中新网安徽新闻6月30日电（程中亚）在“双碳”目标深入推进与能源行业数字化转型的背景下，国家能源集团安徽公司聚焦火电企业安全管理、生产效率及精益化转型需求，创新建设“火电班组数智化大模型”，通过“场景驱动、数据筑基、模型赋能”的立体化实施路径，以数字化工具助力班组减负增效，推动班组管理从传统模式向智能化、标准化转型，助力行业高质量发展。

　　精准锚定场景需求，构建智能化管理四大核心场景

　　安徽公司专班团队深入铜陵电厂、马鞍山电厂等一线，针对传统管理中任务分配粗放、安全培训低效、风险防控依赖经验、人员评价模糊等痛点，精准构建四大智能化场景，实现核心业务全流程数字化赋能。

　　智能班前会——数据驱动的任务精准派发。通过集成历史缺陷、设备状态与人员技能数据，基于生产计划自动生成任务清单，任务响应效率提升30%；结合历史缺陷库推送重点设备巡检提示，如针对频发振动的磨煤机自动标注监控要点；通过可视化看板展示任务负荷与风险等级，助力班组长快速优化资源配置，推动班前会由“粗放部署”向“数据精准”转变。

图为电气二班班长正在应用安全智能管理召开班前会

　　班组管理AI助手——安全管理的全周期智能守护。构建“模拟+警示+考核”体系，以AI动画模拟锅炉爆管等事故演进过程，强化应急处置认知；对接监控视频实时识别违章行为，语音与弹窗即时警示；自动推送月度安全学习计划并结合VR答题、场景化考核，使班组安全活动参与率显著提高，形成安全教育与应急能力培养的闭环。

　　动态风险防控——全要素联动的智能风控体系。融合工作票内容、设备缺陷与人员技能数据，实现工作票智能校验；基于技能画像为特种作业智能匹配人员组合；结合天气、设备工况等实时信息动态调整防控措施，降低风险漏检率，推动风控从“经验主导”转向“数据驱动”。

　　人员技能画像——数字化人才培养的底层支撑。整合安全考试、隐患排查、违章记录等多维度数据，生成包含安全意识等维度的四维雷达图，直观呈现能力短板；基于画像结果自动推送定制化培训课程，为岗位适配与培训提供量化依据，实现人才评价从“定性模糊”到“数字精准”的突破。

　　夯实数据底座，构建全维度行业知识库

　　数据是大模型运行的“燃料”。为支撑数智化模型运行，安徽公司联合数智科技、电科院等单位，打造覆盖“管理-生产-安全”的高质量数据生态体系。

　　接入多家电厂近5年机组运行数据，包含负荷曲线、汽水品质值等结构化指标；整合生产运行、安全管理数据，并提取“事故原因、处置步骤、责任主体”等关键标签；导入《火电安全操作规程》等行业规范，通过云协作平台保障数据质量与安全共享，每周动态更新缺陷数据、案例库，确保知识库时效性。

　　基模研训与领域适配，打造行业专属智能引擎

　　公司以通用大模型为基座，依托Deepseek、讯飞星火等技术，通过“训推一体”架构与领域知识注入，构建火电行业专属智能引擎。

　　该引擎提供可视化调参工具，非技术人员也可通过图形化界面快速定制新功能。通过微调技术强化模型对“防误操作闭锁装置”等专业场景的理解，针对“两票三制”等行业规范，开发专项语义解析模块，使模型提高对工作票合规性校验准确率。搭建缺陷原因分析模型，通过关联设备历史故障数据、检修记录、环境参数，实现磨煤机振动大、给水泵泄漏等常见缺陷的原因推测及建议消缺方式。

图为班组成员正在与班组管理AI助手对话

　　智能问述与场景落地：让数智能力触达一线

　　国家能源集团安徽公司在火电班组数智化建设中，通过大模型“自然语言交互”技术降低使用门槛，推动数智能力直达一线。

　　智能问述功能实现全场景知识触达。支持语音输入与文字检索多模态交互，可快速调用案例库、规程库等资源，返回结构化答案。同时，系统关联“设备-缺陷-处置-人员”数据，提供拓展学习路径，例如查询“过热器爆管”处置方案时，自动推荐该领域专家与相关培训课程。

　　智能管理提效可革新人力生产力。通过语音识别技术实时转写班前会内容，自动生成会议纪要，节省人工记录时间。同时构建技能陪练系统，模拟“老师傅”对话场景，随机抽取“厂用电中断”“锅炉灭火”等典型事故进行问答考核，新员工技能达标周期从3个月缩短至1.5个月。

　　目前，该模式已在一线班组落地，为火电行业数字化转型提供了可复制的实践经验。下一步，公司将推动班组管理的数智化能力向机组启停优化、节能调度等场景延伸，构建全流程数字化管理体系，助力火电企业安全、高效、低碳发展。（完）

责任编辑：朱孔阳