来源：雪球App，作者： 基少成多-似曾相识，（https://xueqiu.com/6827215131/251694478）

#电力股全线爆发掀起涨停潮# 

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。

01、市场现状

1、ChatGPT催化AI+场景应用深化，AI在电力环节落地能力获得突破

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。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AI场景的主线。对于整个电力体系来说，在发输变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IT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。

大模型将电力领域作为重点垂直细分领域。以华为为例：大模型方面：盘古CV大模型在无人机智能电力巡检方面取得了较好成绩，模型开发维护成本降低90%；与中科院自动化所合作即将发布的智能决策大模型，在出力预测、电网智能调度方面也有突破。硬件及平台：华为基于昇腾AI为业界提供的人工智能基础软硬件平台，包括Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX以及一站式开发平台ModelArts等，打通从训练到推理的整个流程，构建云边端协同的电力智能平台。

阿里的“通义千问”大模型也将电力作为首批应用场景之一。2023年4月26日阿里云宣布启动“通义千问伙伴计划”，优先为千问伙伴提供大模型领域的技术、服务与产品支持。该计划首批将推动“通义千问”大模型在油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信7个不同行业的落地应用，共同打造产业生态。因此，随着大模型的不断完善和成熟，“AI+电力”将迎来更长远的发展前景。

3、“AI+电力”的几个重要方向

（1）利用AI的预测功能，进行源网荷储管理以及功率预测

随着新能源的发展，虚拟电厂等应用应运而生。虚拟电厂需要对发电量、负荷等进行多方面的判断，以起到“削峰填谷”的作用。AI可以将海量的历史数据进行有效分析，提升预测精准度，进而实现能源的优化配置，帮助用电方或售电公司以更合理的价格进行交易。同时，新能源发展带来功率预测需求，而天气是功率预测的重要影响因素，在天气等因素预测的需求方面海外已有巨头先行，DeepMind和谷歌新研究出了一种基于机器学习的天气模拟器GraphCast。

（2）AI与RPA等技术融合，打造电力物联网端的应用

过去电力巡检等工作以人工为主，未来电力巡检将更多以设备为主，不仅节省了人力，而且分析范围、计算能力都将有所提升。值得注意的是，AI大潮下RPA技术将快速发展，在电力机器人、流程自动化等方面都将发挥重要作用。

（3）AI与低代码平台结合，进一步赋能电网及电力企业信息化开发

NLP、知识图谱等技术，能够将低代码开发平台内部的历史操作、开发模式、组件、模板、服务等海量知识归类整理，借助实体识别、属性抽取、关系抽取、特征表示和标签生成技术，实现软件开发知识图谱的自动构建，从而进一步提升软件开发效率，助力电力企业和电网提升开发效率，提高响应速度的同时降低成本。

（4）电力新基建中AI技术的应用

目前储能等建设是大势所趋，“BIM+AI”的应用潜力可期。同时，在能源的流程化中，视觉等技术与AI的结合也将打开更大的想象空间。

02、产业变革梳理

此前市场普遍认为，电力行业系典型的周期性行业，其本质系上游发电装机容量的供给弹性与下游工商业用电需求存在错位，应当符合固定资产投资的朱格拉周期特征。然而，通过梳理1997年首轮电力市场化改革以来的全国月度发电量同比增速，并未在8~10年的时间窗口中看到明显的朱格拉周期效应。

为此，特意提出以下四条线索试图论证当前我国电力行业并不适合套用经典的朱格拉周期理论，可以看出2021年末的第四轮电力市场化改革不同以往，在当下AI大模型快速迭代发展的背景下，这轮改革或将演绎为颠覆电力行业发展的AI+能源革命。

（1）宏观经济线：电力行业或逐渐弱化与经济风格及GDP增速强绑定逻辑

经济结构或与能源结构脱钩，电力行业或逐渐弱化与经济风格及GDP增速强绑定逻辑。通过复盘1997年以来我国发电量大开大合的几个阶段，在剔除四轮“电改”的影响之后，发现在2021年电力市场化改革进入实质阶段前的发电量周期波动，主要受到我国宏观经济的影响。

2008~2009年全球金融危机期间，我国主要经济风格为“稳增长”，同期发电量增速达到历史峰值；

2012~2015年，我国在经济增速相对稳定的前提下，为防范前期“四万亿”投入引发的过剩产能等潜在风险，经济风格逐步转向“调结构”，2015年11月中央明确提出“供给侧结构性改革”，高耗能产业随即进入衰退期，同期全国发电量增速逐渐下行至负增长；

