OnePower多模态大模型助力能源数字化转型
李腾达
1.摘要及关键词
摘要：针对能源行业数字化转型，中移上海产业研究院推出了融合OnePower多模态大模型的综合能源管理平台，为能源行业提供了融合5G、人工智能、云计算、物联网、大模型等前沿技术的产品和解决方案。首先介绍了能源数字化转型的意义与挑战，其次详细介绍了OnePower综合能源管理平台的架构及功能，然后介绍了多模态大模型赋能的电站巡检产品，最后介绍了OnePower多模态大模型综合能源管理平台在某电力企业的落地应用案例。
关键词：OnePower；多模态大模型；电站巡检；5G；数智化转型
2.引言
能源是现代经济的命脉，而传统的能源生产和消费模式已无法满足当今世界对于高效、清洁、低碳的要求。在能源安全新战略的指导下，在“3060双碳目标”和“新基建战略”的引领下，以能源信息技术的应用创新来推动行业的数字化转型，是能源行业高质量发展的关键举措。在此背景下，数字化技术的应用为能源行业带来了前所未有的机遇。能源清洁化、数字化、智慧化转型都离不开新技术、新业态的支撑和促进。能源与5G、大数据、云计算等数字化技术的高度融合，将重塑能源行业的思维方式、经营理念和组织结构，促进能源供给侧结构性改革，构建清洁低碳、安全高效能源体系，为保障国家能源安全提供有力支撑，这也是实现“双碳”的有效手段。
能源数字化转型是降碳减排的主要路径，5G、云计算、大数据等数字技术在能源的生产、消费、交易、贮存、管理等链条和环节的广泛应用能够显著削减经济活动的碳排放强度和总量。数字技术赋能也将助力构建更为清洁、高效、安全和可持续的现代能源体系，最终为“双碳”目标下的可持续发展作出贡献。
3.能源数字化转型的意义与挑战
3.1 能源数字化转型的意义
能源数字化转型是推动全球能源体系向更高效、更清洁方向发展的重要驱动力。随着信息技术的快速发展，数字化工具的应用正在深刻改变着能源行业的面貌。通过采用先进的数字技术，如物联网（Internet of Things，IoT）、人工智能（Artificial Intelligence，AI）、大数据分析等，可以显著提升能源系统的整体性能，从而实现能源利用效率的飞跃式增长。例如，在智能电网中，实时数据监测与分析可以帮助电网运营商更精确地预测和管理电力供需平衡，确保电力供应的稳定性和可靠性。
此外，数字化转型还能够显著改善能源服务的质量。消费者可以通过智能设备实时监控自家的能源消耗情况，并根据需求调整使用模式，进而节约成本。同时，数字化平台使得用户与能源供应商之间的互动更为便捷，促进了能源市场的透明化和服务个性化。
更重要的是，能源数字化转型增强了能源系统的安全性和韧性。借助于先进的预警系统和技术手段，可以在自然灾害或人为干扰发生之前进行预防性维护，减少系统故障的风险。此外，分布式能源资源和微电网的应用也为能源供应提供了额外的安全保障，即使部分网络受到破坏，也能保证关键设施和服务的连续运行。
3.2 能源数字化转型的挑战
尽管能源数字化转型带来了巨大的潜力和机遇，但其过程中也面临着多重挑战。
首先，在技术层面上，如何有效集成现有的能源基础设施与新兴的数字技术是一项艰巨的任务。这包括处理大量复杂的数据流，开发高级算法来优化能源调度和管理，以及确保不同系统间的兼容性和互操作性。此外，随着数据量的激增，如何在确保数据安全的同时进行高效的数据管理和分析也是一个亟待解决的问题。
其次，数字化转型还伴随着显著的安全隐患。能源系统是国家的关键基础设施之一，一旦遭受恶意攻击或遭受技术故障，可能会导致大规模的服务中断，甚至危及公共安全。因此，建立强大的网络安全防御体系，防止未经授权的访问和数据泄露至关重要。
再者，行业内部存在的壁垒也是转型的一大障碍。传统能源企业往往缺乏数字化转型所需的技能和经验，这要求企业不仅要投入资金升级硬件设施，还要培养或引进具备相应技术背景的人才。此外，行业内尚未形成统一的标准和规范，这也增加了技术整合和跨领域合作的难度。
最后，高昂的投资成本和不确定的回报周期也是制约数字化转型的重要因素。许多企业尤其是中小企业在考虑是否进行数字化改造时，会面临资金不足和风险评估的难题。
综上所述，要成功实现能源行业的数字化转型，必须克服上述挑战，这需要政府、企业和科研机构之间的紧密合作，共同推动技术创新和政策支持，以确保数字化转型的顺利进行。
4.OnePower综合能源管理平台
为深度助力能源行业数字化转型，中国移动上海产业研究院融合5G、云计算、IoT以及多模态大模型技术，打造了OnePower综合能源管理平台，助力工厂、园区实现能源管理，包括能源数据采集、实时耗能分析、异常事件报警、节能分析、能效优化等功能。
