AI在发电运行技术中的应用

20XX/XX/XXAI在发电运行技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

发电行业智能化转型背景与趋势02

AI在新能源发电预测与控制中的应用03

AI在风电场规划与优化中的实践04

发电设备智能运维与故障诊断CONTENTS目录05

AI在电力系统调度与交易中的应用06

AI大模型与智能体技术在发电领域的创新07

应用挑战与解决方案08

未来展望与发展建议发电行业智能化转型背景与趋势01全球能源转型的核心趋势全球能源体系正加速向绿色低碳转型，可再生能源成为环保、可持续发展的重要选择，风力发电等新能源在全球范围内得到广泛应用，其波动性和不稳定性给电力系统的可靠性和经济性带来挑战。新型电力系统的构建需求随着风电、光伏等间歇性可再生能源占比大幅提升，电力系统呈现“双高”特性，传统“源随荷动”模式难以适应，亟需构建以新能源为主体，融合“源网荷储”协同互动的新型电力系统。AI技术的关键驱动作用人工智能技术凭借强大的数据处理、模式识别和决策优化能力，成为破解能源供需平衡、提升系统灵活性、保障电网安全稳定运行的核心工具，深度渗透电力全产业链，推动行业向智能化、高效化、绿色化方向演进。全球能源转型与新型电力系统建设AI技术驱动发电行业变革的核心价值

提升发电效率与质量AI技术通过集中控制风力发电等方式，可显著增强发电效率与质量。例如，通过对风速、温度等数据的实时分析与参数优化，能使风力发电机组达到最佳发电状态，同时延长设备使用寿命。

优化系统运行与资源配置AI在风场规划中，通过分析地形、气候等数据确定最佳机组布局，减少遮挡效应，提高风场整体发电效率。在电力调度方面，AI驱动的智能调度系统可实现源网荷储协同互动，从“被动响应”转向“主动优化”。

降低运营成本与风险AI技术的应用能减少人力成本，如自动化控制技术减轻人员作业压力。在设备运维上，通过对传感器数据的实时监测和分析，可提前预警异常情况，避免设备损坏，降低维护成本，某新型储能AI平台试运行后设备故障率降低34%。

推动行业规范化与现代化发展AI技术的应用路径，如传感器技术、机器学习技术及风场布局优化等，不仅充分发挥其应用价值，还能推动我国发电行业迈向规范化、现代化的发展方向，助力构建新型电力系统。2026年电力人工智能技术发展趋势科学智能重塑电力科研范式基础模型融合多源实验数据、物理约束与符号规则，推动科研模式从人工依赖的被动验证，转向以人工智能为核心的自动化原生科学发现，助力挖掘电网运行新问题与新机理。电力多模态世界模型技术升级从基础状态感知向融合多模态大模型、知识增强与强化学习转变，构建统一的“感知—语言—动作”表示框架，实现从现状感知到状态预测的跨越，大幅提升设备运检等核心场景泛化应用精度。多智能体技术走向群体协同借助大模型提升复杂场景下的感知、决策与适配能力，破解电力业务标准不统一、数据交互不畅等痛点，构建新型电力系统“智慧中枢”，推动电网业务向人机共生应用模式变革。安全可信成为核心应用要求人工智能可信增强及评估技术迭代，破解深度学习模型瓶颈，使安全可信从理念转化为落地技术，为电力智能应用高质量发展提供保障。具身智能推动边缘侧应用爆发“轻量化模型+专用硬件”为边端侧应用提供支撑，具身智能与边缘智能深度融合，提升电力现场作业自主感知与就地决策能力，实现从感知巡检到自主作业的跨越，降低人工依赖与作业风险。生物智能逐步融入应用场景类脑智能、脑机接口等技术凭借低功耗、低时延优势，适配电力设备状态推演等特殊场景需求，与机器智能融合演进，推动低功耗、高性能模型与系统在电力设备感知、分析等场景落地推广。AI在新能源发电预测与控制中的应用02风电功率预测技术演进与AI算法突破

