序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了一篇淺談電力行業的人工智能構建范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

電力行業非常注重系統的安全性和及時響應，目前人工智能主要用于態勢感知和輔助決策等領域，并逐步在營銷、資產、生產、信息、綜合、金融等業務領域落地。人工智能技術的推廣應用將使得各領域的業務系統變得更加智能可靠。

1建設原則

1.1統籌規劃、頂層設計、統一指導

人工智能應用建設需要統一設計、統一標準、統一規范，具體建設要總體考慮、分步實施，建設實施要注重人力資源配置的合理性，逐步提高業務人員的知識技能結構，綜合發揮整體資源效能，同時更要考慮到項目的緊迫性、重要性和變化快、更新快等特點，加快推進應用建設，及早投入使用。

1.2平臺先行、應用驗證、開放共享

緊密結合電力行業的實際業務需要，以需求為導向進行建設，系統建設以自主技術應用開發為主，滿足當前和未來一段時期內業務發展的需要。首先根據公司內部業務的實際需求，建設人工智能平臺，同時結合應用，對人工智能平臺進行驗證。不斷完善人工智能平臺及人工智能產品的API、SDK、接入規范，使人工智能平臺具備良好的開放性。

1.3省地協同、分工協作、成果積累

人工智能應用建設應遵循國家標準和電力行業的各項制度、技術規范。重視規劃制定系統相關的業務、技術與管理標準。省地協同建設，高效聯動，人工智能主平臺的建設以信息中心為主，生產大區、區域分中心、競爭性業務等在公司的技術指導下，根據實際需求完成人工智能子平臺建設及其業務應用。同時，由公司信息中心統一把控，對輸出的人工智能SDK、人工智能產品進行標準建設，對外提供統一人工智能云服務，實現資源共享、成果積累、信息互通。

2架構體系設計

人工智能創新平臺基于電力企業大數據平臺和云計算平臺，開展基礎框架、算法、智能語音語義處理集成應用平臺、智能圖像處理平臺、知識庫等方面的基礎研究和建設，支撐電力企業各業務域應用，人工智能架構體系如圖1所示。人工智能創新平臺基于電力企業云計算平臺和大數據平臺建設，云計算平臺提供人工智能計算能力，大數據平臺提供數據來源。人工智能創新平臺包含基礎框架層、平臺層、服務能力層和應用接入層。基礎框架層：包括機器學習、深度學習、CNTK、Mahoout等，基礎架構層部署主流人工智能開源開發工具/框架，提供開放基礎算法庫，構建底層開發平臺，提供人工智能基礎計算服務。平臺層：提供平臺接入服務，包括智能語音語義處理集成應用平臺、智能圖像處理平臺和知識庫三大內容。智能語音語義處理集成應用平臺提供詞法分析、句子分析、篇章分析、模型訓練等方面處理能力；智能圖像處理平臺提供圖像預處理、圖像檢測、圖像分類分割、目標關鍵幀提取、模型訓練等方面處理能力；知識庫打造公司綜合、集成、開放、共享的知識集，對內對外統一提供知識內容。服務能力層：基于平臺層的算法和模型，提供人工智能基礎應用功能實現，如語音轉寫、機器翻譯、文稿生成、人臉識別、OCR識別、指紋識別和虹膜識別等功能。應用接入層：人工智能平臺對外提供接入服務，將人工智能平臺服務與各業務領域應用結合，支撐公司業務創新發展。

3分步建設

首先初步建成通用跨系統接入的智能語音語義處理集成應用平臺。通過對語音識別、語義轉換、多輪對話、上下文關聯、指代消解、場景切換等相對成熟的技術進行研究，建設通用跨系統接入的智能語音語義處理集成應用平臺，初步實現為公司內不同業務應用系統提供深度、平臺化的中文自然語言處理的服務。例如語音智能客服等技術可以先在電力企業內部客戶服務部門進行，再逐步推廣到面向外部客戶的客服平臺。通過與企業應用的交互結合，拓展企業應用的人機交互能力，提高交互效率。建立一個智能語音語義處理集成應用平臺，可以接入多種類型的企業應用，并且融合和共享各個應用的知識庫，在此基礎上衍生出新的知識，擴展服務的范圍，創造新的價值。第二步，建設智能圖像處理集成應用平臺。研究模式識別、圖像處理、計算機視覺、人臉識別等技術，建設智能圖像處理平臺，為公司機巡、自動化巡檢、故障識別、安檢等業務應用提供應用接入服務。在輸變電領域，實現應用于輸變電設備巡檢和輸電通道風險評估的圖像識別技術，基于圖像識別、知識圖譜構建和推理技術，處理直升機、無人機、巡線巡檢機器人和遙感衛星圖像及視頻數據，識別出設備缺陷和輸電線路的潛在風險。第三步，建立各業務場景下的知識庫，整合形成公司基礎知識庫。研究知識庫建設、訓練、運維的優化流程及自動化算法，運用統計分析、自動生成、機器學習等技術，在有監督甚至無監督模式下進行知識庫的自動化訓練工作，形成訓練工作和方法。開展各業務域的知識庫建設，最終融合形成公司通用基礎知識庫，推動公司各業務域知識共享共用。在新能源領域的電力氣象預報、光伏短期功率預測、新能源消納能力評估等業務場景，應用圖像識別、機器學習、深度學習等人工智能技術，結合知識庫提升電力企業災害性天氣的預報水平，預測光伏功率的波動，評估新能源消納能力并辨識消納風險，促進新能源領域的快速健康發展。第四步，完善人工智能創新平臺。整合人工智能創新平臺，完善智能語音語義處理集成應用平臺和智能圖像處理集成應用平臺，對人工智能研發應用提供基礎支撐。人工智能開源軟硬件基礎平臺重點建設支持知識推理、概率統計、深度學習等人工智能范式的統一計算框架平臺，整合人工智能軟件、硬件、云計算平臺、大數據平臺、知識資源，形成人工智能創新平臺，為公司研發應用提供方便、快捷的基礎服務。云計算平臺為復雜智能計算提供支持大規模訓練的異構實時計算引擎；大數據平臺為人工智能服務提供數據資源。例如在電力安全與控制領域，基于環境識別、復雜內外部條件認知，應用人工智能技術深度學習自動提取電網穩定特征，從而實現電網穩定運行方式的判斷，為電網運行提供相應的輔助決策，實現電網運行控制的智能化。

4結語

綜上所述，通過將人工智能平臺的技術與電力企業業務應用相結合，實現人工智能技術在電力系統故障診斷中的應用，實現電力企業移動應用平臺、企業社交化平臺與人工智能創新平臺接入，提供移動應用導航、語音填報表單、95598客服、1000號客服等服務。將人工智能技術與電力行業應用相結合，針對電力建設、運行與檢修的各個環節，研究電力特種機器人，替代人工從事急、難、險、重和重復性勞動，為電力系統故障防范、在線檢修、提高供電可靠性等提供技術保障。人工智能技術的推廣應用必將幫助電力行業各領域變得更加智能可靠。