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某省属大型发电集团 如何在 电力生产与发电运营 / 智慧电厂（火电、风电、光伏多能互补，涵盖运行值守、设备检修、技术监督、安全环保与备件供应一体化运营） 中协同落地 AI 知识库与智能体
HiNowly 为该省属大型发电集团构建了私有化部署的 AI 知识库与 AI 智能体开发平台：知识库侧统一接入运行规程、检修工艺卡、技术监督标准、厂家说明书、事故通报与 12 万条历史缺陷工单，完成结构化治理、KKS 设备编码关联、版本有效期管控与权限隔离，支撑带引用溯源的可信问答；智能体侧围绕发电生产真实流程开发了设备缺陷诊断、检修文件包编制、备件查询、环保与能耗报表、技术监督提醒等 9 类智能体，通过 Skill、工具调用、工作流编排与定时任务，直接调用 EAM、SIS、两票、ERP 与环保监测系统完成业务闭环。项目历时约 26 周上线，覆盖集团 27 个生产单位，规程检索由平均 15 分钟缩短至 40 秒以内，重复性设备缺陷同比下降 21%，检修文件包编制由 3 人天压缩至 4 小时。
项目背景
随着新能源装机快速并网与火电深度调峰常态化，该集团的运行工况更加复杂，机组启停、变负荷与调频调压操作频次显著上升，对运行规程、检修工艺与技术监督标准的准确获取提出了更高要求。与此同时，集团面临明显的结构性缺员：一方面，经验丰富的汽机、锅炉、电气与热控专业老师傅集中退休，隐性经验难以沉淀；另一方面，风电与光伏场站地处偏远、单人值守普遍，现场人员遇到设备异常时缺少可即时调用的专家支持。集团在“十四五”数字化规划中明确提出建设企业级知识中台与智能体应用，要求生产数据与制度文件不出企业内网，需支持国产化软硬件环境，并按集团、电厂、专业、岗位实施严格的数据权限隔离。
项目总览
方案以“可信知识底座 + 可执行智能体”双引擎构建。知识底座层，HiNowly 通过多源连接器接入 OA 制度库、共享盘文件服务器、EAM 工单库、SIS 测点字典、两票系统、环保监测平台与厂家技术资料，支持 PDF、Word、Excel、扫描件、图纸与视频字幕等格式；对扫描版规程与图纸采用 OCR 与版面还原，对表格类参数按机组、专业、设备 KKS 编码抽取为结构化字段，并自动打上板块（火电/风电/光伏）、电厂、专业（汽机、锅炉、电气、热控、化学、金属）、设备编码、版本号、生效日期、废止日期等元数据。平台建立“设备—部件—故障现象—处置措施—备件—技术标准”知识图谱，将 12 万条历史缺陷工单与工艺卡、技术监督标准关联，并配置知识审核发布流程、版本比对与到期提醒，确保进入检索池的知识均为有效版本。检索层采用向量检索、关键词检索与图谱检索融合的混合召回，配合重排与意图识别，回答结果逐条标注来源文件、章节页码与生效状态，超出知识范围时触发拒答并推荐专业工程师。所有检索请求在进入召回前先执行权限过滤，按集团、电厂、专业、岗位四级角色隔离，风电板块人员无法检索火电涉密技术协议，反之亦然。 智能体执行层，HiNowly AI 智能体开发平台提供可视化设计器、Skill 编排、工具注册、工作流引擎、定时任务调度与发布运营能力。平台将知识检索、缺陷相似案例匹配、备件库存查询、工单创建、测点数据读取、报表取数与消息推送封装为可复用 Skill，并以标准工具接口对接 EAM、SIS、两票三制与 ERP。