近日，中嵌科技宣布发布电力行业垂类大模型技术白皮书及典型应用场景，推动人工智能大模型技术赋能电力领域。

当前，电力行业正处于智能化转型的关键阶段，“发-输-变-配-用”全产业链面临深刻的数字化变革需求。电力系统每天都在产生海量的实时运行数据：DCS系统每秒采集数千个过程参数，SIS实时数据库持续记录机组历史工况，在线监测装置不间断上报设备状态信号。然而，这些宝贵的数据资产长期处于“采而不用”的状态——数据量巨大但知识密度低，信息孤岛林立且融合困难，人工分析效率低下且经验难以沉淀传承。

电力行业不需要一个“什么都知道”的通用模型，而需要一个“看得懂数据、找得到规律、给得出建议”的实时数据分析引擎。中嵌科技发布的电力行业垂类大模型正是基于这一认知而设计——聚焦实时时序数据的深度分析，依托AI工程师站统一应用平台，通过OPC UA、IEC 61850、IEC 60870-5-104等工业通信协议接入全场景数据源，实现对发电、输电、变电、配电、调度全链条设备状态的实时感知、精准诊断与智能决策。

电力行业垂类大模型在全电力行业场景泛化的基础上，进一步聚焦于实时数据分析技术路线。该技术路线不包括图像识别、热成像诊断、巡检视觉识别等与实时大模型定位不符的技术内容，以AI工程师站为统一平台，系统阐述基于时序数据、文本数据、机理数据、结构化关系数据的智能分析方案。旨在为行业客户提供清晰的技术参考与落地指引，推动大模型技术在电力实时数据分析领域的深度应用。

电力行业垂类大模型是面向电力全行业（发电、输电、变电、配电、调度）的轻量化、高实时、可解释、可落地的实时数据分析类大模型。依托中嵌科技iOCS（Intelligent Open Control System）全场景智能开放控制系统、AI工程师站、APC先进控制算法平台，可深度集成时序数据预处理、高效微调、边缘优化、因果推理、特征工程、机理分析等核心技术，通过故障诊断和识别、根因分析、PHM分析、DCS/SIS/SCADA系统诊断、知识图谱推理、智能问答、参数优化等功能模块，提供覆盖电力全场景的实时数据分析与智能决策服务，打造“数据采集-实时分析-智能诊断-决策优化”闭环。