在全球數(shù)字化與能源革命背景下，電力企業(yè)傳統(tǒng)運(yùn)營模式在設(shè)備維護(hù)、能源調(diào)度等方面效率瓶頸凸顯。人工智能憑借強(qiáng)大的算力與智能分析能力，成為破解難題的核心引擎。在電力市場交易、用戶側(cè)能效管理等場景中，AI通過自動化流程與策略優(yōu)化，有效縮短業(yè)務(wù)周期、降低運(yùn)營成本。

人工智能正重構(gòu)電力企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營范式，推動其從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”、“被動響應(yīng)”向“主動預(yù)測”躍升，進(jìn)而為新型電力系統(tǒng)與“雙碳”目標(biāo)筑基。

人工智能對電力企業(yè)

生產(chǎn)運(yùn)營效率提升的價值

生產(chǎn)運(yùn)維智能化，提升設(shè)備與電網(wǎng)運(yùn)行效率。人工智能通過智能巡檢、預(yù)測性維護(hù)及機(jī)器人作業(yè)，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備運(yùn)維從人工經(jīng)驗(yàn)向精準(zhǔn)預(yù)判轉(zhuǎn)型。例如，山東能源集團(tuán)靈臺電廠通過“大數(shù)據(jù)" 人工智能”技術(shù)，構(gòu)建起設(shè)備全生命周期健康管理系統(tǒng)，不僅實(shí)現(xiàn)24小時智能監(jiān)測與診斷，還打造了一體化的智慧電廠新模式。

管理與技術(shù)雙輪驅(qū)動，推動流程革新與生態(tài)構(gòu)建。AI深度融入電力企業(yè)管理流程，實(shí)現(xiàn)辦公、供應(yīng)鏈與客戶服務(wù)的智能化升級。國網(wǎng)上海電力數(shù)據(jù)顯示，其“AI大腦”通過自動追蹤電網(wǎng)數(shù)據(jù)異常、拆解業(yè)務(wù)邏輯并生成診斷建議，實(shí)現(xiàn)秒級響應(yīng)能力，推動工單處理周期縮短" ，數(shù)據(jù)合規(guī)率提升" 。此外，“光明電力大模型”“大瓦特”大模型等技術(shù)與行業(yè)深度協(xié)同，覆蓋80余個應(yīng)用場景，將換流變壓器故障診斷時間從一周壓縮至分鐘級；依托萬兆光網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施，結(jié)合邊緣計算及數(shù)字孿生技術(shù)，助力構(gòu)建新型電力系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控與極端場景模擬，推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)智能化轉(zhuǎn)型。

經(jīng)濟(jì)與生態(tài)效益雙贏，助力可持續(xù)發(fā)展。人工智能為電力企業(yè)帶來直接成本節(jié)約，如無人機(jī)巡檢降低人工成本、優(yōu)化摻燒系統(tǒng)減少煤炭消耗。此外，企業(yè)通過優(yōu)化火電廠燃燒參數(shù)、推動“電力看雙碳”等舉措，能夠助力綠色能源轉(zhuǎn)型，降低碳排放強(qiáng)度。舉個例子，國家電網(wǎng)作為鏈長帶動電力人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益的雙重提升，推動電力行業(yè)向“零碳、高效、韌性”的智能化范式加速邁進(jìn)。

人工智能驅(qū)動電力企業(yè)

生產(chǎn)效率提升的關(guān)鍵路徑

構(gòu)建電力商業(yè)智能決策引擎。電力企業(yè)依托海量生產(chǎn)運(yùn)行與客戶數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理。以南方電網(wǎng)為例，其在輸配電、營銷等7大業(yè)務(wù)域構(gòu)建28個企業(yè)級AI數(shù)據(jù)集，形成可復(fù)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)池。通過數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)決策生產(chǎn)力：在營銷端，基于用戶用電行為分析構(gòu)建精準(zhǔn)畫像，挖掘高價值客戶需求，優(yōu)化電價套餐設(shè)計與需求響應(yīng)策略，推動電力服務(wù)向“精準(zhǔn)營銷" 增值服務(wù)”轉(zhuǎn)型；在運(yùn)維端，通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)建模實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測，將傳統(tǒng)事后維修模式升級為“預(yù)測性維護(hù)" 計劃性檢修”，降低非計劃停機(jī)損失，提升設(shè)備資產(chǎn)運(yùn)營效率。由此可見，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的商業(yè)化運(yùn)作，正成為電力企業(yè)降本增效與服務(wù)創(chuàng)新的核心驅(qū)動力。

打造電力產(chǎn)業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施。發(fā)電、輸電、配電全環(huán)節(jié)的智能設(shè)備規(guī)?；瘧?yīng)用，構(gòu)建起電力行業(yè)數(shù)字化商業(yè)網(wǎng)絡(luò)。智能電表、傳感器等終端設(shè)備作為數(shù)據(jù)入口，實(shí)時采集電力消費(fèi)與設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，形成“數(shù)據(jù)采集—傳輸—應(yīng)用”商業(yè)閉環(huán)。例如，智能電表不僅支撐精準(zhǔn)電費(fèi)結(jié)算，更通過實(shí)時負(fù)荷數(shù)據(jù)為虛擬電廠、需求側(cè)響應(yīng)等新興商業(yè)模式提供底層數(shù)據(jù)支撐；配電自動化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)故障秒級定位與隔離，降低運(yùn)維人力成本的同時，為高可靠性供電服務(wù)（如工業(yè)用戶定制化保電）創(chuàng)造收費(fèi)溢價空間。智能設(shè)備的商業(yè)化應(yīng)用，正從“成本中心”向“利潤中心”轉(zhuǎn)型，成為電力企業(yè)拓展增值服務(wù)的關(guān)鍵支點(diǎn)。

