在新型电力系统建设加速推进的背景下，电网运行管理正从“经验驱动”向“数据驱动、智能协同”转变。
面对设备规模持续扩大、负荷波动更加频繁、运维要求更加精细等新特点，如何让数据真正服务生产、让技术真正落到现场，成为基层供电企业推进数字化转型的关键命题。
1月26日，国网遂平县供电公司数字化部组织员工集中学习人工智能应用成果发布相关内容，并围绕典型应用场景展开讨论，旨在以新技术学习带动思路更新，以场景研判推动业务提质。
问题：随着配电网设备和用户类型日益多样，传统运维模式在巡检效率、风险识别和响应速度方面承压。
一方面，人工巡检覆盖面有限，难以及时捕捉设备状态变化；另一方面，负荷预测、故障预警等对数据质量与分析能力要求提高，单纯依赖历史经验易出现判断滞后。
同时，办公协同、数据报表、流程流转等管理环节仍存在重复性工作较多、信息分散等现象，影响基层单位综合效率提升。
原因：问题背后既有外部环境变化，也有内部转型阶段性特征。
从外部看，极端天气频次增多、分布式电源接入扩大、用能结构加快调整，使负荷曲线更复杂、运行风险更隐蔽；从内部看，数字化建设从“建平台、上系统”逐步进入“用数据、见实效”的深水区，技术与业务之间仍需要通过明确场景、打通流程来实现闭环。
此次集中学习与研讨，正是为了在技术快速迭代的窗口期，进一步厘清“哪些业务最需要智能化、哪些数据最有价值、哪些流程最适合再造”。
影响：学习研讨将抽象技术转化为可落地的业务抓手，有助于形成以场景牵引的应用推进路径。
员工在讨论中重点关注智能巡检、负荷预测、故障预警、智慧办公等行业常用场景，并结合“数智豫电”平台进一步强化对应用价值的理解。
其中，专变负载可视化模块通过负荷曲线展示用户每日负荷变化，可帮助供电所和配电班组更直观识别专变重载、过载、超载的时间段与规律，为台区治理、设备运维和负荷管理提供依据。
类似工具的推广应用，有望在基层减轻数据整理与人工比对负担，把更多精力投入到隐患排查和服务保障等关键工作。
对策：推动业数融合，关键在于“数据要能用、模型要好用、流程要愿用”。
据介绍，该公司数字化部下一步将以此次学习为契机，聚焦电网运维、客户服务、安全生产等主责主业，推动智能分析模型迭代升级，持续开展数据价值挖掘，并围绕高频、重复、易出错的环节推进流程智能化改造。
同时，应用落地需强调“以问题为导向”的实施路径：在运维侧，突出设备状态感知与风险分级处置；在服务侧，突出负荷变化研判与精准响应；在管理侧，突出智慧办公与协同提效，形成从发现问题到闭环治理的链条式改进。
前景：数字化转型的成效最终要体现在电网安全稳定运行和民生用电保障上。
随着算法工具和数据体系进一步完善，基层供电单位有望在风险预警更早、故障处置更快、资源配置更优等方面实现持续提升，为迎峰度冬度夏、重大活动保电、极端天气应对等任务提供更可靠的支撑。
更重要的是，业数融合将推动管理模式从“事后处置”向“事前预判”延伸，促进电网治理更加精细化、可视化和可追溯，为电网高质量发展积累可复制、可推广的经验。
从人工巡检到智能预警，从经验判断到数据驱动，遂平供电公司的探索折射出中国电力行业转型升级的大趋势。
在新型电力系统建设的关键期，如何让技术创新真正服务于电网安全、民生保障与绿色发展，仍需要更多像遂平这样的基层实践。
这场始于技术应用的变革，终将重塑电力服务的未来形态。