《電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建規(guī)范編制說(shuō)明》

《電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建規(guī)范》編制說(shuō)明

（征求意見(jiàn)稿）

一、工作簡(jiǎn)況

1主要工作過(guò)程

起草（草案、調(diào)研）階段：2023年4月開(kāi)始，國(guó)網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限

公司牽頭各單位成立標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)組，討論確定了標(biāo)準(zhǔn)的主要內(nèi)容及具體的分工工作，

同時(shí)進(jìn)行調(diào)研分析，收集資料，準(zhǔn)備立項(xiàng)審查答辯；

標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)階段：標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)階段：2023年6月，在北京召開(kāi)了第一次標(biāo)準(zhǔn)的

專(zhuān)家立項(xiàng)評(píng)審會(huì)，經(jīng)中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)工作委員會(huì)專(zhuān)家組審議，批準(zhǔn)《電力

人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建規(guī)范》標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)；

2主要參加單位和起草工作組成員及其所做的工作

本標(biāo)準(zhǔn)由國(guó)網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司、北京國(guó)網(wǎng)信通埃森哲信息技術(shù)有

限公司、國(guó)網(wǎng)湖北信通公司、國(guó)網(wǎng)河南省電力公司駐馬店供電公司共同負(fù)責(zé)起草。

主要成員：李強(qiáng)、趙峰、趙林林、劉茂凱、許中平、謝可、羅弦、黃俊東、

趙智勇、李衛(wèi)軍、王譽(yù)博、張朔、安麗麗、吳曉峰、邱鎮(zhèn)、黃曉光、王興濤、白

景坡、李炳森等人。

所做的工作：標(biāo)準(zhǔn)編寫(xiě)組收集了近幾年來(lái)電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)

價(jià)體系等方面的相關(guān)資料，通過(guò)對(duì)比整理分析確定了標(biāo)準(zhǔn)主要技術(shù)內(nèi)容，由國(guó)網(wǎng)

信息通信產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司牽頭完成標(biāo)準(zhǔn)初稿編制，其他參與單位配合并負(fù)責(zé)收

集相關(guān)資料、提出建議。

二、標(biāo)準(zhǔn)編制原則和主要內(nèi)容

1、標(biāo)準(zhǔn)編制原則

本標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和

起草規(guī)則》的編寫(xiě)原則制定，定位為團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)，是對(duì)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的補(bǔ)充，與相關(guān)技

術(shù)領(lǐng)域的國(guó)家現(xiàn)行法律、法規(guī)、規(guī)章、政策及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)保持一致。

本標(biāo)準(zhǔn)遵循科學(xué)性、先進(jìn)性、經(jīng)濟(jì)性，堅(jiān)持實(shí)事求是，以符合標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)

則、綜合國(guó)內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)、公平公正公開(kāi)、實(shí)際可操作、可復(fù)制可驗(yàn)證、綜合考慮技

術(shù)安全倫理要求，制定了《電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建規(guī)范》，

本標(biāo)準(zhǔn)將具備權(quán)威性、可操作性和實(shí)際可行性，為電力行業(yè)的人工智能模型驗(yàn)證

和評(píng)價(jià)提供規(guī)范指導(dǎo)，促進(jìn)電力領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用發(fā)展和智能化轉(zhuǎn)型。

2、標(biāo)準(zhǔn)主要內(nèi)容

本標(biāo)準(zhǔn)正文分為九個(gè)章節(jié)，第一章是本標(biāo)準(zhǔn)的適用范圍、第二章是規(guī)范性引

用文件、第三章是術(shù)語(yǔ)和定義、第四章是符號(hào)、代號(hào)和縮略語(yǔ)。

第五章是業(yè)務(wù)場(chǎng)景使用規(guī)范，主要介紹碳排放因子選擇、能源消耗分析、碳

減排方案比較、供應(yīng)鏈碳足跡計(jì)算等場(chǎng)景的應(yīng)用。

第六章是電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，主要說(shuō)明了標(biāo)準(zhǔn)中所用

名詞的解釋。

第七章是評(píng)價(jià)指標(biāo)與計(jì)算，從功能性、安全性、魯棒性、效率性來(lái)說(shuō)明評(píng)價(jià)

指標(biāo)與計(jì)算。

第八章是模型評(píng)價(jià)流程，從模型完備性評(píng)價(jià)、評(píng)價(jià)測(cè)試數(shù)據(jù)集選取、選擇模

型評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)估指標(biāo)確定、權(quán)重分配方法的流程來(lái)詳細(xì)說(shuō)明。

