“加速推动数字化、智能化技术与电力行业的深度融合，是清洁能源低碳转型和能源电力高质量发展的必由之路。”在中国电力企业联合会主办、广联达科技股份有限公司承办的2025新型电力系统数智发展论坛上，中电联党委书记、常务副理事长杨昆的观点，道出了当前能源行业转型的核心共识。这场以“数字电力·AI启航”为主题的论坛于河北崇礼举办，与会专家普遍认为，人工智能与数字技术正加速渗透电力系统全链条，成为驱动新型电力系统建设的关键力量，推动能源行业迈向数字化、智能化新阶段。
当前，全球正进入数字生产快速崛起的新阶段，数字化、智能化深刻重塑科技创新与经济社会发展格局。作为新型能源体系建设的关键抓手，新型电力系统的构建离不开技术创新的支撑，而人工智能与数字技术的融合应用，正为这一体系注入前所未有的发展动能。从新能源功率预测到电网智能调度，从数字孪生运维到电碳精准监测，数智技术已在电力行业多点突破，形成规模化应用态势。
数智赋能成效凸显 电力系统迈入“可观可测可控可调”新阶段
近年来，电力行业积极推动数字技术与人工智能的全链条渗透，一系列标志性成果落地见效，推动新型电力系统建设提速。在电网调度领域，多个行业级新能源调度运行管理平台相继建成，实现新能源运行、监测、分析的全流程覆盖，将新能源日预测准确率提升至80%以上，为新能源电力的高效消纳提供了关键支撑。
更值得关注的是，我国已成功建成全球规模最大的新能源大电网运行控制系统，具备数亿千瓦新能源功率的快速经济调配能力，破解了新能源电力“分散式生产、集中式消纳”的核心难题。与此同时，国内多个亿级多模态电力行业大模型陆续建成，凭借强大的数据分析与模式识别能力，为电力设备智能巡视、数字运维等场景提供了有力技术支撑，大幅降低了人工运维成本，提升了设备故障预警的精准度。
数据要素的价值释放成为数智化转型的关键突破口。能源大数据贯穿能源生产、存储、运输、消费全过程，涵盖电力、煤、石油、天然气等品类数据，以及工商、气象、金融、碳排放等关联数据，是数据要素市场的重要组成部分。国家电网有限公司信息通信中心（大数据中心）副主任杨维介绍，截至目前，国家电网已通过政府授权、企业合作等多种方式，累计接入57类、2177亿条能源大数据，并构建“总部—省公司”两级能源大数据中心。该中心不仅实现内部数据的汇聚融合，更面向政府和社会提供大数据分析服务，其研发的电碳计算模型已支撑全国碳排放监测分析服务平台建成，为“双碳”目标落地提供了数据支撑。
在能源电力工程领域，数智技术正破解行业发展痛点。广联达科技股份有限公司副总裁吉雅图指出，面对“十五五”能源电力工程增量提速与电价市场化改革的双重压力，数智技术成为破解项目盈利难题的关键。广联达打造的新能源电站设计、建造、运维一体化数智平台，通过“AI+气象数据+电价预测”模式重构投资收益模型，替代传统“固定电价×发电量”的粗放测算，实现电价波动下的精准投资；“AI+数字孪生技术”则可实时匹配气象数据、电价信息与客户侧需求，助力企业快速应对市场变化，提升运营效率。
深度解析：AI与数字技术融入电力系统的内在原理
人工智能与数字技术之所以能成为新型电力系统建设的核心驱动力，关键在于其通过数据赋能与算法优化，破解了传统电力系统在新能源消纳、调度优化、运维管理等领域的技术瓶颈。其内在原理可概括为“数据汇聚—算法建模—智能决策—精准执行”的全链条协同，具体体现在四大核心环节。
原理一：多源数据融合与特征提取，筑牢数智化基础
电力系统的数智化转型，核心前提是实现全链条数据的“可观可测”，而这一目标依赖于多源数据融合技术的突破。传统电力系统数据分散在发电、输电、配电、用电等各个环节，且存在格式不统一、标准不一致等问题，难以形成协同价值。
数字技术通过构建统一的能源大数据平台，实现多品类数据的汇聚与标准化处理。以国家电网能源大数据中心为例，其接入的57类数据涵盖物理世界的电力参数（电压、电流、功率）、自然环境的气象数据（风速、光照、降水）、社会经济的工商数据（企业产值、行业分类）以及政策层面的碳排放数据等。平台通过数据清洗、格式转换、冗余去除等预处理技术，将异构数据转化为标准化数据；再通过关联分析、特征提取等技术，挖掘不同数据间的内在关联，比如气象数据与新能源发电量的相关性、企业用电数据与产值的匹配度等。
这一过程的核心原理在于通过数据建模，将物理电力系统的运行状态转化为可量化、可分析的数字指标，为后续AI算法的应用提供高质量数据输入。例如，在电碳计算模型中，技术团队通过挖掘企业用电量与碳排放强度的关联规律，建立“用电量—碳排放”映射模型，实现基于电力数据的碳排放精准核算，这一原理也支撑了全国碳排放监测分析服务平台的建成。
原理二：AI时序建模与多模态融合，提升新能源预测精度
新能源电力（风电、光伏）的间歇性、波动性是制约其大规模消纳的核心难题，而AI技术通过精准预测模型，有效提升了新能源电力的可控性。当前新能源日预测准确率达到80%以上，背后正是AI时序建模与多模态融合技术的支撑。
