中国气象局报道：厄尔尼诺今夏将“卷土重来”，今年或明年极可能创最暖纪录。
可以想象，今年的夏季会出奇的热，去年夏季已经相当热了，有去古墓乘凉的，那凉气确实入骨；也有记者在北极穿短袖报道。当时的电力行业板块，热度持续攀升。
今年又将迎来极端天气的夏季，夏季是用电高峰，后期电力供应将会趋紧。从5月以来，广东用电负荷已经快速增长；浙江制造业用电量接近历史高位水平。
电力风口正盛，人工智能热度不减，人工智能和电力会迸发什么火花呢？电力行业哪些环节可以用到人工智能？
1、AI+电力，“发电、电网、用电侧”三侧受益
今年以来，人工智能的浪潮愈来愈烈，国内巨头相继入局AI大模型，AI大模型能够赋能千行百业，其中在电力方向已经开始实际应用。
数据来源：国金证券研究所
“AI+电力”，即智慧电力，实际操作层面，应用涵盖发电侧、电网侧、用电侧。
（1）发电侧：发电清洁化智慧化转型，如新能源发电功率预测、电厂BIM智能化设计。
（2）电网侧：新型电力系统建设，比如电网智能调控和辅助决策、输电线路智能巡检/变电站智能运检/配电智能运维。
（3）用电侧：电力消费节能提效，比如虚拟电厂、微电网。
数据来源：国家能源局《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》、国金证券研究所
今年3月31日，国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，针对电力、煤炭、油气等行业数字化智能化转型发展需求，提出若干建议，以把握新一轮科技革命和产业变革新机遇。
其中电力方面，主要提出利用数字化智能化技术支撑：发电清洁低碳转型、新型电力系统建设、电力消费节能提效。在政策的驱动下，“AI+电力”处于历史发展的风口中。
2、AI赋能四大电力细分方向
AI在电力行业有多个细分应用领域，包括：新能源发电功率预测、BIM设计、智能运维与巡检、虚拟电厂等。
（1）新能源发电功率预测
新能源发电功率预测系统对气象预报数据要求较高，精度高，频次高。能源局《发电厂并网运行管理实施细则》要求，新能源电站必须于每天早上9点前向电网调度部门报送短期功率预测数据，用于电网调度做未来1天或数天的发电计划。
然而，传统数值预算将气象监测数据代入数学物理方程式进行预测，中长期气象很难预测，准确度较低。
盘古气象大模型打破了这个困境，成为首个精度超过传统数值的AI预报方法，预测精度在1小时到7天内，能够提供秒级全球气象预报，包括位势、湿度、风速、温度等，预测速度提高1万倍以上，台风轨迹预测精确度据世界第一，台风生成时间与移动轨迹预测的准确度超85%。
来源：华为
（2）电力行业BIM设计软件
BIM，即建筑信息模型，BIM设计贯穿电网全领域，包括精细建模、微观选址、建筑算量软件等。
AI大模型之前，可以借助于算法实现二维图纸翻模三维BIM模型功能，但是翻模效果普遍较差，需要大量的人工修正；AI大模型的引入，翻模的精细度和准确率均大幅提升，从而满足商业化需求。
BIM与人工智能深度融合，有望在设计、施工、运维阶段开拓应用场景与解决方案。
来源：中国知网：《AI时代的BIM新设计技术展望》、国金证券研究所
（3）智能运维与巡检
由于输变电线路处于各种自然环境中，风吹日晒雨淋，电力设备缺失和损坏长安金，电力运维需要及时发现故障或性能变化，及时进行维修更换。
电力系统运维管理分为：“被动”-“主动”-“状态检修”三个阶段，“状态检修”策略及时性和可靠性高。
数据来源：智洋创新公司公告、国金证券研究所
电力巡检工作条件恶劣，传统人工巡检工作难度大、危险指数高、工作量大、及时性差，智能巡检不仅智能灵活，更具有相应速度快、效率高、成本低优势。
效率方面：在电力巡检领域，一个50MW的变电站人工巡检完整一圈，覆盖所有设备所需要时间通常为2-3个月，而机器巡检仅需要2天左右的时间。
成本方面：按人工1万元/月成本计算，年度人工成本为12万元，目前巡检机器人采购成本通常为50-80万元，按照10-20年折旧，单年仅2.5-8万元。
智能巡检对于传统人工巡检可以说是“降维打击”，未来AI替代是大势所趋，智能机器人技术应用前景广阔。
目前盘古CV大模型加持电网智能巡检，利用海量无标注电力数据进行预训练和筛选，并结合少量标注样本微调的高效开发模式，独创性地提出了针对电力行业的预训练模型。代替传统20多个小模型，平均精度地提升18.4%，成本降低90%。
（4）虚拟电厂
虚拟电厂本质上是一套软件平台系统，可以理解为电力智能管家，能够有效实现削峰填谷，灵活调节电网负荷。
虚拟电厂的集控平台一方面可以对收集的充电桩、居民用电等数据进行分析，做到需求侧的精准响应及管理；另一方面可以与大电网与电力市场互通。
资料来源：国网上海经研院，华安证券研究所
“聚合”和“通信”是虚拟电厂的核心，与AI匹配性强。建设虚拟电厂可分为两大关键信息化技术：即协调控制、信息通信技术。其中，协调控制技术要联通源网荷储多个环节的调整，并要做出对于发电量、用电量、电价等多个数据的判断，AI的接入有望极大提升分析效率和准度。另一方面，主要影响B端用电水平的虚拟电厂对于电网整体稳定性影响较小、数据相比C端更容易授权用于训练，有望率先接入大模型应用。
3、“AI+电力”上市公司梳理
国新日能：专注新能源功率预测，AI气象大模型有望推动业务升级。
恒华科技：领跑电力BIM，积极推动AI融合业务场景。
泽宇智能：提供一站式智能电网综合服务。
国网信通：搭建电力数字空间，全方位多维度智能AI平台建设。
智洋创新：数字电网解决方案，AI助力方案能力纵向迁移。
朗新科技：B&C端双轮驱动的能源IT龙头，BSE打造“绿色引擎”。
远光软件：整合能源运营，AI赋能电力产品全生命周期管理。
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