传统预测模型的局限性传统物理模型基于大气中性假设，在实际复杂气象条件下误差随高度非线性放大；统计模型如ARIMA难以捕捉风电功率的非线性、非平稳特征；传统机器学习模型忽略时间维度依赖，且严重依赖高质量完整历史数据，在极端天气或数据缺失时表现急剧下滑。

AI驱动的预测技术突破（2026年）2026年五大技术突破重塑预测格局：ICEEMDAN信号分解技术动态分离不同频率特征；NCRBMO智能优化算法提升模型精度与稳定性；物理引导神经网络（PGNN）嵌入物理先验，降低数据依赖；Fast-Powerformer架构实现效率与精度双重提升；物理信息虚拟传感器应对数据缺失问题。

AI预测技术的应用成效与案例南方电网“大瓦特”模型将风电预测准确率提升到88%；谷歌与Engie合作项目通过AI预测模型使风电场收益提高20%；叶林教授团队开发的异构时空图卷积网络（HSTGCN）实现跨区域风-光功率协同预测；AI预测覆盖超短期（分钟~小时级）到长期（年际尺度），支撑实时调度、交易优化与规划决策。基于深度学习的风速与功率预测模型单击此处添加正文

LSTM神经网络：捕捉风速时序特征LSTM（长短期记忆网络）擅长处理时间序列数据，能记忆历史风速的周期性特征，解决传统方法难以捕捉的突发波动问题。中国华能部署的“睿智小能”AI助手通过分析历史运行数据优化风电功率预测。CNN卷积神经网络：提取空间气象特征CNN（卷积神经网络）可提取空间特征，结合地形、温度等变量提升局部风速预测精度。阿里巴巴达摩院开发的AI算法可预测平原、山地等不同地形风速，准确率较传统方法显著提升。混合模型（如CNN-LSTM）：融合时空特征混合模型（如CNN-LSTM）融合时空特征，适用于复杂气候区域。叶林教授团队开发的异构时空图卷积网络（HSTGCN）实现了跨区域风-光功率协同预测，提升了计算效率与精度。物理引导神经网络：提升极端天气预测能力物理引导神经网络（PGNN）将功率定律等物理先验嵌入网络架构，采用“近地表学习、轮毂高度迁移”策略，无需高海拔真实标签即可实现高精度外推，将风速外推均方根误差降低56.48%。多时间尺度预测在电力调度中的应用价值

超短期预测：实时调整与电能质量保障针对分钟至小时级的超短期预测，AI模型可实时调整风机出力，稳定电能质量。如谷歌DeepMind提前36小时预测，有效应对风电波动性，提升电网实时调度响应能力。

短期预测：竞价上网与电度优化小时至天级的短期预测为电力市场竞价上网提供科学依据。阿里与内蒙古东润合作案例显示，高精度短期预测可优化电度交易策略，提升风电场收益。

中期预测：检修规划与储能调度周至月级的中期预测指导机组检修与储能系统调度。华能“睿智小能”调度系统通过中期预测，合理安排设备维护周期，减少非计划停机，同时优化储能充放电计划。

长期预测：风场选址与投资决策年际尺度的长期预测为风电场选址与投资规划提供数据支撑。三峡集团气象研究团队利用AI模型进行长期风能资源评估，提高项目投资回报率与风险管控能力。AI驱动的风力发电机组智能控制策略

基于实时数据分析的动态参数调节AI技术通过对风速、温度、湿度等多源实时数据的分析，动态调节叶片角度、转速等核心参数，使机组始终运行在最佳发电状态，提升发电效率。

深度学习模型在功率优化中的应用利用LSTM等深度学习模型，结合历史运行数据与实时气象信息，构建精准的功率预测与控制模型，实现对风力发电机组输出功率的智能优化，保障电网稳定。

