在国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》中，提到了电力行业的数字化智能化转型需求和建议。其中，新型电力系统建设是电力行业数字化智能化的核心内容之一。在新型电力系统建设中，智慧融合被视为基础保障，而数字化与物理系统的深度融合则是新型电力系统的特点之一。这种深度融合体现在系统运行从“量测-控制”模式向多物理系统的状态感知、智能学习和预测控制等方式转变。预测控制则是其中的关键环节，通过融合电力物理系统的机理和数据模型进行仿真预测，提高随机变量的预测精度，并应用于电网逐级调控和控制引导。
在电力行业中，发电功率的预测是一个重要的问题。由于新能源发电的间歇性和波动性，对发电量进行准确的预测非常关键。准确的发电功率预测可以帮助电网调度部门提前制定调控计划，改善电力系统的调峰能力，增加新能源并网容量。目前，基于人工智能的预测模型成为了研究的主要方向。相比传统的物理建模和时间序列建模方法，基于人工智能的预测模型在高维非线性样本空间上具有比较好的拟合能力。同时，模型参数基于数据训练得到，更容易获取，模型的输入特征也可以根据实际情况进行灵活构建。而且，结合智能优化算法，还可以进行参数自动寻优，进一步减少人工调参的工作量。
此外，在电力系统的运维管理中，智能化和人工智能也起到了重要的作用。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，其中状态检修策略提高了故障发现的及时性和电网运行的可靠性。传统的人工巡检工作存在很多劣势，如工作条件恶劣、工作难度大、危险指数高以及及时性低。因此，采用智能化的巡检方法能够有效地替代传统的人工巡检。智能巡检具有人工巡检的灵活性和智能性，并能够提高响应速度、提*率和降低成本。随着智能机器人技术的发展，未来电气行业的无人化巡检将成为行业常态，其性价比也更高。
综上所述，在国家能源局提出的能源数字化智能化发展意见中，针对电力行业的数字化智能化转型，建议利用数字化智能化技术推进发电清洁低碳转型、新型电力系统建设以及电力消费节能提效。其中，智慧融合和预测控制是新型电力系统建设的重要环节，而基于人工智能的发电功率预测模型则有助于提高预测精度。另外，智能化的运维巡检也是电力系统运维管理的重要方向，可以提高故障发现的及时性和电网运行的可靠性。因此，通过数字化智能化技术的应用，可以推动电力行业向更加*、可靠和清洁的方向发展。
