在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的核心力量，电力行业也不例外。从发电到用电的各个环节，AI技术的深度融入正为电力行业带来前所未有的变革与机遇。

一、AI技术在电力行业的多场景应用

（一）发电侧：精准供需，提升效率

在发电领域，AI技术的应用显著提升了发电效率与稳定性。通过智能算法，能够精细调整发电机组的运行参数，优化控制策略。举例来说，华能集团部署的“睿智小能”AI助手，可对新能源发电预测模型进行优化，有效提升了可再生能源并网效率。同时，机器学习技术用于发电设备的故障预测与诊断，提前识别潜在问题，减少意外停机时间，降低维护成本。针对风能、太阳能等可再生能源，AI实现了精准发电量预测与优化调度，解决了其间歇性和不稳定性问题，增强了并网能力和电力供应可靠性。

（二）电网侧：智能管控，保障安全

电网运行的安全性和稳定性至关重要，AI技术在这方面发挥着关键作用。借助AI算法的智能电力调度系统，可实时监测电网运行状态并优化调度，确保电力供需平衡，提升电网运作效率。当故障发生时，机器学习技术能迅速诊断问题，指导抢修工作，缩短停电时间。南方电网投运的全国首个AI系统负荷预测平台，使系统负荷预测准确率从97.6%提升至98.3%，并通过强化学习技术解决了分布式能源大规模实时决策问题，突破秒级实时调控难题。此外，AI技术用于全方位安全防护，持续监测并智能预警潜在风险，增强电网抵御内外部威胁的能力。

（三）用户侧：智能升级，优化体验

在用户侧，AI技术带来了更智能、个性化的用电体验。通过智能用电管理，AI实时监测和分析用户用电行为，为用户提供个性化节能建议和优化方案，帮助用户降低电费支出。南方电网研发的“五位一体”客服大模型应用，为客户提供更个性化、智能化服务，实现与用户的共同成长。需求响应与互动机制使用户能与电网进行双向沟通，根据电力市场供需状况调整用电模式，提高电力使用效率，增强电力市场灵活性和稳定性。

二、电力行业AI应用的最新进展

（一）大模型的广泛接入

截至2025年2月17日 ，多家电力央企纷纷接入DeepSeek大模型。国家电网国网信通产业集团的模型服务云MSC平台、南方电网人工智能创新平台、国家能源集团龙源电力新能源数字化平台、国家电投集团中央研究院、中国华电“华电容思”数字底座以及中国华能集团等，都完成了DeepSeek大模型的接入或本地化部署。这使得电力企业在智能问答、文档归纳分析、电力市场分析、新能源发电预测等方面的能力得到显著提升，推动了电力行业数智化转型。

（二）专利技术的不断涌现

近期，电力AI领域专利成果丰硕。湖北华中电力科技开发有限责任公司和国网湖北省电力有限公司取得“基于生成式AI和区块链技术的信息系统组件智能部署方法”专利；国网上海市电力公司申请“基于AI图像识别和数字化建模的电缆接头自动化绕包系统”专利；浙江美硕电气科技股份有限公司的“一种大开距继电器”专利获批准，这些专利技术为电力AI的发展提供了技术支撑，推动行业不断向前发展。

三、AI助力电力行业发展的深远意义

（一）提升能源利用效率

AI技术实现了对能源生产和消费的实时监控与精准预测，优化能源管理和调度，减少能源浪费和损耗。在发电侧提高发电效率，在电网侧降低线路损耗，在用户侧实现节能降耗，促进能源的高效利用，推动能源管理向智能化方向发展。

（二）促进可再生能源发展

针对可再生能源的间歇性和不稳定性，AI技术精准预测发电情况，优化并网和消纳流程，提高可再生能源利用率。通过智能调度和储能技术应用，解决可再生能源供电稳定性问题，推动能源产业向绿色低碳方向创新发展。

（三）增强电网安全稳定性

AI实时监测电网运行状态，及时发现并预警潜在安全隐患，快速定位故障点，指导抢修工作，缩短停电时间，保障电力供应连续性，有效提升电网安全稳定运行水平，为经济社会发展提供可靠电力保障。

四、电力AI行业面临的挑战与应对策略

（一）面临挑战

电力需求爆发式增长：AI的深度学习和复杂模型运行对算力要求极高，训练一次大型语言模型如GPT-3所需电量高达1287兆瓦时，ChatGPT平均一天响应约2亿个请求，耗电量超50万度。数据中心作为AI运行的基础支撑，其耗电量也在激增，国际能源署预计到2026年全球数据中心耗电量将超1000太瓦时。此外，AI应用场景不断拓展，各领域智能设备、系统的运行进一步增加了电力需求。

电力供应稳定性受冲击：传统能源供应受资源储量、地缘政治等因素影响，存在不确定性；太阳能、风能等可再生能源虽前景广阔，但存在间歇性和不稳定性，且储能技术尚不完善，在无有效储能配套时，难以保障AI系统持续稳定供电。同时，气候变暖致使极端天气频发，如2023年全球水力发电占比跌至三十年来最低，不足40%，寒潮、干旱等极端天气会损坏电力供应设施，干扰电力生产与传输，影响AI运行。

电力基础设施压力巨大：许多地区现有的电网设施是基于过去的用电需求规划建设的，难以承受AI带来的爆发式电力增长，老旧的变电站、输电线路等升级改造迫在眉睫。AI设备分布和用电需求不均衡，给电力合理分配和调度带来挑战，如何实现供需平衡是电网运营面临的难题。此外，电网升级改造和新发电设施建设需要巨额资金和先进技术，发展中国家在应对AI电力需求时面临更大困难 。

（二）应对策略

技术创新：加大在新能源发电、储能技术、电网智能化等方面的研发投入。例如，研发更高效的太阳能电池板、风力发电机，提高可再生能源发电效率；发展先进的储能技术，如新型电池技术，解决可再生能源间歇性问题；利用AI、大数据、物联网等技术，实现电网的智能化管理和调度，提高电网承载能力和电力分配效率。

政策引导：政府出台相关政策，鼓励能源企业加大对清洁能源的开发和利用，推动能源结构向清洁能源转型。例如，给予清洁能源发电企业补贴、税收优惠等政策支持；制定合理的电力价格政策，引导用户合理用电，削峰填谷，缓解电力供需矛盾。同时，加强对电力基础设施建设的规划和投入，支持电网升级改造。

国际合作：在全球范围内，各国应加强在能源领域的合作与交流，共同应对AI大规模应用带来的电力供应挑战。例如，共享可再生能源开发技术和经验，共同研发储能技术；开展跨国电力贸易，优化电力资源配置，提高全球电力供应的稳定性和可靠性。

AI与电力行业的融合正深刻改变着电力行业的发展格局，带来了诸多机遇和变革。尽管面临着电力需求增长、供应稳定性和基础设施压力等挑战，但通过技术创新、政策引导和国际合作等应对策略，电力AI行业有望实现可持续发展，为构建智能、高效、绿色的电力系统做出更大贡献。