光明电力大模型发布以来，国网山东电力高质量完成本地化部署，围绕设备运检、调控运行、营销服务等重点业务场景，基于大模型开发数智化应用，推进人工智能技术与电网业务深度融合。
7月底，在2025世界人工智能大会上，国网山东省电力公司基于光明电力大模型开发的“设备状态智能评估”“电网调度智慧大脑”等4项成果亮相，展示了人工智能技术在电网业务中的应用成效。
光明电力大模型由国家电网有限公司发布，是我国电力行业首个千亿级人工智能大模型。国网山东电力深入落实公司人工智能规模化应用部署，建强算力基础设施，围绕设备运检、调控运行、营销服务等重点业务场景，基于光明电力大模型开发43项数智化应用，推进人工智能技术与电网业务深度融合，促进生产管控更优化、供电服务更优质、经营管理更优越。
换流变压器运行状态精准评估，用时大幅缩短
特高压直流工程是“外电入鲁”的主要通道，其核心设备换流变压器每年需要开展多轮健康评估。人工评估主要靠检修专家的知识储备和工作经验。
2024年，国网山东电力打造省公司级智算中心，开展通用电力大模型研发工作，具备了人工智能规模化应用条件。光明电力大模型上线后，该公司迅速完成本地化部署，将特高压换流变压器作为大模型首个试点应用场景，依托±800千伏广固换流站特高压设备智能运检工作，开发设备状态评估智能体，提升评估效率，丰富研判维度。
国网山东电力组织设备专家深入研究公司系统现役换流变压器的典型故障和缺陷案例，形成设备典型问题和运维技术报告，详细梳理山东17台换流变压器的管理要求和技术标准，构建包含设备状态、环境、运行等数据的专用知识库，为设备状态评估智能体研判提供数据支持。
在此基础上，国网山东电力专家团队将温度、振动、红外图像等8个维度的设备监测数据分为文本、图像和时序3类，建立监测数据关联关系，并利用大模型的多模态融合能力，构建具有统一理解标准的整体模型，支撑智能体综合判断。专家团队还设计了基于思维链的变压器状态评估策略，按照分项评估、结论融合、综合研判的顺序，训练大模型按照仿生思维链调用各类数据诊断模型，对多维数据开展多模态融合分析，自主生成设备监测数据异常诊断报告。
依托设备状态评估智能体，国网山东电力开发了换流变压器设备健康智能评估系统，并于2024年3月在广固换流站检修中首次应用。该系统自动读取8类154个量测点的实时和历史数据，经过深度仿生思考，排除外在影响并参考行业导则和典型经验综合分析后，用1分钟便生成评估报告，给出详细处置建议。经对比，该系统生成的建议与现场专家团队的评估结论一致。
“智能评估系统已具备精准诊断13项换流变压器常见故障的能力，将广固换流站24台换流变压器的健康评估时间由7天缩短至1分钟。”国网山东超高压公司直流运检员王青朋介绍。
电网调度智能决策，从经验驱动转向智慧驱动
入夏后，山东淄博高温、强对流天气频发。淄博供电公司数字化部根据“电网调度智慧大脑”应用预测的用电负荷，提前联系相关部门做好应急准备。“我们基于‘电网调度智慧大脑’应用整合淄博市109座气象站点数据，匹配8类预警模型，叠加分析天气情况和负荷趋势，辅助调控中心精准决策、及时优化电网运行方式。”该公司数字化部副主任魏云飞介绍，当负荷预测数据接近预警值，调控人员可以启动“智能一键顺控”程序，迅速完成负荷转移，保障电力可靠供应。
“电网调度智慧大脑”应用由国网山东电力调控中心基于光明电力大模型开发，具备自主学习、海量搜索、结构化分析和智能决策能力。该应用构建了大小模型协同思考机制，大模型作为“指挥中枢”，依托思维链推演并高效组织小模型工作；小模型可以精准计算，为大模型提供数据支撑。该应用还能通过历史样本训练持续提升负荷预测精度和主动服务、自主迭代能力。
接入电网运行、设备台账、气象信息等全量数据后，“电网调度智慧大脑”应用结合区域特点构建了山东区域气象模型，能够深度挖掘历史数据与环境等信息的深层次规律，确定预测影响因子。“入夏以来，该应用将未来48小时气象预报的更新频率提升至每1小时一次，在6月10日和15日两次重大转折性天气时，负荷预测准确率达到99.13%，较传统预测方式高出2.15个百分点。”国网山东电力调控中心综合技术处副处长李乃永说。
“调度智慧大脑”应用还融合语义大模型和知识图谱技术，可以智能解析操作票内容，匹配检修申请与电网拓扑结构，具备调度操作安全校核等功能，推动电力调控业务从经验驱动转向智慧驱动。山东电网2025年春检中，该应用辅助完成一次防误规则与二次措施要求协同校核等工作，实现3000余条操作指令准确无误。
全渠道工单预警分析，精细处置闭环管理
国网山东电力每天受理的服务工单数量大，涉及类型杂、渠道多，传统的工单分拣模式存在跨系统数据响应滞后等问题。为了满足客户精细化、个性化需求，该公司依托光明电力大模型开发全渠道工单智能预警分析应用，对不同渠道、不同类型的工单实施“数据融合、智能研判、主动预警、精准处置”闭环管理。
数据治理是提高工单处理质量的重要环节。全渠道工单智能预警分析应用贯通营销2.0等5个业务平台数据通道，应用大模型的语义理解能力准确区分工单内容，生成供电质量、业扩报装、电费电价等7类标签，再应用大模型的实体识别能力修正模糊地址等不规范数据，数据清洗准确率达98%。
依托大模型的思维链推理机制，全渠道工单智能预警分析应用将供电服务7类23项业务规则转化为模型逻辑链条，实现工单智能研判。“比如，针对故障抢修，该应用会提取工单中的停电范围、故障现象等关键特征信息，再匹配历史同类案例的处置方案，智能生成包含抢修队伍调度等内容的全流程建议。”潍坊供电公司数字化部主任姜光介绍。
全渠道工单智能预警分析应用还基于知识图谱技术，构建“客户、设备、业务”关联关系，可以生成“高风险区域热力图”“诉求趋势预测”等动态看板，以及包含工单处置率、客户满意度等18项指标的分析报告，为营销管理提供依据。