以设备缺陷诊断智能体为例：现场人员在企业微信中描述“3 号机组一次风机轴承振动上升、伴随间歇性异音”，智能体先调用知识 Skill 检索该型号风机的振动限值与处置规程，再调用 EAM 工具拉取近 90 天同类缺陷历史，调用 SIS 工具读取振动、温度与电流趋势，最终输出分级判断、可能原因排序、停机检查建议与备件需求，并可一键在 EAM 中创建缺陷工单、在 ERP 中发起备件领用申请。检修文件包智能体则通过工作流编排串联“检修项目识别—工艺卡检索—备件清单核对—安全措施生成—技术协议模板填充—审批推送”六个节点，由定时任务在 A 级检修计划下达后自动触发。模型侧采用本地私有化部署的开源大模型承担涉密与生产数据推理，非敏感的通用写作、翻译类任务按策略路由至国内外主流大模型接口，平台兼容麒麟操作系统、鲲鹏与海光 CPU、达梦与人大金仓数据库、东方通中间件，满足信创与国产化要求。
项目痛点
规程制度与技术标准分散在 OA、共享盘、纸质档案和厂家资料中，同一设备存在多个历史版本，一线人员检索一份有效的运行规程平均耗时 15 分钟以上，且难以判断是否为最新有效版本，存在误用旧版规程的安全风险。
设备缺陷描述不规范、历史处理经验难以复用，风电与火电辅机重复性缺陷反复发生，年轻员工面对振动异常、温度漂移、油质劣化等问题时，只能层层上报等待专家判断，缺陷闭环周期长。
检修文件包、技术协议与备件清单编制高度依赖个人经验，需在 EAM、ERP 与共享盘之间反复核对，一个 A 级检修项目的文件包编制往往占用 3 人天以上，备件错报、漏报时有发生。
环保排放、能耗指标与碳排数据需要从 SIS、环保在线监测与生产报表跨系统取数，人工汇总口径不一，月度报表通常需要 2 天完成，数据一致性核查困难。
安全生产与技术监督要求严格，但通用大模型无法接入内网生产数据，也无法按板块、电厂、专业做权限隔离，无法满足集团对数据不出域与信创国产化的硬性要求。
项目诉求
建成集团级私有化 AI 知识库，统一接入运行、检修、技术监督、安全环保与厂家资料，实现知识资产的分级分类、版本有效期治理与全生命周期管理。
实现带条款级引用溯源的可信问答，回答必须标注来源文件、章节与生效状态，无可靠依据时明确拒答，杜绝“编造规程”带来的安全风险。
建设 AI 智能体开发平台，围绕缺陷诊断、检修管理、备件供应、环保报表等高频流程交付可执行任务的智能体，而非停留在智能问答层面。
打通 EAM、SIS、两票三制、ERP 与环保在线监测系统，通过工具调用与工作流编排实现跨系统业务闭环与自动化任务执行。
满足本地部署、模型自主可选、部门角色管理、数据权限隔离与信创国产化适配要求，生产数据全程不出企业内网。
形成可复制的智能体运营机制，由业务部门自主维护 Skill 与知识，持续迭代效果并量化投入产出。
HiNowly 解决方案设计
统一接入和治理企业知识，通过可信检索与引用问答为智能体提供知识底座
支持智能体设计、调试、发布与运营，让业务人员快速构建场景化智能体
通过 Skill、工具调用和业务系统连接，让智能体从回答问题升级为执行任务
支持工作流编排、自动化任务与定时任务，串联知识、模型、工具与审批节点
支持本地及私有化部署、主流模型接入、权限隔离，并适配信创与国产化环境
平台通过连接器批量接入 OA 制度库、共享盘、EAM 工单库、两票系统与厂家资料，支持扫描件 OCR、表格参数抽取与图纸版面还原；自动识别规程的文件编号、版本号、生效与废止日期，同一规程的多历史版本按时间轴归档，仅有效版本进入检索池，并对即将到期或与新发布国家标准冲突的知识自动提醒责任人复核，从源头解决“查到旧规程”的问题。
