大模型助推矿山智能供电系统新变革

1、项目概况

供电系统是矿山核心的生产支撑系统，随着矿山自动化和大型矿山开采技术的演进，对供电系统的有效性、可靠性、安全性及可维护性的需求在日益增长，随着高中低压各类配电柜等电力设施逐年运行增加，系统负荷逐年增大，长时间运行的老旧设备也在同步增加，供电设备的健康状况、检修的及时性和高效对矿山的的影响日益重大。在“集中监控、区域运维”的大背景以及“提质增效”的要求下，运用先进的人工智能、知识图谱、多模态大模型构建行业级供电系统专业应用平台，为设备检修提供知识助手、故障诊断、作业票管理、消缺辅助、风险管控、趋势分析等应用能力，是新型矿山企业精益运营的重要趋势和必然要求。

目前，矿山企业在智能化升级的过程主要面临五个方面的问题

1）系统体感交互复杂:

2）知识获取成本高;

3）设备业务特征被丢弃;

4）缺乏知识的智能化应用

5）智能化的支撑力不足、AI 门槛高见效难。

2、项目方案

综上，面向供电系统缺陷识别、故障诊断、状态检修等深度智慧化需求，针对当前人工智能认知推理模型“样本要求高、标注成本大、参数调优难、迁移性能差”等技术瓶颈，结合人工智能应用向“模型高度复用、知识深度关联、业务轻量适配”演进的发展趋势，构建企业供电系统大模型，可大幅降低业务的专用高精度模型研发及应用门槛，推进新能源设备巡检从浅层“感知智能”向深层“认知智能”演进，进一步提升供电管理的数字化和智能化水平。基于此，智能云通过AI大模型能力搭建电力系统调度、检修的专业应用系统实现技术咨询、操作引导、检修指导、倒闸作业票生成等业务

方案特色：实现了矿山智能供电系统在知识获取和IT系统交互上的革新，提升了矿井工作效率。

LLM 与供电管理业务深度融合，通过大语言模型精准理解用户需求，并拆解用户指令，辅助高效完成工作，创造一种新的I体验模式。

利用 LLM 生成式能力，可对用户指令进行拆解，检索相关数据并萃取形成各类分析报告，解放专业人员在数据分析、方案编制、报告编制等方面的精力投入，高效输出成果辅助运行决策。

系统应用交互模式创新实现基于对话方式的页面交互模式，使得系统的应用更简单高效，并支持与数字人等技术进行融合，满足各类人员不同场景的应用需求。 

3、社会效益以及经济效益分析

辅助企业员工高效获取专业知识，降低获取成本 70% 以上;降低对厂商等服务机构的依赖，减少运维作业成本 30%以上;提升数据分析、各类检查分析报告编制等工作效率，减少企业的人力成本投入 20% 以上;

提高供电系统可靠性和安全性，减少生产停电时间30%，提高生产效率;

提高供电应急事件工作中的及时性，减少人员和财产损失;

实现了从数据采集、问题发现到决策执行的闭环开创了大语言模型在煤矿行业应用的先河，为煤矿智慧化创建了范例。

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