AIGC 技術(shù)在水電行業(yè)的應(yīng)用前景探索

金和平，李德龍，羅惠恒

（1.中國長江三峽集團(tuán)有限公司，北京市 100038；2.中國長江三峽集團(tuán)有限公司武漢科創(chuàng)園，武漢市 430014）

0 引言

堅(jiān)持?jǐn)?shù)字化發(fā)展是我國現(xiàn)階段秉承的發(fā)展戰(zhàn)略。隨著人工智能、云計(jì)算等新一代智能化信息技術(shù)正在快速發(fā)展，企業(yè)為了在急劇變化的市場環(huán)境中保持競爭力，需要不斷提高數(shù)字化水平。智能化是企業(yè)數(shù)字化的新階段，人工智能算法的進(jìn)步使得從海量數(shù)據(jù)中高效汲取知識成為可能[1]，而信息的更新速度、頻率的加快使企業(yè)知識的迭代更新存在挑戰(zhàn)，來源更廣的信息則需要企業(yè)基于業(yè)務(wù)需求進(jìn)行深度加工，比如事實(shí)知識、專家經(jīng)驗(yàn)、操作流程等，這些蘊(yùn)含著巨大價(jià)值的知識廣泛存在于水電行業(yè)，如何充分挖掘行業(yè)知識，如何將行業(yè)專家知識與人工智能有效結(jié)合以最大程度發(fā)揮其價(jià)值，具有重要意義。

目前，以AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技術(shù)為首的新一代信息技術(shù)革命，正以不可阻擋之勢席卷而來。由于AIGC 技術(shù)在圖像、視頻、多模態(tài)問答等方面的優(yōu)勢，可以更好地理解和描述復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界的信息，能夠極大提升對信息的自動分析、提取、生成和決策的效率，因此帶來了智能信息處理的顛覆性變革。水電企業(yè)可以借助AIGC 技術(shù)的發(fā)展，在數(shù)據(jù)洞察、流程自動化、決策和運(yùn)營智能化等方面，產(chǎn)生更多的創(chuàng)新模式，拓展更多的發(fā)展機(jī)遇。

1 水電企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的問題與挑戰(zhàn)

一方面，在當(dāng)今的數(shù)字化時代，水電企業(yè)產(chǎn)生和處理的信息形態(tài)的多樣化，帶來了數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長，信息的承載形式從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)拓展到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括日志、文檔、圖像、音頻等，針對來源豐富、形態(tài)多樣、更新速度較快的數(shù)據(jù)，企業(yè)需要具備新舊數(shù)據(jù)資產(chǎn)的差別化管理能力，既能做到實(shí)時積累新知識，也能迭代保留部分有價(jià)值的舊知識，信息處理的方式需要逐步升級。另一方面，信息更新速度的加快，深度挖掘信息價(jià)值的需求增加，來源廣度的延展，都對處理的實(shí)時性提出更高要求。

目前，大部分水電企業(yè)仍處于數(shù)字化的早期階段。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)普遍希望以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式提升企業(yè)經(jīng)營管理的效率，但面對數(shù)字化過程中積累得越來越多的數(shù)據(jù)如何處理和應(yīng)用，企業(yè)面臨著新的挑戰(zhàn)。

首先，由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)處理能力，水電企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)無法被充分使用[2]，難以依靠數(shù)據(jù)形成智能決策；其次，面對越來越復(fù)雜的數(shù)據(jù)形態(tài)，以人工為主的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)的需求，企業(yè)急需借助智能化技術(shù)和應(yīng)用的幫助；最后，由于人與系統(tǒng)之間的溝通存在困難，數(shù)據(jù)無法有效地被系統(tǒng)理解，現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)依舊無法與實(shí)際的業(yè)務(wù)場景結(jié)合，形成智能化的決策。上述因素都阻礙著企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展，因此企業(yè)需要借助智能化技術(shù)，幫助企業(yè)邁向智能化階段。

2 AIGC 相關(guān)技術(shù)

2.1 什么是AIGC

生成式AI（AI Generated Content）是指通過學(xué)習(xí)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和知識，生成全新的、相對真實(shí)的數(shù)據(jù)和知識，從而實(shí)現(xiàn)人工智能的目的。與傳統(tǒng)的AI 技術(shù)相比，生成式AI 技術(shù)具有更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力和創(chuàng)造力，能夠?yàn)槿藗兲峁└又悄芑姆?wù)。

生成式AI 技術(shù)的應(yīng)用場景非常廣泛，如文本生成、音頻生成、視頻生成、知識推理、智能問答等。例如，在文本生成領(lǐng)域，AIGC 技術(shù)可以根據(jù)用戶提供的關(guān)鍵詞、主題和情感等信息，生成符合要求的文本內(nèi)容。在音頻生成領(lǐng)域，AIGC技術(shù)可以根據(jù)用戶提供的背景音樂、主題和情感等信息，生成符合要求的音頻內(nèi)容。在視頻生成領(lǐng)域，AIGC 技術(shù)可以根據(jù)用戶提供的場景、人物角色、情感和場景變化等信息，生成符合要求的視頻內(nèi)容。在知識推理領(lǐng)域，AIGC 技術(shù)可以根據(jù)用戶提供的文本、圖像和語音等信息，生成符合要求的推理結(jié)果。

