1. 認(rèn)知升級：掌握人工智能技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)，理解大模型、多模態(tài)AI等前沿技術(shù)對電力行業(yè)的顛覆性影響；

2. 技術(shù)解碼：系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI在電力系統(tǒng)的核心應(yīng)用邏輯，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、數(shù)字孿生等技術(shù)原理；

3. 場景賦能：深度剖析15大應(yīng)用場景的解決方案，覆蓋新能源、輸變電、虛擬電廠等關(guān)鍵領(lǐng)域；

4. 案例遷移：借鑒國網(wǎng)、中廣核、國家能源集團(tuán)等頭部企業(yè)AI落地經(jīng)驗(yàn)，快速轉(zhuǎn)化實(shí)踐方法論；

5. 決策支撐：獲得AI驅(qū)動電力系統(tǒng)智能化轉(zhuǎn)型的評估框架，提升資源投入與技術(shù)選型的決策效率；

6. 趨勢前瞻：預(yù)判AI與電力融合的演進(jìn)方向，把握AGI（通用人工智能）時代的戰(zhàn)略機(jī)遇與風(fēng)險邊界。

第一講：理解人工智能——AI的過去、現(xiàn)在和未來

一、過去篇——人工智能的進(jìn)化之路

第一階段：理論奠基期（1950-1990）：在紙上造夢的瘋子們

第二階段：基礎(chǔ)建設(shè)期（1990-2012）：當(dāng)世界變成一塊硬盤

第三階段：深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)化（2012-2022）：機(jī)器睜開眼睛的那天

第四階段：通用智能涌現(xiàn)（2022-至今）：當(dāng)我們成為AI的零件

二、現(xiàn)在篇——技術(shù)與社會

1. 人工智能的技術(shù)

1）人工智能的底層技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2）人工智能的維度劃分：計算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)、語音處理、推薦系統(tǒng)、自動駕駛；判別式AI、生成式AI（DeepSeek、Chatgpt）、交互式AI

3）多模態(tài)AI Agent

2. 正當(dāng)時的大預(yù)言模型

1）什么是大語言模型

2）大語言模型的訓(xùn)練階段：預(yù)訓(xùn)練、監(jiān)督微調(diào)、獎勵建模、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3）大語言模型的黃金三角：算力為骨、算法為脈、數(shù)據(jù)為血

4）大語言模型的開源與閉源：技術(shù)民主化的博弈

3. AI江湖風(fēng)云錄

1）AI宏大敘事里的三類玩家

a基礎(chǔ)模型開發(fā)者：DeepSeek、阿里云、豆包、文心一言、Google、OpenAI

b算力硬件支撐者：英偉達(dá)、英特爾、AMD、華為

c行業(yè)應(yīng)用落地者：微軟、TikTok、Google

2）當(dāng)人類面對AI革命：四個陣營的角力與共生

a技術(shù)激進(jìn)派+積極影響論者：楊立昆（Yann LeCun）、奧特曼（Sam Altman）

b技術(shù)激進(jìn)派+消極影響論者：馬斯克（Elon Musk）

c技術(shù)保守派+消極影響論者：杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）

d技術(shù)保守派+積極影響論者：約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）

三、未來篇：挑戰(zhàn)與機(jī)遇

1. 愿景：AI會如何改寫人類文明進(jìn)程

1）人工智能的終局：通用人工智能（AGI）

2）AI改寫人類的三個階段：信息智能、物理智能、生物智能

2. 限制：AI的天花板在哪兒

1）實(shí)現(xiàn)AGI的資源限制：算力、數(shù)據(jù)和資源

2）AI能否產(chǎn)生自主意識？

3）AI能否進(jìn)行因果推斷？

第二講：人工智能在電力系統(tǒng)中的15大應(yīng)用場景

場景一：AI+新能源：新一代新能源功率預(yù)測系統(tǒng)

1. 新能源電站天氣預(yù)測

2. 分析地形、風(fēng)光資源、發(fā)電特性

3. 基于風(fēng)機(jī)和光伏陣列參數(shù)，結(jié)合安裝位置區(qū)域氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建處理預(yù)測模型

