AI赋能电力革新：福建院的人工智能实践之路

在数字化浪潮席卷各行业的当下，福建院紧抓人工智能这一前沿科技，在电力领域深度探索，通过AI赋能电力革新：福建院的人工智能实践之路，从智能电网运维到电力负荷精准预测，从故障诊断的快速响应到能源管理的优化升级，全方位展示了人工智能技术在电力行业的创新应用与巨大潜力，为电力行业的智能化转型提供了宝贵经验和实践范例。

2023年11月，在福建省电力勘测设计院数字科技分公司会议室开展了一次关于“机器学习”的学习讨论活动。青年员工林铠澄结合自身专业知识给大家介绍了“机器学习”的理论和应用，引发了大家对于AI技术如何改变未来的热烈讨论。大家认为，AI将很快融入自己的业务工作，成为必备的工具利器。公司副总经理、总工程师郑瑞忠参会指导。郑瑞忠指出“他山之玉可以攻石”，福建院必须尽快探索出人工智能融合重点业务的技术路径，积极学习应用AI技术提升业务效率。

2024年1月，福建院提出“加快布局基于人工智能的数字技术应用研究”。数字科技分公司牵头策划了多个“深度学习”研究课题，涵盖“计算机视觉”和“自然语言处理”2个方面，探索深度学习在业务中的应用落地。课题组依托公司科技项目开展了“侧扫数据海底障碍物AI识别”、“无人机影像配电网要素AI识别”、“海上风电气象AI大模型预测”、“文本类数据自动分析汇总”4个方向的研究探索。

其中，在海底障碍物识别、遥感影像配网要素识别方面，通过应用百度开源平台PaddlePaddle的目标检测深度学习算法训练识别目标对象。

基于深度学习的无人机遥感影像目标分类

基于深度学习的海底扫测障碍物自动识别

在海上气象预测方面部署应用了华为盘古气象大模型

对海上风电场的台风路径情况进行预测。

文本类数据自动分析方面应用开源Llama系列、DeepSeek V2系列大语言模型对项目文档进行分析总结。

基于语言模型的项目文档自动分析

通过以上技术路径研究，团队对深度学习的理论和算法、数据标注和训练、模型部署及推理有了一定掌握，实现福建院人工智能与业务结合由零到一的突破。

为深入掌握AI技术的应用，福建院开展了一系列学习培训活动。数字科技分公司内部半年内开展了15次AI技术的培训。

2024年9月，为了加快人工智能在公司内部的推广应用，福建院团委联合数科分公司组织开展了“AI赋能与行业应用探索”的技术沙龙活动。沙龙介绍了AI技术的发展历程、最新进展及应用方向。这次活动为广大的青年职工了解AI提供了一个学习和交流平台，有效激发了青年职工应用AI技术的热情。

2025年1月DeepSeek R1模型正式发布并迅速“破圈”。DeepSeek R1模型以其强大的自然语言处理能力和知识推理能力，为各行业智能化转型提供了有力支持。福建院敏锐捕捉到这一技术潜力，利用已有硬件资源迅速完成了DeepSeek R1（32B）的本地化部署和应用验证，为后续多项人工智能研究工作奠定基础。福建院策划启动了能源政策、工程造价、水文气象3个知识库的建设工作，利用RAG（本地增强检索）+DeepSeek技术构建数据治理与分析平台。经过2个多月的探索验证，效果超出预期。此外，福建院正在策划实施在项目信息管理系统中嵌入DeepSeek R1模型以推进项目的穿透式管理。同时，福建院还积极探索视觉大模型在业务中的应用，期望在项目现场智能管控方面发挥有效作用。

人工智能技术的应用正在深刻改变行业的运作模式。福建院将继续深耕人工智能领域，以创新为驱动，以技术为引领，推动企业的数字化转型，为电力行业的高质量发展贡献更多智慧与力量！

供稿 | 数字科技分公司

编辑 | 王淞儒

审核 | 党群工作部