2020年初，受到新冠疫情影响，我国经济风格再次转入“稳增长”，同期发电量增速高度吻合；

2021年，疫情影响短期消退，在经济增速冗余空间相对充裕的前提下，经济风格再次转向“调结构”防范化解系统性风险，调控高能耗企业生产，全国发电量从高位快速下探。

随着2022年上半年全球疫情再次反复，经济风格再次转向“稳增长”周期。

尽管“稳增长”与“调结构”势必会成为可预见的未来里我国经济风格的两种主要切换模式，但电力行业或将逐渐摆脱与经济风格的强绑定逻辑，其中最为核心的边际变量为我国电力能源结构：此前我国电力能源结构主要以不可再生的燃煤为主，随着我国电力能源结构逐步向风电光伏倾斜，“调结构”周期下的传统重工业下行对于电力行业的影响或将得到一定对冲。

同时，电力行业也或将逐渐摆脱与GDP增速的强绑定逻辑：2003~2007年与2016~2018年间系全国发电量未受到明显外生因素影响、增速相对平滑的两个阶段，阶段内全国发电量增速中枢与同期GDP增速中枢高度一致。在“3060达峰中和”政策时间表指引以及AI大模型赋能“源网荷储”智能化升级背景下，电力行业或将在未来5~10年跑赢GDP增速逐步摆脱强绑定关系。

（2）电力改革线：历次“电改”触发行业高景气引擎，本次电改有望迎来新一轮高景气

市场化程度逐步加深，历次“电改”触发行业高景气引擎：

1997年，我国撤销电力部，成立国家电力公司，初步由高度计划体制转向市场体制，我国电力改革首次拉开序幕；

2002年，“厂网分离”、“政企分开”，发电公司与电网分开，电力市场化程度加深；

2015年，“管住中间、放开两头”，售电侧解耦，市场化持续推进；

2021年末，煤电进入电力市场，工商业用户全部接入电力市场，全国统一电力市场启动建设。至此，我国电力市场化改革才迎来了真正由量变到质变的拐点。

历次电力市场化改革的深化，都同时伴随着全国发电量的上行，且后续震荡稳定在GDP增速左右，可见电力市场化改革的确促进了上游电力供给与下游电力需求的适配，且方向上通常表现为新一轮的电力行业高景气。2021年后，随着全国统一电力市场的逐步建立健全，有理由认为电力行业将迎来新一轮高景气时期。

（3）电网投资线：十四五期间两张电网近三万亿投入再创历史新高

十四五期间两张电网近三万亿投入再创历史新高。十四五期间，国家电网与南方电网合计规划投入2.9万亿元，超过十三五期间规划资金5,000亿元，再创历史新高。巨额投资不仅代表着未来五年电力行业可预期的繁荣，也可能意味着其背后掀动的能源革命有望即将到来。

（4）技术变革线：AI大模型有望推动“源网荷储”智能化变革

电源侧：风电光伏新能源电力的平滑上网离不开准确、高频的气象预测数据，华为盘古大模型与阿里通义千问大模型均已发布相关行业模型，或将赋能传统新能源电站运营系统精细化、智能化升级。

电网侧：BIM设计是贯穿电网全域的精细建模、微观选址、建筑算量软件。AI大模型有望打破二维与三维壁垒，实现有效转换高度联动，提升设计效率。无论是基于2D图纸的精细化翻模，还是基于语言+图片/2D图纸的正向设计构件智能化生成，AI+将有效提升BIM设计人员效率。

电荷及储能侧，AI大模型有望赋能电力市场交易，推动智慧能源管理系统通过高频实时响应决策机制，帮助售电公司、工商业用户、城乡家庭用户在上游发电峰值低价购入电能，在上游发电供应短缺时高价卖出电能，通过微电网储能或电动汽车、小型光伏面板及蓄电池进行调蓄，从而在电力交易行为当中获益，打破此前电力IT作为成本中心的预算刚性关系。

03、驱动因素

“新型电力系统”一词提出后，南方电网、国家电网相继研究制定了相关行动方案，方案中均提及“电网数字化转型”等类似字样。此外，新能源发展迅速也导致消纳问题日渐突出，完善统一的电力市场体系是适应高规模新能源、打破电力跨省跨区交易存在的市场壁垒、缓解新能源消纳压力的重要保障。目前全国统一电力市场正逐步建立，未来工商业用户将全面参与电力交易市场，电力的商品属性将得以还原。在新型电力系统构建过程中，调控技术手段及调控机制亟待升级，这将有力地推动AI在电力系统的深刻应用。以下我们将对相关驱动因素进行分析。

1、新能源发电对电力系统提出更高要求，新型电网亟待建设

双碳政策推动，风光未来将成电源装机主力。随着双碳政策的推动，能源消费结构加速转型，根据《中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报》数据显示，2022年清洁能源消费量占能源消费总量的比重为25.9%，五年间提高3.8pp。在《中国2030年能源电力发展规划研究及2060年展望》中，预计2030年电力系统中风电/光伏装机占比分别达到21.0%/27.0%，合计装机占比达48%，清洁能源成为主导电源，装机占比达67.5%；到2060年，风电、光伏发电装机规模合计达80%，发电量超70%，清洁能源装机规模合计达96%，风电光伏迎来快速发展。

