“玄視”大模型：讓電網運行管理進入智能時代

　　◎本報記者 洪敬譜

　　在不久前的首屆長三角地區數據挖掘職工職業技能競賽上，《機中升智 AI守配網——視覺大模型在配電網數據挖掘中的研發應用》項目獲一等獎。該視覺大模型是由安徽明生恒卓科技有限公司研發的“玄視”電力視覺大模型（以下簡稱“‘玄視’大模型”）。

　　“這個大模型能快速提取圖片中的關鍵信息，并自動分級分類生成缺陷隱患工單，可為支撐配網架空線路日常運檢、加快配網無人機規模化應用作出重要貢獻。”1月13日，安徽明生恒卓科技有限公司（以下簡稱“明生恒卓”）副總經理王海港告訴科技日報記者。

　　“10千伏白云113線路巡檢已完成，請給我一份詳細的報告。”

　　“收到！10千伏白云113線路，主要運行環境是城郊居民區，共有桿塔70座、設備元件總量262個，發現缺陷隱患289個，其中43個為一級，需要及時處理。”

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　　以上對話是“玄視”大模型在安徽省電力系統日常工作的真實寫照。大模型帶來的智能化，已將巡檢圖片的價值提升到了新的高度。

　　國家電網系統配網無人機巡檢的規模化應用，產生了數以千萬計的圖片。目前，亟須通過一款電力視覺大模型高效準確地挖掘圖片信息，進而助力配網運行管理的迭代。

　　作為國網安徽省電力有限公司下屬的科技公司，明生恒卓承擔了研發電力視覺大模型的使命。

　　朝著這個目標，明生恒卓2023年6月起與合肥中科類腦智能技術有限公司聯合，耗時一年半，研發出了最新成果——“玄視”大模型。

　　“在應用到配網巡檢的圖像理解問題方面，該模型迭代速度快、性能好，省算力，能夠輕松駕馭圖片分析任務，相比人工，效率提升了80%以上。”王海港介紹。

　　“玄視”大模型首創了圖片分層標注新思路，對采集的圖片進行人工精細化標注，建立了百萬級圖片、千萬級標簽的高質量樣本庫。經過多輪工程化訓練，該模型實現了對巡檢圖片的18類運行環境、18類桿塔信息、14類電力設備、23類電力元件和26類缺陷隱患的全息識別，準確率超過94%。

　　此外，“玄視”大模型非常智能。全量“飛巡”的圖片庫，經過該模型的信息提取，實現了配網線路透明化。

　　自“玄視”大模型在安徽全面推廣以來，已累計完成19萬公里線路、1300萬張巡檢照片分析，發現并消除7萬處缺陷隱患，校核5700處基礎臺賬問題，協助640條配電網線路完成數字化工程驗收。此外，安徽省配網用戶平均停電時長同比減少32.7%，有效提升了配網可靠性。

　　“‘玄視’大模型不僅通過缺陷診斷為企業節省了超過2000萬元的成本，還減少了社會因停電而產生的經濟損失。”王海港告訴記者。

　　為解決大模型落地難的挑戰，明生恒卓還為安徽的市縣級電力公司等單位量身定制了一體化配網缺陷智能診斷產品——“玄視”配網缺陷診斷一體機；未來，將以多種形態，拓展到輸、變、用以及安全監督等領域，讓人工智能走進電網的每一個角落。

　　王海港表示：“接下來，我們將繼續迭代模型能力、拓展場景應用，以科技創新賦能新型電力系統建設，為電網高質量發展書寫智慧篇章。”