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1、2024电力行业AI应用目录1 头部 AI 大模型将电力作为重点垂直领域32 电力是 AI 最重要的落地场景之一51 头部AI 大模型将电力作为重点垂直领域大模型将电力领域作为重点垂直细分领域。人工智能赋能新型电力系统下新能源发电、变电、调度、配网、安监、营销、基建以及企业经营管理等领域业务智能化应用，将有效推进新型数字基础设施建设，助力新型电力系统智能化发展。华为：1）大模型方面：盘古 CV 大模型在无人机智能电力巡检方面取得了较好成绩，模型开发维护成本降低 90%；与中科院自动化所合作即将发布的智能决策大模型，在出力预测、电网智能调度方面也有突破。2）硬件及平台：华为基于昇腾 AI 为业界
2、提供的人工智能基础软硬件平台，包括 Atlas 系列硬件、异构计算架构 CANN、全场景 AI 框架昇思 MindSpore、昇腾应用使能 MindX 以及一站式开发平台 ModelArts 等，打通从训练到推理的整个流程，构建云边端协同的电力智能平台。云+边结合，变电站开启智能巡检新时代 巡检效率提升，单次变电站例行巡视由人工现场巡视的70分钟（含往返车程）减少为远程智能巡视的20分钟，巡视效能提升70%以上智能决策系统有效应对复杂实时电力调度 基于大量离线仿真数据构建AI决策模型，针对电网当前动态出力和负载状况，实时做出更加经济和安全的调度决策和编排计划，在南京人工智能计算中心已完成试验性
3、部署电力企业知识智能化、自动化 KNOW+智能知识管理平台已为多个电力行业客户提供服务，能够改变企业原有工作模式和流程，消除个体知识盲点，最大化发挥企业社会价值 图1：华为在“电力+AI”领域的部分布局资料来源：华为计算官方公众号，民生证券研究院阿里： 2023 年 4 月 26 日阿里云宣布启动“通义千问伙伴计划”， “通义千问” 大模型也将电力作为首批应用场景之一，优先为千问伙伴提供大模型领域的技术、服务与产品支持。该计划首批将推动“通义千问”大模型在油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信 7 个不同行业的落地应用，共同打造产业生态。因此，随着大模型的不断完善和成熟，“电力+AI”将迎来
4、更长远的发展前景。百度：百度和国网研发了国网-百度文心大模型。基于通用文心大模型,在海量数据中挖掘了电力行业数据,百度与国网专家们一起,引入电力业务积累的样本数 据和特有知识,并且在训练中,结合双方在预训练算法和电力领域业务与算法的经 验设计电力领域实体判别、电力领域文档判别等算法作为预训练任务 让文心大模型深入学习电力专业知识,在国网场景任务应用效果提升。 图2：百度文心大模型在电力领域的应用资料来源：环球网，民生证券研究院2 电力是 AI 最重要的落地场景之一AI 对于新型电力系统的发展具有重要意义。根据新型电力系统发展蓝皮书， 依托电力系统设备设施、运行控制等各类技术以及“云大物移智链边
5、”等数字技术的创新升级，推动建设适应新能源发展的新型智慧化调度运行体系，推动电网向能源互联网升级，打造安全可靠的电力数字基础设施，构建能源数字化平台，助力构建高质量的新型电力系统。其中，具体的建设任务包括建设适应新能源发展的新型调度运行体系、推动电网智能升级、打造新型数字基础设施、构建能源电力数字经济平台等。以新型电力系统建设中的典型场景虚拟电厂、电力现货交易为例：虚拟电厂和电力交易都需要对电力价格这一核心因素做出预判，具体来说，需要对天气、用电负荷等因素做出预测，同时光伏、风电等新能源上网带来更多不确定性，也同样需要预测。AI 可以通过训练模型以及历史数据，对相关因素做出预测，进而在短、中、
