1月9日，輸電異物隱患算法在國網泰州供電公司投入試點應用。該算法由江蘇電力信息公司優化升級，基于國家電網“光明電力大模型”，將輸電異物隱患識別準確率提升了5個百分點，壓降了無效告警數量，提高了巡檢效率。

　　為了及時發現和處理輸電通道中大棚、防塵網、游離異物等潛在威脅，國網江蘇電力在全省輸電通道內共安裝了14萬余套可視化監拍裝置。電力信息公司基于人工智能技術構建的輸電異物隱患算法，能夠對這些裝置監拍的圖片自動識別，并將潛在隱患告警信息實時推送給巡視人員，便于巡視人員及時赴現場核查并處置。然而，受限于異物類型樣本較少及泛化能力不足等問題，原有的輸電異物隱患算法的識別精度不高，對于破損、變形等復雜異物形態的識別能力不足。

　　為此，電力信息公司基于“光明電力大模型”，對輸電異物隱患算法進行了優化升級。“光明電力大模型”作為千億級多模態行業大模型，它的模型參數可達千億級別，分析能力有效提升。藉此，升級后的輸電異物隱患算法，不僅能夠精準識別各類完好的異物，更能對破損、異常形態的異物進行精細區分，由此大幅提升對輸電線路隱患識別的準確性與全面性。

　　據泰州供電公司輸電設備部專職毛鋒介紹，升級后的輸電異物隱患算法上線當天，共識別了100余個輸電通道異物隱患，準確率達88%，且未出現任何一例告警信息延遲現象。