课程背景
当前，电力业界正面临数智化转型和新型电力系统构筑的双重压力。海量的巡检图像、装置日志、文本报告、时序资料（SCADA）构成了宝贵的“资料富矿”，但普遍存在“
资料孤岛严重、标注质量不一、模型解释性差、算力资源怯场
”等等核心痛点。研究人员虽掌握通用AI算法，运行层面，却常感“英雄无用武之地”——模型在实验室表现优异，具体来看，一旦对接真实电力情境（如故障识别、负荷预测、调度精进），就会出现适应性差、可靠性存疑的“水土不服”问题，落地时，导致AI项目投入大、见效慢、落地难。和此同时，国家《公司资料资源相关会计处理暂行规定》（资料资产入表）已庄重施行，电力公司的运行资料、装置监测资料若能高质量治理并驱动AI运用，将可直接转化为财务报表上的“无形资产”，拉升公司估值和融资本领。
本课正是为破解上述困局而生。我们独创“
业务洞察-资料治理-模型精调-价值呈现
”四位一体的教学推演。课程将不再孤立解说PyTorch或者TensorFlow函数，实操中，而是以
“电力巡检图像缺陷识别”、“装置故障文本报告智能拆解”、“风光功率超短期预测”
等等真实情境贯穿始终。第 一天，我们将锁住
资料和模型基础
，纵深剖析电力多模态资料特性，并手把手开展大模型（LLM）微调实战，让您掌握让AI“听懂”电力专精语言的核心办法。第二天，我们将攻克
可信和效能瓶颈
，专研模型可解释性以破除“黑盒”疑虑，落地时，并驾驭分布式训练以释放高性能计算潜力。全程采用“
实例导入-原理拆解-工作坊实战-方案评审
”的循环，在实际应用里，确保即学即用。
参训者借助两天高密度的“学+做+评”，从实践看，运行层面，将获得三大层面价值：
1.
个人层面
：从“算法工程师”跃升为“电力AI解题打法规划师”，获得可直接运用于当前项目的资料处理、模型调优、性能加速的整套办法论和抓手包。
2.
项目层面
：为正在或者即将开展的AI项目提供清晰的技艺路径图和隐患评核清单，显著拉升项目成功率和模型可信度。
3.
公司层面
：借助拉升AI运用成熟度，不仅直接赋能业务安全和效率，更是在为公司的
“资料资产化”
沉淀高质量资料基座，符合DCMM（资料管控本领成熟度）认证要求，为争取地方相关政策性补贴和荣誉奠定技艺基础。
课程收益
学完本课，您将能够：
1.
掌握
电力业界多模态资料（图像、文本、时序）的预处理和特征工程专项办法，
能够
构筑符合模型训练要求的高质量资料集。
2.
精通
基于预训练大模型（如视觉，NLP领域模型）的领域微调（Fine-tuning）技艺，
能够
独立完成一个电力情境的专用模型适配和训练。
3.
运用
模型可解释性（XAI）抓手和办法，
能够
对模型预测结果开展可信度拆解和推演呈现，有效回应业务部门对“黑盒”的质疑。
4.
规划
适用于电力大模型的分布式训练和高性能计算方案，
能够
评核并精进训练效率，化解模型规模增长带来的算力挑战。
5. 获得一整套包含“资料质量查验清单”、“提示词工程模板”、“模型评核看板”在内的 《电力AI模型实战抓手包》，直接运用于事务。
课程大纲
课程导入
• 破冰和公约：AI在电力运用的“期待”和“焦虑”
• 课程全景图发布：从资料到价值的电力AI赋能地图
• 痛点墙共创：各组写下当前项目中最棘手的资料或者模型问题
• 研习小组组建：选举组长、记录员、演说者、计时员
• 学识模块：
◦ 学识点一：电力多模态资料全景和质量陷阱（图像、文本、时序资料的独特性）
◦ 学识点二：从“资料清洗”到“资料创造”：针对小样本、不平衡资料的增强打法（政策关联：高质量资料集是AI大模型和资料资产入表的基础）
◦ 学识点三：面向模型的特征工程：电力领域学识的嵌入（如将装置台账、历史工单转化为特征）
• 实例研讨：
◦ 实例名称：国网某省公司“绝缘子缺陷检测”项目资料准备阶段复盘
◦ 实例来由：十万级巡检图像，缺陷样本不足1%，并且标注准则不一。
◦ 碰头问题：1) 怎样规划资料标注规范？
2) 可采用哪些低成本的资料增强方案？
• 小组碰头：《我们的资料“画像”和治理蓝图》
◦ 碰头标的：为本组选定的一个典型业务情境（如变压器故障文本拆解），绘制资料现况画像并拟定三步治理方案。
◦ 碰头时间：35分钟
◦ 碰头抓手：扑克牌（资料类）+ A0海报纸（绘制资料流和治理节点图）
◦ 产出要求：一张包含“资料源拆解”、“主要质量问题”，“3项治理优先级行动”的海报。
◦ 展示方式：每组5分钟演说，重点阐述治理行动的业务价值。