智能协同控制与故障自适应调节AI驱动的智能控制系统可实现多机组协同运行，根据风场整体情况优化出力分配。同时，在设备出现轻微异常时，能自动调整控制策略，减少故障影响，延长设备寿命。AI在风电场规划与优化中的实践03地形与气候数据智能整合AI技术通过整合地理信息系统（GIS）地形数据与高精度气象数据，分析海拔、坡度、盛行风向等因素对风资源分布的影响，为风场选址提供科学依据。机器学习模型优化布局方案利用机器学习算法对历史风速、风功率密度等数据进行训练，构建风资源评估模型，优化风力发电机组的空间布局，减少尾流效应，提升风场整体发电效率。多源异构数据协同决策支持融合遥感影像、土壤地质、生态保护等多源异构数据，结合AI算法进行综合评估，在最大化风能利用的同时，降低对生态环境的影响，实现风场选址的可持续性。风场选址的多维度数据融合分析基于AI的风力发电机组布局优化方法

多源数据融合的风资源评估AI技术整合地形数据、气候数据及历史风速数据，构建高精度风资源评估模型。例如，结合数字高程模型（DEM）与数值天气预报（NWP）数据，可精确预测风场各区域的风能潜力，为机组布局提供科学依据。

机器学习驱动的微观选址算法通过机器学习算法（如随机森林、遗传算法）优化机组位置，减少尾流效应。某风场应用AI优化后，机组间的遮挡效应降低15%，全场发电效率提升约8%，显著提高了风能利用率。

数字孪生技术的布局仿真验证构建风场数字孪生模型，模拟不同布局方案下的气流分布与发电性能。AI驱动的仿真平台可快速迭代测试上万种布局组合，找到最优解，缩短规划周期50%以上，同时降低实地测试成本。

动态调整与自适应优化策略AI系统根据实时气象条件与机组运行数据，动态调整布局参数。例如，在复杂风况下，通过强化学习算法优化机组间距与朝向，确保风场在全生命周期内保持最佳发电状态。数字孪生风电场的构建与应用案例01数字孪生风电场的核心构建要素数字孪生风电场通过整合高精度地理信息、气象数据、设备参数及实时运行数据，构建物理风场的虚拟映射。关键要素包括多物理场仿真模型（如流体力学、结构力学）、物联网传感器网络（覆盖风速、设备振动等230万+数据采集点）及边缘-云端协同计算平台，实现虚实实时交互与动态优化。02风电场全生命周期管理的应用场景在设计阶段，数字孪生可优化风机布局，减少尾流效应，提升风场整体发电效率；运营阶段通过模拟机组运行状态，实现预测性维护，如某项目通过数字孪生提前预警齿轮箱故障，降低运维成本30%；退役阶段可模拟设备残值评估与环保处置方案，实现全生命周期数字化管理。03典型案例：西门子歌美飒与英伟达数字孪生合作西门子歌美飒联合英伟达开发数字孪生风电场，融合AI预测性维护与实时仿真技术。通过对风机运行数据的深度分析，实现机组性能优化与故障提前干预，使风电场发电效率提升5%，运维成本降低20%，为大规模风电场智能化管理提供示范。04数字孪生驱动的风电场协同优化价值数字孪生技术打破风电场数据孤岛，实现多系统协同优化。例如，结合AI功率预测模型与电网调度需求，动态调整风机出力，提升新能源消纳率约30%；通过虚拟仿真测试极端天气应对策略，增强风电场抗灾能力，减少因气象灾害导致的发电量损失。发电设备智能运维与故障诊断04预测性维护技术体系架构预测性维护技术体系以智能传感器网络为感知层，通过边缘计算实现数据预处理与实时分析，结合云端AI模型训练与优化，形成“状态监测-故障预警-维护决策”的闭环管理。AI驱动的设备状态监测技术AI技术通过分析振动、温度、声纹等多源传感器数据，实现设备异常状态的精准识别。如基于深度学习的声纹故障算法，对轴承、齿轮等典型故障识别准确率高，支持7×24小时在线监测。故障预警与寿命预测模型机器学习模型（如LSTM神经网络）可预测设备剩余寿命，提前预警潜在故障。南方电网新型储能AI平台通过230万个数据点实时监测，实现设备故障率降低34%，为维护争取充足窗口。AI优化的维护决策与资源调度AI算法通过整合设备健康数据、维护成本与生产计划，生成最优维护策略。如强化学习优化调度方案，实现“按需检修”，降低非计划停机风险，提升运维效率并减少人力成本。预测性维护技术体系与AI模型应用基于声纹识别的设备异常监测方案声纹识别技术原理与优势

