电力系统迎来临界点: AI为何从可选项变成必答题?

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中国电力行业正处于一个微妙的关口。

过去二十年，这个行业完成了人类历史上规模最大的电网建设。从特高压纵横千里，到配电网深入乡村，中国建成了全球电压等级最高、运行最复杂的电力系统。与此同时，供电可靠性持续提升，部分城市已跻身世界先进行列。

但这条看似平坦的道路，正在浮现新的机遇。

新能源的大规模接入正在改变电力系统的底层逻辑。风光发电“靠天吃饭”的本性让电网从可控走向波动。电动汽车的爆发式增长又让负荷侧从被动走向随机。而电网设备规模的持续扩张与一线运维人员的不断减少，形成了一组越来越尖锐的矛盾。

正是在这样的背景下，2026年暮春，福州，第九届数字中国建设峰会期间，一场由中国电机工程学会电力信息化专业委员会和华为联合举办的“AI+跃升电力智能化”的论坛吸引了行业关注。

这场论坛的核心观点是：人工智能在电力行业的角色正在发生根本性跃迁，它的角色已经从提升效率的辅助工具，升级为保障系统稳定运行的生存要件。

那么，面向新型电力系统建设，电力行业当前面临哪些升级挑战？AI带来了哪些突破性变化？这些技术又将如何改写电力系统的未来？

要理解AI在电力行业的价值，首先要看清这个行业正在经历的发展新要求。

电源侧对确定性的要求进一步提升。过去，火电、水电可以按调度指令精准出力，但新能源的大规模接入彻底改变了这一格局。到2030年，中国风光装机占比将从47%提升至60%，发电量占比也将从约22%提升到30%以上。这意味着，传统“源随荷动”的运行模式正在失效，电网稳定性将面临系统性挑战。一片云飘过、一阵风停歇，都可能导致数百兆瓦的出力波动。

负荷侧同样变得不可预测。如果说电源侧的变化是上游来水不稳定，那么负荷侧的变化就是下游用水不可预测。中国电动汽车保有量正从数千万辆向1.5亿辆迈进，每一辆电动汽车都是一个移动的、随机接入的大功率负荷。当数百万辆车同时充电，对配电网的冲击是巨大的。并且，随着分布式光伏、储能、微电网的普及，传统意义上的用户正在变成既用电，也发电的产消者。这种“源荷一体”的新形态让电网的功率平衡问题变得更加复杂。

电网内部也需要向高效集约发展。过去十年，电网规模翻了一番，但一线运维人员却下降了约两成。一条特高压线路的传统人工巡检需要二十到三十天，变电站和配电房同样面临设备越来越多、人越来越少的矛盾。传统堆人力的模式亟需向智能化升级。

同时，电力市场交易周期正从日前向实时演进。数据量指数级增长，决策时间窗口却在急剧缩小。

简言之，电力系统要求极致稳定，而新能源和市场化交易却带来了极致波动。这对矛盾的解决，无法依靠传统手段，必须寻找新的技术路径。

正是在这样的背景下，AI从可选项变成了必选项。

面对行业升级需求，AI被寄予厚望。

但与过去几年“概念先行、落地缓慢”的AI应用不同，华为电力论坛上展示的技术方案，已经呈现出鲜明的特征：进入核心场景、实现规模落地、开始改变运行逻辑。

这场技术变革正在电力系统的多个层面同时展开。

首先，AI让电网第一次真正看得见。

过去，电网在很多环节是一个黑箱。调度中心知道有多少电进出，但中间环节的状态往往是模糊的。AI正在改变这一局面。

在输电侧，AI不仅能看见线路状态，还能识别隐患。在输电侧，华为和国网布局的基于视频和AI视觉识别的智能巡检系统已经规模化应用。过去需要数十天完成的一条线路巡检工作，现在可以压缩到小时级。更重要的是，AI不仅能“看见”线路状态，还能“识别”隐患，从绝缘子破损到树障隐患，识别准确率已从人工的不到80%提升到95%以上。

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在变电侧，AI赋能的设备健康巡检工作可以在一个小时内完成所有关键设备的状态评估。变压器、GIS等核心设备的老化趋势、异常征兆，都能被提前捕捉。这意味着设备运维正在从定期检修向状态检修转变。

在配电侧，低压四百伏的“透明化”正在成为现实。华为提供云+鲲鹏+GaussDB的全栈产品和技术架构，助力营销、采集核心系统自主创新升级。边端侧提供智能融合终端+HPLC，助力台区光储充一体化和400V低压透明化，鸿蒙植入到摄像机，实现配电房视频与传感联动、极简近端运维。

