电力设备与新能源行业深度研究：AI+电力场景明晰新能源功率预测及电网运维有望率先落地-230502（35页）.pdf

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1、 敬请参阅最后一页特别声明 1 投资逻辑：发电侧、电网侧、用电侧发电侧、电网侧、用电侧 A AI I 赋能赋能场景场景明晰明晰：国家能源局发布 关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见，电力领域主要提出以数字化智能化技术，支撑发电清洁低碳转型、新型电力系统建设、电力消费节能提效，我们由此梳理出以下行业应用场景：发电侧-新能源发电功率预测；电力 BIM 设计软件。电网侧-电网智能调度自动化；输变电线路智能运维与巡检。用电侧-虚拟电厂、微电网。针对电力领域针对电力领域，我们我们提出提出面向细分面向细分行业和行业和公司公司的“的“A AI I 应用可行性应用可行性分析框架分析框架”。面向细分行业的

2、分析维度包括：能否解决行业长期痛点问题？行业数据是否具有较低敏感性和安全性风险？行业是否已较早应用布局 AI/技术实践？已有华为等厂商开发出行业相关大模型？面向公司的分析维度包括：公司拥抱 AI 的积极性？公司积累数据的规模与质量？公司是否拥有某些数据的优先使用权？公司是否重视信息化建设基础？公司是否具备开发实力/和大模型厂商深度合作？我们认为我们认为 A AI I 有望有望率先率先赋能赋能的的行业行业应用应用场景场景:1:1）新能源新能源发电发电功率预测功率预测；2 2）输变电线路智能运维与巡检输变电线路智能运维与巡检。新能源发电功率预测：1）行业痛点：新能源发电间歇性和波动性大，功率预测难

3、度高，对电力消纳与调度造成较大冲击，同时各地“双细则”考核趋于严格，预测精度会直接影响电站运营和盈利。2）行业数据：气象数据的较容易获得，敏感性较低，可直接用于模型训练。3）AI 布局/技术实践：2021 年国网调控 AI创新大赛-新能源发电预测赛道，深度学习模型在实际应用中表现突出；产业内国能日新、国电南瑞等超过10 家研究中心与企业已推出成熟的组合建模功率预测系统。4）厂商相关大模型：华为云发布了盘古气象大模型，中长期预测精度首次超过传统数值方法，速度提升 10000 倍。输变电智能运维与巡检：1）行业痛点：我国输电线回路与变电设备存量规模大，投运规模逐年增长，巡检需求强烈，而人工巡检存在

4、诸多劣势，AI 替代是大势所趋。2）数据：相较于用电侧数据，电力设备故障缺陷等数据安全性风险小，数据质量与规模往往取决于企业自身积累情况。3）AI 布局/技术实践：自 2013 年起东方电子、亿嘉和、申昊科技、泽宇智能等近 10 家上市公司已布局输变电线路智能运维、巡检机器人、巡检无人机业务，参与者众多且产品多样。4）厂商相关大模型：华为在 L2 级细分场景模型上，已推出基于电力大模型的无人机电力巡检、电力缺陷识别等场景模型，平均精度提升 18.4%、模型开发成本降低 90%。中长期看好中长期看好 A AI I 赋能赋能的的行业行业应用应用场景场景：1 1）电力）电力 B BIMIM 设计软件

5、；设计软件；2 2）电网智能调度自动化电网智能调度自动化；3 3）虚拟电厂、微电网虚拟电厂、微电网。电力 BIM 设计软件：三维设计软件国产化替代需求强烈，AI 有望深度赋能设计-施工-运维环节。电网智能调度自动化:新一代调度系统为 AI 应用奠定了模型和数据基础，有望实现电网智能决策和控制。虚拟电厂、微电网:技术核心为聚合和调度，与 AI 匹配性强，大模型接入将大幅提升分析效率和准度。投资建议 重点推荐：1）发输变配用及调度全环节覆盖的电力智能化龙头：国电南瑞；2）风光发电功率预测龙头：国能日新；同时建议关注：输变电线路智能运维和智能巡检：申昊科技、智洋创新、东方电子。（完整推荐组合详见报告

6、正文）风险提示 AI 技术进展不及预期；电网智能化投资不及预期；行业竞争加剧；政策推进不及预期 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录内容目录 一、针对 AI 在电力领域的应用场景、我们提出“应用可行性分析框架”.5 二、发电功率预测、输变电智能运维巡检，有望成为 AI 率先赋能方向.8 2.1 智慧融合为新型电力系统建设推进基础保障，国网智能化投资维持较高增长。.8 2.2 发电功率预测：基于 AI 的预测模型为当前研究主线，旨在提高预测精度.10 2.3 智能运维与巡检：AI 有望全面升级巡检产品，行业空间预计突破百亿.14 三、中长期看好 BIM、电网智能调度、虚拟电厂和微