AI在发电厂及电力系统中的应用

20XX/XX/XXAI在发电厂及电力系统中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI赋能电力行业：背景与趋势02

发电侧AI应用：效率与优化03

电网侧AI应用：安全与稳定04

输配电AI应用：运维与管理CONTENTS目录05

电力设备AI运维：预测与保障06

需求侧AI应用：互动与优化07

关键技术与创新实践08

挑战与未来展望AI赋能电力行业：背景与趋势01新能源占比持续攀升的挑战截至2025年底，我国风电、太阳能发电总装机达18.4亿千瓦，历史性超过火电，发电量占全社会用电量比重提升至22.2%。高比例新能源并网带来的波动性、不确定性，深刻改变了电力系统的运行机理。电力系统形态向“源网荷储”演进传统“源网荷”三要素向“源网荷储”四要素转变，系统平衡从“日内平衡”向“日前-日内-实时-毫秒级”多时间尺度协同平衡升级，调度决策复杂度呈指数级上升。新型负荷与极端天气加剧系统复杂性电动汽车等新型负荷年增30%，极端天气频发，使得传统依赖人工经验的调度模式难以应对多变量耦合、高不确定性的新型系统特性，亟需智能化技术支撑。能源转型下的电力系统变革AI技术在电力领域的应用价值

01提升新能源消纳能力AI通过高精度预测新能源出力，优化调度策略，可降低弃风弃光率3%-5%，助力实现“双碳”目标，如国家电网利用AI将新能源消纳率提升至95%以上。

02保障电网安全稳定运行AI实时监测电网状态，提前预警风险，自动生成优化调度策略，缩短故障处理时间30%以上，如深圳电网部署AI配网自动化系统，故障平均修复时间从45分钟缩短至2分钟。

03降低系统运行成本AI驱动的多目标优化调度算法实现电源、电网、负荷协同优化，降低煤电等传统机组启停成本与能耗，使电网运行总成本降低8%-12%，提升经济效益。

04推动电力数字化转型构建“数据+算法+算力”智能体系，推动电力调度从“经验驱动”向“数据驱动”转变，培养复合型人才，带动相关产业发展，促进电力行业智能化、现代化升级。2026年电力AI行业发展现状政策支持力度加大

国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，“算电协同”首次写入政府工作报告，为电力AI发展提供政策保障。市场规模持续增长

2026年国内虚拟电厂市场规模预计突破千亿元，AI在电力行业的应用从单一环节向全产业链渗透，推动行业智能化升级。技术应用不断深化

AI技术在智能调度、储能运维、新能源消纳、客户服务等关键场景实现价值落地，如AI调度系统将故障隔离与供电恢复时间缩短30%，储能AI平台使设备故障率下降34%。核心挑战依然存在

