智能化+ 场景化 破解电力行业数字化转型痛点

当前，电力行业正处于向能源互联网转型升级的关键阶段。在此过程中，“输、变、配、用”各个环节都面临前所未有的技术和业务方面的挑战。传统依赖人工操作、经验判断的模式已经不能满足用户对于高效运维、精准管控和安全作业的需求。笔者单位依托云计算、区块链、物联网、人工智能等新一代信息技术，构建起覆盖用电运维、质量管控、现场作业、智能办公等全场景的解决方案，助力电力行业用户实现数字化、智能化的跨越式转型。

智慧运维，破局用电“最后一公里”

用电环节是电力服务的“最后一公里”，也是保障供电可靠性与用户满意度的关键。但传统运维模式的问题在于：海量设备故障定位难、修复慢，人工排查效率低，影响供电的稳定性；线损率计算不精准，容易造成能源浪费；运营成本居高不下。

笔者单位的用电计量智慧化管理系统以云计算、大数据、人工智能技术为基础，构建起软硬件协同的数字化管理体系。该系统搭载自研的计量采集设备故障诊断模型，可快速定位设备故障根源，同时结合专利级智能派单系统和云端知识库，为一线运维人员提供精准的故障排查指导，从而实现故障的快速修复，确保电网用电设备的稳定运行，并显著降低用电环节的运营成本。

全景质控，赋能计量产业链全面提升

在电力行业，计量设备的产品质量直接关系到能源计量的准确性和电网运行的稳定性。传统的质量监管由于缺乏全景化手段和数据支撑，导致计量设备的制造、使用、监管等各个环节的信息割裂，质量追溯难。

笔者单位依托用电计量质量管理平台，承建了国家能源计量中心（电力）“计量设备质量一站式数字化服务云平台”，通过构建电力计量设备全产业链、全环节质量服务场景体系，实现了设备制造过程、使用状态、质量监管与公共服务的全景呈现。面向用电计量质量管理，笔者单位开发出30余个应用场景，能够有效解决监管不透明、电网管控不到位等痛点问题。通过该平台，监管部门能够实时掌握行业质量动态，电网企业能够精准把控设备准入和运行质量，生产企业能够基于数据反馈优化产品设计与制造工艺，从而全方位提升我国电力行业计量设备的整体质量。

坚守安全底线，智控作业风险

电力行业现场作业具有设备分布广、作业环境复杂、安全要求高等特点。在传统作业模式中，人工记录容易出现信息缺失、条码脱落等情况，导致资产管理混乱；由于现场作业流程不规范，缺乏实时监控，安全风险难以避免；依赖人工巡检，效率低且易出错。

笔者单位现场作业智能化解决方案综合运用图像识别、声纹识别、自然语言处理（NLP）等技术，全面提升了现场作业的智能化水平。例如，在图像识别方面，计量设备缺陷检测系统通过自动设备信息采录和故障识别模型，可轻松完成计量箱、电表、互感器等设备的数字化建档，确保信息可追溯。在声纹识别方面，电力设备放电异常检测系统通过边缘终端实时监测设备的声纹特征，能够即时发现放电异常，并发出警报。结合边缘计算数据处理技术，在及时发现问题的同时，降低了人员排查风险，显著减少了停电事故的发生。在自然语言处理方面，结合电力行业大数据和知识图谱技术，笔者单位自主研发的小源运维机器人为现场工作人员提供了实时精准的知识问答和运维支撑服务。

坚守安全底线，智控作业风险

在计量资产全生命周期管理中，计量设备的质检试验是核心关键环节。传统人工检验模式存在作业不规范、检测效率低、检验结果准确性难以保障等突出问题。

笔者单位自研的轮式加双臂协作智能机器人，融合视频识别、语音交互、智能规划等人工智能技术，为用户打造了无人化质检实验室，由机器人替代人工完成样品转运、挂接、实验装置操控等流程，缩短检测时长；借助机器人的视觉感知能力，实现检测数据的自动采录上传，避免人工抄录误差；通过实时动态视图呈现设备运行、样品流转和检测过程的信息，在监测到异常情况时进行智能预警，实现全环节可控可追溯。

大模型驱动，支撑智慧决策运营

随着电力行业数字化、智能化进程的不断加快，传统办公与运维模式在效率、知识管理与数据决策等方面面临诸多挑战。例如，会议记录依赖人工，易遗漏关键信息；专业文档格式不一，难以统一管理；业务知识查询仍停留在手册翻阅或人工咨询阶段；数据分散难以有效整合分析等。这些严重制约了运营决策的质量与响应速度。

笔者单位基于AI大模型技术，构建了覆盖智能办公与智能运维两大板块的全面解决方案，推动电力企业工作流程重构与能效提升。

在智能办公领域，会议纪要助手集成了语音识别、文本摘要与信息抽取技术，能够自动梳理各类会议议题，生成符合企业定制模板的详细纪要，以此节省了大量整理时间；政策解读助手可以自动提取政策文件的关键大纲，生成摘要并推荐相关问题，支持精准检索与历史政策对比分析，帮助用户快速把握核心内容；专业文档写作助手基于LLM技术，能够自动生成日志管理报表、可研报告等专业文档，确保内容的高质量；智能问答助手通过深度匹配学习算法，能够支持规章制度查询与运维问题咨询，从而提高营销知识库利用率，降低学习与查阅成本。

在智能运维与决策方面，生成式商业智能（GBI）系统通过问答交互方式，能够整合分散数据并进行深度分析，为企业提供即时业务洞察与预测；数字运维专家利用人工智能算法解析专业知识，可提升故障诊断精准率；全语音智慧大屏操控助手基于语音对话，可实现电力物资、计量监控等大屏功能的快速定位与操作，支持问答信息获取、数据报表生成等全流程语音交互。