以大模型为典型代表的人工智能技术，在对世界知识的领悟及生成能力层面，取得了令人瞩目的进步。各个行业纷纷谋划布局，大力推动人工智能技术在自身业务板块的落地应用。目前，多数企业主要聚焦于算法模型这类技术解决方案，然而，对人工智能的底层逻辑、优势能力范畴、作用边界以及配套机制的研究，却依旧不够深入。要想从认识论与方法论的角度，推动人工智能在能源电力领域实现高质量、高水平的应用，透彻明晰其底层逻辑无疑是关键所在。

一、数字化智能化技术与能源电力企业全环节深度融合

   当下，能源电力企业的数字化转型已步入 “业数融合” 的全新阶段。在这一新形势下，能源电力企业已不再局限于单纯运用数字技术来优化业务流程，而是将数字化全方位渗透到企业的核心业务与管理体系之中，达成业务与数据的无缝对接以及高效互动。凭借大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术，能源电力企业能够实时获取、精准分析并有效运用海量数据，以此优化能源调度、提升设备效能、改善客户体验，进而实现更为精细化的管理与决策。

  不仅如此，能源电力企业还依托数字技术，积极探索开发新的能源产品和服务，像是智能用电方案、定制化能源解决方案等，以契合市场日益多样化的需求。同时，通过与其他行业开展跨界合作，能源电力企业不断开拓新的业务领域，推动业务朝着多元化方向发展。经由持续深化 “业数融合”，能源电力企业得以不断提升自身竞争力，为能源行业的高质量发展注入强大动力。

    数字技术在能源电力企业经营的各个环节，融合应用的程度愈发加深。数字技术作为科技革命和产业革命的先锋技术，全方位引领着生产力和生产关系的深刻变革。能源电力企业顺应数字经济的发展趋势与规律，大力推动数字技术与自身业务的深度融合，充分发挥融合应用的效能，借助数字技术对企业经营战略、治理体系、生产方式、业务形态、运营模式的优化作用，开展全方位、全环节、全链条、高水平的融合创新。进一步扩大 “大云物移智区” 等技术在电力领域的大规模、大范围应用，加速实现电源侧、电网侧、负荷侧及储能侧各类可控资源与信息的数据接入与处理，全面提升我国电力产业的数字化、网络化和智能化水平。

   能源电力企业将进一步强化数字技术对业务环节的支撑作用，增强数字化技术与 “电、气、热、信” 等多网的横向紧密耦合，以及与 “源网荷储” 的纵向高效深度融合。这将助力多终端、跨地域、跨业务的电网建设，达成万物互联与人机交互的目标。

二、电力人工智能深化应用的核心在于解决四类基本问题

（一）异常检测

   需从过往积累的海量数据中，精准识别极少出现的异常数据。这一过程犹如在海量数据里 “找不同”，且与人为规则适配良好，既能应用于规律清晰明确的已知异常检测场景，也能适用于突发异常情况的检测。目前，主要的数据类型均适用，尤其常见于动态时序数据、静态状态数据、图像数据等。

（二）模式归纳

   从历史积累的数据中，挖掘那些不易察觉、却频繁出现的数据共现、关联等规律。这相当于在海量数据中 “找规律”，能够辅助人类发现那些难以直接观察到的深层关联模式。当前主要的数据类型都适用，主要应用于动态时序数据、静态状态数据、图像数据、文本数据、音视频数据等。

（三）趋势预测

   基于历史积累数据在时间序列上呈现出的发展态势，对未来的数据变化趋势进行推演。也就是依据历史发展趋势，推测 “下一步” 的走向。在未来发展环境与历史已有环境相似的情况下，可以得出较为准确的预测结果，但面对突发或全新的情况时，预测能力相对薄弱。主要应用于动态时序数据。

（四）策略选择

   利用数据将所处环境、目标以及备选策略进行量化表示，在环境的限制条件下，以实现目标最优为导向，挑选出最优策略。这一过程是从备选行动方案中 “找最优”，不过，选择结果的有效性取决于对外部环境的合理假设和精准描述。由于现实情况极为复杂，难以完全通过数据进行量化表示，所以策略选择存在一定的局限性。当前主要数据类型均适用，其中，输入数据依据分析任务可分为两类，一类用于描述任务所处的外部环境与目标，另一类用于描述可供选择的行动方案。

三、电力人工智能应用需重视刻画能源电力领域底层逻辑

   以大模型为代表的人工智能技术，在世界知识的理解和生成能力上取得了显著进展，各行业积极推进其在业务领域的应用，重点关注算法模型等技术方案，然而对人工智能的底层逻辑、优势能力、作用边界和配套机制研究不足。

   能源电力企业需从数字化智能化的底层逻辑和认识论出发，推动人工智能与生产经营的深度融合。人工智能本质是高效处理海量数据，能解决异常检测、规律归纳、趋势预测和策略选择这四类基本问题，并形成相应的基本方法。当前先进的人工智能技术，正是这四类基本方法协同作用的综合体现，不过，这四类方法的应用成熟度存在差异。电网业务的分析需求，均可转化为这四类问题，并依据成熟度，采用 “加快技术攻关”“同步推进技术方案与配套机制建立” 这两大策略，来推进人工智能应用体系的建设。在推进过程中，还需留意明确人工智能的辅助支撑定位、加强业务与技术专家的交叉合作、借助大模型辅助高质量样本治理这三个方面的问题。

四、电力人工智能深化应用需依场景成熟度差异化推进

   电力人工智能的应用场景，可依据成熟水平和人类参与需求的差异，通过 “加快技术攻关” 和 “同步推进技术方案与配套机制建立” 这两类策略，推动人工智能在电网业务中的应用。

（一）加快技术攻关

   对于人工智能应用成熟水平较高、人类参与需求较低的异常检测类场景，可挑选业务需求丰富且技术能力出色的地区或企业，分类逐步开展攻关，构建起高质量的样本基础和模型体系。

（二）同步推进技术方案与配套机制建立

   对于人工智能应用成熟水平较低、人类参与需求较高的模式归纳、趋势推演、策略选择类场景，针对每类场景各选取一项典型且迫切的分析需求，按照 “研发与应用同步推进” 的原则，由优势地区企业与科研单位组建三个专项攻关小组，整合业务与技术优势，同步开展人工智能解决方案及其配套管理机制的研究，确保模型切实发挥对人类决策的支撑作用。

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