4. 按照空間和時間兩個維度，預(yù)測風(fēng)力和光伏發(fā)電功率變化趨勢，提高功率預(yù)測準(zhǔn)確性

5. AI 可以智能地調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)的葉片角度和轉(zhuǎn)速，以及太陽能電池板的朝向和傾角確保發(fā)電設(shè)備始終處于最佳運(yùn)行狀態(tài)，從而最大化地提高發(fā)電效率

案例：新疆電力調(diào)度中心：用AI預(yù)測功率，預(yù)測精度超過93%，大幅增加利用率

場景二：AI+光伏

1. 光伏系統(tǒng)設(shè)計與優(yōu)化：AI算法可模擬不同地形、光照條件和陰影遮擋，優(yōu)化光伏板空間布局，最大化能量輸出

案例：Googlel利用AI優(yōu)化太陽能農(nóng)場布局，提升發(fā)電效率20%

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)加速新型光伏材料（如鈣鈦礦、異質(zhì)結(jié)電池）的研發(fā)，預(yù)測材料性能并篩選最優(yōu)組合

案例：MIT團(tuán)隊(duì)通過AI篩選出高效鈣鈦礦材料，縮短研發(fā)周期

3. 生產(chǎn)制造與質(zhì)量控制：利用計算機(jī)視覺（CV）結(jié)合深度學(xué)習(xí)，實(shí)時檢測光伏板生產(chǎn)中的微裂紋、隱裂或焊接缺陷，提升良品率

4. 發(fā)電預(yù)測與運(yùn)維管理：基于氣象數(shù)據(jù)（輻照度、溫度、云層）和歷史發(fā)電數(shù)據(jù)，AI模型預(yù)測短期和長期發(fā)電量，輔助電網(wǎng)調(diào)度

5. 故障診斷與預(yù)警：AI分析光伏電站的實(shí)時數(shù)據(jù)（電流、電壓、溫度），識別組件老化、熱斑、逆變器故障等問題，提前預(yù)警

案例：華為FusionSolar系統(tǒng)利用AI實(shí)現(xiàn)光伏電站的智能診斷

6. 智能情節(jié)與運(yùn)維機(jī)器人：AI驅(qū)動無人機(jī)或地面機(jī)器人自動巡檢光伏電站，通過紅外成像和視覺分析定位臟污，破損或者遮擋問題

7. 自動清潔調(diào)度：AI根據(jù)天氣（沙塵、降雨）和發(fā)電數(shù)據(jù)，優(yōu)化清潔機(jī)器人的工作頻率和路徑

8. 消納與儲能優(yōu)化：AI預(yù)測光伏發(fā)電波動，優(yōu)化儲能系統(tǒng)充放電策略，減少棄光率

9. 農(nóng)光互補(bǔ)：AI平衡光伏發(fā)電與農(nóng)作物生長的光照需求，優(yōu)化之家高度和版間距

10. BIPV：AI模擬建筑表面的光照條件，設(shè)計高效且美觀的光伏幕墻或者屋頂

場景三：AI+風(fēng)電

1. 尾流效應(yīng)建模與優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)集合計算流體動力學(xué)模擬尾流效應(yīng)，優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局，減少尾流損失，AI算法動態(tài)調(diào)整風(fēng)機(jī)偏航角度，提升下游風(fēng)機(jī)的風(fēng)速和發(fā)電效率

2. 風(fēng)機(jī)性能預(yù)測與運(yùn)維優(yōu)化：基于AI故障預(yù)測與健康管理系統(tǒng)，提前識別風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部件（如齒輪箱、葉片）的潛在故障，優(yōu)化維護(hù)周期，降低運(yùn)維成本

3. 利用無人機(jī)巡檢和AI圖像識別技術(shù)，檢測葉片損傷，減少人工巡檢成本

4. 土地利用優(yōu)化：AI結(jié)合地理信息系統(tǒng)，分析地形、風(fēng)速分布等數(shù)據(jù)，優(yōu)化風(fēng)電場選址

5. AI模型評估不同布局方案的土地占用與發(fā)電效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)的平衡

6. 采用平準(zhǔn)化度電成本模型，評估AI優(yōu)化后的風(fēng)電場經(jīng)濟(jì)性，可降低度電成本10-15%

7. 通過AI優(yōu)化電力市場交易策略，提高風(fēng)電場的手電收益，減少棄風(fēng)率

場景四：AI+電力項(xiàng)目選址

1. 利用地理信息數(shù)據(jù)結(jié)合GIS空間分析等技術(shù)手段，為電站和輸電線路選址

2. 結(jié)合無人機(jī)+AI技術(shù)，較好的規(guī)避潛在的障礙物和風(fēng)險點(diǎn)