声纹识别技术通过采集设备运行时的声学信号，利用深度学习算法提取声纹特征，实现对设备状态的实时监测。相比传统振动监测，其具有非接触式安装、对早期故障敏感等优势，可有效捕捉轴承磨损、齿轮啮合异常等潜在问题。工业级声纹监测硬件系统

系统采用工业级声学传感器（如骨传导麦克风），具备宽温、防尘、防水特性，配合AI边缘计算终端，实现本地离线AI推理，故障识别响应快至秒级，支持多路同步采集与标准工业协议对接（如MQTT、Modbus）。典型应用场景与成效

广泛应用于风机、水泵、电机等旋转设备，可监测轴承损伤、转子不平衡、气蚀等故障。某风电项目应用后，设备非计划停机风险降低，运维效率提升，人工巡检成本显著下降，实现7×24小时不间断在线监测。核心算法与模型优化

基于海量工业现场声纹数据训练，针对典型故障深度优化算法模型，识别准确率高。支持异常声音片段自动存储与故障日志记录，结合边缘智能实现模型自适应学习，持续提升监测精度与泛化能力。传感器网络与边缘计算协同架构多模态传感器网络部署通过分布式部署声学、振动、温度等多类型传感器，实现对风机、水泵等关键设备运行状态的全面感知。如SZ-IS100B工业听诊传感器采用骨传导技术，可捕获微弱振动声音，适用于复杂工业环境。边缘计算终端实时处理AI边缘计算终端在本地完成数据采集与智能分析，实现秒级故障预警。某案例中部署的终端支持多路传感器同步采集，采用工业级设计，满足宽温、抗电磁干扰等要求，确保7×24小时稳定运行。云边协同数据交互边缘端处理后的数据通过MQTT、Modbus等协议上传至云端平台，形成“本地实时响应+云端全局优化”的协同模式。南方电网新型储能AI平台接入230万个数据采集点，依托边缘-云端协同提升运维效率。算力与工业流程深度耦合边缘算力设施与工业环境融合，利用电厂循环水余热进行液冷，PUE低至1.05。某项目将边缘智算舱嵌入生产线，实现算力资源与工业流程的协同优化，同时对外输出算力服务创造额外价值。新型储能设备AI健康管理平台实践

平台核心功能与架构平台接入锂电、钠电等不同技术类型的新型储能设备，依托AI自主学习与海量数据分析，实现远程实时缺陷隐患发现与自动运维方案生成。已覆盖广东、云南、海南等地8座新型储能电站，数据采集点超230万个，具备超100座大型储能站的智能分析能力。

试运行关键成效数据经过一年试运行，8座接入电站设备故障率降低34%，新能源消纳电量提升约30%，系统调节能力显著增强，有效缓解了新能源波动对电网的冲击。

技术支撑体系依托规模领先的算力集群，突破大规模智算集群并行计算性能瓶颈；构建可信数据空间，利用隐私计算技术解决电气行业“数据孤岛”难题，支撑数据高效汇聚与安全分析。