2.2 ChatGPT 的核心技術(shù)

2022 年11 月30 日，OpenAI 發(fā)布了一款全新的對話式通用人工智能工具：ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer，對話生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型）。這款工具展現(xiàn)出卓越的語言理解、生成和知識推理能力，能夠準(zhǔn)確把握用戶意圖，進(jìn)行有效的多輪溝通。自ChatGPT 上線以來，五天內(nèi)活躍用戶數(shù)即達(dá)100 萬人，兩個月內(nèi)已超過1 億人，成為歷史上增長最迅速的消費(fèi)者應(yīng)用程序。

ChatGPT 作為AIGC 技術(shù)的眾多應(yīng)用中的典型應(yīng)用，主要聚焦于生成文本內(nèi)容，其本質(zhì)是一個由1750 億參數(shù)表示的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大模型，雖然大模型技術(shù)已有五年，僅這次引起世界轟動，是因?yàn)槭状螌?shí)現(xiàn)了語言智能的五方面突破：①海量信息的全量在線記憶；②任意任務(wù)的對話式理解；③復(fù)雜邏輯的思維鏈推理；④多角色多風(fēng)格長文本生成；⑤即時新知識學(xué)習(xí)與進(jìn)化。ChatGPT 展示了解決自然語言處理這一認(rèn)知智能核心問題的途徑，并被視為朝通用人工智能邁出的關(guān)鍵一步。

如圖1 所示，ChatGPT 的訓(xùn)練流程具體分為以下三個步驟：

圖1 ChatGPT 的訓(xùn)練流程Figure 1 ChatGPT training process

（1）有監(jiān)督的微調(diào)訓(xùn)練。通過收集、比較數(shù)據(jù)，調(diào)整優(yōu)化GPT-3.5 模型，創(chuàng)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獎勵模型（Reward Model，RM），這部分?jǐn)?shù)據(jù)來自研究人員的現(xiàn)實(shí)對話，研究人員分別扮演用戶和ChatGPT 的角色進(jìn)行對話，根據(jù)對話內(nèi)容形成一個規(guī)模相對較小、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，用于語言模型的調(diào)整優(yōu)化。

（2）訓(xùn)練獎勵模型。GPT 模型會根據(jù)文本提示生成多個輸出結(jié)果，訓(xùn)練師要對這些輸出結(jié)果與人類的回答進(jìn)行比較，并根據(jù)其質(zhì)量從最好到最差排序，形成一個新的數(shù)據(jù)集，獎勵模型將運(yùn)用這個新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以預(yù)測用戶更喜歡哪個模型輸出。

（3）調(diào)優(yōu)與改進(jìn)。使用這個獎勵模型作為獎勵函數(shù)，配合近端策略梯度算法（PPO），微調(diào)監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練出來的生成模型，并根據(jù)得分結(jié)果更新模型的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對ChatGPT 的優(yōu)化和改進(jìn)。

2.3 現(xiàn)有的大語言模型

根據(jù)時間劃分，近年來具有代表性的大語言模型如圖2所示，大部分的大語言模型源自Transformer 設(shè)計(jì)[3]，其中包含由自注意力機(jī)制支持的編碼器和解碼器模塊。根據(jù)架構(gòu)結(jié)構(gòu)，大語言模型可分為三組：僅編碼器；編碼器-解碼器；僅解碼器。圖3 顯示了具有不同模型架構(gòu)和大小，以及開源可用性[4]。

圖2 根據(jù)時間劃分的代表性大語言模型Figure 2 Representative large language model divided by time

圖3 根據(jù)技術(shù)路線劃分的代表性大語言模型Figure 3 Representative large language models divided according to technical routes

3 AIGC 技術(shù)在水電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級中的應(yīng)用場景

3.1 工程建設(shè)

水電工程建設(shè)的規(guī)模大、周期長，建設(shè)過程中會積累海量的數(shù)據(jù)，存在信息難以查找、數(shù)據(jù)處理和分析工作量大、數(shù)字化交付效率低等問題。因此針對建設(shè)、安裝、調(diào)試所沉淀的工程知識，通過在水電工程智能建造平臺中嵌入定制化的GPT 大模型，可以實(shí)現(xiàn)以下功能：

3.1.1 勘探與建設(shè)方案制定

GPT 技術(shù)在抽水蓄能電站、風(fēng)力和光伏發(fā)電站等工程項(xiàng)目的勘探建設(shè)方面可以發(fā)揮以下作用：

（1）選址分析：GPT 技術(shù)可以從以下維度進(jìn)行分析，并自動出具選址報(bào)告，對各個選址進(jìn)行綜合評估，找到風(fēng)險(xiǎn)最低、發(fā)展?jié)摿ψ罡叩牡刂贰?/p>