其次，AI正在学会理解电力业务。

通用大模型无法解决电力行业的复杂问题。真正的价值，在于通用能力加行业知识的深度融合。所以，要让AI真正服务于电力系统，需要从数据驱动走向知识驱动。

华为联合国网某省应用的“数字本体”搭建了一个现实业务与物理世界的桥梁，用本体增强智能体，让大模型懂业务，以此规避决策的幻觉问题。有了本体，AI就不再是一个“什么都懂、但什么都不精”的通用模型，而是成为一个懂电力规则、懂业务逻辑的行业专家。

基于数字本体构建的统一语义可以实现在跨业务、跨系统、跨层级之间快速推广复制，以提升易用性。在此基础上，具备多模态理解能力、专业推理能力和数值计算能力的电力行业大模型开始涌现。这些模型不仅能回答问题，还能生成可执行的调度建议、辅助决策。

最后，AI正在进入决策层面，成为数字助手。

智能体技术的成熟正在改变电力生产的作业模式。与传统的自动化程序不同，智能体具备感知、规划、执行、记忆、反思等多种能力，输出可执行的结果。在配网运维场景，智能体可以根据一条“某小区需要应急抢修”的指令，自动调取该小区的供电拓扑、设备台账、历史故障记录、周边资源等信息，生成抢修方案，并通知相关人员。整个过程从过去的手工查询、多人协同，压缩到分钟级。

并且，智能体的开发门槛正在降低。一些电网企业已经推出了“零代码”智能体平台。一线业务人员经过短期培训，就可以自主搭建适用于本班组的小型智能体。AI正在从专家的工具变成全员的伙伴。

算力底座的自主创新则为这一切提供了支撑。所有上述技术，都离不开算力支撑。而电力行业对算力的要求是独特的：既要高并发处理海量数据，又要低时延满足实时控制需求；既要支持大规模训练，又要适配边缘侧的轻量化推理。面对新需求，面向电力行业的智算底座正在加速构建。

简言之，算力正在与电力本身形成双向奔赴。AI需要电，电也需要AI。智算中心作为高耗能设施，需要稳定、绿色的电力保障，而电力系统的智能化，又依赖强大的算力支撑。

这种“电算协同”的新关系正在成为“十五五”时期的重要课题。

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能源行业有一个著名的“不可能三角”：安全、绿色、经济，三者难以兼得。

传统上，追求高比例新能源往往意味着牺牲系统稳定性，而保障安全又常常需要增加成本。这个三角像一个魔咒困扰了能源界几十年。

AI的出现正在改变这一格局。

在安全与绿色的关系上，AI正在将二者从对立转向兼容。

高精度的新能源功率预测，让调度人员可以提前预判波动、提前安排备用容量。智能化的设备健康管理，让故障从被动发现变为主动预警。辅助决策系统让调度员在面对复杂工况时能够有据可依。有了AI，新能源正在变成一种可调度、可预测、可管理的资源。安全与绿色的兼容正在从理想走向现实。

在效率与成本的关系上，AI同样带来了突破。

以巡检为例，AI将效率提升了数十倍，同时大幅降低了人工成本和误检漏检带来的隐性损失。以调度为例，AI辅助决策将故障处置时长压缩了80%以上，直接减少了停电损失。以客服为例，智能客服替代了大量人工座席，同时提升了响应速度和用户满意度。

同时，AI正在推动电力市场的精细化运行。随着预测精度的提升和响应速度的加快，新能源可以更充分地参与市场竞争，从而降低整体供电成本。效率提升与成本下降，正在形成正向循环。

更深层次的变化在于电力系统的运行哲学。

传统电力系统的运行逻辑，是确定性驱动的。设备参数明确、运行规则固定、调度计划提前制定……这种逻辑的基础，是系统状态的可预测性。但新型电力系统的本质特征，恰恰是不确定性。AI的核心能力恰恰是在不确定性中寻找最优解。这种从确定性思维向精准预测、动态优化思维的转变，是电力系统运行范式的重要升级。

为此，华为与南网等产业伙伴联合研发了“驭电”大模型，在训练机制中嵌入了电力系统规律，让计算结果严格遵循物理定律。同时，华为还通过“数字本体”技术，将电力系统的设备、拓扑、规程、标准等专业知识转化为机器可理解的统一语义模型，试图解决AI的幻觉问题。在陕西，华为与国网基于本体技术构建的电费账单数字专员，已实现7×24小时精准服务，并入围数字中国人工智能赛道决赛。