電力企業“牽手”AI 生產運營“加速跑”

在全球數字化與能源革命背景下，電力企業傳統運營模式在設備維護、能源調度等方面效率瓶頸凸顯。人工智能憑借強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、用戶側能效管理等場景中，AI通過自動化流程與策略優化，有效縮短業務周期、降低運營成本。

人工智能正重構電力企業生產運營范式，推動其從“經驗驅動”向“數據驅動”、“被動響應”向“主動預測”躍升，進而為新型電力系統與“雙碳”目標筑基。

人工智能對電力企業

生產運營效率提升的價值

生產運維智能化，提升設備與電網運行效率。人工智能通過智能巡檢、預測性維護及機器人作業，實現電力設備運維從人工經驗向精準預判轉型。例如，山東能源集團靈臺電廠通過“大數據" 人工智能”技術，構建起設備全生命周期健康管理系統，不僅實現24小時智能監測與診斷，還打造了一體化的智慧電廠新模式。

管理與技術雙輪驅動，推動流程革新與生態構建。AI深度融入電力企業管理流程，實現辦公、供應鏈與客戶服務的智能化升級。國網上海電力數據顯示，其“AI大腦”通過自動追蹤電網數據異常、拆解業務邏輯并生成診斷建議，實現秒級響應能力，推動工單處理周期縮短" ，數據合規率提升" 。此外，“光明電力大模型”“大瓦特”大模型等技術與行業深度協同，覆蓋80余個應用場景，將換流變壓器故障診斷時間從一周壓縮至分鐘級；依托萬兆光網等基礎設施，結合邊緣計算及數字孿生技術，助力構建新型電力系統，實現設備狀態實時監控與極端場景模擬，推動產業生態智能化轉型。

經濟與生態效益雙贏，助力可持續發展。人工智能為電力企業帶來直接成本節約，如無人機巡檢降低人工成本、優化摻燒系統減少煤炭消耗。此外，企業通過優化火電廠燃燒參數、推動“電力看雙碳”等舉措，能夠助力綠色能源轉型，降低碳排放強度。舉個例子，國家電網作為鏈長帶動電力人工智能產業鏈發展，促進產學研協同，實現經濟效益與生態效益的雙重提升，推動電力行業向“零碳、高效、韌性”的智能化范式加速邁進。

人工智能驅動電力企業

生產效率提升的關鍵路徑

構建電力商業智能決策引擎。電力企業依托海量生產運行與客戶數據，通過統一大數據平臺實現數據資產化管理。以南方電網為例，其在輸配電、營銷等7大業務域構建28個企業級AI數據集，形成可復用的數據資產池。通過數據挖掘與機器學習技術，將數據轉化為商業決策生產力：在營銷端，基于用戶用電行為分析構建精準畫像，挖掘高價值客戶需求，優化電價套餐設計與需求響應策略，推動電力服務向“精準營銷" 增值服務”轉型；在運維端，通過設備運行數據建模實現故障預測，將傳統事后維修模式升級為“預測性維護" 計劃性檢修”，降低非計劃停機損失，提升設備資產運營效率。由此可見，數據資產的商業化運作，正成為電力企業降本增效與服務創新的核心驅動力。

打造電力產業數字化基礎設施。發電、輸電、配電全環節的智能設備規模化應用，構建起電力行業數字化商業網絡。智能電表、傳感器等終端設備作為數據入口，實時采集電力消費與設備運行數據，形成“數據采集—傳輸—應用”商業閉環。例如，智能電表不僅支撐精準電費結算，更通過實時負荷數據為虛擬電廠、需求側響應等新興商業模式提供底層數據支撐；配電自動化系統實現故障秒級定位與隔離，降低運維人力成本的同時，為高可靠性供電服務（如工業用戶定制化保電）創造收費溢價空間。智能設備的商業化應用，正從“成本中心”向“利潤中心”轉型，成為電力企業拓展增值服務的關鍵支點。

培養“電力+AI”復合型人才。在巡檢場景中，無人機完成規模化初檢降低人力投入，人工團隊則專注異常精檢以提升作業質量，形成“機器替代重復勞動" 人工聚焦高價值決策”的效率組合；在調度環節，AI系統提供實時運行優化方案，調度人員負責策略審核與應急處置，實現“算法效率+human judgment（人類判斷）”的決策強化。這種模式不僅降低人力成本，更通過人力資源結構優化，將勞動力從傳統運維轉向客戶服務、技術研發等增值領域，推動企業從“生產型”向“服務型”商業形態轉型。人機協同的商業化實踐，正重新定義電力行業的勞動力價值分配體系。

人工智能在電力企業

應用中面臨的挑戰與對策

數據質量與安全雙重困境及應對。電力數據具有“多源異構”特征，存在數據缺失、格式不統一等問題，影響AI模型訓練效果，同時能源數據涉及國家關鍵基礎設施安全，數據傳輸加密、權限管控等安全防護存在漏洞。對此，企業需構建全生命周期數據治理體系，采用邊緣計算設備實現數據源頭降噪，部署智能ETL（提取、轉換、加載）工具提升清洗效率，運用區塊鏈技術構建數據溯源鏈，確保數據合規；同時強化數據安全防護，部署量子加密傳輸通道與零信任安全架構，建立覆蓋數據全生命周期的安全防護機制，完善數據安全應急響應預案。

技術成熟度與兼容性瓶頸及應對。設備故障預測領域AI模型預警準確率有待提升，與工業級應用標準存在差距。老舊變電站相關系統與 AI 平臺的協議轉換成功率低，導致實時數據交互延遲，進而影響智能決策的時效性。為解決這一問題，企業可以設立AI技術聯合實驗室，聚焦關鍵算法攻關以提升故障預警準確率；同時，聯合行業協會推動技術標準化建設，制定相關技術規范，統一協議接口標準，通過標準化中間件實現新舊系統無縫銜接，降低集成成本。

復合型人才結構性短缺及應對。電力企業中兼具電力專業知識與AI技術能力的復合型人才占比低，高校相關專業年培養人才規模難以滿足行業需求，高端人才供需矛盾突出。對此，應實施“雙軌制”人才戰略，內部開展定制化培訓，培養掌握基礎算法的技術骨干，外部通過“項目制”引進海外高層次人才，組建跨學科創新團隊；同時深化校企合作，與高校共建專業方向，設立專項獎學金定向輸送人才，建立產學研一體化人才培養基地。

人工智能作為新一代信息技術的核心，為電力企業生產效率的提升提供了廣闊的空間和有力的支撐。電力企業通過在發電、輸電、配電、用電等各個環節深度應用人工智能，實現了數據驅動的智能決策以及智能設備與自動化系統的高效運行、人工智能算法與模型的創新應用以及人機協同的工作模式，從而有效提高電力企業的生產效率、保障供電可靠性、降低運營成本。然而，人工智能在電力企業的應用過程中也面臨著數據質量與安全、技術成熟度與兼容性、人才短缺等諸多挑戰。電力企業需要采取相應的應對策略，加強數據管理和安全防護，加大技術研發和創新力度，培養和引進復合型人才，以推動人工智能技術在電力企業的廣泛應用和深度融合，實現電力企業的數字化、智能化轉型。