未来扩展与行业价值平台将进一步接入全钒液流等新型储能示范站，推动储能运维从试点走向规模化、智能化。为新型电力系统提供关键支撑，助力储能产业做强，提升电网对新能源的消纳能力与市场化运营水平。AI在电力系统调度与交易中的应用05智能调度系统的算法框架与决策流程多源数据融合与特征工程整合气象数据（风速、温度等）、设备运行数据（叶片角度、转速等）及电网负荷数据，采用互信息法筛选关键特征，主成分分析（PCA）降低冗余干扰，为精准预测与优化调度奠定数据基础。核心算法模型的协同应用集成深度学习模型（如LSTM处理时间序列预测风速，CNN提取空间特征优化局部预测）、强化学习（动态调整机组出力实现功率控制）及混合模型（如CNN-LSTM融合时空特征提升复杂气候区域预测精度），构建多层级算法体系。实时决策与动态优化流程基于AI预测结果，结合电网安全约束与市场交易规则，通过智能体（Agent）实现从超短期（分钟级）实时调整风机出力，到中长期（周月级）指导检修与储能调度的全周期决策，南方电网“大瓦特”模型可在35毫秒内完成电网状态推演，提升复杂风险评估准确率三倍。物理机制与数据驱动的混合智能将流体力学等物理规律嵌入神经网络（如物理引导神经网络PGNN），利用功率定律等先验知识约束模型学习，解决纯数据驱动模型在数据缺失或极端天气下的预测偏差，实现“数据灵活性+物理可解释性”的双重优势。多能互补协同优化与虚拟电厂调控多能互补协同优化技术利用AI技术优化风光水火储等多种电源的联合运行，在保证安全的前提下实现最大化消纳。通过深度学习模型分析不同能源出力特性，动态调整各能源出力占比，提升能源利用效率与系统稳定性。虚拟电厂资源聚合与管理AI技术助力虚拟电厂聚合分布式光伏、储能、充电桩、柔性负荷等海量分布式资源。如安徽宣城全域虚拟电厂聚合超五百台套分布式能源设备，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。虚拟电厂智能调控与市场交易AI驱动虚拟电厂实现智能调控，参与电力市场交易。通过预测模型优化充放电策略，提供调峰、调频等辅助服务，提升收益与消纳能力。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。AI驱动的市场交易决策模型AI通过分析历史交易数据、市场供需关系、新能源发电成本等多维度因素，构建智能交易平台，自动生成最优报价策略。如某新能源发电企业应用AI交易系统后，年度交易电量提升15%，电费收入增加10%。多时间尺度交易策略优化针对超短期（分钟~小时级）、短期（小时~天级）、中期（周~月级）等不同时间尺度的交易需求，AI模型结合高精度发电量预测与电价波动特征，动态调整交易策略。谷歌与Engie合作项目通过AI预测模型使风电场收益提高20%。虚拟电厂聚合与交易协同AI技术聚合分布式光伏、储能、充电桩等海量资源形成虚拟电厂，参与电力市场交易。安徽宣城全域虚拟电厂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，实现电网削峰填谷与参与企业增值获益。交易风险智能评估与控制AI算法实时监测市场波动、政策变化等风险因素，对交易策略进行动态评估与调整，降低市场风险。南方电网“大瓦特”模型在电力交易中，通过风险预警机制有效规避因价格波动导致的潜在损失，提升交易稳定性。电力市场交易的AI策略生成与优化电网安全稳定预警与智能决策支持

01实时风险评估与预警AI系统可实时扫描电网运行方式，超前预警潜在安全风险。南方电网“NWHR电力生产”大模型约35毫秒内完成电网状态推演，将复杂风险评估准确率提升三倍。

02智能调度与故障处置AI调度系统成为电网稳定运行的“智能大脑”。国网湖南长沙供电公司的人工智能调度员“光明”，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，实现电网“无感保供”。

03故障预测与自愈AI技术能够实现对电网故障的毫秒级感知、精准定位、智能隔离与快速恢复供电。国网“光明电力”大模型已学习了2000多项故障案例，具备13项常见“疾病”的诊断能力。AI大模型与智能体技术在发电领域的创新06电力行业专用大模型的技术架构