面临高端AI芯片和工业AI软件依赖进口、能源数据分散共享不足、“能源+AI”交叉人才稀缺等挑战，制约行业进一步发展。发电侧AI应用：效率与优化02新能源发电功率预测技术AI预测技术的核心优势AI技术通过深度学习、强化学习等算法，结合数值天气预报、卫星遥感、地面观测等多源数据，构建高精度预测模型。相比传统方法，AI预测模型能更有效捕捉复杂气象条件下的非线性关系，显著提升预测精度。风电功率预测应用效果某省级电网公司应用AI预测系统后，风电功率预测误差率降低至5%以下。通过对风速、风向、温度等参数的深度挖掘，AI模型可提前数小时甚至数天预测发电量，为电网调度提供科学依据，减少弃风现象。光伏功率预测应用效果在光伏预测领域，AI技术也表现出色，部分应用案例中光伏预测误差率降低至3%以下。国家电网源网荷储智慧保供平台实现新能源超短期（15分钟）预测准确率98.92%、4小时准确率98.34%，杭州区域预测准确率从96.12%提升至97.56%。多模型融合与动态优化AI预测技术已实现从“单一模型”到“多模型融合”的升级，集成深度学习、强化学习等多种算法。同时，基于强化学习的动态模型参数调整技术，能让预测模型根据实际情况自适应优化，进一步提升预测的时效性和准确性，更好应对新能源的间歇性和波动性。火力发电燃烧优化与能耗控制AI驱动的燃烧过程实时优化AI智能系统通过分析燃料特性、锅炉运行参数等信息，实时调整燃烧器的喷油量、风量等，使燃料充分燃烧，提高能源转换效率，减少污染物排放。基于动态模型的能耗精准调控AI系统根据实时的负荷需求、燃料特性、环境温度等因素，建立动态模型，精准计算出最优的运行参数组合，并不断学习优化控制策略，实现能源的高效转化和利用。燃烧优化的实际效益案例某电厂引入AI智能分析平台后，通过优化锅炉燃烧效率，使煤耗率降低了3%左右，每年可节约标准煤数万吨，实现了经济效益和环保效益的双赢。AI驱动的梯级水电站联合优化调度基于深度学习算法（如LSTM、Transformer）分析历史径流数据、气象预测及电力市场需求，实现多水电站出力协同优化。某流域梯级电站应用AI调度系统后，弃水率降低8%，年增发电量超2亿千瓦时。基于数字孪生的水库群动态水位调控构建包含水文、地质、生态多维度的水库数字孪生模型，结合实时监测数据（水位、流量、水质）动态调整蓄放水策略。南方电网某水库群应用后，防洪调度响应时间缩短至15分钟，灌溉供水保证率提升至98%。多目标智能决策支持系统融合强化学习技术，平衡发电效益、防洪安全、生态流量及灌溉需求，自动生成最优调度方案。云南某水电站群部署后，综合效益提升12%，生态基流达标率从85%提高至96%。智慧水资源监测与预测预警利用物联网传感器与AI图像识别技术，实时监测流域降雨量、水质指标及水土流失情况，结合预测模型提前72小时预警极端水文事件。长江上游某水电站应用后，灾害应急处置效率提升40%。水力发电智能调度与水资源管理核电站设备状态监测与安全保障01基于AI的实时状态监测系统在反应堆关键轴等部位部署高精度传感器，如某核电企业部署8个振动传感器，实时采集温度、压力、振动等数据，通过AI算法实现设备状态的全面掌控，诊断时间从10分钟缩短至1秒。02智能故障预警与诊断技术利用机器学习算法对传感器数据进行实时监测和分析，识别设备运行中的异常情况，提前预警潜在故障。例如，基于AI的变压器油色谱数据分析模型可提前30天预警绝缘故障，保障设备安全。03预测性维护策略优化通过分析设备历史运行数据和实时状态，构建预测模型预测设备剩余寿命，制定合理的维护计划。AI技术可优化维护周期，降低更换成本，提升设备可靠性，减少非计划停机风险。04安全监控与风险评估AI系统对核电站视频监控画面进行智能分析，自动识别人员违规操作、设备异常状态、火灾隐患等情况，并及时发出警报。同时，对历史事故数据进行分析，总结事故规律，为安全培训和应急预案制定提供参考。电网侧AI应用：安全与稳定03总体架构：从传统到智能的变革传统电力调度系统采用分层递阶架构（SCADA-EMS-SCED），存在信息孤岛严重、决策链过长等问题。智能调度系统采用微服务架构与事件驱动架构，实现从集中式向分布式、静态向动态、人工经验向数据驱动的转变，满足现代电力系统实时性与灵活性需求。物理-信息-应用三层技术基础物理层通过“软硬分离+操作系统”打造统一数智基座，构建标准配用电物联操作系统，形成“通-感-融”一体的泛在通信网络；信息层推动从“集中智能”向“分布智能”范式转移，借助区块链、强化学习实现去中心化群体智能；应用层构建“用户侧精准感知—台区侧协同优化—区域侧全局调控”三级联动智慧调度体系。云-边-端协同的智能调度架构云端负责全局高精度数字孪生与长周期AI训练，生成日前、日内调度计划；边缘网关完成毫秒级数据汇聚与推理，执行实时调度指令；终端设备植入轻量化模型实现毫秒级就地控制，支撑多时间尺度调度需求，提升系统响应速度与可靠性。核心功能模块设计系统包含数字孪生电网（高精度电网状态模拟）、智能决策引擎（多目标优化调度算法）、数据融合中心（多源异构数据处理）、安全防护体系（零信任安全模型与区块链存证）及人机协同交互界面（支持自然语言指令输入），实现“精准感知、智能决策、协同控制、自愈优化”全功能覆盖。智能电力调度系统架构设计多时间尺度调度的AI决策引擎

