AI赋能电力行业智能升级

当前AI技术正深度重构电力行业全链条，形成以"大模型驱动+小模型协同"为核心的智能化升级路径。以下是主要进展和趋势：

一、技术突破方向

1. 认知智能演进

2. 多模态融合应用

二、典型应用场景

| 领域 | 技术方案 | 成效案例 |

|-|--|--|

| 电度 | 动态拓扑解析+风险预控 | 杭州电网可实时处理1800+母线节点数据^[1] |

| 新能源消纳 | LSTM神经网络+强化学习调度 | 提升30%间歇性能源接入能力^[4][5] |

| 设备运维 | 数字孪生+缺陷识别模型 | 广东局机器狗实现98%故障定位准确率^[3] |

三、行业生态发展

四、未来挑战

1. 需突破通用大模型在实时计算中的上下文长度限制^[1]

2. 边缘计算与联邦学习技术亟待完善，以应对分布式能源的隐私保护需求^[8]

当前技术迭代速度远超预期，DeepSeek等开源模型正推动行业进入"AI平价时代"，预计2026年前将实现省级电网全业务AI渗透率超80%^[2][6]。