2025年電力人工智能多模態(tài)大模型創(chuàng)新技術(shù)及應(yīng)用報告-西安交通大學(xué)

電力人工智能多模態(tài)大模型創(chuàng)新技術(shù)與應(yīng)用報告人：王小華教授西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院2025年2月人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科以符號邏輯為(如專家系統(tǒng)),能力弱。1970s中期知識期聚焦知識工程與專家系統(tǒng)構(gòu)建，識庫驅(qū)動決策，成本與規(guī)模瓶頸。1980s-2000s早期依賴統(tǒng)計學(xué)和人工設(shè)計特征構(gòu)造算法；代表算法：決策樹樸素貝葉斯算法通過模型組合提升預(yù)測精度；代表算法：梯度提升決策樹早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時期域取得初步應(yīng)用；代表算法：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2018s-現(xiàn)在大模型時期基于海量數(shù)據(jù)與大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練；代表算法：DeepSeek系列Qwen系列GPT系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能人工智能領(lǐng)域迭代迅速、多種技術(shù)流派蓬勃發(fā)展，在多個領(lǐng)域已有廣泛應(yīng)用。在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)、算力與算法構(gòu)成在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)、算力與算法構(gòu)成發(fā)展基石——數(shù)據(jù)驅(qū)動模型訓(xùn)練，算力支撐復(fù)雜計算，算法優(yōu)化技術(shù)路徑，三者協(xié)同推動人工智能向更高階形態(tài)演進(jìn)。AMD芯片芯片……集群如何提高數(shù)據(jù)的規(guī)模與質(zhì)量是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。英偉達(dá)仍然是最主流的算力平臺；國產(chǎn)算力平臺快速崛起，生態(tài)逐漸成熟。通用模型是當(dāng)下研究熱點(diǎn)與未來趨勢；研究高效訓(xùn)練算法具有重要創(chuàng)新意義。能力擴(kuò)展檢索增強(qiáng)工具學(xué)習(xí)音頻行業(yè)應(yīng)用模態(tài)擴(kuò)展多層感知機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Voctor序列處理高效并行模態(tài)擴(kuò)展背景2——人工智能大模型引領(lǐng)新一輪科技革命大模型井噴式發(fā)展自從大模型井噴式發(fā)展自從ChatGPT在2022年問世以來，全球大模型發(fā)展迅速，百種大模型競相發(fā)布，推動性能、規(guī)模和應(yīng)用PanGu-PanGu-WebGPT⑤Uni-Pereiver-MoEErnie3.0TitanT1-12GNemotron-4-340BGNemotron-4-340Bphi-314B0開源社區(qū)大模型測評晶城市NLLBA開源社區(qū)大模型測評晶城市NLLBA多模態(tài)計算機(jī)視覺多模態(tài)計算機(jī)視覺開發(fā)平臺大模型發(fā)展歷程圖回芯片山數(shù)據(jù)服務(wù)背景3——人工智能賦能新型電力系統(tǒng)發(fā)展>新型電網(wǎng)：人工智能賦能后，通過實時調(diào)度優(yōu)化、智能維護(hù)和精確能源管理，可大幅提升電網(wǎng)的運(yùn)行效新型電網(wǎng)新型電網(wǎng)發(fā)電智能調(diào)度&輸電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化損耗低用戶負(fù)荷預(yù)測&用電科學(xué)管理體驗佳m電力系統(tǒng)發(fā)展國家發(fā)展和改革委員會工業(yè)和信息化部中