从“人工经验”到“数智赋能”——山东电力调度的AI“向新力”

如果说硬件国产是“骨骼”的重塑，那么“大小模型”协同机制则是“神经系统”的进化。为了更好地解决并适应这个问题，“调度智慧大脑”采用了“大小模型”协同的机制，即“大模型+机理模型”融合的方式，充分发挥二者的优势。

大模型扮演着“指挥中枢”的角色，沿着“问题定位—影响分析—方案建议”的思维链进行推演，高效组织各类小模型协同工作。而小模型的核心使命是“精准计算”，为大模型提供准确的数据支撑。同时融合了气象、电网运行信息等全量数据，不断学习电网调度人员的专家经验与工作模式。

过去，调度员需要像“数据猎人”一样在海量信息中搜寻线索。如今，基于“调度智慧大脑”融合多源电力行业知识和数据，通过AI能力让数据主动为人服务，改写了电力调度的模式规则。

让AI技术创新融入调度业务血脉

提升的远不止于效率。当技术创新真正融入业务血脉，其价值便如涟漪般扩散至每个环节。“调度智慧大脑”在负荷预测、操作票防误、故障处置等场景下发挥着重要作用。

更精准——负荷预测是电网调度计划的关键。提升预测准确率，对提高电网运行安全稳定性、保障用电需求至关重要。

如何提升负荷预测效率，减少人工研判？“调度智慧大脑”综合运用“气象大模型+专业小模型技术”，接入阿里达摩院“八观气象大模型”，将未来48小时气象预报的更新频率提升至1小时一次，为负荷预测提供了更加及时、准确的气象数据支持。

同时，“电网调度智慧大脑”结合专家经验进行自主分析学习，有效提升负荷预测任务在极端天气、节假日等小样本事件下的准确率。