随着国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，电力行业将迎来数字化智能化转型的新机遇。其中，利用数字化智能化技术支撑新型电力系统建设是重要的发展方向之一。
新型电力系统以数据为核心驱动，实现了数字与物理系统的深度融合。在新型电力系统建设中，智慧融合成为了基础的推进保障。智慧融合要求系统控制运行由“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。状态感知方面，将从局部的感知量测向全局的确定性映射转变；智能学习方面，将从单纯物理量的分析向包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判进行转变；预测控制方面，将从电力物理系统的机理模型仿真和预测向融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测转变，提升随机变量的预测精度，并应用于电网的逐级调控和控制引导。
另一方面，发电功率预测也是新能源大规模并网的关键。新能源发电具有间歇性和波动性特征，因此发电电量较难预测，这对电网的稳定运行产生了较大的冲击。基于人工智能的预测模型可以提高发电功率的预测精度，帮助电网调度部门提前制定传统电力与新能源电力的调控计划，改善电力系统调峰能力，并增加新能源的并网容量。相比于传统方法，基于AI的预测模型对于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力，且模型参数基于数据训练得到，更容易获取，输入特征亦可灵活构建。结合智能优化算法，还可进行参数自动寻优，省去了人工调参的工作量。
此外，智能运维与巡检也将成为电力系统建设中的重要一环。电力系统运维管理分为“被动”运维、“主动”运维和“状态检修”策略三个发展阶段，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。AI有望升级巡检产品，取代传统的人工巡检工作。传统的人工巡检工作存在诸多劣势，包括工作难度大、危险指数高、及时性低、工作量大等问题。而采用智能巡检，不仅具有人工巡检的灵活性和智能性，同时能够响应更加及时、效率更高、成本更低。未来，随着智能机器人技术的发展，无人化巡检将成为电气行业的常态，AI替代人工能够实现更高的性价比。
在昌都市电气设备价格比较分析中，结合上述的相关知识点，可以利用大数据分析方法对电气设备的价格进行比较和评估。通过对不同品牌、不同型号的电气设备价格数据进行收集和整理，并结合国家能源局关于电力行业数字化智能化转型发展的建议，可以深入分析电力行业不同电气设备价格的影响因素，为昌都市电力行业的设备选购和投资提供决策参考。
综上所述，随着国家能源局的指导意见和数字化智能化技术的发展，电力行业将迎来新的发展机遇。智慧融合、发电功率预测和智能运维与巡检成为新型电力系统建设的重要方向。利用大数据和人工智能的分析方法，可以更好地进行电气设备价格比较分析，为电力行业的发展提供决策支持。最终，昌都市电力行业可以在数字化智能化转型的浪潮中抓住机遇，实现清洁能源的利用和电力系统的*运行。