1）地理特征：識別和比較地形、地貌、海拔和土壤等地理特征，以確定建設(shè)項(xiàng)目所需的地理?xiàng)l件和潛在限制因素。

2）資源評估：分析歷史和實(shí)時數(shù)據(jù)，如溫度、降水、風(fēng)速、風(fēng)向、日照時數(shù)等氣候數(shù)據(jù)，評估可再生能源資源的潛力，為工程項(xiàng)目提供科學(xué)依據(jù)。

3）水文條件：對于抽水蓄能電站，GPT 技術(shù)可以評估水源的可用性、流量變化、徑流特性等水文條件，以確定電站建設(shè)的可行性。

4）環(huán)境影響：評估潛在選址對周邊生態(tài)環(huán)境、動植物棲息地和人類居住區(qū)的影響，從而確定對環(huán)境影響最小的選址。

5）交通和基礎(chǔ)設(shè)施：自動分析選址附近的交通和基礎(chǔ)設(shè)施狀況，如道路、鐵路、電網(wǎng)接入和通信設(shè)施等，以降低工程項(xiàng)目的建設(shè)和運(yùn)營成本。

6）社會經(jīng)濟(jì)因素：分析選址所在地區(qū)的人口、經(jīng)濟(jì)、政策等社會經(jīng)濟(jì)因素，以確保項(xiàng)目符合當(dāng)?shù)卣?guī)劃和發(fā)展目標(biāo)。

（2）設(shè)計(jì)方案的優(yōu)化：利用GPT 技術(shù)的分析能力，可以協(xié)助工程師優(yōu)化電站設(shè)計(jì)。

1）設(shè)備配置優(yōu)化：可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析并推薦最佳設(shè)備配置方案，如發(fā)電機(jī)容量、逆變器選型、支架設(shè)計(jì)等，從而提高電站的整體性能和可靠性。

2）設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)性評估：可以進(jìn)行全面的成本效益分析，評估不同設(shè)計(jì)方案的投資回報(bào)、運(yùn)行成本和環(huán)境效益，為工程師提供經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化建議。

3）生態(tài)與環(huán)境影響評估：評估電站設(shè)計(jì)方案對環(huán)境和生態(tài)的影響，為工程師提供減輕環(huán)境影響的建議，如噪聲控制、土地復(fù)墾等。

（3）成本效益分析：可以全面評估工程項(xiàng)目的投資回報(bào)、運(yùn)行成本和環(huán)境效益，輔助決策者做出合理投資決策。

1）投資回報(bào)分析：可以根據(jù)工程項(xiàng)目的預(yù)期收益、投資成本和運(yùn)營成本，計(jì)算投資回報(bào)指標(biāo)，如凈現(xiàn)值（NPV）、內(nèi)部收益率（IRR）和投資回收期（Payback Period）等，幫助決策者評估項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益。

2）運(yùn)行成本分析：可以分析工程項(xiàng)目的運(yùn)行、維護(hù)、設(shè)備更新及人力成本等各項(xiàng)支出，為決策者提供全面的成本預(yù)測，有助于優(yōu)化成本控制措施。

3）環(huán)境效益評估：針對抽水蓄能電站、風(fēng)力和光伏發(fā)電站等清潔能源項(xiàng)目，GPT 技術(shù)可以評估它們在減少碳排放、提高能源效率和保護(hù)生態(tài)環(huán)境等方面的環(huán)境效益。對于數(shù)據(jù)中心建設(shè)，GPT 技術(shù)可以評估采用綠色能源和節(jié)能技術(shù)帶來的環(huán)境效益，將環(huán)境效益納入整體成本效益分析，促使決策者關(guān)注可持續(xù)發(fā)展。

4）敏感性分析：可以進(jìn)行敏感性分析，評估關(guān)鍵參數(shù)變化對工程項(xiàng)目成本效益的影響，幫助決策者識別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)并制定相應(yīng)的應(yīng)對措施。

5）方案比較與優(yōu)化：通過對不同工程方案的成本效益分析和比較，可以幫助決策者選擇最優(yōu)方案，實(shí)現(xiàn)資源配置的最大化效益。

6）動態(tài)監(jiān)控與調(diào)整：可以實(shí)時跟蹤工程項(xiàng)目的成本和收益數(shù)據(jù)，為決策者提供動態(tài)的成本效益分析，以便及時調(diào)整項(xiàng)目方案和管理策略。

（4）風(fēng)險(xiǎn)評估與管理：GPT 技術(shù)可以識別和預(yù)測工程項(xiàng)目可能面臨的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、政策和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，為項(xiàng)目管理者提供有針對性的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略。

1）技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評估：可以分析工程項(xiàng)目中可能出現(xiàn)的技術(shù)難題、設(shè)備故障和系統(tǒng)失效等風(fēng)險(xiǎn)，為工程師提供針對性的解決方案和預(yù)防措施。

2）經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)評估：通過對成本、收益和投資回報(bào)等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的分析，可以識別工程項(xiàng)目可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，如成本超支、收益不達(dá)預(yù)期等，并為決策者提供優(yōu)化建議。