新能源发电具备随机性、波动性以及间歇性。风电、光伏电站由于对风能、光能的依赖性强，其发电功率会随季节、时间、天气等发生巨大变化，具备不确定性，从而导致供电的间歇性和波动性。

新能源使电网来源复杂性加剧，对电力系统提出了更高要求，调控技术手段亟待升级。光伏、风力发电出力与负荷不匹配的特点违背电力系统需保持实时平衡的要求，使电压控制、调峰调频难度加大。“十四五”期间，随着陆上九大新能源基地和五大海上风电基地的持续建设，新能源装机和发电量将保持高速增长，未来风光的大比例接入电网将使电网来源复杂性加剧，电力系统调节能力受到考验，适配问题亟待解决。在此背景下，电力系统需要提高感知能力，做到全面可观、可测、可控，以适应新形势发展要求。

构建新型电力系统，电力转型加速。在2021年3月中央财经委员会第九次会议中，首次提出构建以清洁能源为供给主体的新型电力系统，并明确了新型电力系统在实现碳中和、碳达峰目标中的基础地位。随着近两年的不断完善，2023年1月6日，国家能源局发布《新型电力系统发展蓝皮书（征求意见稿）》，文件中指出安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合为新型电力系统的四大基本特征，其中，智慧融合是构建新型电力系统的基础保障。

电网是电源侧和用电侧的连接枢纽，电网智能化是新型电力系统建设的关键一环。“新型电力系统”一词提出后，南方电网、国家电网相继研究制定了相关行动方案，南方电网提出在2030年前基本建成新型电力系统，国家电网提出2050年全面建成新型电力系统的目标。在南方电网及国家电网提出的行动方案中，均提及“电网数字化转型”、“数字电网”等类似字样，在南方电网举行的数字电网推动构建新型电力系统专家研讨会上，指出数字电网将成为承载新型电力系统最佳形态。

2、传统机制无法适应电力体制改革需要，电力信息化为其提供更多可能

从我国电价政策机制发展历程来看，我国电价政策机制发展历程大致可以分成四个阶段：计划经济阶段（1949-1984年）：1950年，我国成立电力行业管理局，初步形成以中央领导为主、地方领导为补充的政企合一的垂直电力管理体制；电价初始调整阶段（1985-2001年)：1985年，以国家经济委员会、国家计划委员会、水利电力部、国家物价局发布的《关于鼓励集资办电和实行多种电价的暂行规定》为标志，开启分类定价；电力市场化过渡阶段（2002-2014年）：2002年《电力体制改革方案》发布，标志着我国电力行业定价正式告别政府定价，进入市场竞价新时代。全面深化电力改革阶段（2015年至今）：2015年，《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》下发，确定了“三放开、一独立、三强化"的改革基本路径以及"放开两头、管住中间"的体制框架。

新一轮电力体制改革加速推进。传统电力系统调度模式为“源随荷动”，根据用电侧来调整电源侧的发电量，新型电力系统下电源侧发电量和负荷侧用电量均不可控，加大了电力调度难度。而目前电网调度方式主要是面向常规电源为主的计划调度机制，电力体制改革随之深化。

新能源逆向分布格局凸显消纳压力，建立电力统一市场为解决新能源消纳的重要一环。从能源分布情况来看，我国能源资源与负荷中心逆向分布，新能源主要集中于西部、北部地区，用电需求集中在中部、东部地区，随着新能源大规模发展，消纳问题日渐突出。完善统一的电力市场体系是适应高规模新能源，打破电力跨省跨区交易存在的市场壁垒，缓解新能源消纳压力的重要保障，为此我国出台了多项政策以推动全国统一电力市场体系的建设。

全国市场化交易电量占全社会用电量的比重逐年上升。新一轮电改实施以来，我国电力市场建设稳步有序推进，价格机制也愈加完善，市场化交易电量占全社会用电量的比重大幅提升。2022年全国市场交易电量约5.3万亿千瓦时，同比高增39.0%，占全社会用电量比重为60.8%，较2021年提升15.3pp。据中电联《中国电力行业年度发展报告2022》显示，截至2021年底，全国各电力交易中心累计注册市场主体46.7万家，数量较2020年增长76.0%。电力市场化建设具备先进性，一方面，市场化价格有利于充分反映电力市场真实供需变化，煤价上涨等成本压力通过更高电价传导到下游的机制更顺畅；另一方面，电力市场化交易有利于实现电力资源在全国范围内的优化配置，更好实现跨省跨区电力传送。