日前调度：机组组合与计划优化基于深度学习与强化学习，综合考虑新能源出力预测、负荷需求、机组特性等，优化生成日前机组组合及发电计划，提升新能源消纳能力。国家电网源网荷储智慧保供平台新能源4小时预测准确率达98.34%。

日内调度：滚动修正与偏差调整结合超短期新能源出力预测与实时负荷数据，采用动态优化算法滚动修正日内调度计划，平抑预测偏差。南方电网“AI超级调度员”实现电压越限提前5分钟预警与自适应调控。

实时调度：秒级功率平衡与响应依托边缘计算与轻量化AI模型，实时监测电网运行状态，实现秒级功率平衡调整及故障快速响应。某省级电网AI调度系统将故障隔离与恢复时间缩短30%以上。

毫秒级调度：频率稳定与紧急控制利用数字孪生与AI协同技术，模拟电网极端场景，实现对电网频率波动、短路故障等毫秒级自适应响应，保障系统安全稳定运行。构网型储能技术可模拟同步发电机特性，实现电网惯量毫秒级响应。电网故障诊断与自愈控制技术基于AI的故障快速诊断AI技术通过分析线路电流、电压等数据，可快速准确地确定故障位置，如美国PG&E公司利用AI实现95%的配网故障自动修复，深圳电网部署AI配网自动化系统后，故障平均修复时间从45分钟缩短至2分钟。智能预警与风险评估AI系统通过对设备传感器数据（温度、振动、电流等）的实时监测和分析，能提前数周预测设备故障，如AI分析变压器油色谱数据可提前30天预警绝缘故障，基于图神经网络与知识图谱的电网故障诊断技术可实现实时风险评估。故障隔离与自愈控制AI驱动的馈线自动化系统可在几秒内隔离故障区域，恢复非计划停电区域的供电，提升供电可靠性。例如，南方电网“AI超级调度员”实现电压越限提前5分钟预警、自适应调控，保障电网安全稳定运行。数字孪生电网的核心架构采用“物理-信息-应用”三层架构，物理层通过智能传感器与泛在通信网络实现数据采集，信息层构建高精度虚拟镜像，应用层支撑多场景智能决策。南方电网“云边端协同架构”中，云端负责全局孪生与长周期训练，边缘端执行实时调度指令，终端实现毫秒级就地控制。多时间尺度仿真与优化支持日前计划仿真、日内潮流推演、实时故障预演，通过“内闭环仿真优化、外闭环执行反馈”双闭环机制降低调度试错风险。国家电网数字孪生管家“米特”可实现5分钟内自动生成巡视报告，边端响应速度达秒级。源网荷储协同互动支撑构建“用户侧精准感知—台区侧协同优化—区域侧全局调控”三级联动体系，实现新能源消纳、负荷响应、储能调度的一体化管理。江苏昆山南星渎示范站通过数字孪生技术，光伏消纳率从96.0%提升至99.7%，储能日均放电量提升48.12千瓦时。电网安全预警与自愈控制基于图神经网络与知识图谱实现电网故障实时诊断，提前预警潜在风险并自动生成最优恢复策略。南方电网“AI超级调度员”实现电压越限提前5分钟预警，故障隔离与恢复时间缩短30%，2025年迎峰度夏期间实现“主变零重载、断面零超限、线路零过载”。数字孪生电网的构建与应用输配电AI应用：运维与管理04输电线路智能巡检与缺陷识别

