公用事业公司每天通过维护日志、故障票据和技术人员笔记采集大量现场数据，但这些信息往往非结构化、不一致且难以分析，导致运营商耗费数小时手动审查票据，重复问题被忽视，资深技术人员知识流失，预测性维护机会错失。生成式AI（GenAI），由大型语言模型（LLM）驱动，能挖掘这些数据的隐藏价值，尤其当其直接嵌入到技术人员已使用的应用程序、票据系统和工具中时，效果最为显著。
在实际操作中，生成式AI可通过指导式数据录入，提示技术人员添加详细信息以识别根本原因并使用标准化术语；通过语音转结构化文本，将语音转换为可搜索的条目，标注资产类型、故障和严重程度；通过嵌入式摘要，生成简洁、标准化的票据摘要供技术人员审查；通过知识编码，将简写（如“CB flash”）映射到标准化术语（如“circuit breaker flashover”），构建共享知识库。
有了干净的结构化数据，生成式AI可加速根本原因分析，关联重复故障模式；自动化数千张票据的摘要，生成趋势报告；结合日志、传感器和天气数据实现预测性维护；支持基于风险的资产更换决策；优化从调度到植被管理的资源规划。这种闭环改进带来更好输入、更智能分析和更快行动，最终实现更少的停电、更快更准的现场操作、机构知识的保存与转移，以及更智能的资本和资源规划。生成式AI将维护数据从负担转化为战略资产，助力公用事业公司打造更可靠、高效和韧性的电网。
原文链接：
https://www.energycentral.com/energy-management/post/embedding-gen-ai-at-the-source-transforming-grid-operations-VY3Z5YgmMQqfcCX
作者：Sankalp Bajpai
本文已进行编译。
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