3）政策風(fēng)險(xiǎn)評估：可以分析政策變動對工程項(xiàng)目的影響，如政府補(bǔ)貼政策、環(huán)保法規(guī)等，為項(xiàng)目管理者提供應(yīng)對政策風(fēng)險(xiǎn)的策略。

4）環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評估：可以評估工程項(xiàng)目對環(huán)境的潛在影響，如土壤污染、水資源短缺、生態(tài)破壞等，為工程師提供環(huán)保措施和減輕環(huán)境影響的建議。

5）社會風(fēng)險(xiǎn)評估：通過對社會輿情、民意反饋等信息的分析，可以識別工程項(xiàng)目可能面臨的社會風(fēng)險(xiǎn)，如社會抗議、安全事故等，并為項(xiàng)目管理者提供應(yīng)對策略。

6）供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評估：可以評估工程項(xiàng)目的供應(yīng)鏈穩(wěn)定性和延遲風(fēng)險(xiǎn)，提供應(yīng)對供應(yīng)鏈中斷、原材料價(jià)格波動等風(fēng)險(xiǎn)的備選方案。

7）項(xiàng)目管理風(fēng)險(xiǎn)評估：可以分析項(xiàng)目管理過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，如進(jìn)度延誤、人力資源不足等，并為項(xiàng)目管理者提供優(yōu)化項(xiàng)目管理流程的建議。

8）風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與預(yù)警：可以實(shí)時監(jiān)測工程項(xiàng)目中的各類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，并在風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到預(yù)警閾值時向項(xiàng)目管理者發(fā)出預(yù)警，幫助其及時采取應(yīng)對措施。

3.1.2 信息過濾、提取與知識沉淀

通過對信息進(jìn)行實(shí)時過濾、提煉和結(jié)構(gòu)化分層，結(jié)合政策法規(guī)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化比對，對建設(shè)、安裝、調(diào)試過程中積累的工程內(nèi)容建立結(jié)構(gòu)化和系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)庫，為工程項(xiàng)目持續(xù)不斷地積累高質(zhì)量、精練的知識庫，以及工程團(tuán)隊(duì)精準(zhǔn)查找所需工程資料奠定扎實(shí)基礎(chǔ)。

3.1.3 全天候的自助查詢

通過自助對話查詢實(shí)現(xiàn)施工數(shù)據(jù)、技術(shù)方案和疑難問題的解答服務(wù)，工程建設(shè)人員可以隨時隨地獲取所需信息，不必依賴其他人員幫助。這種方式不僅節(jié)省了用戶的時間，還提高了工程建設(shè)的數(shù)字化管理水平。基于AIGC 技術(shù)的生成式對話系統(tǒng)如圖4 所示。

圖4 傳統(tǒng)對話系統(tǒng)與生成式對話系統(tǒng)的區(qū)別Figure 4 The difference between traditional dialogue systems and generative dialogue systems

3.1.4 科技研究支持

可以為進(jìn)度仿真、結(jié)構(gòu)溫度/變形/應(yīng)力/滲流分析等研究快速提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，有助于預(yù)防水電工程中的滲漏等問題，優(yōu)化工程設(shè)計(jì)和施工方案，幫助工程人員更好地理解和掌握工程建設(shè)過程中的科學(xué)技術(shù)問題，為工程建設(shè)的順利完成提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。

3.1.5 協(xié)同工作與溝通

可以輔助工程人員進(jìn)行跨部門、跨專業(yè)的協(xié)同工作和溝通，多地、多施工場景、多施工單位之間的信息高效共享，提高工程建設(shè)過程中的協(xié)調(diào)性和協(xié)同效率。

3.1.6 提高數(shù)字化交付效率

通過快速將工程建設(shè)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、文檔、圖紙等信息數(shù)字化，自動進(jìn)行歸檔、整理和管理，避免信息孤島和溝通障礙，實(shí)現(xiàn)工程過程和數(shù)字化同步建設(shè)，進(jìn)一步提高數(shù)字化交付的效率。

3.2 生產(chǎn)運(yùn)維

在自然語言處理（NLP）中，預(yù)訓(xùn)練是指在特定任務(wù)微調(diào)之前，將語言模型在大量文本語料庫上訓(xùn)練，為模型賦予基本的語言理解能力。如GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 都是Pre-train 大模型。Pre-train 大模型通過預(yù)訓(xùn)練后，已經(jīng)具備大模型通用基礎(chǔ)能力，包括智能問答、智能檢索、自動生成等。通過在水電站部署大模型，輸入水電站行業(yè)數(shù)據(jù)集、專家系統(tǒng)庫、全局感知數(shù)據(jù)集進(jìn)行大模型針對性精調(diào)，使其具備對電站行業(yè)know-how 能力，精調(diào)智慧電站行業(yè)專屬大模型，賦能智慧電站業(yè)務(wù)。通過在水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)中心動環(huán)管理系統(tǒng)等平臺嵌入GPT 大模型，能夠充分發(fā)揮大模型在生產(chǎn)運(yùn)維方面的優(yōu)勢，提高運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本，確保設(shè)備的可靠性和安全性，在水電站部署垂直行業(yè)大模型的流程與總體架構(gòu)如圖5 和圖6 所示，具體功能如下。

