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在深圳供电局，工作人员正使用新升级的数字输电系统巡检线路，查看外力破坏隐患：轻点鼠标，系统便自动排查出某施工工地上，吊车吊臂与输电线路相邻的画面图片；点击该图片，系统还会给出文字描述。

近日，我国电力行业首个多模态预训练大模型“祝融2.0”在深圳供电局上线，应用“祝融2.0”后，数字输电系统不仅能记录、分析，还拥有逻辑推理能力、文字表达能力，电网安全隐患告警有效率提升了6倍。

深圳供电局技术专家张云翔介绍，传统的电网AI技术通过颜色、形状、纹理等表征来识别物体，但很难判断该物体对电力设施设备的影响程度，对于形态相近的物体，也无法准确区分。张云翔举例：“传统模式下，系统能筛选出线路附近有亮光的告警画面，但巡视人员还需进一步分析判断此处亮光是火灾还是路灯，如果实际情况是路灯，那么该画面就属于无效告警信息。”

为此，深圳供电局于去年初发布电力行业首个基于昇腾生态的AI预训练模型“祝融”，并应用于数字输电系统，为电网人工智能转型奠定基础。今年，该局持续创新，将“祝融”升级为2.0版本——让传统的电网AI技术拥有逻辑推理能力、文字表达能力，应用了“祝融2.0”的数字输电系统也更智能、更聪明。

“现在，系统能通过图片和文字两种形式传递告警信息，准确描述出隐患及其对电网设备的危险程度，大大提升了告警有效性。”张云翔说。基于该技术，深圳供电局已完成输电山火烟雾、外破隐患、安监违章行为等大模型研发，预计每年可减少无效告警30万条。

此外，深圳供电局与云南电网公司信息中心、云南电网公司昆明供电局联合开展输电山火烟雾模型验证工作，并初步将该技术应用于两地输变电山火烟雾、外破隐患等巡检任务，识别准确率高达98%。

接下来，深圳供电局与云南电网公司将建立联合攻关合作机制，加快“祝融2.0”在输变配、安监、营销等领域的有效落地。（饶竹一 李英 杨晶晶 郑筠）