3. 能快速識別出規(guī)劃區(qū)域內(nèi)需要拆遷的建筑物

4. 初步估算其拆遷所需的補(bǔ)償成本

5. 提高規(guī)劃效率，為成本控制和預(yù)算制定提供有力支持

場景五：AI+電力現(xiàn)貨交易

1. 通過分析歷史交易數(shù)據(jù)和市場趨勢，預(yù)測未來的市場走勢

2. 使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對電力市場需求進(jìn)行預(yù)測，可以幫助電力公司優(yōu)化發(fā)電和輸電計劃

3. 可以在實(shí)時市場中自動調(diào)整交易策略以規(guī)避風(fēng)險，如在負(fù)電價情況下自動減少電力輸出

4. 可以在市場發(fā)生極端事件時提前預(yù)警，幫助機(jī)構(gòu)進(jìn)行跨區(qū)域電力置換交易

5. 交易系統(tǒng)可以在毫秒級響應(yīng)市場變化，執(zhí)行大量的交易指令

場景六：AI+微電網(wǎng)

案例：中能建北京設(shè)備公司“源網(wǎng)荷儲”一體化微電網(wǎng)

1. 園區(qū)用能高度依賴傳統(tǒng)能源

2. 創(chuàng)新性建設(shè)分布式光伏發(fā)電、智能配電系統(tǒng)、光儲充一體化微電網(wǎng)

3. 支持光伏和儲能系統(tǒng)可靠接入，有效增加可再生能源的比例

4. 提升工業(yè)企業(yè)綠電使用占比，減少對傳統(tǒng)能源的依賴

5. 采用數(shù)字孿生的三維建模實(shí)現(xiàn)檢測控制可視化

6. 通過AI大數(shù)據(jù)模型計算，智能優(yōu)化能源配置

7. 實(shí)現(xiàn)用電量最低、成本最優(yōu)、能耗最低的方案

8. 大幅降低用電成本，提高園區(qū)、源網(wǎng)荷儲綠電使用占比

場景七：AI+虛擬電廠

1. 推動虛擬電廠本地化精準(zhǔn)響應(yīng)

2. 虛擬電廠與電力交易是AI在電力領(lǐng)域的最佳落地場景

3. VPP解決電網(wǎng)負(fù)荷最具經(jīng)濟(jì)性的選項(xiàng)之一

案例：2023年深圳虛擬電廠管理中心，實(shí)時可調(diào)節(jié)能力超過50萬千瓦

場景八：AI+抽水蓄能電站

1. 傳統(tǒng)線下人工管理轉(zhuǎn)向線上智能管理

2. 經(jīng)驗(yàn)決策向數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)變

3. 設(shè)備的數(shù)據(jù)智能巡檢、設(shè)備狀態(tài)的智能診斷、設(shè)備運(yùn)維模式變革

4. 基于海量多維數(shù)據(jù)產(chǎn)出準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)評價

5. 提前預(yù)判設(shè)備缺陷隱患

6. 將設(shè)備數(shù)據(jù)分析與檢修策略相結(jié)合

7. 明確告知運(yùn)維人員：設(shè)備現(xiàn)在好不好，設(shè)備將來修不修

8. 依托云端快速掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和性能指標(biāo)，參考發(fā)電機(jī)、水輪機(jī)、勵磁、調(diào)速器等系統(tǒng)設(shè)置的分析評價結(jié)論，靈活調(diào)整設(shè)備檢修策略

案例：2023年，XS-100D平臺實(shí)現(xiàn)了90%以上的人工巡檢由機(jī)器替代，一年創(chuàng)造1760W經(jīng)濟(jì)效益

場景九：AI+火電①

案例：國家能源集團(tuán)——全國首個燃煤電廠專屬“智能大腦”AI助手

1. “智能大腦”與現(xiàn)有管理平臺體系、歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對接

