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近年来，随着科技的不断发展和应用的不断推进，电力行业也迎来了数字化智能化转型的机遇。根据国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，电力行业的数字化智能化转型主要围绕发电清洁低碳转型、新型电力系统建设和电力消费节能提效展开。下面将分别介绍这三个方面的相关知识点和当前的发展情况。

首先是新型电力系统建设方面，智慧融合被视为新型电力系统建设的基础保障。新型电力系统以数据为核心驱动，通过数字与物理系统的深度融合，实现系统的控制运行。这种新型系统的特点包括状态感知、智能学习和预测控制。状态感知是指电网内外参与耦合运行的物理系统从局部的感知量测，向全局的确定性映射转变。智能学习则是由于参与要素的多样性，需要从单纯物理量的分析转变为包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判。预测控制方面，将从电力物理系统的机理模型仿真和预测，转变为融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测。这些技术的应用将提升随机变量的预测精度，进一步应用于电网的逐级调控和控制引导。

其次是发电清洁低碳转型方面，由于新能源发电具有天气依赖性、间歇性和波动性等特点，发电电量的准确预测对于电网的稳定运行至关重要。因此，基于人工智能的发电功率预测模型成为当前的研究主线。相比传统的物理建模和时间序列建模，基于AI的预测模型具有良好的拟合能力，对高维非线性样本空间的预测具有优势。此外，AI的预测模型可以基于数据进行训练，更容易获取参数，并且输入特征可灵活构建。结合智能优化算法，还可以进行参数的自动寻优，减少人工调参的工作量。这些技术的应用将有助于改善电力系统的调峰能力，增加新能源的并网容量。

*是电力消费节能提效方面，智能运维与巡检成为关键。电力系统的运维管理可以分为“被动”运维、“主动”运维和“状态检修”策略三个阶段。其中，“状态检修”策略可以提高电网故障发现的及时性和电网运行的可靠性。由于传统的人工巡检存在难度大、危险指数高、及时性低、工作量大等问题，智能巡检成为电力行业的发展方向。智能巡检不仅具有人工巡检的灵活性和智能性，而且响应更加及时、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，未来电力行业将逐渐实现无人化巡检，提高工作效率和降低成本。

综上所述，电力行业的数字化智能化转型为电力系统的建设、发电预测和电力消费节能提效提供了新的机遇和挑战。通过智慧融合新型电力系统建设，基于AI的发电预测模型和智能巡检技术的应用，电力行业可以实现清洁低碳发展，提高电网的可靠性和效率。同时，这些技术的应用也需要解决一些技术和管理上的问题，例如数据的高质量获取、算法的优化以及人员的培训和管理等方面。只有不断推进数字化智能化转型，电力行业才能更好地适应新一轮科技革命和产业变革的发展需求，为能源的可持续发展贡献力量。

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