电力市场化改革再提速，企业能效管控的意愿日益增强。《关于加快建设全国统一电力市场体系的指导意见》中提出，到2025年全国统一电力市场体系初步建成，到2030年，全国统一电力市场体系基本建成。随着“双碳”政策的推进，企业能源监测、降低用电成本变得尤为重要，未来工商业用户将全面参与电力交易市场，电力的商品属性得以还原。目前已初步形成在空间范围上覆盖省间、省内，在时间周期上覆盖年度、月度、月内的中长期交易及日前、日内现货交易，在交易标的上覆盖电能量、辅助服务、绿电交易等交易品种的全市场体系结构，以省内电力市场为基础，省内市场和跨省跨区市场协同推进的全国统一电力市场逐步建立。

然而目前主要以面向常规电源为主的计划调度机制不能适应电力市场环境下交易计划频繁调整，电力信息化为其适应高比例新能源并网条件下源网荷储“多向互动”的灵活变化提供解决方案。

04、应用场景

AI技术有望对电力系统有序运转、新能源高效消纳等业务形成强有力的助力和支撑，以下我们对电力行业有哪些AI具体应用场景和当前实际应用案例进行探讨。

1、受益环节：电力系统多个环节将受益

电力系统：优化调度。新型电力系统下，新能源大规模接入对电网稳定性和消纳能力提出更高要求，电网需要实时性更强的调度能力，可以采用人工智能技术进行功率预测、实时控制调度、调控终端有缘配电网、调节负荷，让各环节调度更精细化。例如，2021年8月，南方电网推出调度云超算平台，每秒钟可进行825万亿次浮点运算，节点性能较普通云服务器提升5倍，提高电力决策效率。

发电侧：新能源发电功率预测。新能源发电具备随机性、间歇性特点，发电企业需向调度机构报送短期功率预测、超短期功率预测两类数据文件接受考核。新能源发电功率预测主要基于算法模型和气象预测，可通过AI技术基于天气预报、天气实况、场站出力等数据优化预测模型，提高新能源发电功率预测速度和准确度，保障电网安全运行和电力可靠供应。例如，在南网的调度云超算平台，“未来7天台风9公里预测业务”从8小时缩短至1.7小时，效率提升4倍以上。

电网侧：智能监测巡检。可通过机器人、视频监测装置、监测传感装置等采集数据，进一步通过输电通道、变电站运检图片识别模型、主变压器声纹识别模型等进行输配电智能监测和无人化智能巡检，以实现异常检测和故障定位。例如，2022年江苏地区无人机累计巡检45.2万余基，无人机规模化水平同比提升192%。中科南京人工智能创新研究院表示，基于前端AI分析的无人机巡检效率是传统巡检效率的20倍以上。

用电侧：负荷预测与管理。AI技术可以通过分析历史负荷数据和其他相关数据，预测未来负荷需求，为虚拟电厂调度提供决策，以避免负荷不足或超负荷情况的发生。例如，南方电网2020年3月推出“AI负荷预测”系统，截至2022年10月，南方五省区96点AI负荷预测年度平均准确率97.4%，较人工预测提升0.6%。

2、最佳落地场景：电力系统转型，AI+虚拟电厂是极佳落地场景

AI在新型电力系统建设中应用场景广泛。ChatGpt等大语言模型的出现，带动了对人工智能在各行业应用落地的探索。未来我国要建成智能友好、高度数字化、智慧化、网络化的新型电力系统，电力系统信息化和智能化将不断提高，AI在新型电力系统中将有广泛的应用场景，包括电力系统自动化控制、电力调度、电力市场交易、生产安全管控和运维检修等方面。

虚拟电厂是AI在新型电力系统中的极佳落地场景。虚拟电厂（VPP）是一套智慧能源管理系统，可将电网中分布式清洁能源、可控负荷和储能系统等资源聚合起来作为一个“虚拟”的电厂参与电力系统运行和电力市场交易。虚拟电厂要联通源网荷储多个环节，基于发电量、用电量、电价等数据信息制定更加经济、合理的电力分配方案，依据实际情况与用电规律对电力生产进行合理安排，同时对负荷端进行智能控制，AI接入有望在这些环节极大提升分析准确度和响应速度。通过AI赋能虚拟电厂，涵盖了AI在电力调度、电力市场两个方向的应用场景，是AI在新型电力系统建设中的极佳落地场景。

05、AI+电力主要研究方向

1、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

发电功率可靠预测是新能源大规模有序并网的关键。新能源发电对天气依赖较强，具有间歇性和波动性特征，因此发电电量较难预测，大规模集中并网会对电网的稳定运行产生较大的冲击。因此新能源发电的准确预测，可帮助电网调度部门提前做好传统电力与新能源电力的调控计划，改善电力系统调峰能力，增加新能源并网容量。