2. 實(shí)現(xiàn)AI助手智能問答、智能檢索、知識生成等功能

3. 輔助生產(chǎn)和管理人員科學(xué)決策

4. 分析記錄消缺記錄、缺陷分析、檢修記錄等內(nèi)容

5. 在消缺決策、安措危險提示、設(shè)備智能檢索方面提供直接幫助

場景十：AI+火電②

案例：國能臺州電廠——智能巡檢管控系統(tǒng)

1. 核心技術(shù)：人工智能+物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)結(jié)合賦能火電巡檢業(yè)務(wù)

2. 高清攝像頭+油泄露監(jiān)測+聲/振/溫/水傳感器，全天候盯防

3. 電力物聯(lián)網(wǎng)+AI視頻分析，構(gòu)建智能巡檢數(shù)字基座

4. 多源信息+數(shù)模混合驅(qū)動=設(shè)備健康評分+故障自診斷

5. 黑科技：多源感知矩陣、AI診斷引擎、數(shù)據(jù)融合與智能診斷、3D數(shù)字孿生駕駛艙

6. 優(yōu)點(diǎn)總結(jié)

1）提升巡檢效率，降低人工成本

2）提高巡檢質(zhì)量，保障設(shè)備安全

3）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理，輔助決策分析

4）推動火電廠智能化轉(zhuǎn)型，提升企業(yè)競爭力

場景十一：AI+核電

案例：中廣核：核工業(yè)首個企業(yè)級大規(guī)模智能知識管理系統(tǒng)——錦書，轉(zhuǎn)為核工業(yè)打造，其參數(shù)規(guī)模達(dá)到720億

1. 機(jī)遇系統(tǒng)化培訓(xùn)理念的智能培訓(xùn)系統(tǒng)

2. 個人崗位晉升系統(tǒng)、PPT生成等多個應(yīng)用

3. 打破了各工種之間的數(shù)據(jù)孤島

4. 實(shí)現(xiàn)“技術(shù)平權(quán)”，一人即N人

5. 現(xiàn)場工程師可以通過知識庫之間的排列組合構(gòu)建數(shù)字工程師

6. 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)反饋數(shù)字工程師

場景十二：AI+變電

案例：國網(wǎng)新疆——站式AI平臺

1. 全面收集變電站一次主設(shè)備的基本信息、運(yùn)行數(shù)據(jù)、檢修數(shù)據(jù)

2. 掌握設(shè)備曾發(fā)生故障的事件、原因、處理方法和結(jié)果

3. 將各項(xiàng)數(shù)據(jù)匯集，實(shí)現(xiàn)一站式AI平臺全景展示功能

4. 為每一臺設(shè)備精準(zhǔn)“畫像”推動設(shè)備全壽命周期管理

5. AI平臺可以監(jiān)測變壓器絕緣油中溶解氣體含量

6. AI平臺可以監(jiān)測變壓器套管和電流互感器油壓、避雷器絕緣性能等數(shù)據(jù)

場景十三：AI+輸電①

案例：國網(wǎng)：超/特 高壓輸電線路紅外缺陷智能識別系統(tǒng)

案例：華北電力大學(xué)聯(lián)合國網(wǎng)電力空間技術(shù)公司研發(fā)——輸電線路紅外缺陷智能識別系統(tǒng)

案例：國內(nèi)首次將人工智能（AI）技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用于輸電線路發(fā)熱檢測

1. 過去痛點(diǎn)

1）人工智能識別紅外影響數(shù)據(jù)的流程比較復(fù)雜

2）由人工現(xiàn)場判別，易受檢修人員經(jīng)驗(yàn)、注意力等因素影響造成遺漏

3）紅外視頻數(shù)據(jù)量龐大，福建工作難度極大且效率低下，易造成絕緣子掉串

2. 新系統(tǒng)上線后

1）僅需一鍵上傳巡檢紅外視頻就能快速抽幀并智能識別發(fā)熱缺陷

2）可輔助線路運(yùn)維單位及時消除線路跳閘停電的隱患

3）以240基桿塔的紅外視頻為例，傳統(tǒng)人工數(shù)據(jù)復(fù)合需要5h，新系統(tǒng)只需要2h，并且無需人工干預(yù)