数据层：高质量电力数据集构建整合多源异构数据，包括电力系统运行数据、设备状态数据、气象数据等，构建如南方电网“大瓦特”模型训练所用的高质量数据集，支撑模型精准度。算法层：混合智能模型融合融合物理机理模型与数据驱动模型，如物理引导神经网络（PGNN）将功率定律嵌入网络架构，实现低数据依赖下的高精度预测，降低风速外推均方根误差56.48%。算力层：算存网云协同平台依托边缘AI一体机等轻量化方案，构建“云-边-端”协同算力底座，如华为与华电合作的新能源气象功率预测大模型，实现电厂侧实时推理与云端模型优化。应用层：行业智能体与场景适配开发面向发电侧、电网侧、负荷侧的专用智能体，如国家能源集团“擎源”大模型的气象水情预报智能体，具备设备健康管理、智能调度等原子能力，支持业务场景灵活组合。AI智能体在设备巡检中的自主执行能力

多模态数据融合感知AI智能体集成声学、视觉、红外等多模态传感器，如思正工业听诊传感器可捕获设备微弱振动声音，结合高清摄像头与红外热成像，实现对风机、变压器等设备运行状态的全方位实时感知。

边缘端实时AI诊断与秒级预警搭载深度学习算法的边缘计算终端，如思正AI边缘计算终端，可在本地完成设备异常异响识别、故障类型定位，实现秒级预警，不依赖云端，确保7×24小时不间断在线监测，降低非计划停机风险。

自主路径规划与无人化巡检结合具身智能与机器人技术，AI智能体可自主规划巡检路线，如无人机巡检系统能自主规避障碍物，对输电线路进行自动化巡检，某省级电网应用后巡检效率提升50%以上，缺陷识别准确率超过95%。

故障数据追溯与自适应学习AI智能体支持异常声音片段自动存储、故障日志记录，通过历史数据查询与溯源分析，不断优化故障诊断模型。支持一键导入样本数据，模型自适应学习，提升对新型故障的识别能力，降低后期运维成本。电力AI算力平台的系统架构平台采用边缘AI一体机等轻量化方案，推动AI从中心训练走向电厂侧、厂站侧的边缘，实现算存网云协同，解决行业专用模型构建壁垒高、规模化复制难等痛点。算力基础设施的关键支撑通过超节点/集群与灵衢高速互联、OceanStorAI存储、星河AI网络，构筑全场景AI算力底座。如广东电网建成规模领先的算力集群，突破大规模智算集群并行计算性能瓶颈。数据要素的核心驱动作用数据决定模型准确率，是新质生产力的核心要素。平台依托可信数据空间，利用隐私计算技术筑牢安全屏障，支撑数据高效汇聚，为AI模型建设提供高质量数据集。典型应用案例与成效华为和华电联合推出的新能源气象功率预测大模型在华电乌江等地实践落地；南方电网新型储能AI平台接入8座电站230万个数据点，设备故障率降低34%，新能源消纳提升约30%。算存网云协同的电力AI算力平台建设人机协同决策模式的实践与探索

AI辅助调度决策：从经验驱动到模型驱动传统电网调度依赖人工经验，处理效率低。引入AI大模型后，如南方电网“大瓦特”模型将风电预测准确率提升至88%，电网状态推演时间缩短至约35毫秒，实现从“经验驱动”向“模型驱动”的跨越。

数字员工与人类专家的协同运维科大国创数字员工工厂构建“碳基主导战略布局，硅基聚力高效执行”模式，数字员工承担数据处理、报告生成等重复性工作，人类专家聚焦复杂问题研判与决策，提升运维效率与质量。

智能体与调度员的负荷分析协同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”架构，数分钟内完成人工半小时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。