功率预测相关政策趋于严格，“双细则”加强考核。2018年3月，国家能源局印发《关于提升电力系统调节能力的指导意见》，要实施风光功率预测考核，将风电、光伏等发电机组纳入电力辅助服务管理。各地区能源局随后纷纷发布了本区域《发电厂并网运行管理实施细则》和《并网发电厂辅助服务管理实施细则》（“双细则”），加强对新能源发电功率预测的考核，明确和加强考核罚款机制，发电功率预测精度直接影响到电站的运营与盈利。

基于人工智能的预测模型具有诸多优点，为当前主流研究领域。相比物理建模、时间序列建模等传统方法，基于AI的预测模型对于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力；模型参数基于数据训练得到，更容易获取；模型的输入特征亦可灵活构建；结合智能优化算法还可进行参数自动寻优，进一步省去了人工调参的工作量。

当前AI在功率预测领域的应用主要包括：模型输入、模型构建和参数优化。模型输入：包括数据预处理、数据增强和特征构建；模型构建：包括ANN、SVM、决策树模型为代表的传统机器学习算法，基于深度学习的新一代AI技术，以及融合多种模型的组合预测技术；参数优化算法：包括进化算法、群智能优化算法等静态优化算法和强化学习等动态优化算法，主要用于模型训练和组合参数优化。

功率预测技术路线主要包含数据计算、传输及模型优化。以国能日新为例，公司基本实现功率预测算法模型的自动匹配及预测数据的自动计算发送，因此在项目日常营运端，人力投入较少，仅在少数场站模型远程匹配失败的情况下，由业务人员前往现场完成模型修正。在模型优化方面，一般会按照设定的周期，由智控平台中的模型算法程序自动重新选取最优功率预测模型，并将其自动匹配至站场服务器。

2024年新能源功率预测市场规模13.4亿元，国能日新为行业龙头。根据沙利文报告，2019年我国发电功率预测市场的市场规模约6.3亿元，到2024年市场规模将增长至约13.4亿元，2019至2024年均复合增长率将达16.2%，其中光伏发电功率预测市场规模预计为6.5亿元，风力发电功率预测市场规模预计为6.9亿元。市场格局方面，国能日新为行业龙头，2019年公司在光伏和风能发电功率预测市场的占有率分别为22.3%和18.8%。

2、智能运维与巡检：AI有望全面升级巡检产品

我国输电线回路与变电设备存量规模大，投运总规模平稳增长。根据中电联数据，截止2022年，全国电网220千伏及以上变电设备容量共51.98亿千伏安，同比增长5.2%；220千伏及以上输电线路回路长度共88.2万千米，同比增长4.6%。从新增量看，2022年全国新增220千伏及以上变电设备容量25839万千伏安，同比增长6.3%；新增220千伏及以上输电线路长度38967千米，同比增长21.2%。2021年、2022年，220千伏及以上变电设备容量增速维持在5%左右，220千伏及以上输电线路回路长度增速维持在4%。新增规模中，变电设备容量增量位于近十年次高点，输电线路回路长度增量为近十年第三高点。

电力系统运维管理分为：“被动”-“主动”-“状态检修”三个阶段，“状态检修”策略及时性和可靠性高。由于输变电线路架设在各种自然环境中，常年经受日晒雨淋，难免会造成电力设备缺失或损坏，应当及时发现各种劣化过程的发展状况，并在可能出现故障或性能下降前，进行维修更换。电力系统运维管理主要包括“被动”运维、“主动”运维、“状态检修”策略三个发展阶段，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。

人工巡检诸多劣势，AI替代是大势所趋。电力行业有大量巡检工作条件恶劣，传统人工巡检的工作难度大、危险指数高、及时性低、工作量大；采用智能巡检，既具有人工巡检的灵活性和智能性，同时响应更加及时、效率更高、成本更低，随着技术的发展，智能机器人技术具有广阔的应用前景，未来电气行业无人化巡检将成为行业常态。

AI替代人工性价比更高。以500kv变电站为例，人工巡检模式下需要4个工人耗费一个礼拜的工时才能进行一次全面检查，假设每位工人年薪约8万，而同样的工作量，一台巡检机器人能在更短的时间内完成，其平均成本为65万/台，计提折旧后约16万/年，使用巡检机器人比人工巡检能节约16万/年。

AI技术有望全面升级智能巡检产品，包括快速清晰建模、AI辅助拍摄和智能检测。

快速清晰建模：例如，NERF是一种基于神经网络的三维重建算法，它可以从2D图中，快速高效地生成高质量的3D场景模型。其输入稀疏的多角度带pose的图像训练得到一个神经辐射场模型，根据这个模型可以渲染出任意视角下的清晰的照片。

AI辅助拍摄：无人机结合AI辅助拍摄技术，可以实时对目标位置进行识别，动态调整云台角度，得到准确目标位置的照片。综合利用相机光线动态补偿技术和精准对焦技术，保证照片拍摄质量，有利于输电线路的安全运行和快速巡检。