6、长期打造良好的电力运营、电力交易策略。要点重点内容建设适应新能源发展的新型调度运行体系提高新能源感知与网络通信能力，提高新能源功率与发电能力预测精度，推广长时间尺度新能源功率预测技术。建设新一代调度运行技术支持系统，统筹全系统调节资源，依托大电网资源配置能力和各地区错峰效应，实现基于电力市场交易的新能源远程集控和多能互补，提升系统平衡能力，支撑新能源快速发展和高效利用，支撑源网荷储协同控制。建设以多时间尺度、平台化、智能化为特征的大电网仿真分析平台，精准掌握电力系统特性变化，构建故障防御体系。构建全景观测、精准控制、主配协同的新型有源配电网调度模式，加强跨区域、跨流域风光水火储联合运行，支撑分
7、布式智能电网快速发展推动电网智能升级创新应用“云大物移智链边”等技术，实现源网荷储协调发展，推动各类能源互联互通、互济互动，支撑新能源发电、新型储能、多元化负荷大规模友好接入。加强电网资源共性服务能力建设，全面提高电网优化配置资源能力、多元负荷承载能力及安全供电保障能力。加快信息采集、感知、处理、应用等环节建设，推进各能源品种数据共享和价值挖掘，推动电网智能化升级，构建完整的能源互联网生态圈。强化新型电力系统网络安全保障能力，推进电力行业区域应急力量建设，不断提升网络安全应急处置能力打造新型数字基础设施推进电力系统和网络、计算、存储等数字基础设施融合升级，实现电力系统生产、经营管理等核心业务数
8、字化转 型。深化电力系统数字化平台建设应用，打造业务中台、数据中台和技术中台，构建智慧物联体系，打造多种通信技术相融合的电力通信网，推广共性平台和创新应用，提高能源电力全环节全息感知能力，提升分布式能源、电动汽车和微电网接入互动能力，推动源网荷储协同互动、柔性控制。构建能源电力数字经济平台推动各级各类能源云平台建设，强化完善新能源资源优化、碳中和支撑服务、新能源工业互联网、新型电力系统科技创新等功能，接入各类能源数据，汇聚能源全产业链信息，推进数字流与能源电力流深度融合，全方位支撑经济社会发展。加强能源电力数据网络设施建设，推动能源电力数据统一汇聚与共享应用，为能源电力产业链上下游企业提供“上
9、云用数赋智”服务，打造电力市场服务生态体系。表1：AI 对于新型电力系统的发展的重要意义资料来源：新型电力系统发展蓝皮书，民生证券研究院整理电力 AI 已经在电力发展的多个环节产生重要作用。根据南方电网技术情报中心官方公众号，电力与 AI 的结合范围较广，潜力较大。1） 在电网调控领域，AI 能够提高电网运行特性认知水平、提高调度控制效率、 提高计划交易自动化水平、提高运行管理智能化、提高人工智能应用基础支撑能力，包括交易辅助决策、数据分析提升电网调度管理水平等。 图3：调控领域人工智能应用技术架构图资料来源：南方电网技术情报中心官方公众号，民生证券研究院2） 电力设备管理领域，AI 能够设备
10、缺陷识别、设备运行状态预测、设备运行状态预测、设备健康知识管理等。3） 新型电力系统新能源功率预测领域，在线自适应学习、小样本机器学习等技术对预测产生重要作用，其中包括将晴空模型、光电转换模型、风功率转换模型 等物理机理模型和人工智能模型进行融合，小样本机器学习等工作。 图4：达摩院精准可信电力预测解决方案资料来源：阿里云官网，民生证券研究院4） 新型电力系统大数据领域，电网大数据整合、电网大数据智能搜索、数据 标注等发挥重要作用。5） 电网智能营销领域，AI 赋能用电数据分析、智能客服等领域。6） 电网智能供应链领域，AI 可以助力物资采购、智能仓储、智能物流等环节。领域细分领域具体场景实现
