“加速推動數(shù)字化、智能化技術(shù)與電力行業(yè)的深度融合，是清潔能源低碳轉(zhuǎn)型和能源電力高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。”在中國電力企業(yè)聯(lián)合會主辦、廣聯(lián)達(dá)科技股份有限公司承辦的2025新型電力系統(tǒng)數(shù)智發(fā)展論壇上，中電聯(lián)黨委書記、常務(wù)副理事長楊昆的觀點，道出了當(dāng)前能源行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心共識。這場以“數(shù)字電力·AI啟航”為主題的論壇于河北崇禮舉辦，與會專家普遍認(rèn)為，人工智能與數(shù)字技術(shù)正加速滲透電力系統(tǒng)全鏈條，成為驅(qū)動新型電力系統(tǒng)建設(shè)的關(guān)鍵力量，推動能源行業(yè)邁向數(shù)字化、智能化新階段。

 

當(dāng)前，全球正進(jìn)入數(shù)字生產(chǎn)快速崛起的新階段，數(shù)字化、智能化深刻重塑科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展格局。作為新型能源體系建設(shè)的關(guān)鍵抓手，新型電力系統(tǒng)的構(gòu)建離不開技術(shù)創(chuàng)新的支撐，而人工智能與數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用，正為這一體系注入前所未有的發(fā)展動能。從新能源功率預(yù)測到電網(wǎng)智能調(diào)度，從數(shù)字孿生運維到電碳精準(zhǔn)監(jiān)測，數(shù)智技術(shù)已在電力行業(yè)多點突破，形成規(guī)模化應(yīng)用態(tài)勢。

 

數(shù)智賦能成效凸顯 電力系統(tǒng)邁入“可觀可測可控可調(diào)”新階段

 

近年來，電力行業(yè)積極推動數(shù)字技術(shù)與人工智能的全鏈條滲透，一系列標(biāo)志性成果落地見效，推動新型電力系統(tǒng)建設(shè)提速。在電網(wǎng)調(diào)度領(lǐng)域，多個行業(yè)級新能源調(diào)度運行管理平臺相繼建成，實現(xiàn)新能源運行、監(jiān)測、分析的全流程覆蓋，將新能源日預(yù)測準(zhǔn)確率提升至80%以上，為新能源電力的高效消納提供了關(guān)鍵支撐。

 

更值得關(guān)注的是，我國已成功建成全球規(guī)模最大的新能源大電網(wǎng)運行控制系統(tǒng)，具備數(shù)億千瓦新能源功率的快速經(jīng)濟(jì)調(diào)配能力，破解了新能源電力“分散式生產(chǎn)、集中式消納”的核心難題。與此同時，國內(nèi)多個億級多模態(tài)電力行業(yè)大模型陸續(xù)建成，憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與模式識別能力，為電力設(shè)備智能巡視、數(shù)字運維等場景提供了有力技術(shù)支撐，大幅降低了人工運維成本，提升了設(shè)備故障預(yù)警的精準(zhǔn)度。

 

數(shù)據(jù)要素的價值釋放成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵突破口。能源大數(shù)據(jù)貫穿能源生產(chǎn)、存儲、運輸、消費全過程，涵蓋電力、煤、石油、天然氣等品類數(shù)據(jù)，以及工商、氣象、金融、碳排放等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)要素市場的重要組成部分。國家電網(wǎng)有限公司信息通信中心（大數(shù)據(jù)中心）副主任楊維介紹，截至目前，國家電網(wǎng)已通過政府授權(quán)、企業(yè)合作等多種方式，累計接入57類、2177億條能源大數(shù)據(jù)，并構(gòu)建“總部—省公司”兩級能源大數(shù)據(jù)中心。該中心不僅實現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)的匯聚融合，更面向政府和社會提供大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，其研發(fā)的電碳計算模型已支撐全國碳排放監(jiān)測分析服務(wù)平臺建成，為“雙碳”目標(biāo)落地提供了數(shù)據(jù)支撐。

 