圖5 智慧電站垂直領(lǐng)域大模型的實(shí)現(xiàn)流程示意圖Figure 5 Schematic diagram of the implementation process of the smart power plant vertical industry model

圖6 智慧電站垂直領(lǐng)域大模型方案總體架構(gòu)Figure 6 Overall architecture of large model solution in smart power plant vertical field

（1）構(gòu)建完善的運(yùn)維知識體系：日常的電站巡檢、數(shù)據(jù)中心巡檢、設(shè)備維保過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如生產(chǎn)計(jì)劃，發(fā)電機(jī)組等設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、巡檢數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)、倉儲庫存記錄，各類業(yè)務(wù)報(bào)表、專題研究報(bào)告、會議紀(jì)要以及現(xiàn)場照片資料等。由于大語言模型擅長處理非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)和語義理解，而知識圖譜專注于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并檢索答案，通過兩者的有機(jī)結(jié)合，可以在處理復(fù)雜問題時充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，以構(gòu)建統(tǒng)一知識庫，提高知識推理和信息檢索的準(zhǔn)確性和效率[5-6]。

因此，結(jié)合大語言模型的生成能力和向量檢索能力，將自然語言交互和知識圖譜結(jié)合，形成可控、可信、可靠的問答，解決大模型自身所無法解決的“幻覺”問題，為運(yùn)維應(yīng)用解決“最后一公里”實(shí)現(xiàn)落地。其中基于向量知識庫+提示工程的知識檢索與問答的流程圖如圖7 所示。基于知識圖譜增強(qiáng)大模型的文檔問答的流程圖如圖8 所示，在意圖識別階段，用知識圖譜進(jìn)行實(shí)體別稱補(bǔ)全和上下文推理；在Prompt 組裝階段，從知識圖譜中查詢背景知識放入上下文；在結(jié)果封裝階段，用知識圖譜進(jìn)行知識修正和知識溯源。

圖7 基于向量知識庫+提示工程的知識檢索與問答Figure 7 Knowledge retrieval and question answering based on vector knowledge base + prompt engineering

圖8 大語言模型+知識圖譜實(shí)現(xiàn)可控可信可靠問答的架構(gòu)Figure 8 Large Language Model + Knowledge Graph for Controlled Trusted and Reliable Q&A Architecture

（2）知識庫自動更新：通過實(shí)現(xiàn)知識的自動補(bǔ)充和更新，從而使得整個運(yùn)維知識體系更加完善和豐富。

1）自動化學(xué)習(xí)與更新：GPT 技術(shù)可以通過自動化學(xué)習(xí)，定期從互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)部數(shù)據(jù)庫、行業(yè)報(bào)告、研究文獻(xiàn)等渠道獲取運(yùn)維領(lǐng)域的最新信息和技術(shù)動態(tài)，這將有助于系統(tǒng)隨著時間推移和技術(shù)變革而持續(xù)更新其知識庫。

2）用戶反饋機(jī)制：可根據(jù)用戶反饋，對知識庫的錯誤或不準(zhǔn)確信息進(jìn)行自動修正。這種用戶參與式的知識庫更新方式，有助于提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3）定期審查與維護(hù)：為確保知識庫的準(zhǔn)確性和時效性，GPT 技術(shù)可以定期進(jìn)行知識庫的審查和維護(hù)工作，這包括刪除過時信息、補(bǔ)充新知識點(diǎn)、優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)等。

4）多領(lǐng)域知識融合：可以將運(yùn)維領(lǐng)域的知識與其他相關(guān)領(lǐng)域（如設(shè)備制造、環(huán)境保護(hù)、能源政策等）的知識進(jìn)行整合，提供更為全面和深入的信息支持。

（3）24h 實(shí)時自助查詢：可以全天候提供實(shí)時響應(yīng)服務(wù)，滿足運(yùn)維人員在不同時段的咨詢需求，當(dāng)運(yùn)維人員需要技術(shù)支持時，可以隨時向系統(tǒng)提問并獲得及時的解答和建議。同時系統(tǒng)還能根據(jù)問題的復(fù)雜程度，自動判斷是否需要進(jìn)一步的專家支持。例如在設(shè)備檢修查詢方面，采用AIGC 技術(shù)賦能的流程如圖9 所示。

圖9 AIGC 技術(shù)賦能設(shè)備檢修Figure 9 AIGC technology enabled equipment maintenance

（4）設(shè)備健康管理：利用發(fā)電機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)、巡檢數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)等信息，分析設(shè)備的健康狀況，為運(yùn)維人員提供預(yù)測性維護(hù)建議，降低設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)。