无人机巡检与图像识别技术利用无人机搭载高清摄像头和传感器，通过计算机视觉算法自动识别输电线路缺陷，如绝缘子破损、导线磨损等。基于深度学习的图像识别模型可对大量巡检图像快速分类标注，显著提高巡检效率。

智能传感器与实时故障预警安装在输电线路上的智能传感器实时监测温度、湿度、风速等环境参数，结合人工智能算法进行数据分析，提前预警线路过热、绝缘老化等可能的故障。机器学习算法可对传感器数据进行模式识别，精准判断异常情况。

故障定位与修复路径优化基于人工智能的故障定位系统，通过分析线路电流、电压等数据，快速准确确定故障位置。利用机器学习算法优化故障修复路径规划，提高抢修效率，并通过人工智能辅助工具为维修人员提供故障修复建议和操作指导。变电站设备状态监测与预测性维护多源数据实时采集与融合通过部署在变压器、断路器等关键设备上的智能传感器，实时采集温度、压力、振动、电流、电压等运行数据，结合气象数据、设备历史数据等多源信息，构建变电站设备大数据平台，为AI分析提供高质量数据支撑。基于AI的设备故障诊断模型运用机器学习算法（如支持向量机、随机森林）和深度学习模型（如CNN、LSTM），对设备运行数据进行分析，实现对变压器绝缘劣化、断路器磨损等故障类型的精准识别与分类，诊断准确率可达95%以上。预测性维护策略与寿命评估基于设备历史运行数据和实时状态监测结果，利用AI预测模型（如时间序列分析、回归模型）评估设备健康状态，预测剩余寿命，制定个性化的预测性维护计划，变被动抢修为主动运维，降低非计划停机风险。智能巡检与异常预警系统采用机器人或无人机搭载AI视觉识别系统对变电站设备进行巡检，自动识别设备外观缺陷、仪表读数异常等情况。结合AI实时监测与预警算法，对设备异常状态提前预警，如某电厂应用AI分析平台后，机组轴承温度异常故障预警准确率提高90%以上。配电网负荷预测与优化调度

高精度负荷预测技术基于机器学习算法（如长短期记忆网络LSTM）分析历史负荷数据、气象数据、节假日信息等，实现精准预测。某城市电网通过AI模型预测夏季高温时段用电高峰，提前通知高耗能企业错峰用电，避免了因负荷过载导致的停电事件。

多时间尺度预测体系构建涵盖超短期（15分钟-4小时）、短期、中期和长期的多时间尺度负荷预测模型。国家电网源网荷储智慧保供平台实现新能源超短期预测准确率98.92%、4小时准确率98.34%，杭州区域预测准确率提升至97.56%。

AI驱动的发电计划优化基于深度学习和优化算法，综合考虑发电机组特性、成本、排放等因素制定最优发电计划。在分布式能源接入较多的电网中，AI根据天气预报和设备运行情况优化可再生能源发电计划，减少弃风、弃光现象，合理安排传统机组备用容量。

输电线路潮流优化运用人工智能算法（如遗传算法、粒子群优化算法）对输电线路潮流进行优化，降低网络损耗，提高电网稳定性。在大型工业园区供电网络中，通过AI优化潮流，减少线路过载导致的电压降问题，保障企业正常生产。智能配用电系统AI化实践