智能检测：变电站、换流站中的电力设备普遍都具备的明显特征，包括颜色、材质和纹理等。利用图像处理和识别能力，对采集到的设备图像进行图像处理，从而判断是否发生故障或不正常。智能巡检机器人可使用搭载红外传感器、电磁感应传感器和高清摄像头，对电气设备进行多维度、近距离的监测。还可采用无人机搭载高清摄像仪和红外传感器，完成对铁塔、导地线和绝缘子串的运行状态监测和安全评估。

06、产业进展

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

智慧融合是构建新型电力系统的基础。新型电力系统以数据为核心驱动，呈现数字与物理系统深度融合特点，系统控制运行由“量测-控制”模式向多物理系统的状态感知、智能学习和预测控制等方式转变。状态感知：电网内外参与耦合运行的物理系统，将从局部的感知量测，向全局的确定性精准映射转变。智能学习：由于参与要素的多样性，将从单纯物理量的分析，向包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判进行转变。预测控制：将从电力物理系统的机理模型仿真和预测，向融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测转变，提升随机变量的预测精度，并应用于电网逐级调控和控制引导。

新型“源网荷储”协同调控，保障电力可靠供应。传统电力系统可根据用电侧的负荷来调整电源的发电量，其前提是用可控的发电系统去匹配波动幅度不大且可测的负荷端，在运行过程中滚动调节，从而实现电力系统安全可靠运行。在新型电力系统下，由于随机变化、弱可控的电源并不容易直接跟随可测性降低的负荷做出调整，电力系统需要从“被动”的跟随调控，转化为“主动”的协同调控。通过源源互补、源网协调、网荷互动、网储互动和源荷互动等多种交互形式，充分发挥发电侧、负荷侧的调节能力，促进供需两侧精准匹配，保障电力可靠供应。

预计23-25年国网智能化投资为893、954、1008亿元，每年维持5-7%较高速增长。2023年国网计划投资超5200亿元，同比2022年的计划投资5012亿元增长3.8%。“十四五”初期规划2.6万亿，当前21-23投资额已达成15200亿元，考虑到特高压直流建设加速等因素，“十四五”期间实际投资额有望超预期。预计23-25年实际投资规划为5250亿元、5450亿元、5600亿元，每年增速为3-5%。智能化投资占比方面，根据《国家电网智能化规划报告》，“十三五”智能化投资占比为12.5%，预计“十四五”期间整体智能化投资占比17%。

2、虚拟电厂聚合各类可调节资源成功商业化，经济效益良好

虚拟电厂聚合各类可调节资源成功商业化。我国首家虚拟电厂商业示范项目冀北虚拟电厂已成功试运行，试运行期间接入与控制蓄热式电采暖，可调节工商业、智能楼宇、智能家居、储能、电动汽车充电站、分布式光伏等11类可调资源，分布包括张家口地区、廊坊地区和秦皇岛地区，容量达358MW。通过聚合各类需求侧资源参与调峰市场，在负荷不足时段提升用电量，同时为用户带来收益，实现了用户、电网和发电厂商三赢局面。

虚拟电厂参与调峰市场经济效益良好。冀北虚拟电厂2020年11月至2021年4月试运行期间，已在线连续提供调峰服务超过3200小时，累计增发新能源电量3412万千瓦时，虚拟电厂运营商和用户收益624.2万元，平均收益0.18元/千瓦时。

虚拟电厂聚合分布式光伏资源潜力巨大。国家能源局《关于促进新时代新能源高质量发展实施方案的通知》提出，到2025年公共机构新建建筑屋顶光伏覆盖率力争达到50%，我国分布式光源将进入快速发展时期。2020年我国建筑总面积达700亿平方米，南墙和屋顶面积为300亿平方米，仅利用10%的面积安装光伏，按照光伏每平方米发电功率100W计，装机或可达到3亿千瓦，年发电量约3800亿千瓦时，上网电价取1.1元/千瓦时，则市场规模可达4200亿元，虚拟电厂在聚合分布式光伏能源方面市场潜力巨大。

3、国内虚拟电厂行业参与者众多，营业收入整体上涨

虚拟电厂产业链结构由上游基础资源、中游系统平台、下游电力需求方构成。上游基础资源主要包括可调负荷、分布式电源和储能设备。可调负荷的重点应用领域主要包括工业、建筑和居民等。分布式电源指用户现场及附近配置较小的发电机组，包括小型燃机、小型光伏和小型风电、水电、生物质、燃料电池等一种或几种组合。储能设备可分为机械储能、化学储能、电磁储能和相变储能；中游资源聚合商主要依靠互联网、大数据和AI等，特别是AI赋能虚拟电厂快速整合、优化、调度、决策来自各层面的数据信息，提供最优化解决方案，增强虚拟电厂的统一协调控制能力，是虚拟电厂产业链的关键环节；产业链下游为电力需求方，由电网公司、售电公司和大用户构成。电网公司作为电网运营商，是电力市场的重要买方。售电公司包括独立售电公司、拥有配网运营权的售电公司和电网领域的售电公司。大用户主要指B端可直接参与电力批发市场交易的工商业电力大用户。

