【课程背景】
AI大模型的出现,已经逐渐从AIGC领域开始向电力行业渗透。结合早期的分析性AI(机器学习和神经网络学习),AI大模型给电力行业带来的变革是革命性的,是颠覆型的。本节课讲沿着AI的发展脉络,从早期的知识图谱、专家系统、到分析性机器学习到当前的通用AI逐个分析,帮助学员了解AI的发展以及在电力系统中的应用。
【课程收获】
1. 了解AI的发展史
2. 了解分析性AI:机器学习(监督学习、无监督学习、强化学习)、深度学习(视觉CV和语言NLP)
3. 了解AI大模型LLM
4. 了解AI在电力系统中的应用
【课程对象】产品经理、技术中心、数字化中心等
【课程时长】1天(6小时)
【课程大纲】
课题一:AI
1. 诞生:AI是如何诞生的
2. 命题:AI是解决什么问题的?
3. 发展:AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段?
4. 趋势:AI的分类
(1)分析性AI:机器学习与深度学习
- 监督学习
- 无监督学习
- 强化学习
- 深度学习:图像识别与人类自然语言理解
(2)生成式AI:GPT与大模型
二、AI大模型的发展历程与现状
1. 早期AI模型的发展
- 从传统机器学习到深度学习的转变
- 早期深度学习模型的局限性
2. AI大模型的崛起
- 预训练模型的出现与影响
- 大规模数据集与算力的推动作用
3. 当前AI大模型的发展现状
- 全球范围内的研究热点与趋势
- 主流AI大模型的对比分析
三、国内外主流AI大模型介绍
1. 国际主流AI大模型
- GPT系列:GPT-4、GPT-4o的特点与应用场景
- 其他国际知名大模型:如BERT、T5等
2. 国内主流AI大模型
- 华为盘古大模型
- 百度飞桨文心大模型
- 阿里巴巴的M6大模型
- 科大讯飞的星火大模型
3. 大模型的评估与比较
- 性能指标与评价方法
- 各模型的优缺点分析
课题四:电力AI大模型介绍
1. AGI大模型的分类:AIGC与AGI+产业大模型
2. 国内外主流AGI+产业大模型介绍
3. 电力大模型与南网“大瓦特”介绍
4. 对接指南
(1)国内目前主流能源大模型平台:百度飞浆
(2)电力系统做大模型的定位:
Ø 差异化功能
Ø 本地化知识库训练
(3)主要的方法
Ø 借助百度飞浆等开源模型进行产业特定领域大模型的开发
Ø 借助开源平台和API接口进行本地化部署训练
【案例解析】南网电网X华为技术联合开发“大瓦特”MaaS系统
课题五:AI、AI大模型和AIGC在电网中的应用
1. 电力规划
(1)依托AI+历史数据+经济数据+气象数据构建电力规划
(2)借助AI大模型主动发掘电网的薄弱环节
(3)优化电网风险点阈值
(4)设计仿真方案
(5)演算推演确认规划结果的可靠性
2. 电力营销:
(1)AI大模型可用于创建能与客户进行对话的聊天机器人,智能客服体系
(2)基于NLP的自动机器人
(3)智能工单的自动生成
3.电力运检领域:
(1)AI大模型用于工单、工作票的文本自动生成。
(2)更高效、自动化、智能化运检
3.电力调度领域:
(1)服务智慧城市电网调度
(2)生产调度操作票
(3)通过智能分析做内容处理
(4)平台化设定,生成更专业、更小、更细分的应用,轻量化应用
4.有效参与电力系统运行与电力市场
(1)更加准确的预测负荷
(2)为电力交易市场提供准确数据
5.AI及AI大模型应用于电力需要迈过的三道坎
(1)高质量的电力知识库,突破电力专业术语环境中的逻辑推理难题
(2)具备实施在线处理能力
(3)需要与电力认知大模型采用的双向预测模式优势互补。
6.AIGC的应用领域
(1)办公提效(图文、公文、数据分析、ppt制作等)
(2)自媒体
(3)企业培训
(4)客服机器人
(5)企业内部知识库本地化部署