目前，在国家能源局的推动下，西藏自治区昌都市的电气设备逐渐适用于家庭使用。电力行业的数字化智能化转型发展是为了提高发电清洁低碳转型、新型电力系统建设和电力消费节能效果。在新型电力系统建设中，智慧融合是基础保障，以数字与物理系统深度融合为特点，实现全局的确定性映射、非物理量的感知和智能研判以及信息物理耦合仿真预测等。而在发电功率预测方面，基于人工智能的预测模型具有良好的拟合能力和灵活的输入特征构建，可提高预测精度，并改善电力系统的调峰能力。另外，智能运维与巡检是电力系统运维管理的重要环节，其中AI技术有望升级巡检产品，取代传统人工巡检，使得巡检工作更加及时、*和成本更低。
数字化智能化技术在电力行业的应用推动了新型电力系统建设，使得西藏自治区昌都市的电气设备更适用于家庭使用。新型电力系统以数据为核心驱动，实现数字与物理系统的深度融合。在这个系统中，电网内外参与耦合运行的物理系统从局部的感知量测转变为全局的确定性映射。同时，由于参与要素的多样性，智能学习也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。此外，预测控制的转变也提升了随机变量的预测精度，并应用于电网逐级调控和控制引导。
发电功率预测是新能源大规模有序并网的关键，而新能源发电具有间歇性和波动性特征，因此对于发电电量的准确预测是至关重要的。基于人工智能的预测模型因其对于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力而成为当前研究主流。相比传统方法，基于AI的预测模型更容易获取模型参数，并且可以灵活构建输入特征。此外，结合智能优化算法，预测模型的参数调优也更加省时省力。通过提高发电功率的预测精度，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。
在电力系统的运维管理中，智能巡检有望取代传统的人工巡检，提升巡检工作的效果。电力系统运维管理主要包括“被动”运维、“主动”运维和“状态检修”策略。其中，“状态检修”策略的及时性和可靠性较高，可以发现劣化过程的发展状况，并在可能出现故障或性能下降前进行维修更换。然而，人工巡检存在劣势，如工作难度大、危险指数高、及时性低和工作量大。因此，采用智能巡检可以兼具人工巡检的灵活性和智能性，不仅响应更加及时、效率更高、成本更低，还可以适应恶劣的工作环境。随着技术的发展，智能机器人技术具有广阔的应用前景，未来电气行业的无人化巡检将成为行业的常态。相比人工巡检，AI技术的替代具有更高的性价比。
综上所述，国家能源局的数字化智能化转型发展政策推动了西藏自治区昌都市电气设备的适用性提升。新型电力系统建设依靠智慧融合实现数字与物理系统的深度融合，发电功率预测基于人工智能的模型可以提高预测精度，智能运维与巡检有望取代传统的人工巡检，提升工作效果。随着技术的发展，电力行业的数字化智能化转型将进一步加速，为西藏自治区昌都市家庭提供更*、更可靠和更智能的电气设备使用体验。