虚拟电厂行业参与者众多。目前布局虚拟电厂业务的上市公司主要有东方电子、远光软件、国电南瑞、国网信通、恒实科技、天楹股份等。其中东方电子虚拟电厂项目已经在南网范围内重点推进，远光软件参与建设了虚拟电厂运营管理平台，国电南瑞已承建山西、浙江、江苏、福建等省的虚拟电厂示范项目，恒实科技建设了国网冀北虚拟电厂、国网湖南省电力有限公司智慧能源综合服务平台、东北电网调峰辅助服务等项目，并以能源聚合商身份开展冀北、湖南等地虚拟电厂业务。

相关上市公司营业收入整体上涨，毛利率较为稳定。营业收入方面，国网信通由于涉及资产重组（原为岷江水电，2019年与国网信产集团资产重组），在2019年营业收入大幅增加，2020年有所下滑后又保持增长，恒实科技2021年营业收入有所下滑，2022年开始增长，东方电子和远光软件则保持了连年的稳定增长。毛利率方面，远光软件由于软件行业研发费用占比较高且不计入营业成本的特点，毛利率较高，保持在60%左右，近年略有下滑，其他公司则相对稳定，国网信通保持在18%左右，恒实科技保持在25%左右，国电南瑞保持在27%左右，东方电子保持在32%左右。

07、相关企业

1、国能日新

专注于新能源行业软件及信息技术服务。公司专注新能源信息化软件研发，主要向新能源电站、发电集团和电网公司等新能源电力市场主体提供以新能源发电功率预测产品为核心，以新能源并网智能控制系统、新能源电站智能运营系统、电网新能源管理系统等为拓展的新能源信息化产品及相关服务，产品涵盖新能源的发电端和输电端。基于功率预测的核心技术能力，公司不断扩大能源数据服务优势，布局电力交易辅助决策系统、发电量预测系统、资产评估数据治理和虚拟电厂等业务。

新能源装机提速，助力公司业绩持续提升。得益于新能源的蓬勃发展，公司2017-2021年营业收入稳步上升，4年CAGR为20.3%；受风电抢装潮的影响，2020年营收涨幅高达46.5%；2021/2022Q3实现营业收入3.0/2.2亿元，同比增长20.9%/12.5%。随着盈利能力强的功率预测业务客户体量的不断扩大，公司归母净利润实现了大幅度的增长，2017-2021年归母净利润CAGR为27.0%；2021/2022Q3归母净利润分别为约0.6/0.4亿元，同比增长9.2%/29.3%。

发电功率预测系公司营收主要来源，新能源大规模并网释放功率预测需求。在产品端，公司的主营业务包含新能源发电功率预测、新能源并网智能系统控制、电网新能源管理系统、新能源电站智能运营系统等，其中新能源发电功率预测产品系主要营收来源。在应用端，公司下游客户以风电场、光伏电站为主，自2018年“531新政”颁布后国内光伏新增装机受到抑制，公司光伏电站收入占比逐年减少，与此同时风电“抢装潮”使得来自风电场收入快速增加，2021H1公司风电场/光伏电站收入占比分别为52.3%/42.7%。根据沙利文预测，2024年预计我国新能源发电功率预测市场规模将增至13.4亿元，随着新能源大规模的并网，功率预测市场前景广阔。

积极布局新领域，力争实现源网荷储融合互动应用。电力交易：公司对新能源行业具有深刻理解，在绿色电力交易市场逐步建立的背景下，成功研发电力交易辅助决策支持平台，在甘肃、山西省均实现创新性应用。虚拟电厂：公司研发有虚拟电厂智慧运营管理系统，并组建了专门的团队，目前已成功与国家电网及多家发电集团开展该项业务。

2、国电南瑞

国网电力智能化龙头，发输变配用及调度全环节覆盖。利用大数据、云计算、物联网、移动互联、AI、区块链等技术，为电网、发电、轨道交通、水利水务、市政公用、工矿行业提供软硬件产品，共有四大业务板块：

电网自动化及工控：围绕新型电力系统建设，引领能源数字革命。公司是国内电力系统和自动化领域唯一能够提供全产业链产品及服务的供应商。承担的新一代调度技术支持系统目前已在6个省市试运行并在江苏省正式推行；新一代用电系统在6省市上线；新型电力负荷管理系统在11省市应用。2022年国网数字化项目设备招标，调度类软件/数字化软件标段共有22家企业实现中标，标段总金额达到6.78亿元，国电南瑞南京控制系统有限公司以2.49亿元夺得第一。