从技术原理来看，新能源功率预测本质是对时间序列数据的精准推演，当前主要采用两种AI建模范式。第一种是“大模型主导的预测新范式”，依托时间序列基座大模型（TSFM）和基于大语言模型的时序建模（LBM4TS），如TimeGPT-1、Chronos等模型，通过零样本或少样本学习方式，直接对风电、光伏出力进行日前预测，无需大量历史数据微调。其核心优势在于泛化能力强，可快速适配不同地域、不同类型的新能源电站，未来有望实现“开箱即用”的智能预测服务。
第二种是“融合大模型思想的混合建模框架”，通过跨模态注意力机制或对比学习技术，将卫星云图、文本气象描述、数值天气预报（NWP）、地理信息等异构数据统一映射至隐空间，实现多源数据的特征对齐与融合。这种方式可有效弥补单一数据的局限性，比如通过融合卫星云图的空间特征与数值天气预报的时间特征，提升极端天气下的预测精度；同时，利用可控扩散模型结合提示工程（如物理约束提示），可生成极端低风、多日无光等稀缺场景的模拟数据，解决小样本建模难题。
AI模型通过学习历史数据中的规律，精准预测未来一段时间内的新能源发电量，为电网调度提供提前量，从而提升新能源电力的消纳效率。
原理三：智能调度算法与实时优化，实现电网高效运行
电网调度是电力系统的“大脑”，负责统筹各类电源的出力分配、电力潮流的优化调控，确保电网安全稳定运行。AI与数字技术通过构建智能调度系统，实现电网调度的全流程优化，这也是全球规模最大的新能源大电网运行控制系统的核心技术逻辑。
传统电网调度多依赖人工经验与固定规则，难以应对高比例新能源接入后的复杂运行场景。智能调度系统通过AI算法，实现调度策略的动态优化。其核心原理是将电网调度问题转化为多目标优化问题，以“新能源消纳最大化、调度成本最小化、电网损耗最低化”为目标，构建优化模型；再通过强化学习、遗传算法等智能算法，在海量的调度方案中寻找最优解。
在实时调度过程中，系统通过数字孪生技术构建电网的虚拟镜像，将实时采集的电网运行数据（如各节点电压、线路潮流、设备状态）映射至虚拟模型中；AI算法基于虚拟模型进行仿真推演，模拟不同调度策略下的电网运行状态，提前识别潜在风险（如过载、电压越限等）；最后根据仿真结果输出最优调度指令，通过物联网技术下发至各类电源、储能设备与电网节点，实现电网的实时精准调控。
这种“物理电网—虚拟镜像—智能决策—物理执行”的闭环逻辑，使电网具备了“可预测、可调控”的能力，支撑数亿千瓦新能源功率的快速经济调配。
原理四：数字孪生与AI视觉识别，赋能全生命周期运维
电力系统设备数量庞大、分布广泛，传统人工运维模式效率低、成本高，且难以实现故障的提前预警。AI与数字技术通过数字孪生、视觉识别等技术，构建全生命周期智能运维体系，大幅提升运维效率与可靠性。
数字孪生技术的核心原理是通过三维建模、传感器实时感知与数据同步技术，在虚拟空间构建与物理设备完全一致的数字模型。例如，在新能源电站运维中，数字孪生模型可精准复刻光伏板、风机、逆变器等所有设备的结构与运行状态，传感器实时采集设备的温度、振动、绝缘等参数，并同步至虚拟模型中。AI算法通过分析这些参数的变化趋势，识别设备的异常状态，实现故障的提前预警。
在设备巡视环节，亿级多模态电力行业大模型发挥了关键作用。通过无人机搭载高清摄像头与AI视觉识别算法，可实现对输电线路、变电站设备的全自动巡视。其中，连接系统是数据传输的核心保障：无人机采集的图像数据通过高带宽、抗干扰的无线连接器实时回传至后台，AI模型快速分析并标记缺陷位置与类型，生成巡视报告；同时，后台的运维指令也通过连接系统下发至现场运维设备，替代传统人工登塔、登杆巡视，不仅提升了巡视效率，更降低了运维人员的安全风险。此外，在设备状态监测中，传感器采集的温度、振动等数据通过线对板连接器传输至本地终端，再汇总至运维平台，为故障预警提供实时数据支撑。
在能源电力工程建设领域，数字孪生技术与AI的融合更实现了全流程优化。广联达的数智平台通过构建电站的数字孪生模型，将设计图纸、施工进度、设备参数等数据融入模型；AI算法通过分析施工过程中的各类数据，优化施工方案，提升施工效率；在运维阶段，模型可实时匹配气象数据、电价信息与客户侧需求，动态优化电站的运行策略，实现收益最大化。
数智融合纵深推进 开启电力行业新变革
从行业发展来看，随着工业和信息化部等部门对电力行业数智化标准的逐步完善，人工智能与数字技术的融合应用将更加规范有序。杨昆强调，数字化、智能化是能源电力高质量发展的必由之路，未来需进一步推动产学研协同创新，加速技术成果转化，让数智技术更好地支撑新型电力系统建设，为清洁能源低碳转型提供强大动力。
可以预见，在AI与数字技术的持续驱动下，新型电力系统将逐步实现“源网荷储”的全链条协同，推动能源行业从“传统调度驱动”向“数智驱动”转型，为实现“双碳”目标与能源安全提供坚实保障。
