AI 知识库： 电力行业智能转型的新底 座 —— 将电力企业私域知识转化为生产力 01 行业洞察： 电力 AI 转型的三大挑战 02 解决方案： AI 知识库打造转型新底座 03 应用实践： 360AI + 电力典型应用场 景 04 未来展望：多方协同共建未来电网 CONTENTS 技术引擎： 成本归零 ， 引爆应用创新 成本归零：模型更强 ，且训练和推理效率持续提升 专业层面：技术与业务的“两张皮”现象 传统业 务流程与组织架构的惯性 复合型人才极度稀缺 03 电力行业「人工智能 + 」转型的挑战： 三大挑战阻碍电力企业全面数智升级 AI“ 黑箱”与电力系统高可靠性要求的矛盾 应用层面： 从点到面规模化应用的阻 碍 360AI 企业知识库： 连接沉睡的数据孤岛 企业级人工智能基础设施（算力 网络 存储等） 外部数据 网站、 信息门户、 社交媒体、 行业资讯 … 360 AI 企 业 知 识 库 Agent 构建平 台 MCP 插件调用 AI + 电力行业智能应用场 景 Agentic RAG 指标建模 全域多源异构知识捕获 全方位 安全管控 版式分析 ASR/TTS 图像解析 视频解析 信息抽取 图谱建模 表格解析 OCR

rights reserved 2025年中国企业级智能生产力行业白皮书 执行摘要 1 绚星智慧科技：企业级智能生产力 解决方案的领导者 4 目录 企业级智能生产力最佳实践 5 企业级智能生产力的内涵与市场机遇 2 企业组织能力建设的三种范式 3 白皮书研究方法 数据来源：沙利文研究 行业访谈 • 与企业级智能生产力行业产业 链各环节头部企业专家进行一 对一深度访谈 • 访谈企业覆盖企业级智能生产

逐渐成为电力行业发展的新趋势。智慧电厂 利用先进的信息技术手段，实现电力生产全过程的数字化、智能化管理，进而提高电力生产效率、降低生产成本、增 强安全可靠性。本文详细阐述了智慧电厂的定义、特点、应用领域以及发展趋势，展望了智慧电厂在未来电力行业中 的重要地位和作用。 关键词：智慧电厂；信息技术；智能化管理；电力行业；发展趋势 引言 在数字浪潮与绿色理念的交汇融合之下，电力行业 正经历 颗璀璨的明珠，以其独特的高效、智能与环保特质， 引领着电厂发展的新方向。它不仅代表着电力行业技术 创新的最新成果，更预示着未来电力生产模式的深刻转 变。本文旨在深入剖析智慧电厂的丰富内涵，探寻其在 电力行业中的实际应用与未来发展潜力，以期为行业的 持续进步提供有益的启示与参考。 1��智慧电厂的定义与特点 智慧电厂，作为现代科技与传统电力行业的完美结 合，正日益显现出其强大的生命力和广阔的发展前景。 理，通过大数据分析技术，智慧电厂能够对运营数据进 行深入挖掘，为管理决策提供科学依据；最后是绿色环 保，智慧电厂在运营过程中注重环保理念的贯彻，通过 优化能源利用和减少排放，降低对环境的影响。这些特 点使得智慧电厂在现代电力行业中具有显著的优势。它 不仅能够提高电力生产的效率和安全性，还能够降低运 营成本，减少对环境的影响。同时，智慧电厂也为电力 行业的可持续发展提供了新的思路 [1]。 2��智慧电厂的应用领域

