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电力行业的智能革命：人工智能如何重塑新型电力系统

在当今全球能源转型的大背景下，我国能源电力领域正经历着前所未有的深刻变革。随着新能源装机容量持续攀升，截至2025年8月底，全国新能源装机容量已突破17亿千瓦，其中太阳能发电约11.2亿千瓦，风电约5.8亿千瓦。这种迅猛发展的态势，对电力系统的安全稳定运行提出了全新挑战，而人工智能技术正在成为破解这些难题的关键钥匙。

新型电力系统为何离不开人工智能

传统电力系统基于“源随荷动”的刚性调度模式，依靠转动惯量维持系统稳定。然而，随着海量新能源的接入，电力系统面临着个体容量小、数量多、预测难度大等新问题。新能源的波动性和不确定性，使得传统的基于机电系统转动惯量的稳定理论难以完全适应以新能源为主体的新型电力系统。

新型电力系统需要的是基于电力电量实时平衡的系统平衡理论，这是一种“无限大”功率、“无限多”能量的动态随机平衡。要实现对海量新能源的高效消纳和管理，传统的调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口的计算挑战。以2024年为例，全国风电、光伏利用率分别为95.9%和96.8%，弃电量约700亿千瓦时，相当于北京市半年的用电量，也造成了约0.3亿吨的二氧化碳排放损失。

人工智能技术正是解决这一困境的核心手段。它不仅能够帮助电网实现对新能的“无条件”接纳，更是管理好海量新能源的技术基础。通过研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则的电力人工智能系统，可以在海量数据基础上，透过数据关系发现电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理和智能运行。

透明电网：电力系统的“智能导航”

透明电网是信息技术、计算技术、传感技术、控制理论、人工智能、互联网等与电力系统的深度融合。在这一概念下，小微智能传感器及其传感网络无处不在，设备功能与信息深度融合，实现电网的自由数据采集、存储、获取和智能分析。

透明电网的核心要素包括小微智能传感器、智能设备和设备智能化、强大的软件平台以及大数据平台。通过这些要素的协同作用，电网能够实现全面可见、可知、可控的状态。小微智能传感器遍布电网各个角落，实时采集海量运行数据；智能设备与先进传感、通信、计算技术有机结合，提升设备自感知、自诊断能力；强大的软件平台则成为电网的“超级大脑”，对海量数据进行智能分析和决策。

透明电网的终极目标是实现电力系统的“智能导航”功能。就像现代交通导航系统能够实时规划最优路线一样，透明电网能够基于实时数据，为电力系统的运行调度提供最优决策方案。这种运行导航决策系统基于物理电网中的传感器和智能设备数据，应用强大的算力算法构建，能够实现电网安全域辨识与控制、直流故障辨识与决策、多道防线协调控制、多能互补协调等关键功能。

电力人工智能的发展现状与突破

当前，我国电力系统人工智能大模型研发呈现出蓬勃发展的态势，众多企业和机构积极投入研发。结合国家“双碳”目标、新型电力系统建设以及能源数字化转型需求，电力行业正积极探索大模型技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。

国家电网先后发布“思极GPT”、10亿节点配网视觉大模型、“光明电力大模型”等成果；南方电网则推出电力行业人工智能创新平台及“大瓦特”自主可控电力大模型，以及“大瓦特-天璇”电力调度专业大模型、“驭电”智能仿真计算工具等。这些大模型的研发应用，标志着我国电力人工智能已从理论探索进入规模化应用初期。

在技术层面，电力人工智能大模型呈现出多模态技术融合、算力与算法优化、物理-数据混合驱动等特点。采用多模态深度学习技术，融合图像识别、自然语言处理和时间序列分析等多种AI算法；硬件采用全国产GPU算力集群，软件层面构建电力行业调度知识库；将电力系统物理方程嵌入大模型训练，提升可解释性和泛化能力。

应用场景也日益丰富。在电网调度领域，大模型大幅缩短转供决策时间和指令票拟写时间，提升预测准确率，实现调度操作票全要素智能审核；在设备运维方面，提升电网安全隐患告警有效率，人形机器人通过AI与大模型技术结合，应用于电力设备巡检、倒闸操作等高危复杂任务；在智能客服领域，覆盖十余个领域的百余个应用场景，具备意图识别、多轮对话等能力。

电力人工智能系统AIEPS的核心技术创新

电力人工智能系统的本质是电力系统的“超级大脑”，对电网运行进行实时、精确地控制与管理。其研发目标是开发世界领先的专业大模型，基于实时性、精确性、智慧性、自适应等生产大模型特点，构建驱动物理电网“透明运行”的智能内核。

在技术创新方面，AIEPS突破了多项关键技术。通过构建高维向量数据底座，覆盖百亿级电力常用的电气量、天气、地理和经济社会数据，奠定数据驱动-知识引导-算法增强的关键技术路径。提出电力系统时空融合的自掩码、自监督预训练方法，以及异构算力轻量化加速方法，实现模型大小减少80%、计算量减少70%的显著效果。

针对电力系统多领域知识融合与提取的难点，AIEPS提出面向新型电力系统特定业务场景的大模型微调关键算法。通过跨领域知识融合与业务知识提取，实现智能调度运行、安全风险评估、实时状态感知、源荷预测等功能，大模型驱动的风险预判准确率达到95%以上，调度策略可用率超过99%。

在通用智能决策方面，AIEPS突破多稳定问题交织场景下的通用智能决策难题，能够有效开展电力系统分布式计算和运行管理多方案寻优，具有计算实时性和高度可扩展性。综合稳定评估正确率大于95%，满足多类稳定问题交织分析需要；调度决策可用率大于99%，满足复杂场景决策需求。

未来展望：电力人工智能的发展方向

随着技术的不断演进，电力人工智能正朝着更加专业化、协同化和智能化的方向发展。从通用大模型向电力垂直领域深化，构建“预训练+微调”的行业底座，成为行业专用大模型的发展趋势。大模型作为调度中枢，协调发电、储能、用户等多元主体，支撑新型电力系统“源网荷储”互动，多智能体协同成为重要方向。

结合电网数字孪生平台，实现大模型在虚拟空间中的仿真推演与闭环优化，数字孪生集成将进一步提升系统的仿真精度和决策能力。同时，制定电力AI大模型的数据、算法、安全标准，推动电力人工智能大模型健康有序发展，标准与生态建设也日益受到重视。

电力人工智能大模型是新型电力系统建设的重要技术基础，也是专业大模型需要硬核创新技术的典范。新型电力系统建设需要人工智能技术，推动电网技术从自动化进入智能化时代。数字化是基础，电力人工智能系统构建数字数据之间的关系，实现新型电力系统全面可见、可知、可控的透明化，构成透明电网的核心技术体系。

面向未来，随着新能源渗透率的持续提高，电力人工智能大模型将成为消纳新能源、管理新能源的核心基础。通过不断提升新能源大发时段的消纳率，实现调度决策的智能化升级与安全高效运行，电力人工智能将为构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统提供强有力的技术支撑。

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