近几个月，由人工智能技术驱动的自然语言处理模型ChatGPT引发广泛关注。ChatGPT的全称是Chat Generative Pre-trained Transformer，意思是聊天生成预训练变换器。它是一种基于变换器架构的大型语言模型，可以根据给定的文本输入生成自然语言的回答，并根据人类反馈来优化其生成质量。ChatGPT的出现被认为是人工智能领域的一个里程碑，也为提升电力系统运行和支撑能力带来了新的可能性。
ChatGPT是智能驱动语言处理技术的成功应用
ChatGPT自2019年首次发布以来迅速成长，在2022年11月被美国人工智能研究公司OpenAI以“研究预览”的形式公开发布，今年年初进行了多轮更新，新版本使用了对抗训练技术来防止用户欺骗产生不良行为。
ChatGPT训练采用的是人类反馈的强化学习（RLHF）技术，即利用人类的反馈来评估聊天机器人的回答质量并进行指导，这种方式可以让聊天机器人根据人类的偏好和价值观来优化自己的行为。具体而言，ChatGPT是采用“预训练-监督微调-强化学习”的步骤来训练模型的。预训练是使用大量的网络文本数据来训练一个语言模型，使其能够根据给定的文本输入生成自然语言的回答。监督微调是使用人工智能培训师提供的对话数据来微调语言模型，使其能够适应不同的对话场景和主题。强化学习是使用近端策略优化（PPO）算法和人类反馈来进一步优化语言模型，使其能够根据人类偏好和价值观来生成更好的回答。
ChatGPT以人类互联网语言数据为样本，应用在人机互动场景中，是智能驱动语言处理技术的成功应用。
智能驱动语言处理技术在电力营销、运检、调度等专业中应用潜力巨大
我国电力系统是数字化程度较高的复杂物理信息系统，累积了海量运行数据、语言数据。同时，电力系统运行也存在大量人机互动场景。智能驱动语言处理技术在营销、运检、调度等电力系统运行与支撑业务中应用潜力巨大。
在电力营销领域，智能驱动语言处理技术可以用于创建能与客户对话的聊天机器人，提供全天候的智能问答服务，提高客户满意度和服务效率。例如，应用该技术可以根据客户的问题，快速查询相关数据，给出准确的答案，或者引导客户完成业务办理，还可以根据客户的情绪和需求进行个性化的交流和推荐，增加客户的黏性和忠诚度，进一步累积电力客户数据，为提升服务质量提供数据基础。
在电力运检领域，智能驱动语言处理技术的应用场景之一是智能生成工单。检修人员在现场进行设备检修时，可以通过语音或文本的形式输入自己的检修内容，利用该技术自动分析并生成规范的工单，包括设备编号、检修时间、检修人员、检修项目、检修结果等信息，减少检修人员的工作，提高工作效率和质量。另一个应用场景是智能生成工作票。检修人员开展检修作业时，可以输入自己的作业内容和条件，利用该技术自动分析并生成规范的工作票，包括作业地点、作业时间、作业人员、作业项目、安全措施等信息。在该领域，中国电力科学研究院有限公司已经有了初步探索，将某省级电力公司数百页的调度规程进行数字化建模，可在收到作业申请时，通过知识推理快速生成规范的工作票。
在电力调度领域，智能驱动语言处理技术可用于智能调度业务。应用该技术可基于调度计划、检修计划、调度日志等历史数据，根据输入的语音、文本等，编制有前瞻性的调度预案，为调度员提供参考。该技术还可用于调度智能助手训练。调度员对生成的辅助决策结果进行排序，使智能调度助手在人类反馈的基础上强化学习，为调度员提供基于经验的调度参考方案。中国电科院从2020年起就在电力知识图谱、智能前瞻调度领域展开了专利布局，目前已经完成了宁夏、安徽等多个省级电网的图数据库构建和智能调度学习环境构建，可为智能调度助手训练提供技术和数据支撑。
对电网企业应用智能驱动语言处理技术的问题分析及建议
智能驱动语言处理技术在电力营销、运检、调度领域的应用是一个值得关注和研究的话题，涉及电力系统的运行效率、安全性、智能化等方面，对于电力行业的发展和创新有着重要的意义。但是，要在电力营销、运检、调度领域中应用智能驱动语言处理技术，还面临一些问题：
在智能驱动语言处理技术水平和创新能力方面，需要考虑该技术载体能否根据电力系统的特点和需求实现定制化的优化和创新，以及是否能够持续提高自然语言处理和文本生成能力。
在电力系统的数据质量和可用性方面，需要考虑该技术载体是否能够获取覆盖各种运行场景、满足各种系统运行要求的相关数据，是否能够有效利用这些数据进行分析和预测。电力系统相关数据如何脱敏，如何合法、合规提供给该技术载体也是一大难题。
同时，我国电力系统正处于转型的关键时期，电源结构的重大变化导致以往调度运行经验需要更新。如何既快速又准确地适应电网结构变化和运行方式变革，成为应用该技术面临的巨大挑战。
在业务需求和接受度方面，需要调研电力系统相关业务领域对该技术是否有实际需求，以及是否愿意尝试类似服务和产品。例如，对于调度运行人员而言，将智能驱动语言处理技术高度融入现有调度业务，要真正解决生产一线实际问题，而不能为了先进性或理论深度而研发复杂、高深的技术产品，更不能为了新技术的应用而增加调度运行人员的学习难度和操作压力。
针对这些问题，建议首先研究数据与模型混合驱动技术，利用电力系统成熟的建模基础，提升智能驱动语言处理技术载体对电网运行特征的适应性；其次，要发展数字孪生技术，根据电网的物理运行状态快速、准确地生成数据样本，并通过孪生体推演累积样本数据；再次，探索迁移学习和元学习技术，对新场景与已有场景进行相似性度量，对学习框架中的超参数进行最优配置，并开展热启动学习，以适应电网结构和运行方式的变化；最后，要充分分析实际需求，形成需求驱动兼具一定前瞻性的研究方向，研发一线生产运行人员认可的产品。