11、的功能或产生的意义电网调控领域提高电网运行特性认知水平大电网仿真样本管理与生成、方式计算智能辅助工具箱提高调度控制效率基于泛在感知的电网监控事件化技术、基于大数据的设备状态趋势感知、调度机器人助手、电网稳态自适应巡航提高计划交易自动化水平停电计划智能编排与电力交易辅助决策、电力市场运行数据分析提高运行管理智能化新能源资源分析及预测、电力二次统一体化运行智能管控、通信调度的智能监视与运维提高 AI 应用基础支撑能力基于泛在感知的电网运行数据预测、挖掘、新一代调度自动化系统人工智能支撑技术电力设备管理领域设备缺陷识别可以构建电力设备缺陷样本数据库标准，规范缺陷分类、缺陷描述等结构化信息设备运行状态
12、预测采取数学模型进行客观地计算，通过对变压器状态与各类状态量指标之间的关系的分析，明确关联性强的关键特征指标及其重要性以及进行权重的评估，然后评估变压器的状态电力设备故障诊断以回归算法与分类算法为典型代表的机器学习是人工智能技术中用于解决配电网智能感知问题最主要也是研究最多的分支之一设备健康知识管理将知识图谱引入电力系统电力设备状态评估（如风电机组状态预测、变压器剩余寿命、输电线路状态检测等）对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义新型电力系统新能源功率预测领域在线自适应学习模型自适应技术通过感知自身和环境的变化，动态调整自己的行为与参数，能够在环境发生非预期变化的情况下继续保持高精度预测小样本
13、机器学习具体到新能源功率预测，可考虑将晴空模型、光电转换模型、风功率转换模型等物理机理模型和人工智能模型进行融合基于人工智能技术提升 NWP数据分辨率为了减少 NWP 数据时空分辨率受限导致的新能源功率预测误差，可考虑采用深度学习等具备高维数据处理能力的机器学习模型对多站点的 NWP 数据进行统计降尺度处理多源时空数据融合的分布式源荷集成预测通过流形学习、表示学习等多种先进的人工智能技术，对多源异构的海量分布式源荷数据进行充分融合，从中提取出有用信息建立预测方法标准化验证方法未来可以借鉴图像识别领域的 ImageNet 标准数据集的建立方法，建立新能源功率预测领域的标准数据集和模型测试方法，用
14、于验证和对比各种预测方法的实际性能和泛化能力新型电力系统大数据领域电网大数据整合建立了调控大数据平台数据汇集接入、数据清洗检测、数据指标管理和数据标签管理等功能，实现各类数据汇集情况的统一监视，初步建成大数据仓库电网大数据智能搜索基于调控云平台接入的量测、电量、故障、告警、气象等多类型调控数据，整合设备电气参数、拓扑连接关系、设备管理信息等模型数据，建立完整的设备对象模型与数据模型电网大数据自动标注建立电网调控对象、平台服务、调控业务文件、库表属性等标签对象的算法规则，利用直观实时等数据分析方法，实现海量遥测、遥信数据的快速分类标识与精准化特征抽象提取电网智能营销领域用电数据分析运用人工智能技
15、术深入分析电量数据，可反映用户真实用电特性，发现异常用电情况，支撑需求响应与能效节约智能客服通过运用知识表示、语音识别、语义理解、语音合成、智能检索等人工智能关键技术，构建电网营销领域知识图谱电网智能供应链领域物资采购充分发挥物料ID 纽带作用，物资需求到采购计划智能编审执行，技术参数、资质业绩和绩效评价等数据自动关联应用评标监控利用移动物联、语音识别、轨迹定位等技术，通过 PAD、手环、人脸识别摄像头等智能设备，构建评标现场人机感知系统，可以打造规范、高效、智能的现场监督管理体系智能仓储通过人工智能手段，开发电网物资自动化装卸、智能装卸机器人、360 度旋转吊臂、电子标签核查赋码装置等装备，实现货物物资的自动化装配表2：AI 与电力结合的具体细分领域，以及相关对应的功能或者产生的意义智能物流通过精确采集装卸时间、
