场景描述
图片系 AI 生成
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。
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。
解决方案
基于此，百度智能云通过百度文心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，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 IT 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。
成效
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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