第九章是模型功能性等級(jí)判定，詳細(xì)描述各模型的等級(jí)判定。

3、主要技術(shù)差異

無(wú)。

4、解決的主要問(wèn)題

在實(shí)際情況下，多因素決策的問(wèn)題往往涉及到多個(gè)因素，這些因素之間可能

存在復(fù)雜的相互影響和依賴(lài)關(guān)系。而如果僅僅是簡(jiǎn)單地進(jìn)行個(gè)人或團(tuán)體意見(jiàn)搜集

和綜合評(píng)估，評(píng)價(jià)結(jié)果可能并不準(zhǔn)確，容易出現(xiàn)“主觀(guān)臆斷”的情況。因此，需

要一種科學(xué)的方法來(lái)準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)各因素的重要性及其相互關(guān)系，從而為決策提供

有力支持。

電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)主要解決了這個(gè)問(wèn)題。通

過(guò)對(duì)因素層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分，建立因素之間的比較和權(quán)重分配模型，將復(fù)雜的問(wèn)

題簡(jiǎn)單化，為多因素決策提供了一種科學(xué)、有效的解決方案。同時(shí)，在不同場(chǎng)景

下，該方法可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的具體需求。

三、主要試驗(yàn)（或驗(yàn)證）情況

《電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建規(guī)范》的主要試驗(yàn)情況包括

場(chǎng)景化驗(yàn)證、數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證、模型性能驗(yàn)證、可信度驗(yàn)證和安全性驗(yàn)證。這些試

驗(yàn)旨在驗(yàn)證電力行業(yè)中的人工智能模型在特定場(chǎng)景下的性能、數(shù)據(jù)質(zhì)量、可信度

和安全性，通過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)流程，提供可靠的基于實(shí)際需求的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)

體系，確保模型在電力行業(yè)的應(yīng)用具備準(zhǔn)確性、可信度和安全性，并為推廣和應(yīng)

用人工智能模型提供可靠保障。

四、標(biāo)準(zhǔn)中涉及專(zhuān)利的情況

本標(biāo)準(zhǔn)不涉及專(zhuān)利問(wèn)題。

五、預(yù)期達(dá)到的社會(huì)效益、對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用等情況

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，我們經(jīng)常需要進(jìn)行多因素決策，例如在電力模型算法評(píng)

估、電力檢測(cè)分析、各種投資決策等方面，需要考慮多個(gè)因素之間的關(guān)系，從而

做出準(zhǔn)確且有針對(duì)性的決策。然而，對(duì)于這樣的多因素問(wèn)題，單純地依賴(lài)個(gè)人或

團(tuán)體的經(jīng)驗(yàn)和認(rèn)識(shí)，很難保證決策的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。因此，需要一種科學(xué)的方

法來(lái)對(duì)多因素決策問(wèn)題進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序，提供有力的決策支持。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于不同場(chǎng)景下因素的數(shù)量和重要性可能會(huì)有所不同，因此

需要針對(duì)不同的場(chǎng)景進(jìn)行評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建。因此，基于A(yíng)HP的場(chǎng)景化模型驗(yàn)證及

評(píng)價(jià)體系構(gòu)建方法應(yīng)運(yùn)而生，以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的決策需求。

此外，評(píng)價(jià)體系的建立也需要考慮到因素之間的相互關(guān)系和相互作用。如果

缺乏科學(xué)的方法來(lái)評(píng)估因素之間的權(quán)重和優(yōu)先級(jí)關(guān)系，將會(huì)導(dǎo)致決策結(jié)果的不準(zhǔn)

確和低效。因此，電力人工智能模型場(chǎng)景化驗(yàn)證及評(píng)價(jià)體系構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)可以提供一

種科學(xué)的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，從而提高決策的科學(xué)性和質(zhì)量。

六、與國(guó)際、國(guó)外對(duì)比情況

未檢索到國(guó)際同類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

七、在標(biāo)準(zhǔn)體系中的位置，與現(xiàn)行相關(guān)法律、法規(guī)、規(guī)章及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，特

別是強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)調(diào)性

本標(biāo)準(zhǔn)與相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的國(guó)家現(xiàn)行法律、法規(guī)和政策保持一致。

八、重大分歧意見(jiàn)的處理經(jīng)過(guò)和依據(jù)

標(biāo)準(zhǔn)編制過(guò)程中充分征集了專(zhuān)家意見(jiàn)，所有意見(jiàn)均按照標(biāo)準(zhǔn)編制程序進(jìn)行了

是否采納，不存在重大分歧意見(jiàn)。

九、標(biāo)準(zhǔn)性質(zhì)的建議說(shuō)明

建議本標(biāo)準(zhǔn)的性質(zhì)為團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)。

十