OnePower综合能源管理平台的整体架构如图1所示。综合能源管理平台提供基于“互联网+能源”的能源监测设备规约适配、数据采集及数据抽取、转换和加载（Extract Transform Load，ETL）处理；具备大数据的本地存储、分析汇总、网络传输为应用层提供统一数据接口规范及消息触发策略；在移动云上进行分布式关系数据库、分布式实时库、分布式历史库、分布式图形库、分布式拓扑库的结构化、非结构化海量数据的数据云端存储、数据访问、全网同步并提供公共权限、能源图数模型等技术服务。
来源：中国移动上海产业研究院（简称“中移上研院”）OnePower综合用能平台产品介绍
图1 OnePower综合能源管理平台整体架构
OnePower综合能源管理平台的系统架构如图2所示。平台分为3层，最底层为能源数据采集层，借助4G/5G网关，采集厂区、车间、产线的水、电、天然气等；中间层位数据的存储与计算层，具有边缘计算能力，对全厂实时用电、发电运行状态，进行实时高效的采集和处理，通过多种网络接入方式（4G/5G/以太网）接入云平台；最上层为能源应用，即各类能源管理应用，包括网页端、移动端和可视化大屏，实现供电、供水、供气、分布式能源等实时监测，能源利用水平、峰谷电、厂房能耗对标、经济效益等分析决策，以及能源预警监控、智能调控、负荷控制等优化控制。
来源：中移上研院OnePower综合用能平台产品介绍
图2 OnePower综合能源管理平台系统架构
来源：中移上研院OnePower综合用能平台产品介绍
图3 OnePower综合能源管理平台技术架构
OnePower综合能源管理平台支持多种数据格式，包括关系型数据、空间图像数据、拓扑网络数据、量测数据、非结构化数据。同时，支持多种类型的数据接口，包括RESTFul接口、WebService服务接口、JSON接口、消息交互接口、DataBase数据库（见图4）。
来源：中移上研院OnePower综合用能平台产品介绍
图4 OnePower综合能源管理平台数据架构
OnePower综合能源管理平台的功能分为三大类，包括运行监控、能源管理和智能运维。平台功能列表见图5。
来源：中移上研院OnePower综合用能平台产品介绍
图5 OnePower综合能源管理平台功能架构
运行监控主要用于查看企业运行相关指标数据，以数据卡片的形式模块化展示，便于数据查看。提供不同类型设备的在线监控，查看设备运行情况。
能源管理主要呈现全厂水、电、天然气等能源消耗过程，通过对用能、发电数据的分析，帮助企业掌握全厂整体用能情况。
智能运维主要包括工单管理、缺陷管理、巡检管理、故障抢修、保修管理等功能。主要是对运行过程中遇到的安全、能耗等问题进行反馈和处理，做到问题及时发现、及时反馈、及时处理。
例如，在山西临汾市某公司能源站的运行监控中，通过OnePower综合能源管理平台，可以实时查看电站运行整体状况，包括电量总览、最大负荷、变压器运行状态、安全运行状态、故障告警信息等，提升对电站运行状况的综合监控能力。
5.多模态安全大模型赋能的智能电站巡检
传统的电站巡检具有监控成本高、效率低等痛点，表现在以下几方面。
第一，传统监控成本高，效率差。需要配置安全员在监控室进行人工目检监控，通过录像存储，会消耗大量存储空间；第二，人力监控费时费力。覆盖面积较大，即使开启轮巡功能，也需人力目检抽检，漏报概率高；第三，系统无法即时预警，且事后取证困难。事故发生后才会去硬盘录像机翻找录像；视频的查找效率很低。
面向电站安全巡检场景，如图6所示，在电站安全数据实时采集和传输的基础上，借助多模态安全大模型的图文理解、开放识别等能力，通过对各种安全违规行为进行AI算法训练和下发，可以智能化地实现电站实时监控、AI算法检测、违规告警、应急响应等功能，通过丰富的AI检测算法，满足电站巡检50余种安全防护需求。
来源：中移上研院工业大模型产品介绍
图6 OnePower综合能源管理-多模态大模型赋能的电站巡检产品架构
从技术上，依托多模态大模型的场景开放、泛化度高等特点，打造电站巡检大模型应用场景，对接L0多模态底座大模型，解决现有小模型检测内容少、二次开发成本高、无法快速训练新检测场景等痛点。具体的技术路线如图7所示，首先，利用中国移动九天通用大模型，确定通识数据和行业数据配比方案；其次，建立L1层工业大模型，借助上研院大模型开发工具链进行L1层模型微调，完成电力、矿山、化工、工厂等场景的图文数据治理、场景微调泛化、语义微调泛化、模型验证评估，完成电站巡检大模型部署；最后，依托大模型开发工具链，部署电站巡检相关的应用，包括设备巡检、智能抄表、线路检查、入侵监测、视频监控、应急响应等，并进一步根据电站巡检应用场景进行模型精调，提高场景准确度，形成面向行业细分电站巡检场景模型应用，具备云化/私有化部署落地能力。
