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1、 1/27 2023 年年 5 月月 26 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AI+电力行业深度：电力行业深度：驱动因素、产业进展、相驱动因素、产业进展、相关企业及发展趋势深度梳理关企业及发展趋势深度梳理 当前，AI 应用已从消费、互联网等 C 端领域，向电力、交通、农业等 B 端传统行业加速渗透。AI 大模型在基础层、技术层、应用层持续突破，深度赋能千行百业。对于电力行业，一方面，AI 技术更迭加速在源网荷储管理、功率预测、信息化开发等电力运行管理方面渗透应用，持续助力新型电力系统建设。另一方面，国家也相继出台多项措施加快推进能源数字化智能化发展。在此趋

2、势下，电力行业呈现出前所未有的巨大变革，甚至有业内人士称此次变革或将演绎为颠覆电力行业发展的 AI+能源革命。以下我们就将以 AI+电力的视角，分析探索 AI 赋能的新形势下电力行业的市场现状、产业变革、驱动因素，并以此为基础，深入分析 AI+电力的细分应用场景、主要研究方向。同时，对新形势下有望受益的相关企业、国内产业进展、市场进一步发展趋势等方面进行分析，希望对大家进一步了解电力行业有所启发。目录目录 一、市场现状.1 二、产业变革梳理.4 三、驱动因素.6 四、应用场景.10 五、AI+电力主要研究方向.11 六、产业进展.15 七、相关企业.19 八、发展趋势.22 九、参考研报.27

3、 一、市场现状一、市场现状 1、ChatGPT 催化催化 AI+场景应用深化，场景应用深化，AI 在电力环节在电力环节落地能力获得突破落地能力获得突破 过去制约 AI 发展的因素一直都是和场景的结合应用，业界一直在为没有找到收入足以覆盖研发、算力等成本的应用模式而苦恼；另一方面，市场也在期待一个更通用的 AI 模型的出现。ChatGPT 的出现在应用侧展现了一条通用化的路径，完美解答了商业模式与通用大模型两个问题。在此基础上，AI+场景的应用或将迎来爆发。相比传统 AI 算法，GPT 模型的区别在于通过海量参数，进一步提升了模型的精确度。初代的 GPT 模型参数是 1.17 亿，而 GPT2

4、的模型有 15 亿个参数，参数增加了 10 倍之多。第三代的 GPT3 模型，参数达到了 1750 亿，是 GPT2 参数的 100 倍。正是由于参数的指数级提升，使得模型的使用效果大幅提升。2/27 2023 年年 5 月月 26 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 而此类参数上亿的模型，通常称之为“大模型”。GPT 模型能够生成连贯和语法正确的文本，已被用于广泛的自然语言处理任务，包括语言翻译、文本补全和文本生成。AI 在电力多个环节助力降本增效，稳定性与智能化是寻找电力在电力多个环节助力降本增效，稳定性与智能化是寻找电力 AI 场景的主线场景的主线。对于整个电力体系来说，在发输变

5、配用的多个环节均涉及到预测、调度、管理等软件需求，AI 的接入有望帮助多个环节实现效率的提升。从另一个方面讲，电网是一个以稳定与安全为第一位的体系，AI 在电力体系的落地是一个相对谨慎的过程，需要去找一些对于主网运行影响不大，同时智能化之后降本增效较为明显的领域。这主要涉及两大方向，和下游用电相关的虚拟电厂和电力交易，以及和检测相关的智能化巡检。2、AI 助推电力助推电力 IT 加速发展，多个细分领域迎来变革机遇加速发展，多个细分领域迎来变革机遇 人工智能赋能新型电力系统下新能源发电、变电、调度、配网、安监、营销、基建以及企业经营管理等人工智能赋能新型电力系统下新能源发电、变电、调度、配网、安

6、监、营销、基建以及企业经营管理等领域业务智能化应用，将有效推进新型数字基础设施建设，助力新型电力系统智能化发展领域业务智能化应用，将有效推进新型数字基础设施建设，助力新型电力系统智能化发展。基于云平台、深度学习框架以及图像识别、语音识别、自然语言处理等 AI 技术能力，电力企业可以进行专业化模型训练和智能化分析以及诊断服务，包括：提供精准的能源需求预测，帮助企业制定更加科学合理的能源调度方案，避免因能源短缺或过剩而造成的浪费和损失；对电力系统进行实时监测和优化，提高电力系统的稳定性和安全性，降低事故风险；提高电力设备的维护效率和准确性，降低设备故障率，从而降低维护成本和提高设备使用寿命。大模型