近年来，随着科技的不断发展，数字化智能化已经开始在各个行业得到广泛应用，电力行业也不例外。根据国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，电力行业的数字化智能化转型发展主要聚焦于发电清洁低碳转型、新型电力系统建设和电力消费节能提效三个方面。
首先，在新型电力系统建设方面，智慧融合成为推进基础保障的关键。新型电力系统以数据为核心，数字化与物理系统深度融合，从“量测-控制”模式转变为多物理系统的状态感知、智能学习和预测控制。通过状态感知，可以将电网内外的物理系统进行耦合运行，从局部的感知量测转变为全局的确定性映射。智能学习方面，则包括对多样性参与要素的非物理量感知和智能研判，不再局限于单纯物理量的分析。预测控制方面，通过融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测，提升随机变量的预测精度，并应用于电网逐级调控和控制引导。
其次，在发电方面，新能源的可靠预测是大规模有序并网的关键。新能源具有间歇性和波动性特征，对天气依赖较强，因此发电电量较难预测，这对电网的稳定运行提出了较大的挑战。利用基于人工智能的预测模型可以提高发电功率的预测精度，帮助电网调度部门做好传统电力和新能源电力的调控计划，改善电力系统的调峰能力，增加新能源的并网容量。与传统的物理建模和时间序列建模方法相比，基于人工智能的预测模型对高维非线性样本空间有较好的拟合能力，且模型参数可以通过数据训练得到，更容易获取。
*，在智能运维与巡检方面，人工智能有望升级巡检产品，提高电力系统的运维管理水平。电力系统的运维管理分为被动运维、主动运维和状态检修三个阶段，其中状态检修策略具有较高的时效性和可靠性。由于电力设备长期经受各种自然环境的侵蚀，常常会出现缺失或损坏的情况，及时发现并进行维修和更换是*电网运行可靠性的重要措施。传统的人工巡检存在着诸多劣势，难度大、风险高、及时性低、工作量大。采用智能巡检可以兼具人工巡检的灵活性和智能性，同时响应更加及时、效率更高、成本更低。随着技术的不断发展，智能机器人在电力行业的应用前景广阔，未来无人化巡检将成为行业的常态。相比于人工巡检，AI替代具有更高的性价比。
综上所述，在电力行业的数字化智能化转型发展中，智慧融合成为新型电力系统建设的基础保障，基于AI的预测模型成为发电功率预测的主要研究方向，而AI升级巡检产品则有望提升电力系统的运维管理水平。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，电力行业将逐渐步入数字化智能化的新时代。如果您对电气设备有任何咨询，可拨打西藏昌都市的电力咨询电话进行咨询。
