介绍,“祝融2.0”可在电力生产和营销领域进一步推广。

      目前,深圳供电局已对输电山火烟雾、外部破坏隐患、安监违章行为等场景完成多模态预训练大模型的研发,预计每年可减少无效告警30万条,节省125人一天的工作量。

      深圳供电局还与云南电网信息中心、昆明供电局联合开展了输电山火烟雾模型验证工作,并初步将该技术用于两地输变电山火烟雾、外部破坏隐患等巡检任务,识别准确率高达98%。

      此外,该供电局还与云南电网建立了联合攻关合作机制,加快“祝融2.0”在输变配、安监、营销等领域的有效落地。下一步,深圳供电局计划研发能辨别声音的预训练大模型,为外部破坏等隐患的排查工作增添新助力,推动电网户外复杂环境下数字化巡检效率的提升。

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