• 抓手交付：《电力多模态资料质量查验清单V1.0》
• 学识模块：
◦ 学识点一：预训练大模型（LLM/VLM）精调技艺全景：从Full Fine-tuning到高效微调（LoRA, P-Tuning）
◦ 学识点二：电力领域学识注入：构筑高质量的指令微调（Instruction-Tuning）资料对
◦ 学识点三：提示词工程（Prompt Engineering）实战：让通用模型“精通”电力术语和差事
• 实例研讨：
◦ 实例名称：某地电网基于大模型的“调度操作票”智能生成和核对实践
◦ 实例来由：利用历史操作票文本微调模型，达成合规性自动查验和辅助生成。
• 小组工作坊：《炼就一个电力专精“提示词大师”》
◦ 碰头标的：为“装置故障报告摘要生成”差事，规划并实地测试至少3个不同复杂度的提示词模板。
◦ 碰头时间：45分钟（含15分钟简单代码/平台测试）
◦ 碰头抓手：提示词规划卡片 + 在线大模型测试平台（如文心一言，通义千问API）
◦ 产出要求：海报展示3个提示词模板、测试结果对比以及拆解结论（哪个模板更优以及原因）。
◦ 展示方式：每组5分钟，实地演示最 佳提示词的成效。
• 抓手交付：《电力领域大模型微调资料对构造指南》和《提示词模板库》
• 学识模块：
◦ 学识点一：超越准确率：电力AI模型的专项评核指标规划（如漏报代价远高于误报）
◦ 学识点二：可解释性AI（XAI）核心技艺：LIME, SHAP在图像和文本模型中的运用
◦ 学识点三：从技艺指标到业务价值：怎样向非技艺人员解释模型决策（政策关联：破解“黑盒”问题是构筑可信资料空间和获得业务信任的要害）
• 实例研讨：
◦ 实例名称：某发电集团“风机叶片损伤识别”模型被运维人员质疑的实例
◦ 实例来由：模型准确率高，但偶尔在要害部件上出现不可领会的误判，导致不敢实际采用。
• 小组碰头：《为“可疑”的预测出具“诊断报告”》
◦ 碰头标的：给定一个模型对某电力装置故障的“可疑”预测实例，小组采用XAI思想，拆解可能原因并规划解释方案。
◦ 碰头时间：40分钟
◦ 碰头抓手：实例卡 + A0海报纸（绘制诊断拆解路径图）
◦ 产出要求：一份面向业务部门的“模型决策解释报告”轮廓，包含要害证据（如哪些特征主导了预测）和置信度说明。
◦ 展示方式：定位担当，一组担当AI队伍开展呈报，另一组担当业务部门开展质询。
• 抓手交付：《电力AI模型可解释性报告模板》
• 学识模块：
◦ 学识点一：分布式训练范式：资料并行、模型并行、混合并行的原理和电力情境适用性拆解
◦ 学识点二：高性能计算（HPC）环境配置和资源管控初探（Slurm, Kubernetes）
◦ 学识点三：训练效率精进：从梯度累积到混合精度训练
• 实例研讨：
◦ 实例名称：一个百亿参数电力业界大模型预训练项目的算力资源规划
◦ 实例来由：需要评核在现有计算集群上，完成训练所需的时间和资源成本。
• 小组工作坊：《我们的模型训练“作战方案”》
◦ 碰头标的：为第 一讲中小组选定的业务情境，假设模型规模扩大10倍，规划一个分布式训练方案。
◦ 碰头时间：40分钟
◦ 碰头抓手：资源规划画布 + 数智化转型扑克牌（技艺选型类）
◦ 产出要求：海报呈现“训练差事分解图”、“并行打法选项”、“预估资源诉求（GPU数量、内存、时间）”和“1个潜在瓶颈和化解打法”。
◦ 展示方式：每组5分钟，就一线经验说，以“项目方案评审会”形式陈述。
• 抓手交付：《分布式训练技艺选型迅速对照表》
课程收束和行动规划
• 学识地图共创：全体参训者共同回顾，在白板上粘贴要害词，形成完整的2日研习地图。
• 结晶评选和颁奖：评选“最 佳解题打法奖”、“最具价值抓手奖”等等，颁发纪念品。
• 课程全景图发布：从资料到价值的电力AI赋能地图
• 课程价值升华：收束AI技艺在电力业界的运用，怎样从技艺支撑走向业务核心驱动和资料资产化的要害路径。
• 研习资源包发放：包含所有课件、抓手模板、实例资料以及推荐阅读清单。
• 结业合影和反馈收集。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 电力公司以及其研究院所的机器智能算法工程师、机器研习研究员、资料科学家。 • 负责电力数智化、智能运维、调度自动化项目的技艺负责人或者核心开发人员。 • 对AI在电力领域深度运用感兴趣的业务拆解师和技艺管人者。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。