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室國家發(fā)展和改革國家發(fā)展和改革委員會工業(yè)和信息化部中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室國家發(fā)展和改革管理要員食關(guān)于印發(fā)國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南(2024版)的通如中華人民共和國工業(yè)和信息化部MisyetphorymdskermetoFedickswfrePepesF第三條中華人民共和國中央人民政府首酒油論的啦，香州戀懷發(fā)，度學(xué)習(xí)爾等齊關(guān)半作質(zhì)，電力生產(chǎn)和分配相對低效×設(shè)備故障響應(yīng)全天候?qū)崟r響應(yīng)差×電力系統(tǒng)現(xiàn)狀借助人工智能賦能新型電力系統(tǒng)可持續(xù)蓬勃發(fā)展背景4——自研電力大模型意義重大>>從數(shù)據(jù)上講，通用數(shù)據(jù)分布與電力領(lǐng)域多模態(tài)數(shù)據(jù)差異過大，專業(yè)程度低、關(guān)聯(lián)性弱；>從模型上講，開源通用模型缺乏電力專業(yè)預(yù)訓(xùn)練(缺乏專業(yè)電力知識注入),多模態(tài)支持不足；>從應(yīng)用上講，現(xiàn)有國產(chǎn)化電力大模型在真實電力任務(wù)上性能不夠高、與實際需求仍存在差距。精準(zhǔn)性差可靠性不足閉源化不支持多模態(tài)閉源化不支持多模態(tài)電力數(shù)據(jù)差異巨大、無法使用文本數(shù)據(jù)理解有誤文本數(shù)據(jù)理解有誤圖像數(shù)據(jù)分析偏差模型趨于閉源化可靠性不足無法原生支持關(guān)聯(lián)性差可靠性不足無法原生支持T文字識別模型文字識別模型電力安全是國家安全問題，電力人工智能多模態(tài)大模型核心技術(shù)必須自主可控背景4——自研電力大模型意義重大(數(shù)據(jù)層面)文本數(shù)據(jù)電氣信號圖像與視頻to開關(guān)，我入村站110kv備自投裝置……3.傳電期件發(fā)有v吃網(wǎng)風(fēng)助，發(fā)iV供電，其它方式哲不依復(fù)一需要支持復(fù)雜工況下智能模型的多模態(tài)、多維度綜合協(xié)同處理電力行業(yè)需要具備高質(zhì)量、多場景覆蓋、需要支持復(fù)雜工況下智能模型的多模態(tài)、多維度綜合協(xié)同處理背景4——自研電力大模型意義重大(模型層面)>>傳統(tǒng)電力Al模型基于特定任務(wù)開發(fā)，大多為單模態(tài)算法，綜合成本高、智能性與泛化性不足；>開源Al大模型缺少電力領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練，專業(yè)知識缺失，處理實際電力任務(wù)能力差。傳統(tǒng)模型傳統(tǒng)模型開源大模型開源大模型泛化性不足適配性差泛化性不足適配性差i些置他高且任務(wù)適應(yīng)性差缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)缺少專業(yè)知識任務(wù)適應(yīng)性差缺乏行業(yè)數(shù)據(jù)缺少專業(yè)知識智能性不足，的專業(yè)回答背景4——自研電力大模型意義重大(應(yīng)用層面)>電力通用大模型的開發(fā)需要基于>電力通用大模型的開發(fā)需要基于國產(chǎn)計算集群開展軟硬件協(xié)同優(yōu)化，滿足電力大模型的應(yīng)用要求；>電力場景需要基于邊緣計算基于國產(chǎn)計算設(shè)備的電力大模型訓(xùn)練技術(shù)開發(fā)面向電力場景的大模型邊緣計算技術(shù)開發(fā)設(shè)備設(shè)備數(shù)據(jù)模態(tài)多任務(wù)形式多樣專業(yè)性要求高技術(shù)體系要求技術(shù)體系開發(fā)基于開發(fā)基于國產(chǎn)硬件設(shè)備搭建電力大模型應(yīng)用體系數(shù)據(jù)去重敏感詞去除數(shù)據(jù)去重敏感詞去除人類評估反饋優(yōu)化人類評估反饋優(yōu)化圖像描述生成檢測數(shù)據(jù)增強(qiáng)多樣化問答數(shù)據(jù)特征關(guān)系保留的知識蒸餾方案目標(biāo)技術(shù)梯度精度分析的模型量化技