基于人工智能的电力数字化员工运维研究与应用

游红群

（国网西藏电力公司营销服务中心）

0 引言

随着生成式预训练模型（Gеnеrаtivе Prе-Trаinеd Trаnsformеr，GPT）技术在电力行业的快速推广，智能化的电力信息处理工作日益重要［1-2］。传统的电力运维采用人工进行处理，存在处理效率低、准确性差等问题，因此，探索基于GPT的电力数字化员工运维具有积极的意义。

为解决传统的电力运维中存在的处理效率低、准确性差的问题，提出了一种基于人工智能的电力数字化员工运维。通过GPT技术，对电力运维业务进行了处理。

1 电力数字化员工运维流程

基于人工智能的电力数字化员工运维流程如图1所示。

图1 基于人工智能的电力数字化员工运维流程

在基于人工智能的电力数字化员工运维中，首先，进行电力数字化员工的模型训练，提高模型运行的精度。其次进行模型安全可信组件库建设，实现电力运维的统一可信管理。在此基础上，进行运维安全审计，避免电力运维人员的个人习惯导致的运维作业失误。

2 电力数字化员工运维模型

2.1 电力数字化员工运维模型训练

电力数字化员工运维模型训练包括电力数字化员工智能对话、电力数字化员工训练、电力数字化员工知识管理、电力业务热点问题管理、电力数字化员工运行统计四部分。

（1）电力数字化员工智能对话

电力运维工作人员与电力数字化员工直接沟通的桥梁。电力运维工作人员采用自然语言与电力数字化员工进行对话式交互。自然语音处理中，可以识别不同方言、语速的电力运维工作人员语音。

（2）电力数字化员工模型训练

在GPT模型中，采用问答电力业务知识的方式进行电力数字化员工模型训练，让电力数字化员工能理解并识别电力运维工作人员的提问方式和希望获得的回答。

（3）电力数字化员工知识库管理

电力数字化员工知识库管理根据电力业务的不同领域建立知识库的目录机制，并采用GPT问答等方式进行知识的存储与发布。经过不断了积累，可为电力数字化员工提供业务知识的支撑。

（4）电力业务热点问题管理

采用词频统计人工智能算法，进行电力业务热点问题的统计［3-4］。在词频度最高的进行排序，并按照电力业务知识库的结构梳理并形成电力业务热点问题清单，以便电力数字人能够重点对知识进行维护。

（5）电力数字化员工运行统计

按照时间段，对电力数字化员工运行的状态进行统计，并对电力数字化员工的数据进行趋势分析，并支撑详细数据查询。

2.2 安全可信组件库

安全可信组件库是电力数字化员工运行的基础，具有安全可信的认证，才能有效的对电力数字化员工进行控制，避免电力数字化员工出现误操作的情况。

为预防系统组件库带来的安全隐患，系统运维人员必须定期为系统安装组件补丁。但在传统的运维模式下，系统运维人员很难直观了解到系统的安装情况。针对每一台机器执行漏洞扫描并根据扫描结果为每台机器安装补丁。这种手动操作的方式，不仅耗费大量时间，还容易出错。因此需要通过可信组件来源，自动建立可信组件库，并提供可信组件库管理、主机扫描、组件安装等功能，不仅能让运维人员了解服务器的健康状态，还能够根据扫描结果为服务器安装缺失的补丁，及时解决安全隐患。

在安全可信组件库中，包括电力操作系统、中间件、数据库等安全组件。同时，在不同的组件中，可进行安全组件的升级、漏洞管理等。安全可信组件库可根据自动化设置进行自动或者手工更新。

安全可信组件组通过报表统计，实现电力数字化员工的版本信息、组件信息等，并为电力数字化员工提供安全基础数据支撑。

2.3 运维安全审计

在电力数字化员工运维安全审计中，可进行员工运维作业脚本库管理。模型支持电力数字化员工的执行脚本、文件等统一电力资源管理。文件和脚本可实现电力数字化员工的重复利用，避免各类运维人员充分建设脚本［5-6］。同时，可让电力数字化员工的运维任务不再局限于个人的业务水平，避免了运维工作人员的个人习惯性错误造成的电力运维错误问题。

在运维安全审计中，电力数字化员工可对高危命令进行检测，并进行相关的提醒工作。电力数字化员工也可进行补丁的历史安装情况、软件的安装情况、配置部署的情况进行审计，发现安装、配置中存在的安全风险。

2.4 运维自动作业

在电力数字化员工的作业中，包括了对作业过程的自动化编排。针对不同的业务场景，以及多种作业范围，进行相应的作业编排，使得电力数字化员工具有更高效的处理能力。

电力数字化员工运维自动作业采用对话的形式进行。电力运维工作人员与电力数字化员工进行文字、语音等方式进行作业。作业可采用日常固定的方式，在电力数字化员工了解到电力运维工作人员的信息后，通过电力数字化员工执行运维作业，并返回运维作业执行的情况。该方式能降低电力运维工作人员的处理时间，提高电力运维的作业执行效率，避免电力运维作业中存在的风险。

在电力数字化员工作业处理后，进行相应的作业统计，并形成电力数字化员工的工作报告。

为预防系统漏洞带来的安全隐患，系统运维人员必须定期为操作系统安装补丁。但在传统的运维模式下，系统运维人员很难直观了解每台机器的补丁安装情况。

3 电力数字化员工运维应用

电力数字化员工系统分智能机器人模块、自动化模块、工具交互模块三部分。在智能机器人中，电力运维人员通过与数字化员工交互，表达电力运维操作要求与命令，由电力数字化员工配合电力运维工作人员自动化地完成日常运维工作。在自动化模块中，基于电力数字化员工安全的可信组件库的建设，建立操作系统、数据库、中间件的可信模块，并分别存储不同类型的漏洞、升级等工作，实现电力数字化员工的统一调用管理。在、工具交互模块中，针对电力数字化员工各运维场景开展异常行为分析，实现高危操作的预警。电力数字化员工运维应用工作主要如下：

1）电力数字化员工进行跨域运维，能够有效防止运维人员直接操作服务器等重要设备，通过知识库、算法学习，可智能推荐运维命令、复用标准运维场景等，同时对于高危运维场景，还可配置运维流程审计、记录运维过程，科学保障远程运维安全。

2）电力数字化员工可对软件版本规范检查、补丁规范检查，以机代人进行自动巡视，从可信来源处自动获取最新补丁形成补丁库，可自动进行更新升级，有效确保配置规范、版本规范在实际环境中的落实，及时发现和消除隐患，从根本上提升系统可靠性。

3）电力数字化员工对大规模服务器状态检查等应用场景，可通过自动化方式、预编排作业流程等，自动化完成运维任务，解放人力，缩短运维时间，提高运维效率。

4 结束语

为解决传统的电力运维中存在的处理效率低、准确性差的问题，提出了一种基于人工智能的电力数字化员工运维。具有如下特点：

（1）基于供电公司运维特性开展电力数字化化员工研究，采用自然语言与电力数字化员工进行对话式交互，实现远程运维场景下电力数字化员工的自动作业。

（2）智能实现可信组件库根据电力数字化员工情况进行自动更新，并支持电力数字员工的灵活调用；

（3）基于电力运维特点，实现电力运维操作中高危操作即时智能拦截、提级审批或阻断。