（5）應(yīng)急事件處置：基于現(xiàn)場照片資料、設(shè)備故障記錄和業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志，利用知識圖譜中的結(jié)構(gòu)化知識提高GPT 模型的可解釋性，使得模型的預(yù)測和推理過程更加透明，提高知識推理和信息檢索的性能，為運(yùn)維人員提供有章可循的應(yīng)急響應(yīng)方案和事故處理建議。

（6）自動報(bào)告：結(jié)合RPA 技術(shù)，GPT 大模型可以實(shí)現(xiàn)以下功能：

1）自動生成報(bào)告：可以根據(jù)運(yùn)維人員提供的數(shù)據(jù)和需求，快速生成各種類型的運(yùn)維報(bào)告，如檢修報(bào)告、巡檢報(bào)告、故障診斷報(bào)告、設(shè)備維護(hù)報(bào)告、能效分析報(bào)告、設(shè)備維保剩余期限報(bào)告等，從而減少人工撰寫報(bào)告的時間和精力，提高報(bào)告質(zhì)量和一致性。

2）自動生成圖表和可視化：可以根據(jù)所需數(shù)據(jù)，自動生成圖表和可視化結(jié)果，使報(bào)告更加直觀易懂，幫助運(yùn)維人員快速了解設(shè)備運(yùn)行狀況和運(yùn)維工作進(jìn)展。

3）自動分發(fā)報(bào)告：可以將生成的運(yùn)維報(bào)告自動發(fā)送給相關(guān)人員（如項(xiàng)目經(jīng)理、維修技術(shù)人員、監(jiān)管部門等），實(shí)現(xiàn)信息的快速傳遞和共享，提高工作效率。

4）智能模板匹配：可以根據(jù)報(bào)告類型和需求，自動選擇合適的報(bào)告模板，保證報(bào)告的規(guī)范性和易讀性。

5）個性化報(bào)告定制：可以根據(jù)用戶的特定需求生成個性化的運(yùn)維報(bào)告，滿足不同角色（如管理層、技術(shù)人員、外部監(jiān)管機(jī)構(gòu)等）的信息需求。

3.3 流域調(diào)度與管理決策

（1）大模型等人工智能技術(shù)在氣象預(yù)報(bào)中的應(yīng)用。針對人工智能新方法優(yōu)勢利用，采用以多模態(tài)可進(jìn)化為代表的前沿人工智能算法研發(fā)清潔能源氣象大模型，包含風(fēng)速、溫度、降水、極端事件、功率、用電供/需側(cè)等清潔能源“生產(chǎn)-輸送-消納”的各環(huán)節(jié)氣象要素預(yù)警預(yù)報(bào)預(yù)測；研發(fā)低人工依賴的多時間尺度氣象保障平臺，構(gòu)建清潔能源行業(yè)通用的人工智能大模型標(biāo)準(zhǔn)算法池并進(jìn)行推廣應(yīng)用；擴(kuò)展人工智能算法池，對模式輸出結(jié)果進(jìn)行誤差訂正，自主研發(fā)人工智能預(yù)報(bào)誤差訂正模型，提升氣象預(yù)測精度；研發(fā)跨區(qū)域/場站自動人工智能算法循環(huán)迭代系統(tǒng)，并結(jié)合數(shù)值模式預(yù)測結(jié)果搭建無縫隙氣象預(yù)測平臺；研發(fā)資料同化與深度學(xué)習(xí)相融合的混合數(shù)據(jù)融合、同化算子，提升多源數(shù)據(jù)融合效率及精度，評估長江流域乃至全國區(qū)域的水-風(fēng)-光資源；深度耦合人工智能與傳統(tǒng)數(shù)值模式模型，利用人工智能算法改進(jìn)氣象數(shù)值模式參數(shù)，提升天氣-氣候數(shù)值模式計(jì)算精度。

（2）通用大模型與水資源業(yè)務(wù)模型集成應(yīng)用。基于通用大模型開展模型微調(diào)工作，構(gòu)建滿足水資源高效利用領(lǐng)域的高質(zhì)量語義庫和數(shù)據(jù)集，構(gòu)建問答數(shù)據(jù)集，構(gòu)建語言大模型與傳統(tǒng)預(yù)測模型插件和接口，完善傳統(tǒng)模型與語言大模型交互機(jī)制，完善以語言大模型為核心的傳統(tǒng)水資源領(lǐng)域相關(guān)模型的生態(tài)體系建設(shè)；利用大模型微調(diào)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對部分傳統(tǒng)模型的融合；開展大模型風(fēng)險(xiǎn)和隱私管理，開展基于物理機(jī)制與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型融合研究，開展對水資源高效應(yīng)用后的大模型效果評價(jià)及可解釋性研究。全面促進(jìn)大模型與傳統(tǒng)模型共同發(fā)展和融合。