術(shù)目標(biāo)技術(shù)邊緣計算+云邊協(xié)同目標(biāo)技術(shù)提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供部署模型目標(biāo)模態(tài)數(shù)基座自研高性能電力大語言模型實時交互模塊工具調(diào)用模塊模態(tài)對齊模塊純文本數(shù)據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)純文本數(shù)據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)息數(shù)據(jù)指令回答提示詞十種子數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)指令回答提示詞十種子數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)注提供自動化標(biāo)注提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)(多模態(tài))預(yù)訓(xùn)練/指令微調(diào)數(shù)據(jù)集制作(多模態(tài))預(yù)訓(xùn)練/指令微調(diào)數(shù)據(jù)集制作電力場景真實圖像電力設(shè)備監(jiān)測信號開關(guān)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測輸電線路異物檢測(變壓器)類別&坐標(biāo)：油污：[0.25,0.7,0.35,1.0]描述：變壓器左下角是一片油污。變壓器左下角有明顯的油污痕跡。在變壓器的左下角可以觀察到油污的存多輪對話詳細(xì)描述深度推理…生成數(shù)據(jù)反饋，流程更新。模型：這張圖片顯示的是一個變壓器。表面詳細(xì)有明顯的磨損和銹跡，表明已經(jīng)使用了相當(dāng)描述長的時間。圖片中左下角的黑色污漬和不規(guī)模型：圖中變壓器左下角有油污痕跡，可能存在推理異常升高，超過安全閾值。推測可能是變壓器油100萬條，為多模態(tài)大模型在多場景、多任務(wù)的訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支持電力視頻編碼器電力圖像編碼器電力視頻編碼器圖像編碼器統(tǒng)一的特征序列圖像編碼器統(tǒng)一的特征序列電氣信號編碼器統(tǒng)一的特征序列向量映射層向量映射層統(tǒng)一的特征序列統(tǒng)一的特征序列采樣模塊文本編碼器統(tǒng)一的特征序列副許共+52個采樣模塊文本編碼器統(tǒng)一的特征序列副許共+52個按照詞表0002000300000020003000多模態(tài)輸入→多模態(tài)特征對齊_二(非線性)特征運(yùn)算多模態(tài)特征重構(gòu)→多模態(tài)輸出重構(gòu)多模態(tài)重構(gòu)器多模態(tài)重構(gòu)器XiaohuaWang*,JifengDai.Uni-perceiver:Pre-trainingunifiedarchitectureforgeneXiaohuaWang*,JifengDai.Uni-perceiver:Pre-trainingunifiedarchitectureforgeneandfew-shottasks[C]//CVPR.2022:16804-16815.andfew-shottasks[C]//CVPR.2022:16804-16815.18/37電力領(lǐng)域多模態(tài)大模型預(yù)訓(xùn)練方案圖像分詞編碼器圖像分詞編碼器擴(kuò)散解碼器圖像編碼器-解碼器框架a)圖片編碼為連續(xù)的特征向量b)在像素空間中重建RGB圖像多模態(tài)統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架多模態(tài)統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練框架大規(guī)模多模態(tài)模型a)大規(guī)模多模態(tài)模型文本b)文本步驟1:有監(jiān)督指令微調(diào)步驟2:訓(xùn)練獎勵模型步驟3:PPO調(diào)整策略提示詞提示詞指令微調(diào)回答1指令微調(diào)模型回答2參數(shù)同步回答1回答2參數(shù)同步回答微調(diào)參數(shù)更新預(yù)訓(xùn)練模型獎勵值指令微調(diào)模型指令微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型獎勵值指令微調(diào)模型>有監(jiān)督指令微調(diào)增強(qiáng)模型在特定場景下理解和遵循人類指令的能力>人工反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)顯式地將人類反饋引入訓(xùn)練過程>通過人類反饋將模型輸出對齊到人類的價值觀和偏好，提高模型的回答質(zhì)量與可靠性3、模型訓(xùn)練：混合立體并行訓(xùn)練方案國產(chǎn)集群適配支持功能國產(chǎn)集群適配支持功能窖精度對齊任務(wù)自動恢復(fù)干卡并行訓(xùn)練精度對齊任務(wù)自動恢復(fù)干卡并行訓(xùn)練高效數(shù)據(jù)讀寫單個計算節(jié)點(diǎn)綜合考慮國產(chǎn)化集群并行策略適配算節(jié)點(diǎn)綜合考慮國產(chǎn)化集群并行策略適配增加數(shù)據(jù)批大小04基于國產(chǎn)計算集群搭建大模型訓(xùn)練軟硬件體系21/374、部署應(yīng)用：大模型輕量化全流程方案要素之一。教師模型大參數(shù)(>70億)高精度大模型輕量化流程大模型輕量化流程基于特征關(guān)系保留的知識蒸餾技術(shù)教師模型教師模型nT特征向量廠梯度向量g學(xué)生模型口基準(zhǔn)關(guān)系向量對比街失M?S符空關(guān)系科品F5特往關(guān)系計算子網(wǎng)絡(luò)M'間關(guān)系向特征關(guān)系計算子網(wǎng)絡(luò)量化模型小參數(shù)量化模型小參數(shù)(<10億)低精度學(xué)生模型小參數(shù)(<10億)高精度搜集每層梯度信息、估計量化敏感度搜集每層梯度信息、估計量化敏感度基于量化敏感度確定量化步長使用確定的比例和級別進(jìn)行量化反量化方法將推理結(jié)果轉(zhuǎn)換回浮點(diǎn)數(shù)w=s·(q-2)Rong,AijunYang,XiaohuaWdistillation[C]//CVPR.202基于提出的基于特征關(guān)系保留的知識蒸餾技術(shù)與基于梯度精度分析的模型量化技術(shù)，有效地解決了Al大模型模型參數(shù)高、推理復(fù)雜度高的問題。4、部署應(yīng)用：邊緣計算+云邊協(xié)同單設(shè)備單設(shè)備狀態(tài)感知與運(yùn)維任務(wù)可由邊緣計算技術(shù)本地高效完成；對于變電站層的狀態(tài)數(shù)據(jù)處理，需要云邊協(xié)同技術(shù)，各邊緣終端在中心服務(wù)器的統(tǒng)一調(diào)度下，將云端所需數(shù)據(jù)上傳并在云端實現(xiàn)戰(zhàn)級狀態(tài)綜合的感知、診斷與預(yù)測。邊緣計算邊緣計算載入并構(gòu)建計算圖算子描述、計算圖解析Block重構(gòu)、數(shù)據(jù)重載計算圖分析、優(yōu)化、融合后端算子接入與硬件運(yùn)行CUDA推理框架API推理框架Runtime華為昇騰完善的算子支持，包括CPU、NPU等多種后端實現(xiàn)推理SDK開發(fā)簡單、新算子、后端擴(kuò)充技術(shù)門檻低模型模型NPU模型模型紀(jì)瑞芯微芯片云邊協(xié)同云邊協(xié)同自適應(yīng)負(fù)載均衡與資源管理優(yōu)先級動態(tài)任務(wù)調(diào)度算法提供優(yōu)先策略要求下發(fā)同步邊緣計算設(shè)備任務(wù)調(diào)度高效執(zhí)行推動高性能多模態(tài)大模型在真實電力場景大規(guī)模落地應(yīng)用23/37電力裝備多模態(tài)大模型的應(yīng)用>>隨著用戶規(guī)模和業(yè)務(wù)復(fù)雜度的提升，電網(wǎng)公司面臨海量客服需求，傳統(tǒng)人工客服難以滿足高效響應(yīng)和全天候服務(wù)的要求。而現(xiàn)有通用模型缺乏電力領(lǐng)域的專業(yè)知識，處理用電客戶實際問題能力較弱。