在能源電力工程領(lǐng)域，數(shù)智技術(shù)正破解行業(yè)發(fā)展痛點。廣聯(lián)達(dá)科技股份有限公司副總裁吉雅圖指出，面對“十五五”能源電力工程增量提速與電價市場化改革的雙重壓力，數(shù)智技術(shù)成為破解項目盈利難題的關(guān)鍵。廣聯(lián)達(dá)打造的新能源電站設(shè)計、建造、運維一體化數(shù)智平臺，通過“AI+氣象數(shù)據(jù)+電價預(yù)測”模式重構(gòu)投資收益模型，替代傳統(tǒng)“固定電價×發(fā)電量”的粗放測算，實現(xiàn)電價波動下的精準(zhǔn)投資；“AI+數(shù)字孿生技術(shù)”則可實時匹配氣象數(shù)據(jù)、電價信息與客戶側(cè)需求，助力企業(yè)快速應(yīng)對市場變化，提升運營效率。

 

深度解析：AI與數(shù)字技術(shù)融入電力系統(tǒng)的內(nèi)在原理

 

人工智能與數(shù)字技術(shù)之所以能成為新型電力系統(tǒng)建設(shè)的核心驅(qū)動力，關(guān)鍵在于其通過數(shù)據(jù)賦能與算法優(yōu)化，破解了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)在新能源消納、調(diào)度優(yōu)化、運維管理等領(lǐng)域的技術(shù)瓶頸。其內(nèi)在原理可概括為“數(shù)據(jù)匯聚—算法建模—智能決策—精準(zhǔn)執(zhí)行”的全鏈條協(xié)同，具體體現(xiàn)在四大核心環(huán)節(jié)。

 

原理一：多源數(shù)據(jù)融合與特征提取，筑牢數(shù)智化基礎(chǔ)

 

電力系統(tǒng)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，核心前提是實現(xiàn)全鏈條數(shù)據(jù)的“可觀可測”，而這一目標(biāo)依賴于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的突破。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分散在發(fā)電、輸電、配電、用電等各個環(huán)節(jié)，且存在格式不統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)不一致等問題，難以形成協(xié)同價值。

 

數(shù)字技術(shù)通過構(gòu)建統(tǒng)一的能源大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)多品類數(shù)據(jù)的匯聚與標(biāo)準(zhǔn)化處理。以國家電網(wǎng)能源大數(shù)據(jù)中心為例，其接入的57類數(shù)據(jù)涵蓋物理世界的電力參數(shù)（電壓、電流、功率）、自然環(huán)境的氣象數(shù)據(jù)（風(fēng)速、光照、降水）、社會經(jīng)濟(jì)的工商數(shù)據(jù)（企業(yè)產(chǎn)值、行業(yè)分類）以及政策層面的碳排放數(shù)據(jù)等。平臺通過數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、冗余去除等預(yù)處理技術(shù)，將異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)；再通過關(guān)聯(lián)分析、特征提取等技術(shù)，挖掘不同數(shù)據(jù)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，比如氣象數(shù)據(jù)與新能源發(fā)電量的相關(guān)性、企業(yè)用電數(shù)據(jù)與產(chǎn)值的匹配度等。

 

這一過程的核心原理在于通過數(shù)據(jù)建模，將物理電力系統(tǒng)的運行狀態(tài)轉(zhuǎn)化為可量化、可分析的數(shù)字指標(biāo)，為后續(xù)AI算法的應(yīng)用提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入。例如，在電碳計算模型中，技術(shù)團(tuán)隊通過挖掘企業(yè)用電量與碳排放強(qiáng)度的關(guān)聯(lián)規(guī)律，建立“用電量—碳排放”映射模型，實現(xiàn)基于電力數(shù)據(jù)的碳排放精準(zhǔn)核算，這一原理也支撐了全國碳排放監(jiān)測分析服務(wù)平臺的建成。

 

原理二：AI時序建模與多模態(tài)融合，提升新能源預(yù)測精度

 