3.4 安全培訓(xùn)與評估

GPT 技術(shù)在安全培訓(xùn)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠幫助提高運(yùn)維人員的安全意識和技能水平，降低生產(chǎn)事故的風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)創(chuàng)造更安全、更高效的生產(chǎn)環(huán)境，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）定制化安全培訓(xùn)：根據(jù)運(yùn)維人員的具體職責(zé)和需求，可以生成針對性的安全培訓(xùn)材料和課程，包括操作規(guī)程、應(yīng)急預(yù)案、安全事故案例分析等，有助于運(yùn)維人員掌握安全操作要求和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略，提高安全意識。

（2）安全知識測試與評估：可以根據(jù)安全培訓(xùn)內(nèi)容、日常巡檢的重點(diǎn)場景和重點(diǎn)任務(wù)，高度定制化地自動生成測試題目，全面評估運(yùn)維人員的安全知識掌握程度，實(shí)現(xiàn)自動評分、生成反饋報(bào)告，并為運(yùn)維人員提供個性化的學(xué)習(xí)建議。

（3）安全培訓(xùn)效果追蹤：可以持續(xù)追蹤運(yùn)維人員的安全培訓(xùn)效果，定期進(jìn)行復(fù)訓(xùn)和知識更新，確保人員始終具備高水平的安全意識和技能。

3.5 輔助辦公

3.5.1 日常辦公

GPT 大模型在輔助辦公方面具有廣泛的應(yīng)用潛力，其主要作用包括：

（1）自動文本生成：可以根據(jù)用戶的需求和輸入，快速生成各類文本，如郵件、報(bào)告、演講稿、提案等。這將大大節(jié)省辦公人員的時間和精力，使其能夠?qū)Ｗ⒂诟匾墓ぷ魅蝿?wù)。

（2）語言風(fēng)格調(diào)整：可以根據(jù)用戶的要求，調(diào)整文本的語言風(fēng)格，如正式、非正式、商業(yè)、學(xué)術(shù)等，滿足不同場合的溝通需求。

（3）語法和拼寫檢查：可以自動檢查文檔中的語法錯誤和拼寫錯誤，并給出修改建議，提高文本質(zhì)量。

（4）內(nèi)容優(yōu)化：可以對文檔進(jìn)行內(nèi)容優(yōu)化，如邏輯結(jié)構(gòu)、表述方式、論證論據(jù)等，使文本更具說服力和可讀性。

（5）知識檢索與問答：可以作為智能問答系統(tǒng)，幫助用戶快速獲取所需信息，提高工作效率。同時，GPT 大模型可以持續(xù)學(xué)習(xí)和更新知識庫，使其能夠及時反映行業(yè)的最新發(fā)展和技術(shù)變革。

（6）智能會議紀(jì)要：通過結(jié)合使用GPT 大模型和LoRA微調(diào)（Low-Rank Adaptation）技術(shù)，可以持續(xù)迭代優(yōu)化模型，滿足不同會議的要求，實(shí)現(xiàn)實(shí)時記錄會議內(nèi)容，智能生成規(guī)范準(zhǔn)確的會議紀(jì)要，幫助參會人員快速回顧會議要點(diǎn)，提高工作效率。同時可以將生成的會議紀(jì)要根據(jù)會議主題實(shí)現(xiàn)自動歸檔，方便參會人員后續(xù)進(jìn)行檢索和查閱。

（7）自動回復(fù)與溝通：可以作為智能助手，幫助用戶自動回復(fù)郵件和即時消息，減輕溝通負(fù)擔(dān)。同時可以提供多語言翻譯功能，協(xié)助處理跨語言溝通。

（8）任務(wù)管理與提醒：可以協(xié)助用戶管理待辦事項(xiàng)和日程安排，提醒重要事件和截止日期，確保工作的及時完成。

（9）會議安排。

1）會議日程安排：可以通過與用戶的對話交互，獲取會議主題、時間、地點(diǎn)等信息，智能生成會議日程安排。同時，系統(tǒng)可以根據(jù)各參會人員的日程，為會議安排合適的時間，避免沖突。

2）會議室查詢與預(yù)約：可以根據(jù)會議時間、人數(shù)等需求，查詢企業(yè)內(nèi)部會議室的使用情況，為用戶推薦合適的會議室并完成預(yù)約操作。

3）領(lǐng)導(dǎo)日程查詢：可以自動發(fā)送消息給領(lǐng)導(dǎo)，查詢領(lǐng)導(dǎo)的日程安排，幫助員工了解領(lǐng)導(dǎo)的空余時間和會議安排，方便在合適的時間段預(yù)約會議。

4）自動生成會議公告：可以根據(jù)會議日程安排和參會人員信息，自動生成會議公告，確保會議信息的準(zhǔn)確性和規(guī)范性。

5）發(fā)布與通知參會人員：可以將生成的會議公告自動發(fā)送給參會人員，或者通過企業(yè)內(nèi)部通信工具進(jìn)行發(fā)布，確保所有參會人員都能準(zhǔn)時收到會議信息。

6）日程提醒與變更：可以設(shè)置會議提醒，確保參會人員按時參加會議。如有會議變更，系統(tǒng)可以自動更新會議信息，并重新通知參會人員。

3.5.2 財(cái)務(wù)管理

（1）財(cái)務(wù)專家智庫：可以作為財(cái)務(wù)顧問的角色，為用戶解答有關(guān)財(cái)務(wù)概念、會計(jì)核算方法、財(cái)務(wù)管理方法等方面的問題，提供及時的財(cái)務(wù)知識支持。

（2）多功能的分析工具：通過分析框架提供、分析代碼支持、分析模型構(gòu)建和分析結(jié)果解讀，從而挖掘數(shù)據(jù)背后的財(cái)務(wù)規(guī)律和趨勢，幫助財(cái)務(wù)分析師理解分析結(jié)果的含義，為企業(yè)提供有針對性的財(cái)務(wù)建議和策略。

（3）自動化的報(bào)告助手。

1）自動編寫會計(jì)報(bào)表附注及財(cái)務(wù)情況說明：可以根據(jù)會計(jì)報(bào)表的內(nèi)容和要求，自動生成相應(yīng)的附注，幫助用戶詳細(xì)了解會計(jì)報(bào)表中各項(xiàng)數(shù)據(jù)的來源和計(jì)算方法。此外，可以根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)情況，自動生成財(cái)務(wù)情況說明，對一定會計(jì)期間內(nèi)財(cái)務(wù)、成本情況進(jìn)行分析總結(jié)。

2）自動出具財(cái)務(wù)報(bào)告：借助GPT 大模型進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備、模型調(diào)整和報(bào)告模板設(shè)計(jì)，可實(shí)現(xiàn)自動出具財(cái)務(wù)報(bào)告，為企業(yè)節(jié)省大量人力和時間成本。

（4）智能化的決策顧問：財(cái)務(wù)管理人員可以借助其商業(yè)邏輯和分析能力獲取關(guān)于財(cái)務(wù)決策的參考：

1）資金及資本決策：GPT 大模型可以提供資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)配置、現(xiàn)金管理、資金預(yù)算等方面的建議，協(xié)助企業(yè)優(yōu)化現(xiàn)金管理流程，根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營計(jì)劃和預(yù)期收入，為企業(yè)制定合理的資金預(yù)算方案。

2）經(jīng)營決策：在研發(fā)管理方面，GPT 大模型可以為企業(yè)在研發(fā)環(huán)節(jié)提供優(yōu)化研發(fā)投入、提高研發(fā)產(chǎn)出的管理建議。在采購管理方面，可以為企業(yè)在采購環(huán)節(jié)提供降低采購成本、提高采購效率的管理建議。

3）戰(zhàn)略決策：在業(yè)務(wù)開展方面，GPT 大模型可以分析企業(yè)是否應(yīng)開展某項(xiàng)業(yè)務(wù)，評估潛在的市場機(jī)會和競爭風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)營策略方面，可以為企業(yè)提供關(guān)于采取某項(xiàng)經(jīng)營策略的優(yōu)缺點(diǎn)分析，為企業(yè)制定長期戰(zhàn)略提供智力支持。

（5）全天候的財(cái)務(wù)秘書：在文本信息總結(jié)方面，能夠?qū)Υ罅康呢?cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行快速閱讀和總結(jié)，提煉出關(guān)鍵信息和要點(diǎn)，供管理層和相關(guān)人員更快地獲取關(guān)鍵信息。在財(cái)務(wù)運(yùn)營客服方面，能夠24h 自動回答業(yè)務(wù)人員關(guān)于報(bào)銷的問題，如報(bào)銷流程、標(biāo)準(zhǔn)、申請材料等，從而提高報(bào)銷效率，節(jié)省溝通成本和財(cái)務(wù)人員應(yīng)答精力。與此同時，能夠自動回答業(yè)務(wù)人員關(guān)于合同的問題，包括合同審批流程、合同條款解讀等，確保業(yè)務(wù)人員在合同簽訂和執(zhí)行過程中遵循公司規(guī)定，降低合同風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)語

本論文綜合分析了AIGC 技術(shù)和大模型在水電行業(yè)的應(yīng)用前景。大型模型的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力提高了數(shù)據(jù)知識化的效率，AIGC 技術(shù)推動了知識在各類業(yè)務(wù)場景中的深度應(yīng)用。通過整合信息系統(tǒng)和加強(qiáng)數(shù)據(jù)貫通，企業(yè)形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策能力，提升了整體運(yùn)行效率和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率，加速了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。針對水電行業(yè)需求，研究“通用大模型+行業(yè)小樣本”技術(shù)組合，實(shí)現(xiàn)差異化的垂直領(lǐng)域大模型，展現(xiàn)出了廣闊的發(fā)展前景。

未來，利用AIGC 技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合處理，應(yīng)用通用大模型加速數(shù)據(jù)要素的流通與發(fā)展，進(jìn)一步打造能夠理解人類指令、制定復(fù)雜計(jì)劃并自主采取行動的水電行業(yè)人工智能體（AI Agent），進(jìn)一步提升系統(tǒng)自主決策能力，推動水電行業(yè)的智能化升級。