突發(fā)突發(fā)緊急構(gòu)建面向客服系統(tǒng)全天候服務(wù)×成本高昂解決多語種支持(一致性差(電力客服很抱歉，我并不了解電力客服咨詢問題電費(fèi)77費(fèi)繳納，詳細(xì)信息建電費(fèi)77用戶中國電工技術(shù)學(xué)會證書項目名稱：基于人工智能語言大模型的電力智能客服原統(tǒng)研究及共應(yīng)同用戶中國電工技術(shù)學(xué)會證書項目名稱：基于人工智能語言大模型的電力智能客服原統(tǒng)研究及共應(yīng)同電C：您無需擔(dān)心，正常情況下，幾十分鐘至幾個小時之內(nèi)電力系統(tǒng)就會恢復(fù)供電，具體如果您還有任何問題，可以咨詢電C：完成單位；西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院項汗成賢：王小華、榮命哲祝金國，羅海濃。2024年2月07日很抱歉聽到您遇到了停電的問題。導(dǎo)致家中突然停電的原因可能有多種，以下是一些常見的原因及處理建議2024年2月07日●電力公司供電故障：可能是由于電力公司進(jìn)行設(shè)備檢修、線路故障或…..●家庭內(nèi)部電路問題：家中的斷路器可能因過載或短路而自動跳閘。很抱歉聽到您遇到了停電的問題。我暫時無法分析出停電故障的原因。您可以通過以下的步驟進(jìn)行排查，找到問題的來源。如果您有任何新問題，請及時告訴排查的步驟有：檢查是否僅家中停電，檢查家中電路，咨詢社區(qū)人員……如果以上方法都沒有解決您的問題，請你咨詢當(dāng)?shù)氐墓╇姽尽Ｖ忻嫦螂娏υO(shè)備運(yùn)維的人工智能大規(guī)模語言模型關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究.第十九屆中國電工技術(shù)學(xué)會學(xué)術(shù)年會.2024年9月多模態(tài)感知電力運(yùn)維助手多模態(tài)感知電力運(yùn)維助手是否有危險是否有危險是監(jiān)控視頻歷史信息變電站危險預(yù)警運(yùn)維人員路徑規(guī)劃快速預(yù)警響應(yīng)精準(zhǔn)定位故障保障人身安全監(jiān)控視頻歷史信息變電站危險預(yù)警運(yùn)維人員路徑規(guī)劃快速預(yù)警響應(yīng)精準(zhǔn)定位故障保障人身安全油色譜振動信號身傷亡需求紅外圖像現(xiàn)場圖像紅外圖像多模態(tài)運(yùn)維安全助手27/37>>現(xiàn)有電力人工智能算法大多為單任務(wù)算法，針對不同故障診斷任務(wù)需要開發(fā)不同的算法模型，研發(fā)程序繁瑣、成本高、泛化性差；>現(xiàn)有電力人工智能模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)能力較差，難以處理多場景結(jié)合的復(fù)雜任務(wù)。實時交互用戶咨詢輸入圖像X語言指令X實時交互用戶咨詢輸入圖像X語言指令X?圖像編碼器文本編碼器投影WH電力多模態(tài)大模型f請你根據(jù)給定的視頻，回答以下問題：1.視頻中是什么類型的隔離開關(guān)，起到什么作用?2.您好，根據(jù)您提供的視頻，這是一個三相雙臂式隔離開關(guān)的運(yùn)行視頻。其中，隔離開關(guān)的作用是保證高壓電器及裝置在檢修工作時的安全，起到隔離電壓的作用。但是需要注意的是，其不能用于切斷、投入負(fù)荷電流和開斷短路電流，僅可用于不產(chǎn)生強(qiáng)大電弧的某些切換操作，即不具備滅弧功能。根據(jù)您提供的視頻，隔離開關(guān)進(jìn)行了閉合操作，這意味著該部分電路處于閉合狀態(tài)，無法進(jìn)行檢修以及運(yùn)維等相關(guān)工作。如需進(jìn)行運(yùn)維工作，需要注意遵守相關(guān)的規(guī)范以及章程、保障工作人員的人身安全。1.視頻中展示的是一種戶外高壓隔離開關(guān)。隔離開關(guān)主要用于在電氣設(shè)備檢修時，切斷設(shè)備與電源之間的聯(lián)系，確保檢修人員的安全。同時，它還可以起到電氣隔離的作用以便在系統(tǒng)發(fā)生故障時能快速隔離故障部分。2.視頻中的隔離開關(guān)處于“合閘”狀態(tài)?？梢钥闯龈綦x開關(guān)的觸頭已經(jīng)閉合，導(dǎo)電部件連接在一起，說明電路是通的狀態(tài)。1.視頻展示的是戶外高壓交流35KV真空負(fù)荷開關(guān)。這種類型的產(chǎn)品主要用于電力系統(tǒng)和工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，在電路運(yùn)行過程中進(jìn)行隔離、切換或保護(hù)的2.在視頻中可以看到該開關(guān)處于閉合的狀態(tài)這說明它正在正常工作并且能夠有效地控制電路的通斷情況。