基于人工智能的電力數字化員工運維研究與應用

游紅群

（國網西藏電力公司營銷服務中心）

0 引言

隨著生成式預訓練模型（Gеnеrаtivе Prе-Trаinеd Trаnsformеr，GPT）技術在電力行業的快速推廣，智能化的電力信息處理工作日益重要［1-2］。傳統的電力運維采用人工進行處理，存在處理效率低、準確性差等問題，因此，探索基于GPT的電力數字化員工運維具有積極的意義。

為解決傳統的電力運維中存在的處理效率低、準確性差的問題，提出了一種基于人工智能的電力數字化員工運維。通過GPT技術，對電力運維業務進行了處理。

1 電力數字化員工運維流程

基于人工智能的電力數字化員工運維流程如圖1所示。

圖1 基于人工智能的電力數字化員工運維流程

在基于人工智能的電力數字化員工運維中，首先，進行電力數字化員工的模型訓練，提高模型運行的精度。其次進行模型安全可信組件庫建設，實現電力運維的統一可信管理。在此基礎上，進行運維安全審計，避免電力運維人員的個人習慣導致的運維作業失誤。

2 電力數字化員工運維模型

2.1 電力數字化員工運維模型訓練

電力數字化員工運維模型訓練包括電力數字化員工智能對話、電力數字化員工訓練、電力數字化員工知識管理、電力業務熱點問題管理、電力數字化員工運行統計四部分。

（1）電力數字化員工智能對話

電力運維工作人員與電力數字化員工直接溝通的橋梁。電力運維工作人員采用自然語言與電力數字化員工進行對話式交互。自然語音處理中，可以識別不同方言、語速的電力運維工作人員語音。

（2）電力數字化員工模型訓練

在GPT模型中，采用問答電力業務知識的方式進行電力數字化員工模型訓練，讓電力數字化員工能理解并識別電力運維工作人員的提問方式和希望獲得的回答。

（3）電力數字化員工知識庫管理

電力數字化員工知識庫管理根據電力業務的不同領域建立知識庫的目錄機制，并采用GPT問答等方式進行知識的存儲與發布。經過不斷了積累，可為電力數字化員工提供業務知識的支撐。

（4）電力業務熱點問題管理

采用詞頻統計人工智能算法，進行電力業務熱點問題的統計［3-4］。在詞頻度最高的進行排序，并按照電力業務知識庫的結構梳理并形成電力業務熱點問題清單，以便電力數字人能夠重點對知識進行維護。

（5）電力數字化員工運行統計

按照時間段，對電力數字化員工運行的狀態進行統計，并對電力數字化員工的數據進行趨勢分析，并支撐詳細數據查詢。

2.2 安全可信組件庫

安全可信組件庫是電力數字化員工運行的基礎，具有安全可信的認證，才能有效的對電力數字化員工進行控制，避免電力數字化員工出現誤操作的情況。

為預防系統組件庫帶來的安全隱患，系統運維人員必須定期為系統安裝組件補丁。但在傳統的運維模式下，系統運維人員很難直觀了解到系統的安裝情況。針對每一臺機器執行漏洞掃描并根據掃描結果為每臺機器安裝補丁。這種手動操作的方式，不僅耗費大量時間，還容易出錯。因此需要通過可信組件來源，自動建立可信組件庫，并提供可信組件庫管理、主機掃描、組件安裝等功能，不僅能讓運維人員了解服務器的健康狀態，還能夠根據掃描結果為服務器安裝缺失的補丁，及時解決安全隱患。

在安全可信組件庫中，包括電力操作系統、中間件、數據庫等安全組件。同時，在不同的組件中，可進行安全組件的升級、漏洞管理等。安全可信組件庫可根據自動化設置進行自動或者手工更新。

安全可信組件組通過報表統計，實現電力數字化員工的版本信息、組件信息等，并為電力數字化員工提供安全基礎數據支撐。

2.3 運維安全審計

在電力數字化員工運維安全審計中，可進行員工運維作業腳本庫管理。模型支持電力數字化員工的執行腳本、文件等統一電力資源管理。文件和腳本可實現電力數字化員工的重復利用，避免各類運維人員充分建設腳本［5-6］。同時，可讓電力數字化員工的運維任務不再局限于個人的業務水平，避免了運維工作人員的個人習慣性錯誤造成的電力運維錯誤問題。

在運維安全審計中，電力數字化員工可對高危命令進行檢測，并進行相關的提醒工作。電力數字化員工也可進行補丁的歷史安裝情況、軟件的安裝情況、配置部署的情況進行審計，發現安裝、配置中存在的安全風險。

2.4 運維自動作業

在電力數字化員工的作業中，包括了對作業過程的自動化編排。針對不同的業務場景，以及多種作業范圍，進行相應的作業編排，使得電力數字化員工具有更高效的處理能力。

電力數字化員工運維自動作業采用對話的形式進行。電力運維工作人員與電力數字化員工進行文字、語音等方式進行作業。作業可采用日常固定的方式，在電力數字化員工了解到電力運維工作人員的信息后，通過電力數字化員工執行運維作業，并返回運維作業執行的情況。該方式能降低電力運維工作人員的處理時間，提高電力運維的作業執行效率，避免電力運維作業中存在的風險。

在電力數字化員工作業處理后，進行相應的作業統計，并形成電力數字化員工的工作報告。

為預防系統漏洞帶來的安全隱患，系統運維人員必須定期為操作系統安裝補丁。但在傳統的運維模式下，系統運維人員很難直觀了解每臺機器的補丁安裝情況。

3 電力數字化員工運維應用

電力數字化員工系統分智能機器人模塊、自動化模塊、工具交互模塊三部分。在智能機器人中，電力運維人員通過與數字化員工交互，表達電力運維操作要求與命令，由電力數字化員工配合電力運維工作人員自動化地完成日常運維工作。在自動化模塊中，基于電力數字化員工安全的可信組件庫的建設，建立操作系統、數據庫、中間件的可信模塊，并分別存儲不同類型的漏洞、升級等工作，實現電力數字化員工的統一調用管理。在、工具交互模塊中，針對電力數字化員工各運維場景開展異常行為分析，實現高危操作的預警。電力數字化員工運維應用工作主要如下：

1）電力數字化員工進行跨域運維，能夠有效防止運維人員直接操作服務器等重要設備，通過知識庫、算法學習，可智能推薦運維命令、復用標準運維場景等，同時對于高危運維場景，還可配置運維流程審計、記錄運維過程，科學保障遠程運維安全。

2）電力數字化員工可對軟件版本規范檢查、補丁規范檢查，以機代人進行自動巡視，從可信來源處自動獲取最新補丁形成補丁庫，可自動進行更新升級，有效確保配置規范、版本規范在實際環境中的落實，及時發現和消除隱患，從根本上提升系統可靠性。

3）電力數字化員工對大規模服務器狀態檢查等應用場景，可通過自動化方式、預編排作業流程等，自動化完成運維任務，解放人力，縮短運維時間，提高運維效率。

4 結束語

為解決傳統的電力運維中存在的處理效率低、準確性差的問題，提出了一種基于人工智能的電力數字化員工運維。具有如下特點：

（1）基于供電公司運維特性開展電力數字化化員工研究，采用自然語言與電力數字化員工進行對話式交互，實現遠程運維場景下電力數字化員工的自動作業。

（2）智能實現可信組件庫根據電力數字化員工情況進行自動更新，并支持電力數字員工的靈活調用；

（3）基于電力運維特點，實現電力運維操作中高危操作即時智能攔截、提級審批或阻斷。