随着“人工智能+”行动在能源领域的深入推进，电力行业正加速从传统人工经验驱动向AI智能决策转型。技术监督作为保障电力系统安全稳定运行的核心环节，其智能化升级已成为行业共识。随着新能源场站规模扩张，设备复杂度与数据量激增，传统监督模式面临响应滞后、标准执行不统一、多源数据融合困难等痛点，亟需通过AI智能体促进监督质效提升。

近期，能研院战新产业部依托“202503197J基于AI的新能源技术监督管理智能体和设备故障预警技术路径研究”课题，成功研发“新能源场站技术监督管理Agent智能体”（简称“新能源技术监督智能体”）。

风机技术监督Agent（壹号）及新能源技术监督Agent（贰号）

Agent

智能体采用 “检索-增强-生成”（RAG）技术架构，通过意图解析层（User-Bot交互）、知识检索层（Bot-VectorDB交互）、推理增强层（Bot-LLM协同）及决策输出层共四层智能决策体系，实现技术监督的数智化赋能。

新能源技术监督智能体逻辑框架示意图

所研发的新能源技术监督智能体已实现六大核心功能。

01

规程标准查询索引

智能体构建了新能源场站技术监督标准知识库，支持自然语言精准定位标准及规程，实现平均查询用时下降约60%；

02

试验报告审查建议

解析各类试验报告及技术监督联系单，通过比对标准条款，智能识别数据异常、项目遗漏或结论不准确等问题，并给出修改建议；

03

历史事故案例检索

通过案例数据库，基于语义理解检索相似案例，为技术人员提供处置方案参考；

04

监督重点指引辅助

基于某场站往年技术监督报告、历史故障台账等，分析并生成该场站技术监督工作的重点建议，提高监督的针对性；

05

输图隐患对标排查

上传现场设备检查图片，识别图像中的隐患及不合规项；

06

技术监督报告生成

将排查结果进行整合，根据上传的报告模版，生成技术监督报告，提高工作效率。

未来，将基于预研阶段形成的智能体开发技术路径，完善不同应用场景的大模型对比寻优、中台数据的挖掘分析及大算力模块化部署应用等，进一步提升新能源技术监督智能体的应用效果。