同時也可以看到一些紅色指示燈亮起，視頻感知視頻感知Powr/是一個電力圓文大模型手，你可以咨調(diào)他任何有關(guān)電力語罪的問題，不桐于挑們另一個工作電力客BPowerChit,PowenL可以支持文本和圖時兩種相態(tài)的輸入，該損型變持力多場罪的問需咨，中黃文間答、多輪對話，復(fù)雜批W等多種功能，上傳你的圍片和間模型會相據(jù)片和文字內(nèi)容進(jìn)行推理與回苔.使用方法：本地圖片松到：上傳你的圖片并輸入同源，并點(diǎn)出發(fā)送輸入根型.多輪對話：在模型生成完一次回答酷，你可以續(xù)在對話柜內(nèi)輸入內(nèi)容，模型會根據(jù)上下文進(jìn)行多輪的時話與推理，>時序數(shù)據(jù)(如電壓、電流信號)是電力場景中最基本、最易獲取、參考性最大的數(shù)據(jù)。利>時序數(shù)據(jù)(如電壓、電流信號)是電力場景中最基本、最易獲取、參考性最大的數(shù)據(jù)。利用此類數(shù)據(jù)可以進(jìn)行電力場景精細(xì)化感知與深度分析。目標(biāo)：目標(biāo)：GIS開關(guān)任務(wù)：分析有無異常情況指令：獲取監(jiān)測視頻、獲實時監(jiān)測數(shù)據(jù)損壞等情況，但UHF信號電力時序數(shù)據(jù)分析監(jiān)測模型電力時序數(shù)據(jù)分析監(jiān)測模型拓展危險預(yù)警拓展危險預(yù)警里應(yīng)用四：電力時序數(shù)據(jù)分析監(jiān)測模型用戶請你根據(jù)提供的電壓-時間二元組序列，判斷該GIS設(shè)備是否存在局部放電缺陷，如果有請你給出對應(yīng)的類別及判斷依據(jù)。該設(shè)備的UHF特征為您好，根據(jù)您提供的提供的UHF特征，我首先調(diào)用Python工具繪制了對應(yīng)的波形曲線如右圖所示。1.17V。(2)曲線積分面積為4.87e-10。(3)曲線的上升時間0.003us,下降時間0.1644S。根據(jù)以上特征，該GIS設(shè)備對應(yīng)的缺陷類型為懸浮電位。基于給定的電壓-時間二元組序列，我們無法直接確定GIS設(shè)備是否存在局部放電缺陷及其類別。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)僅表示了UHF信號幅度的變化，但沒有提供足夠的信號特征(如波形、頻譜等)來做出準(zhǔn)確判斷。要確定是否存在局部放電及其類型，需要更詳細(xì)的UHF1信號數(shù)據(jù)以及專業(yè)的電氣測試分析。因此，建議進(jìn)一步收集和分析信號數(shù)據(jù)，或請專家進(jìn)行對于這個問題，我作為一個AI模型，并不具備直接分析實際物理信號(如電壓和時間數(shù)據(jù)):的能力來診斷GIS設(shè)備的局部放電缺陷。然而，通常情況下，局部放電信號會在超高頻常短且重復(fù)，可能是由于..…時序序列時序序列可視化繪圖(可視化繪圖(深度感知深度感知繪制出波形圖輔助判斷，結(jié)合原展示出專業(yè)的行業(yè)知識與可靠的.基于人工智能多模態(tài)大模型的高壓斷路器在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng).第十九屆中國電工技術(shù)學(xué)會學(xué)術(shù)年會.2024年9月.31/37應(yīng)用五：新能源發(fā)電功率預(yù)測、智能調(diào)度與評估>>新能源(主要是風(fēng)力與光伏)發(fā)電接入電網(wǎng)比例持續(xù)提升，需根據(jù)歷史氣象數(shù)據(jù)和發(fā)電出力數(shù)據(jù)對時序數(shù)據(jù)收集時序數(shù)據(jù)收集短期功率預(yù)測前幾日發(fā)電數(shù)據(jù)當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報數(shù)據(jù)未來4小時~3日內(nèi)發(fā)電情況短期功率預(yù)測前幾日發(fā)電數(shù)據(jù)當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報數(shù)據(jù)未來4小時~3日內(nèi)發(fā)電情況月際至年際發(fā)電數(shù)據(jù)十氣候變化預(yù)測數(shù)據(jù)未來10日~12個月發(fā)電情況智能調(diào)度與運(yùn)維后續(xù)建設(shè)規(guī)劃與評估