以电厂通用的 KKS 设备编码为主键，构建“设备—部件—故障现象—处置措施—备件—技术标准”六层知识图谱，把历史缺陷工单、检修工艺卡与技术监督标准串联起来。问答采用向量、关键词与图谱混合召回加重排，回答逐条标注来源文件、章节页码与生效状态；当检索置信度低于阈值时主动拒答并推荐对应专业工程师，避免模型凭空生成操作步骤。
业务人员可在设计器中以拖拉拽方式定义智能体角色、目标、可用 Skill 与输出规范，平台内置知识检索、相似案例匹配、测点读取、库存查询、工单创建、报表取数、消息推送等 14 个可复用 Skill，新智能体可通过组合已有 Skill 快速搭建，平均上线周期由两周缩短至 3 天。
缺陷诊断智能体接收自然语言描述后，先调用知识 Skill 判定该设备部件的报警限值与处置规程，再调用 EAM 工具检索同类设备近 90 天缺陷与处理结论，调用 SIS 工具读取振动、温度、电流等测点趋势，综合输出缺陷等级、原因排序与处置建议，并可经人工确认后直接在 EAM 创建工单、在 ERP 发起备件领用，实现从“问一句”到“办成一件事”。
针对 A 级检修，平台以工作流串联检修项目识别、工艺卡检索、备件清单核对、安全措施生成、技术协议模板填充与审批推送六个节点，每个节点输出结构化结果并自动校验缺项；工作流支持人工审核卡点与回退重跑，最终生成可直接导入 EAM 的检修文件包，编制时间由 3 人天压缩至 4 小时。
平台配置每日 06:30 与每月 1 日的定时任务，自动从 SIS、环保在线监测与生产报表取数，按集团统一口径计算排放浓度、总量、供电煤耗与厂用电率，生成日报与月报草稿并推送至环保专责复核；口径变更只需调整一次规则模板，全集团 27 个生产单位同步生效，报表编制由 2 天缩短至 30 分钟。
平台整体私有化部署于集团数据中心，涉密与生产数据推理由本地部署的开源大模型承担，非敏感通用任务按策略路由至国内外主流大模型接口，模型可插拔替换；已完成麒麟操作系统、鲲鹏与海光 CPU、达梦数据库、东方通中间件适配，并通过集团信创环境验收。
平台按集团、电厂、专业、岗位四级角色配置权限，知识入库即绑定可见范围，检索召回前执行权限过滤，风电板块人员无法检索火电技术协议，外部厂家账号仅能访问对应机型的公开资料；所有问答、工具调用与工单创建行为留存审计日志，满足安全生产与信息安全双重检查要求。
项目实施范围
集团级私有化 AI 知识库建设：覆盖 9 家火电厂、12 个风电场与 6 个光伏电站，接入运行规程、检修工艺卡、技术监督标准、安全文件、厂家手册与历史缺陷工单约 8.6 万份文档。
知识治理与知识图谱构建：完成文档解析、元数据标注、KKS 设备编码关联、版本有效期治理、失效知识下架与知识质量评估集建设。
可信检索问答应用：面向运行、检修、技术监督三类岗位交付带引用溯源的知识问答，发布至企业微信工作台与电厂门户。
AI 智能体开发平台部署与 Skill 建设：交付缺陷诊断、检修文件包编制、备件查询与替代、环保能耗报表、技术监督到期提醒、新员工培训陪练等 9 类智能体。
系统集成与工具调用：完成 EAM、SIS、两票三制、ERP、环保在线监测与企业微信的单点登录与接口对接，形成 14 个可复用工具。
权限与安全体系：落地集团—电厂—专业—岗位四级角色管理、数据权限隔离策略、审计日志与敏感内容脱敏规则。
信创适配与运营机制：完成国产操作系统、CPU、数据库与中间件适配，建立智能体效果监控、知识更新与业务部门自运营机制。
实施工期与计划
| 阶段 | 周期 | 关键交付物 |
|---|---|---|
| 调研与知识盘点 | 3 周 | 完成 27 个生产单位的知识资产盘点清单、典型岗位任务梳理、权限模型设计与评测问题集初稿，确定首批 3 家电厂与 2 个风电场作为试点。 |