場景十四：AI+輸電②

案例：國網(wǎng)山東電力——無人機(jī)跨越黃河巡檢輸電線路

案例：中科院自動化研究所與山東電力合作研發(fā)——基于單線激光雷達(dá)的仿線飛行智能巡檢技術(shù)無人機(jī)

案例：成功對1000千伏泉樂I線和II線23-24號塔跨黃河輸電導(dǎo)線精細(xì)化巡檢

1. 過去痛點(diǎn)

1）兩個塔橫跨黃河兩岸，相距1315米，容易出現(xiàn)導(dǎo)線斷股等隱患

2）沿途塔位多位于山區(qū)、丘陵等地理?xiàng)l件復(fù)雜地帶

3）輸電線路導(dǎo)線巡檢工作挑戰(zhàn)大，傳統(tǒng)無人機(jī)巡檢無法解決

2. 新技術(shù)融合后

1）仿線飛行智能巡檢技術(shù)無人機(jī)

2）自研激光雷達(dá)設(shè)備，結(jié)合雙目視覺識別技術(shù)，部署深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

） 可實(shí)現(xiàn)基于仿線飛行的輸電線路巡檢、間隔棒巡檢、樹線矛盾巡檢、導(dǎo)線異物檢測、垂弧/相線距離測量、支持對輸電線路導(dǎo)線的精細(xì)化巡檢

4）加入前端人工智能輔助拍照，實(shí)時識別、智能聚焦、智能補(bǔ)光等技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)抓拍

5) 前端部署AI識別算法，無人機(jī)檢測到異常時，可懸停并進(jìn)行多角度拍攝

6)對于導(dǎo)線銹蝕、磨損、異物懸掛、散股、斷股、斷裂等可見光缺陷無人機(jī)智能識別

7)成果：缺陷整體發(fā)現(xiàn)率約為80%

場景十五：AI+配電

案例：國網(wǎng)上海電力——電力AI輔助決策系統(tǒng)

案例：上海電力完成進(jìn)博會全景智能供電保障系統(tǒng)6.0版迭代升級

案例：將上海電力30余套源端系統(tǒng)集成于“一張屏”

1. 實(shí)現(xiàn)保電區(qū)域“設(shè)備智能化、業(yè)務(wù)工單化、管理數(shù)字化”

2. 系統(tǒng)建立了以設(shè)備靜態(tài)參數(shù)、運(yùn)行動態(tài)數(shù)據(jù)以及站房重要性為主的綜合評價體系

3. 對房站內(nèi)或線路上的每一臺主設(shè)備進(jìn)行評價，為站房巡視及運(yùn)維策略進(jìn)行智能決策

4. 在多種智慧寶典手段的護(hù)航下，進(jìn)博會核心區(qū)域電網(wǎng)供電可靠性達(dá)到99.999%以上

場景十六：AI+儲能

1. 電池管理系統(tǒng)(BMS)：

1）荷電狀態(tài)估計：通過AI算法，結(jié)合電池的電壓、電流、溫度等數(shù)據(jù)，實(shí)時估計電池的SOC

2）健康狀態(tài)評估：通過算法，分析電池的充放電循環(huán)數(shù)據(jù)，預(yù)測電池的SOH，提前發(fā)現(xiàn)電池老化，提供維護(hù)建議

3）功率狀態(tài)評估：通過強(qiáng)化算法，結(jié)合電池實(shí)時狀態(tài)和環(huán)境條件，動態(tài)調(diào)整電池的充放電功率，確保電池在安全范圍內(nèi)運(yùn)行

2. 能量管理系統(tǒng)（EMS）：

1）電力需求預(yù)測：通過AI深度學(xué)習(xí)算法，通過大量的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練出高精度的預(yù)測模型

2）電價預(yù)測：AI結(jié)合歷史電價數(shù)據(jù)、市場供需關(guān)系、天氣等因素，預(yù)測未來電價波動

3）充放電策略優(yōu)化：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，結(jié)合電力需求、電價、電池狀態(tài)等數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整儲能系統(tǒng)充放電策略，最大化經(jīng)濟(jì)效益

3. 電力電子變換器

1）故障診斷與預(yù)測性維護(hù)：通過AI對變換器的電壓、電流、溫度等數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控

2）控制策略優(yōu)化：通過AI算法優(yōu)化變換器控制策略，提高效率和可靠性