在能源数字化转型的浪潮中，新疆准东电厂正通过智慧电厂建设，探索一条融合“大模型知识图谱 + 工业智能”的创新之路。项目以大模型构建智能化运维体系为突破口，不仅破解了传统设备管理的痛点，还为区域电网稳定和清洁高效发展提供了有力支撑。
传统困境：运维复杂与知识分散、总结提炼缺失抓手
作为新疆地区的重要火力发电厂，准东电厂长期承担着区域基荷供电任务。然而，面对设备种类繁多、运维知识零散、故障依赖经验判断等问题，传统模式下的响应慢、预测弱、成本高，已无法满足现代电力系统的需求。
技术赋能：以大模型结合知识图谱构建智能运维底座
针对这一现状，准东电厂引入了以大模型+知识图谱为核心的智慧运维平台，将检设备说明书、检修规程、运行规程、检修记录、其他台账、专家经验与实时传感器数据统一整合，形成设备—故障—维保等大模型语义网络，实现知识的集中沉淀与高效复用。
这一平台不仅支持自然语言问答、智能检索和故障定位，还结合大模型、大数据和机器学习，实现趋势预测与风险预警，推动运维体系从“经验驱动”向“知识 + 数据驱动”转型。
大模型问答：用户可用自然语言直接提问，系统自动结合大模型、图谱算法功能给出精准解答，给出精准、实时的设备信息、故障诊断建议或操作规程。同时针对复杂问题，系统能够通过大模型智能匹配提供专家经验库中的解决方案，提供个性化的诊断与处理方案，实现专家知识的快速共享与传承。
知识问答：打造“随问随答”的专家助手
平台特别强化了知识问答能力，通过大模型语义理解和知识图谱支撑，形成“人机协同”的专家助手：
全文检索：快对海量文档资料进行高效全文检索，快速定位所需知识点，打破了传统文档查阅的壁颈，缩短信息查询时间。
这些功能共同构建了一个智能化的多层次知识问答体系，让一线人员“随问随答”，确保运维人员在任何时候都能获得及时、准确的知识支持，从而做出更明智的决策。
显著成效：精准预警与运维范式升级
准东智慧电厂的智能报警系统采用了多层次、多算法融合的策略，包括基于阈值的报警、基于统计分析的报警和基于机器学习的报警，覆盖了安全兜底、过程优化、主动运维的全场景。这使得电厂在设备异常监测方面达到了前所未有的精准度和及时性。
误报率显著降低：通过多层次报警体系和算法优化，系统误报率大幅降低，显著提升了报警系统的可信度和有效性。
预警及时性提升：机器学习模型能够实现故障提前24-72小时预警，为维护决策提供了充足的窗口期，避免了突发性停机。
运维成本优化：通过精准报警和预测性维护，电厂的维护成本和备件消耗得以降低，同时延长了设备使用寿命。
知识图谱赋能：这一系列成果共同实现了“精准报警+根因定位+主动预防”的运维范式升级，将运维工作从被动响应转变为主动管理。
政策引领：数字化转型的必然之路
今年以来，工信部和国家标准委相继发布多项智能制造与人工智能标准体系文件，明确提出推动知识图谱在工业场景下的应用，涵盖设备智能运维、预测性维护等多个典型场景。这些政策导向共同表明，智能运维与知识图谱建设已成为电力行业乃至整个工业领域发展的必然趋势。这为准东电厂的探索提供了坚实的政策支撑，也让其实践更具推广价值。
展望未来：打造行业标杆
准东智慧电厂的建设是电力行业数字化转型的一个缩影。通过知识图谱技术，电厂不仅解决了传统运维的诸多难题，更在提升安全、效率和经济效益方面取得了显著进展。这不仅是数字化转型的生动案例，更是新疆能源行业加快构建智能电厂、推动绿色低碳发展的缩影。未来，随着平台的不断优化，准东电厂有望成为国内智慧电厂建设的标杆，为全国能源行业的智能升级提供经验示范。（图片由王立勇授权发布）
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