国家电网“光明电力大模型”与DeepSeek的深度融合，正在推动电力行业多个核心场景的智能化升级。通过结合国产大模型的技术优势与电力行业的专业知识，国家电网在各大专业应用场景中实现了创新突破，并在各省份落地了多项标杆应用案例。
一、智能电网调度与安全运行
场景重构
光明大模型通过整合气象、设备状态、负荷预测等多源数据，优化电网调度策略。例如：动态平衡新能源波动：在新能源高渗透率场景下，模型融合气象卫星数据预测风光发电量，将弃光率从12%降至5%，并动态调整AGC/AVC参数，响应时间缩短至200ms级。
韧性调度方案生成：极端天气下，通过强化学习生成电网韧性调度方案，提升电网抗灾能力。
创新案例
湖北电网：组建人工智能特战队，利用光明大模型分析SCADA数据，预测电网稳定性风险（如电压崩溃），响应速度较传统方法提升50%以上。
二、设备健康管理与智能运维
技术突破
多模态缺陷识别：基于光明大模型与DeepSeek的计算机视觉能力，输电大模型对鸟巢、绝缘子自爆等典型缺陷的识别率达90%，较传统模型提升10%以上，每年减少非计划停机时间30%~40%。
小样本迁移学习：在设备故障样本不足时，通过跨域迁移实现90%以上的诊断准确率。
典型案例
安徽宣城：开发基于光明大模型的配网调度机器人，实现检修申请自动校核、操作票智能生成，调令拟写时长从3小时降至0.5小时，效率提升6倍。
三、新能源并网与消纳优化
技术应用
落地实践
张家口示范区：试点应用多时间尺度风光功率预测技术，显著提升新能源消纳效率。
四、电力市场交易与风险管理
智能决策支持
价格预测与策略优化：基于博弈论模型预测出清价格，并融合碳交易因素，将预测误差（MAPE）优化至2.3%。
风险对冲：识别市场波动与极端天气风险，生成对冲策略，降低交易成本。
案例
上海庙公司：应用大模型整合结构化与非结构化数据，优化电力市场交易决策流程，提升交易灵活性和收益6。
五、配网调度与自动化
全流程智能化
拓扑分析与指令生成：安徽宣城配网调度机器人通过大模型自动生成操作票，完成一次方式批复908份，操作票1440份，实现配网检修全环节高效处理。
安全校核：利用联邦学习架构，在数据不出域前提下提升预测精度，保障调度安全。
六、客户服务与能源普惠
智能化服务升级
智能客服与用能建议：通过自然语言处理技术，解答用户用电问题并提供节能建议，偏远地区微电网结合AI算法优化离网能源系统，降低用电成本30%。
个性化用能方案：基于用户用能习惯推荐最优电价套餐，提升用户体验。
创新成果
国家电网知识服务体系：构建统一知识底座，支持业务知识检索与问答，覆盖电力生产、输电、配电全链条。
光明大模型与DeepSeek的结合，通过“多模态数据处理+行业知识融合”的模式，显著提升了电力系统的智能化水平。未来，随着量子计算、AIoT轻量化模型等技术的引入，电力行业将进一步实现从“感知-分析”到“决策-执行”的全自主控制。各省份的创新案例不仅验证了技术落地的可行性，也为其他行业提供了数字化转型的参考范式。