近年来，随着数字化智能化技术的迅速发展，电力行业也积极探索利用大数据、人工智能等技术手段来推进转型升级。国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》则为电力行业提出了一系列的建议。其中，主要关注电力发电清洁低碳转型、新型电力系统建设以及电力消费节能提效方面。
为了推进新型电力系统建设，智慧融合成为了基础保障。新型电力系统以数据为核心，通过数字化智能化的技术手段来推动系统控制运行的转变。其中，主要涉及到状态感知、智能学习和预测控制三个方面。状态感知从局部的感知量测向全局的确定性映射转变，将实现电网内外各物理系统的耦合运行。智能学习将从单纯的物理量分析转变到包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判。预测控制方面，将结合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测，提升随机变量的预测精度，并应用于电网逐级调控和控制引导。
另外，为了解决新能源发电的间歇性和波动性特征所带来的问题，基于人工智能的发电功率预测成为了当前的研究主线。新能源发电对天气依赖较强，因此准确预测发电电量可以帮助电网调度部门提前做好相关调控计划，提高电力系统的调峰能力，增加新能源的并网容量。与传统的物理建模、时间序列建模相比，基于人工智能的预测模型对于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力，模型参数可以通过数据训练得到，输入特征也可以灵活构建，同时智能优化算法可以进一步进行参数自动寻优，提高预测精度。
此外，智能运维与巡检也是电力行业中的重要应用领域。电力系统运维管理主要包括被动运维、主动运维和状态检修策略三个发展阶段。其中，状态检修策略提高了故障发现的及时性和电网运行的可靠性。然而，传统的人工巡检存在工作难度大、危险性高、及时性低和工作量大等劣势。因此，采用智能巡检可以解决这些问题，具有更高的响应速度、更高的效率和更低的成本。随着智能机器人技术的发展，未来的电气行业无人化巡检将成为行业的常态，AI替代人工将会有更高的性价比。
综上所述，电力行业推进数字化智能化发展是当前的趋势。利用数字化智能化技术可以支撑发电清洁低碳转型、新型电力系统建设和电力消费节能提效等方面。通过智慧融合建设新型电力系统，实现状态感知、智能学习和预测控制，可以提高电力系统的运行效率和可靠性。基于人工智能的发电功率预测模型可以提高预测精度，帮助电网调度部门做好相关调控计划。智能运维与巡检可以提高电力设备的维护效率和安全性，AI替代人工巡检将成为未来的发展方向。电力行业将持续推进数字化智能化转型，以应对新一轮科技革命和产业变革带来的新机遇。