新能源電力（風(fēng)電、光伏）的間歇性、波動性是制約其大規(guī)模消納的核心難題，而AI技術(shù)通過精準(zhǔn)預(yù)測模型，有效提升了新能源電力的可控性。當(dāng)前新能源日預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上，背后正是AI時序建模與多模態(tài)融合技術(shù)的支撐。

 

從技術(shù)原理來看，新能源功率預(yù)測本質(zhì)是對時間序列數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推演，當(dāng)前主要采用兩種AI建模范式。第一種是“大模型主導(dǎo)的預(yù)測新范式”，依托時間序列基座大模型（TSFM）和基于大語言模型的時序建模（LBM4TS），如TimeGPT-1、Chronos等模型，通過零樣本或少樣本學(xué)習(xí)方式，直接對風(fēng)電、光伏出力進(jìn)行日前預(yù)測，無需大量歷史數(shù)據(jù)微調(diào)。其核心優(yōu)勢在于泛化能力強(qiáng)，可快速適配不同地域、不同類型的新能源電站，未來有望實現(xiàn)“開箱即用”的智能預(yù)測服務(wù)。

 

第二種是“融合大模型思想的混合建模框架”，通過跨模態(tài)注意力機(jī)制或?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)技術(shù)，將衛(wèi)星云圖、文本氣象描述、數(shù)值天氣預(yù)報（NWP）、地理信息等異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射至隱空間，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的特征對齊與融合。這種方式可有效彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)的局限性，比如通過融合衛(wèi)星云圖的空間特征與數(shù)值天氣預(yù)報的時間特征，提升極端天氣下的預(yù)測精度；同時，利用可控擴(kuò)散模型結(jié)合提示工程（如物理約束提示），可生成極端低風(fēng)、多日無光等稀缺場景的模擬數(shù)據(jù)，解決小樣本建模難題。

 

AI模型通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律，精準(zhǔn)預(yù)測未來一段時間內(nèi)的新能源發(fā)電量，為電網(wǎng)調(diào)度提供提前量，從而提升新能源電力的消納效率。

 

原理三：智能調(diào)度算法與實時優(yōu)化，實現(xiàn)電網(wǎng)高效運行

 

電網(wǎng)調(diào)度是電力系統(tǒng)的“大腦”，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌各類電源的出力分配、電力潮流的優(yōu)化調(diào)控，確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。AI與數(shù)字技術(shù)通過構(gòu)建智能調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度的全流程優(yōu)化，這也是全球規(guī)模最大的新能源大電網(wǎng)運行控制系統(tǒng)的核心技術(shù)邏輯。

 

傳統(tǒng)電網(wǎng)調(diào)度多依賴人工經(jīng)驗與固定規(guī)則，難以應(yīng)對高比例新能源接入后的復(fù)雜運行場景。智能調(diào)度系統(tǒng)通過AI算法，實現(xiàn)調(diào)度策略的動態(tài)優(yōu)化。其核心原理是將電網(wǎng)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題，以“新能源消納最大化、調(diào)度成本最小化、電網(wǎng)損耗最低化”為目標(biāo)，構(gòu)建優(yōu)化模型；再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遺傳算法等智能算法，在海量的調(diào)度方案中尋找最優(yōu)解。

 

在實時調(diào)度過程中，系統(tǒng)通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建電網(wǎng)的虛擬鏡像，將實時采集的電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)（如各節(jié)點電壓、線路潮流、設(shè)備狀態(tài)）映射至虛擬模型中；AI算法基于虛擬模型進(jìn)行仿真推演，模擬不同調(diào)度策略下的電網(wǎng)運行狀態(tài)，提前識別潛在風(fēng)險（如過載、電壓越限等）；最后根據(jù)仿真結(jié)果輸出最優(yōu)調(diào)度指令，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下發(fā)至各類電源、儲能設(shè)備與電網(wǎng)節(jié)點，實現(xiàn)電網(wǎng)的實時精準(zhǔn)調(diào)控。

 

這種“物理電網(wǎng)—虛擬鏡像—智能決策—物理執(zhí)行”的閉環(huán)邏輯，使電網(wǎng)具備了“可預(yù)測、可調(diào)控”的能力，支撐數(shù)億千瓦新能源功率的快速經(jīng)濟(jì)調(diào)配。