AI感知诊断：低压透明化与精准运维基于AI+终端边缘计算能力，推出“低压透明化”产品体系，实现“变-线-户”拓扑自动精准感知。已应用于十五届全运会全链路保供电监测，覆盖72座场馆、4000余个监测点，并在埃及开罗等地规模部署，覆盖超1万个台区，助力当地线损率下降超12%。

AI协同调控：车网互动与光储充协同搭建车网互动AI智能控制系统，融合电价、用户行为等数据精准预测电动汽车充放电潜力，应用深度强化学习算法动态优化充放电策略。光储充协同自治平台通过Transformer、LSTM等算法分析气象与发电数据，辅助生成协同调控策略，支撑台区精细化调控。

AI网荷互动：用户用能优化与电碳协同用户用电管理设备部署轻量化AI模型，实现用能智能化、精细化、绿色化管理。电碳算协同体系在端侧部署AI电碳监测模型，边侧部署“电-算”匹配模型，云端部署多模态碳算大模型，推动电能量流、算数据流和碳价值流的深度融合。电力设备AI运维：预测与保障05基于机器学习的设备故障预测模型模型构建的数据基础通过在关键设备（如变压器、轴承、齿轮箱）部署传感器，实时采集温度、振动、电流、电压等多维度运行数据，结合历史故障记录与维护日志，构建高质量数据集，为模型训练提供支撑。核心算法与模型选择常用机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。例如，SVM用于故障分类，准确率可达95%以上；LSTM等循环神经网络擅长处理时间序列数据，对风机叶片裂纹等故障的诊断准确率达93%。预测性维护的应用价值基于机器学习的预测模型能够提前数天至数周预测设备故障，如某风电场应用后，故障次数减少40%，发电量增加8%，运维成本下降25%；某电厂轴承故障预警准确率提高90%以上，显著降低非计划停机损失。深度学习在振动故障诊断中的应用单击此处添加正文

传统振动信号分析方法的局限传统短时傅里叶变换(STFT)处理非平稳信号时，时间分辨率与频率分辨率不可兼得；小波变换需手动调整基函数参数，计算复杂度高。某地铁列车齿轮箱故障案例中，STFT分析无法捕捉瞬态冲击信号，误判为正常工况，导致列车延误2小时。卷积神经网络(CNN)的特征提取优势CNN通过局部感知窗口自动提取振动信号中的故障特征，某大学研究显示其对齿轮故障的识别率比传统方法高27%。在风力发电机轴承故障诊断中，CNN可有效识别内外圈故障、滚动体缺陷等模式。循环神经网络(RNN/LSTM)的时序建模能力RNN的长短期记忆单元(LSTM)能够捕捉振动信号的时序依赖关系，某风电场应用表明其对叶片裂纹的诊断准确率达93%。LSTM特别适用于处理设备运行状态随时间演变的非平稳振动数据。混合深度学习模型的应用效果CNN+LSTM混合模型结合了CNN局部特征提取与LSTM时序处理能力，某石油钻井平台应用中故障诊断准确率达96%。Transformer模型通过自注意力机制，在某轴承制造企业实验中能提前3天预测轴承疲劳故障。储能系统智能运维与健康管理

01AI驱动的设备状态实时监测通过部署端-边-云协同架构，接入海量数据采集点（如230万个），利用AI算法对储能设备运行参数（温度、电压、电流等）进行实时监测与智能分析，实现设备缺陷隐患的远程实时研判。

02基于AI的故障预警与预测性维护运用机器学习和深度学习模型（如PSA模型），分析设备历史数据与实时状态，实现故障极早预警（如热失控预警准确率超99%）和健康状态（SOH）精准诊断，变被动抢修为主动维护，降低设备故障率。

03AI优化的充放电策略与全生命周期管理AI算法结合电网负荷、新能源发电预测、电价波动等多因素，动态优化储能系统充放电功率与时长，提升经济性；同时构建从电芯到系统的全生命周期数据追溯体系，支撑健康状态评估与寿命预测，优化资源配置。