| 知识接入与治理 | 6 周 | 接入 8.6 万份文档与 12 万条历史缺陷工单，完成 OCR、参数抽取、KKS 图谱构建、版本有效期治理与首批知识审核发布，形成知识质量评估基线。 |
| 可信问答上线 | 4 周 | 上线带引用溯源的知识问答，完成拒答阈值调优与权限过滤验证，发布至企业微信工作台，试点单位问答准确率达到验收标准。 |
| 智能体开发与系统集成 | 8 周 | 交付 9 类智能体与 14 个可复用工具，完成 EAM、SIS、两票三制、ERP 与环保监测平台接口对接，缺陷诊断与文件包编制工作流通过业务验证。 |
| 试运行与全集团推广 | 3 周 | 完成 27 个生产单位的账号开通、分角色培训与推广，建立智能体使用答疑群与问题闭环台账，形成运行管理办法。 |
| 运营优化与效果复盘 | 2 周及持续运营 | 输出效果评估报告与优化清单，上线智能体调用量、采纳率与知识更新看板，移交集团数字化中心自主运营。 |
项目最终成果
运行规程与技术标准检索由平均 15 分钟缩短至 40 秒以内，回答均带来源文件、章节与生效状态标注，一线人员不再需要判断版本是否有效，误用旧版规程的风险基本消除。
设备缺陷诊断智能体在火电辅机与风机齿轮箱、变桨系统场景中累计处理 4200 余次诊断请求，处置建议采纳率 78%，重复性缺陷同比下降 21%，缺陷平均闭环周期由 6.5 天缩短至 4.2 天。
检修文件包编制由 3 人天压缩至 4 小时，A 级检修项目的备件清单错报漏报率下降至 3% 以下，备件呆滞库存同比下降 12%，释放占用资金约 860 万元。
环保与能耗报表由人工汇总 2 天缩短至 30 分钟，27 个生产单位口径完全统一，月度数据一致性核查问题由每期 40 余项降至 5 项以内。
平台覆盖集团 27 个生产单位、6800 余名员工，月活跃用户超过 3100 人，沉淀可复用 Skill 14 个、智能体 9 类，形成由业务部门自主维护知识、数字化中心运营智能体的长效机制。
| 指标项 | 结果值 | 说明 |
|---|---|---|
| 规程检索耗时 | 15 分钟 → 40 秒 | 覆盖运行规程、检修工艺卡与技术监督标准的带引用溯源问答，检索效率提升约 22 倍。 |
| 缺陷诊断建议采纳率 | 78% | 基于知识图谱、历史缺陷与 SIS 测点趋势的联合推理，累计处理诊断请求 4200 余次。 |
| 重复性缺陷数量 | 同比下降 21% | 同类设备重复缺陷被识别并纳入专项治理清单，缺陷平均闭环周期由 6.5 天降至 4.2 天。 |
| 检修文件包编制 | 3 人天 → 4 小时 | 由工作流自动串联工艺卡检索、备件核对、安全措施生成与技术协议填充，人工仅需审核确认。 |
| 环保与能耗报表 | 2 天 → 30 分钟 | 定时任务自动跨系统取数并按集团统一口径计算，27 个生产单位同步出表。 |
| 知识资产沉淀 | 8.6 万份文档 + 12 万条工单 | 完成版本有效期治理与 KKS 编码关联，形成可检索、可追溯、可审计的企业级知识底座。 |
“我们最看重的不是问答有多流畅，而是它敢不敢说“不知道”，以及能不能把事办完。HiNowly 的知识库让每一条操作规程都能追到原文和生效版本，智能体则把缺陷诊断、工单创建、备件领用这些动作串成了一条线，老师傅的经验第一次被真正沉淀到了系统里。整个平台部署在我们的内网和信创环境中，集团、电厂、专业之间的数据边界清晰，安全口和生技口的同事都认可。”
某省属大型发电集团 项目负责人