继电保护及柔性输电：国内继电保护技术开拓者，柔性输电设备国际领先。根据国网电子商务平台历史数据，公司继电保护市场份额约42%，环流阀市场份额约40%，直流控制保护系统市场份额约50%。公司大容量换流阀、直流断路器、控制保护系统等关键设备整体达国际领先水平。

电力自动化信息通信：支撑能源互联网转型和电网企业数字化转型。业务涵盖电网生产管理、调度管理、营销、安监基建、网络信息安全、信息通信综合监管、通信设备及系统、信息通信系统集成及运维、实时数据库、大数据及云服务、量子保密通信、能源工业云网等。

发电及水利环保：有力支撑新型电力系统建设。提供火电、水电、核电、风电、光伏、抽蓄、分布式能源机组控制保护及并网解决方案。公司研发的7MW海上风电变流器已在广东阳江应用；35kV高压直挂储能系统已在红墟储能电站顺利并网运行。

3、泽宇智能

江苏省智能电网一站式服务商龙头，2022年省外业务加速拓展。目前公司已形成电力设计先行，以系统集成为业务主线，贯穿了工程施工及后期运维服务的一站式业务布局。江苏省用电需求旺盛且投资规模居前列，公司将充分受益省内发输变配用环节高需求。在省外方面，公司于2017年设立了安徽、北京等多个分公司，目前已覆盖29个省份和地区。2022年公司在安徽省/北京市分别实现营收1.70/1.67亿元，同比高增349%/328%。

开始布局智能机器人领域，新一代巡检机器人预计三季度制成。2023年1月，公司公告称拟成立合资子公司北京泽宇高科智能科技，聚焦智能机器人的研发制造，出资1.6亿元持有子公司62.5%的股份。公司计划推出新一代电力巡检机器人产品，预计三季度制成。可通过AI自主计算，采取避障措施，可自由搭载可见光、红外、局方检测等设备以满足变电站巡检要求。

4、申昊科技

深耕智能电网领域超15年，坚持“AI+工业大健康”战略，“海陆空隧”全面布局。公司深耕工业大健康领域，利用传感器、机器人、人工智能及大数据分析技术，为电力电网、轨道交通、油气化工行业提供解决方案。公司及全资子公司拥有获授专利266项，其中发明专利47项、实用新型专利139项、外观设计专利80项。公司已作为智能电力机器人研发生产的领先企业，作为主要起草单位负责“变电站智能巡检机器人”、“户内挂轨式巡检机”等多项行业标准制定。

公司智能机器人由巡检向操作延伸。2015年推出第一代轮式智能巡检机器人并进入国家电网采购体系；2017年完成第二代轮式智能巡检机器人、挂轨巡检机器人的样机研制；2018年完成第二代挂轨智能巡检机器人的样机研制，并开启第三代轮式智能巡检机器人的立项研发；2021年推出国内首台极寒地区巡检机器人并通过验收，可应用于气温低至-40℃环境，同时开关室操作机器人已有批量订单落地。电网数字化智能化由“感知”向“操作”延伸，公司凭借高技术壁垒建立的先发优势，有望受益于下游需求释放。

5、智洋创新

输变电智能运维领军企业，聚焦行业数字化转型。公司业务主要集中在输电、变电、配电的智能运维管理领域，以AI为基础并融合行业知识，贯通了从模型训练、硬件适配、推理部署到场景应用的全流程，研发一站式AI开发平台，将算力、算法、算据和应用场景等四要素融为一体。

坚持研发创新，客户认可度高，为华为昇腾合作伙伴。2022H1研发费用投入为3660万元，占营收比例为11.7%，在原有智能可视化巡检产品和全景平台的基础上，公司以“物联网+无人机+人工智能+数字孪生”作为技术和产品方向，积极研发无人机全自动巡检、水利数字孪生全域管理平台等产品。2021年7月，作为华为昇腾生态体系战略合作伙伴，公司受邀参加了2021世界人工智能大会（WAIC）昇腾人工智能高峰论坛。2022年6月，智洋创新与华为签署合作协议，正式加入昇腾万里合作伙伴计划。

参考研报

1. 民生证券-计算机行业动态报告：电力AI，被低估的重要方向

2. 华安证券-计算机行业人工智能系列报告（三）：虚拟电厂与智能巡检，电力AI地最佳落地场景

3. 国海证券-公用事业行业周报：AI如何在电力行业落地？

4. 国金证券-AI应用端行业深度研究：赋能千行百业，AI+矿山、AI+电力助力能源改革

5. 招商证券-环保及公用事业行业智慧能源系列专题报告（四）：AI助力新型电力系统建设，虚拟电厂前景广阔

6. 国金证券-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

7. 西南证券-公用事业行业新型电力系统系列二：电网加速智能化，推动AI实际应用

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整理：慧博 小翠

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