04智能化运维平台与效益提升搭建新型储能人工智能数据分析平台，实现自动化运维。案例显示，试运行一年可使电站设备故障率下降34%，新能源消纳电量提升约30%，显著提升储能系统运行效率与可靠性。湖南能源集团无人机巡检与AI诊断覆盖益阳大通湖光伏电站（3125亩）及衡阳杉桥风电场（10台风机），通过高精度三维地质建模划定电子围栏，AI自动识别光伏组件热斑、隐裂及风机叶片裂纹等故障，生成缺陷工单推送运维人员，提升运维效率与故障处置精准度。输电线路AI+无人机智能巡检利用无人机搭载高清摄像头和传感器，通过计算机视觉算法自动识别输电线路缺陷，如绝缘子破损、导线磨损等；基于深度学习的图像识别模型对大量图像快速分类标注，结合机器学习算法分析巡检数据预测潜在故障点，大幅提高巡检效率。AI+无人机巡检技术应用案例需求侧AI应用：互动与优化06用户用电行为分析与需求响应

AI驱动的用户用电行为精准画像通过机器学习算法分析用户历史用电数据、气象数据、节假日信息等，构建用户用电行为画像，识别用电模式和习惯，为个性化需求响应策略提供数据支撑。

智能负荷预测与需求侧管理优化基于深度学习模型（如LSTM）进行高精度负荷预测，结合电价信号、用户行为特征，实现需求侧资源的智能调度，引导用户错峰用电，平衡电网峰谷负荷。

虚拟电厂聚合与灵活互动响应AI技术聚合分布式能源、储能设备、可调负荷等资源形成虚拟电厂，参与电力市场辅助服务，快速响应电网调度指令，提升系统灵活性与新能源消纳能力。

个性化节能建议与用户激励机制利用AI分析用户用电数据，提供定制化节能建议；结合需求响应机制，通过电价优惠、积分奖励等激励措施，引导用户主动调整用电行为，实现削峰填谷。虚拟电厂的AI协同控制策略

多源异构资源聚合优化AI技术通过强化学习与多智能体博弈算法，聚合分布式能源、储能、可调负荷等资源。安徽宣城全域虚拟电厂聚合超五百台套设备，十五天内百分百响应九次电网调度邀约，平均响应时长仅三分钟。

动态优化调度与市场交易基于深度学习的AI系统可预测能源需求、优化充放电模式，参与多市场交易。特斯拉Autobidder系统接入全球超4GW储能资产，实现多时间尺度自动竞价与调度，提升虚拟电厂经济效益。

实时监测与协同响应机制AI驱动的实时监测平台整合多源数据，实现虚拟电厂内部资源协同响应。上海虚拟电厂在2025年夏季实现百万千瓦级电力资源调用，等效具备一座中型实体电厂供电能力，有效支撑电网削峰填谷。智能客服与用户互动平台建设

智能客服系统的核心功能基于自然语言处理技术的AI客服机器人，可实现24小时在线服务，自动解答用户政策法规、电费查询等咨询，响应效率提升40%以上。

用户用电行为分析与个性化服务通过AI算法分析用户用电数据，为企业用户提供用电全流程智能分析，助力精准管控用电成本；为居民用户生成个性化节能建议，推动需求侧响应。

多模态交互与智能运维支持融合语音、文本等多模态交互，构建垂直领域电力调度语音-文本多模态大模型，实现日志生成、操作票校核等业务，降低调度强度，提升用户互动体验。电碳协同与绿色用能引导电碳算协同体系构建在端侧部署AI电碳监测模型，边侧部署"电-算"匹配模型，云端部署多模态碳算大模型，实现电能量流、算数据流和碳价值流的深度融合，在碳排约束下精准匹配算力节点与电力节点。用户侧用能智能化管理用户用电管理设备部署轻量化AI模型，通过分析用户用电行为数据，提供个性化节能建议，引导用户调整用电习惯，实现用能智能化、精细化、绿色化管理，推动需求侧响应机制升级。绿电交易与碳交易机制支持AI技术构建智能交易平台，分析历史交易数据、市场供需关系、新能源发电成本等因素，自动生成最优报价策略，支持绿电交易、碳交易等新型市场机制，为新能源发电企业提供额外收益来源，激发投资积极性。关键技术与创新实践07多源异构数据融合处理技术

