随着国家能源局发布了《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，电力行业的数字化智能化转型发展需求越来越突出。在这其中，新型电力系统建设、发电清洁低碳转型以及电力消费节能提效成为了主要的目标。与此同时，智慧融合、发电功率预测以及智能运维与巡检等技术也逐渐得到了应用。
智慧融合是构建新型电力系统的基础，这种电力系统以数据为核心，数字化与物理系统深度融合。通过智能学习和预测控制等方式，实现系统的状态感知与控制运行。这种新型电力系统的建设能够提高电网的运行效率和可靠性。
发电功率预测是新能源大规模有序并网的关键。新能源发电具有间歇性和波动性的特点，因此发电电量的预测相对困难。AI的预测模型基于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力，对比传统的方法，基于AI的模型参数更容易获取，输入特征可灵活构建，并结合智能优化算法进行参数自动寻优，进一步省去了人工调参的工作量。所以，基于AI的发电功率预测模型在提高预测精度方面有着显著的优势。
电力系统的运维管理主要分为“被动”、“主动”和“状态检修”三个阶段。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。由于电力设备经常会受到各种自然环境的影响导致设备缺失或损坏，因此及时发现并修复电力设备的劣化过程尤为重要。传统的人工巡检工作存在许多劣势，如工作难度大、危险指数高、及时性低、工作量大等。而智能巡检则具有响应更及时、效率更高、成本更低的优点，将成为未来电气行业的常态。随着技术的发展，智能机器人技术在电力行业的应用前景广阔，AI替代人工的性价比更高。
综上所述，随着国家能源局对能源数字化智能化发展的推进，电力行业的数字化转型越来越重要。从智慧融合、发电功率预测到智能运维与巡检，这些技术的应用都能够提升电力行业的效率和可靠性。西藏昌都市作为电力设备的消费市场，也可以考虑将这些数字化智能化技术引入，提高电力设备的使用效率，同时也能从中获得更多的经济利益。