多智能体群体协同：破解数据交互难题多智能体技术借助大模型提升复杂场景下的感知、决策与适配能力，构建新型电力系统“智慧中枢”，有效破解电力业务中标准不统一、数据交互不畅等痛点，推动电网业务向人机共生模式变革。应用挑战与解决方案07发电数据质量现状与挑战发电行业数据量庞大，但存在数据质量参差不齐、传感器故障导致数据缺失、极端天气下测量偏差等问题，影响AI模型应用效果。据行业调研，约80%的高价值运行数据封闭在设备商私有DCS协议中，形成数据孤岛。数据采集与预处理技术规范制定多源数据采集标准，整合SCADA系统、传感器网络、无人机巡检等数据；采用互信息法筛选关键特征，主成分分析（PCA）降低冗余干扰；通过物理信息虚拟传感器等技术对缺失数据进行物理约束重构，提升数据完整性。数据共享与接口标准化以并网准入为杠杆，强制推行行业统一数据接口标准，要求新增系统支持MQTT、OPCUA等开放协议；构建可信数据空间，利用隐私计算技术实现“数据可用不可见”，打破数据壁垒，促进跨主体数据流通与共享。高质量数据集建设与管理由科研机构与行业龙头牵头，共建并开源如“BoilerNet-Open”等权威工业数据集；针对风电、储能等场景，建立覆盖不同技术类型设备的高质量数据集，如南方电网已建成锂电、钠电等储能数据集，支撑AI模型研发与优化。数据质量与标准化体系建设AI模型的可解释性与安全可信保障

AI模型可解释性的核心价值AI模型的可解释性是建立信任、确保可靠性的关键，尤其在电力等关键领域。它能帮助理解模型决策依据，排查错误，满足监管要求，促进人机协同。

提升模型可解释性的技术路径采用物理引导神经网络（PGNN），将功率定律等物理先验嵌入网络架构，增强模型决策的可解释性。例如，某方法将风速外推均方根误差降低56.48%，同时提升了模型的物理一致性。

安全可信：电力AI应用的核心要求安全可信是电力人工智能应用的核心要求。通过人工智能可信增强及评估技术的迭代，破解深度学习模型的瓶颈，让安全可信从理念转化为落地技术，为电力智能应用的高质量发展提供保障。

数据安全与隐私保护机制构建可信数据空间，利用隐私计算技术筑牢安全屏障，支撑数据高效汇聚与共享。例如，南方电网在新型储能AI平台中，通过隐私计算技术保障了230万个数据采集点的数据安全。跨领域人才培养与技术融合路径复合型人才能力模型构建聚焦"电力系统知识+AI算法能力+行业场景理解"三位一体培养，掌握机器学习、深度学习等算法在发电预测、设备运维中的应用，熟悉电力生产流程与核心设备特性。产教融合协同育人机制推动高校、发电企业、AI技术公司合作，共建实习基地与联合实验室，如华为与五大发电集团合作开展新能源功率预测、设备预测性维护等场景人才实训。技术融合典型路径探索通过"数据互通-模型共建-场景验证"实现AI与发电技术融合，例如南方电网构建可信数据空间，利用隐私计算技术汇聚多源数据，支撑AI大模型在风电功率预测等场景落地应用。行业标准与知识体系建设完善电力AI应用标准体系，如制定《火电AI模型并网测试导则》，明确安全指标；构建电力AI知识库，沉淀设备故障诊断、发电优化等领域专家经验与算法模型。典型案例：AI技术在智慧电厂的综合应用

01华为与华电联合新能源气象功率预测大模型华为与华电联合推出的新能源气象功率预测大模型在华电乌江等地实践落地，有效提升了风电功率预测的准确性，为风场的高效运行和电力调度提供了有力支持。

02珠海电厂AI供热流量指令控制技术珠海电厂成功实现对外供热流量的AI算法模型指令控制，成为国内首次将AI技术成功应用于发电厂设备控制的案例。该技术实现供热量在考核上下限内最佳效率运行，替代传统人工操作，提升了调节的全自动性、高效性和精准性。

03南方电网新型储能