在AI技术日新月异的今天，DeepSeek的突破性成就不仅为行业树立了新的里程碑，更为大模型的实际应用开辟了广阔天地。随着大模型技术的不断深入，众多企业纷纷从观望转向积极行动，力求挖掘这一新技术带来的生产力变革。在此背景下，一系列创新实践如雨后春笋般涌现，成为业界关注的焦点与学习对象。
其中，尤为引人注目的是在昇腾AI创新大赛2024总决赛上荣获应用创新组金奖的“许继智算”团队。他们凭借大模型技术，成功解决了电力装备运维中长期存在的缺陷检测与风险识别难题，为电力行业智能化转型提供了切实可行的技术路径。
电力装备运维，这一看似陌生的领域，实则关乎国计民生。它涉及对变电站、高压变压器等关键设备的定期检查、维护以及故障处理，确保电力系统的安全稳定运行。然而，传统的人工巡检方式不仅效率低下，且易受人员经验、能力限制，加之复杂多变的作业环境，使得潜在风险难以被及时发现。
以某±800kV换流站的爆炸事故为例，其直接原因虽为巡检人员对设备维护检查不细，但背后折射出的是设备缺陷监测难、传感终端误报率高等深层次问题。这些问题使得人工巡检在面对隐蔽缺陷时显得力不从心，急需新技术注入活力。
在此背景下，无人机、机器人等新技术相继被引入电力巡检领域，人工智能也成为重要探索方向。然而，将AI技术融入电力装备运维并非易事，面临着模型分散、通用性差、真实场景复杂等多重挑战。直到大模型技术的兴起，为这一难题提供了新的解题思路。
“许继智算”团队，这支平均年龄仅28.7岁的年轻队伍，敏锐地捕捉到了大模型技术的潜力。他们依托昇腾软硬件体系，结合深厚的电力专业知识，研发出许继智言电力大模型，并构建了名为“智电灵眸”的智能运维平台。该平台通过融合文本、声纹、图像等多模态信息，打破了现有技术的局限性，显著提升了电力装备运维的智能识别和故障推送能力。
“许继智算”团队之所以能在众多参赛队伍中脱颖而出，得益于其提出的三大创新思路。首先，他们采用大小模型多融合的方案，既发挥了大模型的泛化能力，又利用小模型在特定任务上的优势，实现了故障诊断的精准高效。其次，通过构建“三库一体”架构，将RAG向量数据库、图数据库、SQL数据库融合，有效解决了大模型存在的幻觉、专业知识答不准等问题。最后，通过正负样本精检测技术，对电力数据进行深度清洗和特征提取，进一步提升了垂直大模型的性能。
在实际应用中，“智电灵眸”智能运维平台已在中国电气装备集团的多个项目中取得显著成效。在±800kV换流站、500kV变电站等场景中，该平台相较于传统方法，识别准确率提升了30%以上，故障预警速度提升了50%。这意味着电力设备缺陷检测的成功率大幅提高，运维人员的工作效率也得到有效提升。
以±800kV换流站为例，“智电灵眸”能够智能分析设备概况、巡检要求等信息，给出精准的处理方案。在500kV变电站智能巡视项目中，该平台能够识别上百种设备缺陷及安全风险，实现智能预警，大大降低了人工巡检的依赖。
随着“智电灵眸”智能运维平台的广泛应用，电力装备运维正式迈入“智能体”时代。在多模态大模型的赋能下，电力设备运维具备了“看得见、听得着、会思考、能行动”的能力，彻底改变了传统巡检范式，为电力行业智能化转型注入了强劲动力。
“许继智算”团队的故事，只是电力行业智能化转型的一个缩影。未来，随着更多智能体的开发与应用，电气装备的运维将更加智能化、高效化，为构建安全可靠的电力系统贡献力量。
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