技术委员会或技术 归口单位 主要起草单位 适用范围和主要技术内容 采 标 19 能源 20250019 柔性直流特高频 谐波治理技术规 程 工程 建设 2027 年 中国电力企业联合 会 电力行业电能质量 及柔性输电标委会 国网经济技术研究院有限公司、南方电网科学研究院有限责任公司、国家电网 有限公司直流技术中心、国网湖北省电力有限公司、中国电力科学研究院有限 公司、华北电力大学 国网北京市电力公司、电力规划总院有限公司、华北电力大学、北京国网信通 埃森哲信息技术有限公司、南京南瑞信息通信科技有限公司 适用范围：本标准适用于电力行业内的企业、机构以及涉及电力数据资产评估 的第三方机构，包括但不限于电网企业、数据交易中心、数据服务商等，同时 也适用于政府监管机构、金融机构等需要对电力行业数据资产价值进行评估的 场景。 主要技术内容：总则、术语、数据资产化、评估概述、评估框架、评估目的、 评估对象 主要技术内容：基本规定、基础数据收集及审定、碳足迹核算、数据质量管理、 碳足迹评价及报告。 / 223 能源 20250223 大坝安全监测数 据交换格式技术 规范 管理 2027 年 中国电力企业联合 会 电力行业大坝安全 监测标准化技术委 员会 中国三峡建工（集团）有限公司,YCED,雅砻江流域水电开发有限公司,国能大渡 河流域水电开发有限公司,长江水利委员会长江科学院,南京南瑞水利水电科技 有限公司

，时序预测大模型、科学计算大模型研究近期实现突破 • 专家系统、正则表达式等人工智能手段在电力行业数据采集， 自 动控制 ，故障定位等领域早有应用实践。 • 随着深度学习的发展 ，尤其是神经网络技术的出现 ，人工智能研 究成果为电力人工智能快速发展建立技术基础。 • 深度学习技术实际应用取得显著突破 ，电力行业 AI 技术开始起步。 • 2016 年 ，南方电网研发出第一个 设、发布首个自主可控大模型“大瓦特”、 自研电力行业人工智能创新平台、广泛开展 A1 示范应用场景建设、牵头成立电力行业人 工 智能联盟、筹建行业人工智能中试基地 ，系统性谋划人工智能发展。 l 制定实施人工智能发展专项规划 (2024-2026) l 如期高质量完成“人工智能基础设施建设示范工程” l 入选工信部“行业大模型” LZ 企业（电力行业唯一） l 人工智能应用建设工程入选国资委百大战新工程 人工智能应用建设工程入选国资委百大战新工程 l 牵头成立电力行业人工智能联盟 l 上线行业首个人工智能创新平台 l 发布电力行业首个自主可控大模型“大瓦特” l 首创算法“赛马” ，吸引全国 214 队 · 次参赛 l 成立人工智能公司 ，全面布局电 力人工智能赛道 l 电力行业唯一入选国家示范工程 ( 人工智能基础设施建设示范工程 ) l 在央企率先推进数字化转型 l 制订实施人工智能与业务发展

成立于 2004 年  自动化、信息化系统集成服务商  服务水利、电力行业  融合物联网、自动化、信息化、电力电子、无 线网络通信、云平台和商业智能等技术，实现 “水”和“电”领域的控制自动化、管理信息化与决 策智慧化。 26  成立于 2004 年  自动化、信息化系统集成服务商  服务水利、电力行业  融合物联网、自动化、信息化、电力电子、无 线网络通信、云平台和商业智能等技术，实现 线网络通信、云平台和商业智能等技术，实现 “水”和“电”领域的控制自动化、管理信息化与决 策智慧化。 27  成立于 2004 年  自动化、信息化系统集成服务商  服务水利、电力行业  融合物联网、自动化、信息化、电力电子、无 线网络通信、云平台和商业智能等技术，实现 “水”和“电”领域的控制自动化、管理信息化与决 策智慧化。 28 1 低温差：内蒙、河北北部、新疆北部冬天超低温，最低零 成立于 2004 年  自动化、信息化系统集成服务商  服务水利、电力行业  融合物联网、自动化、信息化、电力电子、无 线网络通信、云平台和商业智能等技术，实现 “水”和“电”领域的控制自动化、管理信息化与决 策智慧化。  成立于 2004 年  自动化、信息化系统集成服务商  服务水利、电力行业  融合物联网、自动化、信息化、电力电子、无 线网络通信、云平台和商业智能等技术，实现

