大模型在电力领域具有广泛的应用前景，例如：
大模型通过分析大量历史数据和实时信息，提供精准的能源需求预测，帮助电力公司优化能源生产和分配，提高系统效率；
在智能电网管理方面，大模型通过实时监测电网状态、负荷平衡和故障检测，提升电力系统的稳定性和可靠性；
在设备故障预测和维护领域，利用大模型的学习能力可以降低维护成本，提高设备利用率，从而减少停机时间。
沙丘社区通过研究国家电网在设备运检、输电线路运维等场景的大模型应用实践，旨在为其他电力企业提供参考。
电网规模持续增长，运检技术快速更新，知识存储分散、查阅困难、使用不便等问题日益突出，难以支撑作业、管理等各类设备专业人员便捷查询、快速学习和作业辅助的实际需求。
如何通过建设电网主设备知识库，实现数据知识价值挖掘、服务电网安全运行、赋能基层班组是国家电网需要解决的问题。
为加快推进现代设备管理体系建设，充分利用数字化手段，为基层赋智赋能、减负增效，国家电网开展电网主设备知识库建设与应用，结合电力认知大模型，有效支撑运检口径设备资料在线管理、技术标准与通用制度精准检索、技术标准智能问答、知识库移动应用、各类运维检修场景。
查看完整内容：国家电网设备运检领域大模型应用实践
国家电网当前正在积极升级设备运维模式，从传统人工运维向智能运维发展，构建输电线路运维新模式。国家电网需要通过更加智能化的方式解决当前电力巡检过程中的缺陷识别问题，实现对于减员增效的工作要求。
通过将大模型用于输电线路巡检场景，国家电网实现缺陷智能识别，相较于过去人工识别的方式，显著提高缺陷发现率、降低误检比。本案例详细介绍了国家电网电力巡检大模型，为其他能源企业提供参考。
查看完整内容：国家电网基于大模型的输电线路缺陷智能识别实践