来源：中移上研院工业大模型产品介绍
图7 OnePower综合能源管理-多模态大模型赋能的电站巡检产品技术方案
通过多模态大模型的图文理解、开放识别等能力优化电站巡检系统功能，提升行业场景检测覆盖度，降低烟囱式算法定制化成本，实现算法监测效率提升，具有以下收益。
一是AI增强安全感知。依托图文对话，学习电站安全规范，增强隐患排查，提升巡查效率至30%以上。二是AI智能统计分析。5 s以内自动生成违规趋势统计，输出台账报表，违规有迹可查。三是AI安监百事通。学习电站、电厂等行业标准，搭建安全知识库，降低50%以上的安全培训成本。四是自定义特征搜索。单模型实现50类以上目标识别，相似场景零样本迁移，缩短40%以上定制周期。
6.某电力公司5G智慧电厂项目应用案例
多模态大模型赋能的OnePower综合能源管理平台已应用于某电力公司，基于该公司的集团公司下发智慧电厂建设指导意见，该电厂展开智慧发电场景应用建设。通过集成现有系统，打造集智慧安全运维管控、5G专网管理、AI算法库及电厂业务应用的智慧发电示范项目。
6.1 客户痛点
该电厂厂区环境如图8所示，在日常运营中，面临若干痛点。例如，人工巡检成本高，且监控室人员目检效率低、主观性强；缺乏统一的智能视频监管平台；现场缺少对输煤管道漏粉监测的有效技术手段；存在系统割裂，数据不能互通；巡点检工作人力成本大，缺乏管控手段；中高风险作业分散、管控难。
图8 某电厂厂区环境图
6.2 解决方案
中移上研院为客户建立了“一张网+三基础+四应用”的解决方案。一张网是指采用专项模式构建5G专网，实现全厂工业无线网络全覆盖，用户面功能（User Plane Function，UPF）沉至厂区本地化部署。三基础是指集成5G专网管理平台、IoT平台、AI算法模型库基础能力，实现专网与业务数据的融合监控。四应用是指依托基础平台搭建智慧电厂四大业务应用，即智慧点巡检系统、智慧安全管控、三维数字化管理和故障诊断中心。
如图9所示，本项目为该电厂实现了运营管理的全面数字化、透明化，实现了运行监控、能源管理和智能运维三大功能，既可以实时采集并展示电站运行概况，又可以实现电站录波分析、谐波分析、不平衡分析等深度数据分析。
图9 某电厂运行数据分析
6.3 实施内容
一是5G网络覆盖。实现全厂工业无线网络全覆盖，UPF下沉至本地化部署，实现数据隔离及可视化数据流管理。二是AI生产安全行为分析。利旧现场摄像机，增加5G中高风险行为检测、漏粉、漏灰、高温检测等算法，在现有算力服务器基础上满足算力资源支持的算法并发路数不少于600路。三是智慧点巡检一张图。利用三维及视频融合技术，完成全厂设备级三维建模，深度融合消防、门禁、视频监控、安全仪表系统、智能检测设备等多源异构数据，实现数字孪生应用。
6.4 项目成果
首先，促进电力行业开展数据接入转换和整合贯通，统一数据标准，打破专业壁垒，建设企业级主数据管理体系。其次，改变原有人工巡查和统视频监控方式，使用AI技术，违规事件统一监管，安防关口前移，人工巡检成本降低60%。
7.结束语
在国家政策的指引和支持、能源行业的内在需求驱动以及AI技术的快速发展背景下，多模态大模型赋能能源数字化转型已经取得了显著成果。通过深度融合5G、大数据、云计算、IoT等先进技术，多模态大模型不仅有效提升了能源管理的效率与精度，还促进了能源利用的优化配置，为解决能源行业面临的资源紧张、环境污染、能源结构不合理、能源利用率较低等问题提供了新的解决方案。在这一进程中，需要紧密结合能源企业的具体业务场景和技术需求，量身定制数字化、智能化升级方案，确保技术应用的有效性和实用性。此外，持续加大在模型训练、算法优化、数据安全等方面的投入，将多模态大模型与具体业务流程相融合，强化技术创新能力，是实现能源行业智能化转型的关键。未来，随着技术的不断成熟和完善，多模态大模型将更广泛地应用于能源生产、运输、消费等各个环节，助力构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系，为我国能源行业的可持续发展贡献力量。
本文刊于《信息通信技术与政策》2024年 第10期；
李腾达. OnePower多模态大模型助力能源数字化转型[J]. 信息通信技术与政策, 2024, 50(10): 82-90.
