我国电力行业数智化转型正进入“场景深耕”的新阶段。面对新能源大规模接入，电力系统从过去的“源随荷动”转为“源网荷储协同”，这对实时感知和精准调控提出了新要求。在能源结构绿色转型与数字经济深度融合的背景下，我国电力行业数智化发展正步入以场景深耕为核心的新阶段。给这一转变奠定基础的，是把能力建设重心转向了数据治理和业务智能化。行业内的分析人士指出，电力系统的稳定与安全高度依赖技术解决方案与业务流程的紧密耦合。以电网用电侧为例，计量、营销、运维等环节具有高频次、强规范的特点。业内专家认为，人工智能的核心价值在于把个人经验转化为系统能力，从而提升系统整体可控性和抗风险能力。近年来，随着电力信息化建设进入成熟期，早期那种单纯搭建系统的模式已显不足。通过机器学习模型分析历史数据，可以实现设备异常早期预警。新型电力系统建设持续推进时，行业不仅面临技术升级压力，更要破解系统协同、数据价值挖掘与长期稳定运行等多重难题。以“强链、补链、延链”为路径的发展思路已经提出：强链旨在夯实电网数智化基础能力；补链侧重通过数字技术增强新能源消纳能力；延链则推动成熟技术向新能源场站管理等新兴场景拓展。相关企业通过长期聚焦这些核心场景，逐步形成了对电力运行规律的深刻认知。这个转变标志着电力服务商角色从传统信息化支持转向了数智化解决方案提供。面对新能源装机规模持续扩大的趋势，行业数智化布局也需要向前瞻延伸。把分散资源转化为关键生产要素的目标已经达成，数据中台和集成融合平台等基础设施正在搭建之中。系统分散和数据孤岛等问题逐渐凸显时，制约管理效能与决策科学性的瓶颈也出现了。早期以系统搭建为主的发展模式已显不足时，相关问题就已经开始显现。专家表示，在确保安全、可靠与专业性的前提下，电力行业正积极探索AI在故障预测等场景中的落地应用。当人工智能技术加速应用时，它正为电力系统稳定运行注入新动能。随着电力信息化建设进入成熟期时，早期那种单纯搭建系统的模式已显不足了。把个人经验转化为系统能力的过程已经开启了。针对电力系统动态复杂运行的形态时，业内提出了以“强链、补链、延链”为路径的发展思路来应对。在确保安全可靠的前提下时，专家认为还需要持续积累行业经验才能解决问题。面对新能源装机规模持续扩大的趋势时，业内也需要把转型向前瞻延伸。把这些问题解决好之后，行业整体效率提升就有了坚实基础。把这些问题解决好之后，新型能源体系就能构建起来了。 虽然建立在深度理解业务场景和持续积累行业经验的基础上很重要，但只有这样才能推动技术体系具备持续演进能力。给这一目标奠定基础的是把能力建设重心转向了数据治理和业务智能化。通过机器学习模型分析历史数据时可以实现设备异常早期预警这一目标就实现了。以“强链、补链、延链”为路径的发展思路已经被提出了，“强链”旨在夯实电网数智化基础能力。把分散资源转化为关键生产要素的目标达成后就能推动行业整体效率提升了。当人工智能技术加速应用时就能为电力系统稳定运行注入新动能了。 建立在深度理解业务场景和持续积累行业经验基础上很重要，只有这样才能推动技术体系具备持续演进能力。把这些问题解决好之后新型能源体系就能构建起来了。在确保安全可靠前提下时需要积极探索AI在故障预测等场景中的落地应用这一点是专家们的共识。面对新能源装机规模持续扩大趋势时业内也需要把转型向前瞻延伸才能适应动态复杂运行形态要求。