国网AI创新赛启幕：百度飞桨赋能电力调控智能化

近日，国家电网公司正式启动”国家电网调控人工智能创新大赛”，面向全国科研机构、高校及企业开放，旨在通过人工智能技术解决电网调控中的复杂问题，推动能源系统向智能化、高效化转型。作为本次大赛的核心技术支撑平台，百度飞桨（PaddlePaddle）将为参赛团队提供国产自主可控的AI开发框架及工具链，助力开发者突破技术瓶颈，实现创新应用落地。

一、大赛背景：电网调控智能化转型的迫切需求

国家电网作为全球最大的公用事业企业，承担着保障电力供应、优化资源配置的核心使命。随着新能源比例的快速提升（2023年非化石能源发电占比达36.2%），电网面临源网荷储协同难度加大、调度决策复杂度激增等挑战。传统调控模式依赖人工经验与固定规则，难以适应高比例可再生能源接入下的动态平衡需求。例如，风电、光伏的间歇性导致功率预测误差率常超过15%，而传统调度系统需花费数小时进行安全校核，无法满足实时调控要求。

在此背景下，国家电网提出”数字电网”战略，明确将人工智能作为关键技术方向。本次大赛聚焦电网调控三大核心场景：新能源功率预测、实时安全校核、需求侧响应优化，要求参赛团队利用AI技术提升预测精度、缩短计算时间、优化资源分配。例如，在新能源功率预测赛道，需将72小时预测误差率从当前行业平均的12%降低至8%以下；在实时安全校核赛道，需将传统数小时的计算时间压缩至分钟级。

二、技术支撑：百度飞桨的国产AI平台优势

作为国内首个开源深度学习平台，百度飞桨在工业级应用、场景适配性、生态完整性方面具有显著优势，成为本次大赛的首选技术底座。

1. 工业级开发能力

飞桨提供从数据预处理到模型部署的全流程工具链，支持大规模分布式训练。例如，其动态图模式（Dynamic RNN）可高效处理时序数据，适用于电网负荷预测场景；而混合并行策略（数据并行+模型并行）能将千亿参数模型的训练时间从数周缩短至数天。在2022年国家电网某省公司的试点中，基于飞桨开发的负荷预测模型将MAPE（平均绝对百分比误差）从8.2%降至5.7%。

2. 场景化预训练模型

飞桨文心系列模型针对能源行业推出专用版本，如ERNIE-Energy预训练模型，通过海量电力数据（包括SCADA系统实时数据、气象数据、设备台账等）进行训练，可直接用于故障诊断、状态评估等任务。参赛团队无需从零开始训练，通过微调即可快速构建应用。例如，在设备故障预测场景，使用ERNIE-Energy的团队将模型开发周期从3个月压缩至2周。

3. 硬件兼容与优化

飞桨支持主流国产芯片（如寒武纪、华为昇腾），并提供自动混合精度训练、算子融合等优化技术。在国家电网某特高压直流工程的实测中，飞桨模型在昇腾910芯片上的推理速度比GPU方案提升40%，功耗降低35%，满足电网边缘设备的部署需求。

三、参赛指南：从技术到落地的全流程建议

对于有意参赛的团队，建议从以下四个维度构建解决方案：

1. 数据治理与特征工程

电网数据具有多源异构、时序性强、噪声大的特点。参赛团队需重点关注：

• 数据清洗：使用飞桨的paddle.vision.transforms模块处理缺失值、异常值，例如对负荷数据采用中位数填充+3σ原则去噪。
• 特征提取：结合时域特征（如均值、方差）与频域特征（如傅里叶变换系数），示例代码如下：
  ```python
  import paddle
  import numpy as np

def extract_features(data):

# 时域特征
mean = paddle.mean(data)
std = paddle.std(data)
# 频域特征（简化示例）
fft = np.fft.fft(data.numpy())
power = np.abs(fft[:len(fft)//2])
return paddle.concat([mean, std, paddle.to_tensor(power[:5])])  # 取前5个频点

```

2. 模型选择与优化

根据场景需求选择模型：

• 时序预测：优先使用LSTM或Transformer，飞桨的paddle.nn.LSTM支持双向编码与注意力机制。
• 图像识别：若涉及设备状态监测，可采用ResNet50_vd预训练模型，通过迁移学习快速适配。
• 优化技巧：使用飞桨的AutoDL工具自动搜索超参数，或采用知识蒸馏将大模型压缩至边缘设备可运行的结构。

3. 部署与验证

模型需通过飞桨的Paddle Inference或Paddle Serving部署至电网调控系统。建议：

• 量化压缩：使用paddle.quantization将FP32模型转为INT8，减少计算资源占用。
• 硬件适配：针对电网边缘设备（如Raspberry Pi 4B），使用飞桨的Lite版本进行优化。
• A/B测试：在实际系统中并行运行新模型与传统模型，通过MAPE、计算时间等指标对比效果。

4. 商业价值挖掘

优秀方案可申请国家电网的”人工智能+能源”专项基金，或通过飞桨的产业生态对接电力设备厂商、综合能源服务商。例如，某团队开发的负荷聚合商优化模型，在大赛后被集成至省级虚拟电厂平台，年节约调度成本超2000万元。

四、行业影响：推动能源AI技术自主可控

本次大赛的举办标志着我国能源系统智能化进入”国产平台主导”的新阶段。过去，电网AI应用多依赖国外框架（如TensorFlow、PyTorch），存在数据安全风险与技术封锁隐患。而飞桨的全面支持，使得开发者可基于自主可控的技术栈构建核心系统。据国家电网技术研究院预测，到2025年，我国电网AI应用的市场规模将达120亿元，其中基于国产平台的解决方案占比有望超过60%。

对于开发者而言，参与此类大赛不仅是技术能力的证明，更是切入能源AI万亿市场的绝佳机会。建议团队关注国家电网的”新型电力系统建设行动方案”，提前布局储能优化、碳交易预测等新兴赛道。同时，可借助飞桨的开发者社区（如AI Studio）获取公开数据集与案例代码，降低入门门槛。

国家电网调控人工智能创新大赛的启动，标志着我国能源系统智能化转型迈入关键阶段。百度飞桨作为国产AI平台的代表，通过提供全流程技术支撑，不仅降低了开发者参与能源AI创新的门槛，更为我国构建自主可控的能源技术体系奠定了基础。对于参赛团队而言，这既是挑战，更是机遇——通过解决电网调控中的实际问题，推动AI技术从实验室走向产业应用，最终实现”双碳”目标下的能源系统革命。