培養(yǎng)“電力+AI”復(fù)合型人才。在巡檢場景中，無人機(jī)完成規(guī)?；鯔z降低人力投入，人工團(tuán)隊(duì)則專注異常精檢以提升作業(yè)質(zhì)量，形成“機(jī)器替代重復(fù)勞動" 人工聚焦高價值決策”的效率組合；在調(diào)度環(huán)節(jié)，AI系統(tǒng)提供實(shí)時運(yùn)行優(yōu)化方案，調(diào)度人員負(fù)責(zé)策略審核與應(yīng)急處置，實(shí)現(xiàn)“算法效率+human judgment（人類判斷）”的決策強(qiáng)化。這種模式不僅降低人力成本，更通過人力資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，將勞動力從傳統(tǒng)運(yùn)維轉(zhuǎn)向客戶服務(wù)、技術(shù)研發(fā)等增值領(lǐng)域，推動企業(yè)從“生產(chǎn)型”向“服務(wù)型”商業(yè)形態(tài)轉(zhuǎn)型。人機(jī)協(xié)同的商業(yè)化實(shí)踐，正重新定義電力行業(yè)的勞動力價值分配體系。

人工智能在電力企業(yè)

應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)與對策

數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全雙重困境及應(yīng)對。電力數(shù)據(jù)具有“多源異構(gòu)”特征，存在數(shù)據(jù)缺失、格式不統(tǒng)一等問題，影響AI模型訓(xùn)練效果，同時能源數(shù)據(jù)涉及國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全，數(shù)據(jù)傳輸加密、權(quán)限管控等安全防護(hù)存在漏洞。對此，企業(yè)需構(gòu)建全生命周期數(shù)據(jù)治理體系，采用邊緣計算設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源頭降噪，部署智能ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）工具提升清洗效率，運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)溯源鏈，確保數(shù)據(jù)合規(guī)；同時強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)，部署量子加密傳輸通道與零信任安全架構(gòu)，建立覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的安全防護(hù)機(jī)制，完善數(shù)據(jù)安全應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案。

技術(shù)成熟度與兼容性瓶頸及應(yīng)對。設(shè)備故障預(yù)測領(lǐng)域AI模型預(yù)警準(zhǔn)確率有待提升，與工業(yè)級應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)存在差距。老舊變電站相關(guān)系統(tǒng)與 AI 平臺的協(xié)議轉(zhuǎn)換成功率低，導(dǎo)致實(shí)時數(shù)據(jù)交互延遲，進(jìn)而影響智能決策的時效性。為解決這一問題，企業(yè)可以設(shè)立AI技術(shù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，聚焦關(guān)鍵算法攻關(guān)以提升故障預(yù)警準(zhǔn)確率；同時，聯(lián)合行業(yè)協(xié)會推動技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，制定相關(guān)技術(shù)規(guī)范，統(tǒng)一協(xié)議接口標(biāo)準(zhǔn)，通過標(biāo)準(zhǔn)化中間件實(shí)現(xiàn)新舊系統(tǒng)無縫銜接，降低集成成本。

復(fù)合型人才結(jié)構(gòu)性短缺及應(yīng)對。電力企業(yè)中兼具電力專業(yè)知識與AI技術(shù)能力的復(fù)合型人才占比低，高校相關(guān)專業(yè)年培養(yǎng)人才規(guī)模難以滿足行業(yè)需求，高端人才供需矛盾突出。對此，應(yīng)實(shí)施“雙軌制”人才戰(zhàn)略，內(nèi)部開展定制化培訓(xùn)，培養(yǎng)掌握基礎(chǔ)算法的技術(shù)骨干，外部通過“項(xiàng)目制”引進(jìn)海外高層次人才，組建跨學(xué)科創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)；同時深化校企合作，與高校共建專業(yè)方向，設(shè)立專項(xiàng)獎學(xué)金定向輸送人才，建立產(chǎn)學(xué)研一體化人才培養(yǎng)基地。

人工智能作為新一代信息技術(shù)的核心，為電力企業(yè)生產(chǎn)效率的提升提供了廣闊的空間和有力的支撐。電力企業(yè)通過在發(fā)電、輸電、配電、用電等各個環(huán)節(jié)深度應(yīng)用人工智能，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策以及智能設(shè)備與自動化系統(tǒng)的高效運(yùn)行、人工智能算法與模型的創(chuàng)新應(yīng)用以及人機(jī)協(xié)同的工作模式，從而有效提高電力企業(yè)的生產(chǎn)效率、保障供電可靠性、降低運(yùn)營成本。然而，人工智能在電力企業(yè)的應(yīng)用過程中也面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、技術(shù)成熟度與兼容性、人才短缺等諸多挑戰(zhàn)。電力企業(yè)需要采取相應(yīng)的應(yīng)對策略，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和安全防護(hù)，加大技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新力度，培養(yǎng)和引進(jìn)復(fù)合型人才，以推動人工智能技術(shù)在電力企業(yè)的廣泛應(yīng)用和深度融合，實(shí)現(xiàn)電力企業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。