数据融合技术架构采用图神经网络（GNN）构建电力物联网数据关联关系，实现气象、社交媒体、交通流量等多源数据协同，开发基于物理模型的插补方法，误差控制在±0.5%。

边缘计算与实时处理在变电站部署数据预处理节点，减少50%传输数据量，实现毫秒级数据汇聚与推理，满足智能调度系统对实时性的要求。

联邦学习与数据隐私保护采用联邦学习框架，在保护数据隐私前提下进行模型协同训练，解决电力行业数据分散、共享机制不完善的问题，提升AI模型训练效果。云边端协同的AI算力架构云端：全局智能决策中枢负责全局高精度数字孪生建模与长周期AI训练，生成日前、日内调度计划，支持大规模数据分析与复杂优化算法运行，为整个电力系统提供宏观决策支持。边缘端：实时数据处理与执行部署于变电站等关键节点，完成毫秒级数据汇聚、本地实时推理及控制指令执行，如南方电网“云边端协同架构”中边缘网关实现实时调度指令响应，保障电网运行的即时性。终端设备：轻量化智能感知植入轻量化AI模型，实现设备级就地智能监测与控制，如智能电表、传感器等终端设备，可实时采集数据并进行初步分析，提升系统响应速度与数据处理效率。电力大模型的研发与应用进展

技术架构与核心能力电力大模型多采用“通用大模型+垂直领域知识”的融合架构，如南方电网“大瓦特”行业大模型，依托自然语言交互能力，整合电力政策法规、设备参数等专业知识，实现智能咨询、文档处理等功能，响应效率提升40%以上。

调度领域深度赋能广哈通信“基于大模型的调度语音智能应用”融合语音和文本大模型，语音识别率达96.5%，实现日志生成、操作票校核等7项业务，已服务于国家电网西北分部电力调度控制中心，显著降低调度强度。

运维与客服创新应用在运维方面，大模型辅助构建集控业务知识库，如湖南能源集团“风电场集控数据智能运维系统”，开发合规公文助手等功能，运维新人培养周期有望缩短70%；客服领域，AI客服机器人实现24小时在线服务，提升用户咨询处理效率。

标准化与生态构建国家能源局将“人工智能+”能源纳入2026年行业标准计划重点方向，推动电力大模型算法、数据治理等核心技术自主可控。同时，多地探索能源数据要素市场建设，通过隐私计算等技术实现“数据可用不可见”，加速大模型应用落地。典型案例：AI调度系统落地成效01南方电网“AI超级调度员”数字孪生体秒级同步全系统状态，AI滚动生成源网荷储协同策略，实现电压越限提前5分钟预警、自适应调控；虚拟电厂聚合190万千瓦可调资源，参与电力辅助服务与需求响应20余次，助力迎峰度夏实现“主变零重载、断面零超限、线路零过载”目标。02国家电网源网荷储智慧保供平台新能源超短期（15分钟）预测准确率98.92%、4小时准确率98.34%，杭州区域1-5月预测准确率从96.12%提升至97.56%，保持国内领先水平。03国网湖南长沙供电公司人工智能调度员“光明”采用“大模型+机理模型+规则库”协同架构，可在数分钟内完成以往人工半小时才能完成的负荷分析与转供方案编制。2025年迎峰度夏期间，成功处置多起重载运行风险，实现电网“无感保供”。04南方电网都匀供电局智能化应用依托“调度信息问询智能体”等智能化应用，将主网异常处置效率