 

原理四：數(shù)字孿生與AI視覺識別，賦能全生命周期運維

 

電力系統(tǒng)設(shè)備數(shù)量龐大、分布廣泛，傳統(tǒng)人工運維模式效率低、成本高，且難以實現(xiàn)故障的提前預(yù)警。AI與數(shù)字技術(shù)通過數(shù)字孿生、視覺識別等技術(shù)，構(gòu)建全生命周期智能運維體系，大幅提升運維效率與可靠性。

 

數(shù)字孿生技術(shù)的核心原理是通過三維建模、傳感器實時感知與數(shù)據(jù)同步技術(shù)，在虛擬空間構(gòu)建與物理設(shè)備完全一致的數(shù)字模型。例如，在新能源電站運維中，數(shù)字孿生模型可精準(zhǔn)復(fù)刻光伏板、風(fēng)機(jī)、逆變器等所有設(shè)備的結(jié)構(gòu)與運行狀態(tài)，傳感器實時采集設(shè)備的溫度、振動、絕緣等參數(shù)，并同步至虛擬模型中。AI算法通過分析這些參數(shù)的變化趨勢，識別設(shè)備的異常狀態(tài)，實現(xiàn)故障的提前預(yù)警。

 

在設(shè)備巡視環(huán)節(jié)，億級多模態(tài)電力行業(yè)大模型發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過無人機(jī)搭載高清攝像頭與AI視覺識別算法，可實現(xiàn)對輸電線路、變電站設(shè)備的全自動巡視。其中，連接系統(tǒng)是數(shù)據(jù)傳輸?shù)暮诵谋Ｕ希簾o人機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)通過高帶寬、抗干擾的無線連接器實時回傳至后臺，AI模型快速分析并標(biāo)記缺陷位置與類型，生成巡視報告；同時，后臺的運維指令也通過連接系統(tǒng)下發(fā)至現(xiàn)場運維設(shè)備，替代傳統(tǒng)人工登塔、登桿巡視，不僅提升了巡視效率，更降低了運維人員的安全風(fēng)險。此外，在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測中，傳感器采集的溫度、振動等數(shù)據(jù)通過線對板連接器傳輸至本地終端，再匯總至運維平臺，為故障預(yù)警提供實時數(shù)據(jù)支撐。

 

在能源電力工程建設(shè)領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)與AI的融合更實現(xiàn)了全流程優(yōu)化。廣聯(lián)達(dá)的數(shù)智平臺通過構(gòu)建電站的數(shù)字孿生模型，將設(shè)計圖紙、施工進(jìn)度、設(shè)備參數(shù)等數(shù)據(jù)融入模型；AI算法通過分析施工過程中的各類數(shù)據(jù)，優(yōu)化施工方案，提升施工效率；在運維階段，模型可實時匹配氣象數(shù)據(jù)、電價信息與客戶側(cè)需求，動態(tài)優(yōu)化電站的運行策略，實現(xiàn)收益最大化。

 

數(shù)智融合縱深推進(jìn) 開啟電力行業(yè)新變革

 

從行業(yè)發(fā)展來看，隨著工業(yè)和信息化部等部門對電力行業(yè)數(shù)智化標(biāo)準(zhǔn)的逐步完善，人工智能與數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用將更加規(guī)范有序。楊昆強(qiáng)調(diào)，數(shù)字化、智能化是能源電力高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，未來需進(jìn)一步推動產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，加速技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，讓數(shù)智技術(shù)更好地支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)，為清潔能源低碳轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大動力。

 

可以預(yù)見，在AI與數(shù)字技術(shù)的持續(xù)驅(qū)動下，新型電力系統(tǒng)將逐步實現(xiàn)“源網(wǎng)荷儲”的全鏈條協(xié)同，推動能源行業(yè)從“傳統(tǒng)調(diào)度驅(qū)動”向“數(shù)智驅(qū)動”轉(zhuǎn)型，為實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)與能源安全提供堅實保障。