近年来，随着国家能源局发布《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需求受到了广泛关注。针对这一需求，国家能源局提出了一系列建议，其中包括利用数字化智能化技术支撑发电清洁低碳转型、新型电力系统建设以及电力消费节能提效。在这些建议中，智慧融合被视为新型电力系统建设的基础保障，并且国网智能化投资也保持了较高的增长。
智慧融合是构建新型电力系统的基础。随着数据成为新型电力系统的核心驱动力量，数字与物理系统也呈现了深度融合的特点。新型电力系统的运行控制也从传统的“量测-控制”模式转变为了多物理系统的状态感知、智能学习和预测控制等方式。状态感知从局部的感知量测转变为全局的确定性映射，智能学习从单纯物理量的分析转变为包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判，预测控制则从电力系统的机理模型仿真和预测转变为融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测。这些转变能够提升随机变量的预测精度，并应用于电网的逐级调控和引导。
而在发电方面，发电功率的预测成为了当前的主要研究主线。新能源发电具有较强的天气依赖性和间歇性特点，因此发电电量的准确预测对于电力系统的稳定运行至关重要。基于人工智能的预测模型具有对高维非线性样本空间的良好拟合能力，并且模型参数基于数据训练得到，便于获取，而且输入特征可以灵活构建。此外，结合智能优化算法，可以进一步进行参数自动寻优，从而省去了人工调参的工作量。
另外，智能运维和巡检也成为了近年来的研究热点。电力系统的运维管理包括被动运维、主动运维和状态检修三个阶段。其中，状态检修的策略具有较高的时效性和可靠性。由于输变电线路架设在各种自然环境中，并且常年经受日晒雨淋，电力设备的缺失或损坏是难免的。因此，及时发现发展状况，并在故障或性能下降之前进行维修和更换是非常重要的。传统的人工巡检劳动强度大、工作危险指数高、及时性低、工作量大。而采用智能巡检则具有更高的及时性、更高的效率和更低的成本。随着智能机器人技术的不断发展，未来电气行业的巡检将逐渐实现无人化，从而提高效率并降低成本。
综上所述，“西藏自治区昌都市的电气设备推荐商家”可以充分抓住当前国家能源局关于能源数字化智能化发展的意见，并且结合大数据分析，为电力行业提供数字化智能化的解决方案。通过智慧融合的方式构建新型电力系统，利用基于人工智能的预测模型提高发电功率的准确预测能力，以及应用智能机器人技术提升巡检的效率和安全性，为电力行业的发展提供更多的可能性和机遇。