打造面向未来的电力企业： 数字化转型的成功之路 01 未来的电力企业 电力行业正在经历变革。我们可通过构想未来，探索2025年及以后的电力价值链的运作方式和电力企业的运行方式， 以反观指导当下的行动。 复杂环境使电网运行风险激增⸺发电和电网生态将向分布式、低碳化和数字化方向发展，电网环境将更加复杂，电力 企业将面对更多运营和商业风险。分布式和可再生能源将持续增长，管理非连续性的和动态变化的环境将驱动商业和 本对其影响巨大。 面对经济下行，各国将根据经济发展要求与可持续发展和减排需求相平衡做出选择。 1.1.3 可再生能源加速改变商业模式，市场迎来新参与者 可再生能源和分布式能源的迅速发展是推动电力行业改变商业模式最重要的因素之一。2019 年，可再生能源发电占到了全球总发电量的27%，预计到2024年，可再生能源发电占比还将增加 50%，其中增长最快的是光伏发电。 联合国可持续发展目标（ 2017年，全球电力和能源分析 市场价值达到了20.7亿美元；到 2023年，这一数字预计将升至 39.5亿美元，复合年增长率达到 11.04%（在2018-2023年期 间）。 电动汽车对电力行业来说既是机遇，也是挑战。电力行业可以向电动汽车车主提供与车相关的产 品和服务，电动车蓄电池作为储能工具有助于平衡用电负荷。蓄电池的广泛应用会增加电网峰谷 时的电力需求。然而，随之而来也有挑战：在全球某些区域，终端用户利用电价差通过蓄电池储能

新型电力系统正面临着能源结构绿色化、电网调控柔性化、用电模式互动化、广泛分布在源网荷侧的储能协同互动和复杂 的电-碳交易体系的挑战，而数字化、智慧化正是应对这五大挑战的关键技术手段。 华为致力于成为全球电力行业数字化转型的优选伙伴，坚持平台+生态战略，将ICT技术、电力数字平台与行业实践经验深 度结合，基于“场景应用 + 云管边管端” 的多层次体系打造电力解决方案体系，助力电力企业实现安全、高效、绿色、创 入、充电桩接 入、分布式储能接入、用户互动及潜在的负荷侧交易，还需要 体系性思考支撑400V低压透明的通信需求。 ETSI于2023年底重磅发布了《F5G Advanced代际标 准》，电力行业也在沿着F5G Advanced技术路线规划电力通 信目标网，目前已取得了规模部署。可以看到，在主网通信方 面，国网开展fgOTN试点和商用，莫桑比克EDM商用 fgOTN；在配网中压回传方面，山西等电力公司部署以硬隔离 主网通信：需考虑智算协同和代际演进，全双平 面组网，支持99.9999%的可靠性 引入fgOTN平滑替代SDH网络，实现通信网的代际演进。 电网有丰富的光纤资源，是解决新型电力系统核心挑战的战略 资产。一方面，电力行业智能化的发展，会带来网络联接数量 百倍级增长，带宽十倍级增长，和不断提升的网络安全性、可 靠性要求。另一方面，SDH的生命周期已近尾声，fgOTN标 准已于2023年11月在ITU-T正式发布。fgOTN完美继承了原

电力负荷预测 输电线路智能巡检 电力行业核心场景与价值 第 6 页 数据孤岛问题 模型泛化差问题 新能源并网优化 • 问题描述：电网 PMS 场景需求。 • 解决方案：电力领域预训练 模 型（如华能“ 电盘古 ”）提 升 场景适配性 ，优化模型性 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7 页 超算中心融合管理子系统 （包含统一门户） 高速网络交换子系统 通用 CPU 算力子系统 GPU 智算子系统 HPC 超算子系统 ，避免未来信息泄露。 技术细节：自主研发电力数据划分工具 （ Python 实现） ，确保数据划分的合理 性 和科学性。 工具 / 平台：使用 Python 编程语言实现数 据集划分 ，适配电力行业数据特点。 数据预处理参数 基座模型选型及预训练参数