【西安交通大学】2025年电力人工智能多模态大模型创新技术及应用报告

近日，西安交通大学电气工程学院的王小华教授发布了一份题为“2025年电力人工智能多模态大模型创新技术及应用”的行业研究报告。这份报告深入探讨了人工智能在电力行业的应用，特别是多模态大模型的关键技术实现、应用案例以及未来展望，涵盖了从数据生成、模型构建、训练技术到部署应用的全流程技术体系。报告中指出，电力人工智能多模态大模型的发展对于提升电网运行效率、稳定性与可持续性具有重要意义，并且强调了自研电力大模型的必要性，以确保国家安全和行业进步。这份报告是电力行业与人工智能交叉领域的重要文献，包含了丰富的技术细节和行业洞见，对于相关领域的研究人员和从业者来说，提供了宝贵的参考和指导。

电力人工智能多模态大模型的未来趋势与应用

电力行业正站在数字化转型的风口浪尖。随着人工智能技术的快速发展，电力人工智能多模态大模型应运而生，为电力系统的智能化升级提供了新的动力。这份报告深入探讨了电力人工智能多模态大模型的创新技术与应用，揭示了其在电力行业未来发展中的关键作用。

报告首先指出，人工智能的发展经历了多个阶段，从早期的符号逻辑推理，到知识工程，再到统计学习，直至今日的深度学习和大模型时期。特别是自2018年以来，基于海量数据和大规模预训练的大模型技术，已经在多模态学习和通用人工智能领域取得了重要进展。这些技术的发展，为电力行业带来了新的机遇。

电力系统的传统模式存在资源配置低效和故障响应不及时等问题。而新型电网通过人工智能的赋能，可以实现实时调度优化、智能维护和精确能源管理，大幅提升电网的运行效率、稳定性与可持续性。例如，通过智能调度和输电网络优化，可以降低损耗；配电灵活管控和变电精准检修可以快速响应用户需求；用户负荷预测和用电科学管理则可以提升用户体验。

报告强调，电力行业需要自研电力大模型，以应对数据分布差异大、专业程度低、多模态支持不足等问题。现有的开源通用模型缺乏电力专业预训练，无法原生支持电力复杂场景下的数据智能识别方法。因此，自研电力大模型对于提升电力系统的智能化水平至关重要。

在关键技术实现方面，报告详细介绍了电力大模型全流程关键技术体系，包括数据生成、模型构建、模型训练和部署应用。在数据生成阶段，通过构建大规模高质量电力专业数据集，为预训练提供充足的专业领域知识注入。模型构建阶段，则通过多模态编码器将不同模态数据转化为统一的特征序列，实现电力领域多模态、多场景任务处理的统一通用解决方案。

模型训练阶段，报告提出了预训练技术和后训练技术。预训练技术通过训练多模态分词编码器与重构模块，实现电力场景中文本、图像等数据类型的统一理解与生成。后训练技术则通过指令微调和强化学习，增强模型特定场景下理解和遵循人类指令的能力。

部署应用阶段，报告提出了大模型轻量化全流程方案，通过基于特征关系保留的知识蒸馏技术和基于梯度精度分析的模型量化技术，有效解决了AI大模型参数高、推理复杂度高的问题。同时，边缘计算+云边协同技术，使得单设备状态感知与运维任务可以由边缘计算技术本地高效完成，而变电站层的状态数据处理则需要云边协同技术。

报告还详细介绍了电力人工智能多模态大模型在电力专家与客服系统、多模态运维安全助手、多模态电力设备状态感知助手、电力时序数据分析监测模型等方面的应用案例。这些应用不仅提高了电力系统的运维效率和安全性，也为电力行业的智能化升级提供了实践案例。

展望未来，报告提出了建立并优化以典型场景为导向，以AI赋能为抓手，以落地应用为目标的电力AI多模态大模型的愿景。这包括整合资源优势，加强企业高校合作，推进技术交流，数据共享，建立电力行业数据规范，打造电力行业人工智能合作联盟，推进行业的有序蓬勃发展。

这篇文章的灵感来自于《电力人工智能多模态大模型创新技术及应用报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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