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电力设备行业研究：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。发电侧、电网侧、用电侧 AI 赋能场景明晰：国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》， 电力领域主要提出以数字化智能化技术，支撑发电清洁低碳转型、新型电力系统建设、电力消费节能提效，我们 由此梳理出以下行业应用场景：发电侧---①新能源发电功率预测；②电力 BIM 设计软件。电网侧---③电网智能 调度自动化；④输变电线路智能运维与巡检。用电侧---⑤虚拟电厂、微电网。

针对电力领域，我们提出面向细分行业和公司的“AI 应用可行性分析框架”。

面向细分行业的分析维度包括：①能否解决行业长期痛点问题？②行业数据是否具有较低敏感性和安全性风 险？③行业是否已较早应用布局 AI/技术实践？④已有华为等厂商开发出行业相关大模型？

面向公司的分析维度包括：①公司拥抱 AI 的积极性？②公司积累数据的规模与质量？③公司是否拥有某些 数据的优先使用权？④公司是否重视信息化建设基础？⑤公司是否具备开发实力/和大模型厂商深度合作？

我们认为 AI 有望率先赋能的行业应用场景:1）新能源发电功率预测；2）输变电线路智能运维与巡检。

新能源发电功率预测：1）行业痛点：新能源发电间歇性和波动性大，功率预测难度高，对电力消纳与调度 造成较大冲击，同时各地“双细则”考核趋于严格，预测精度会直接影响电站运营和盈利。2）行业数据： 气象数据的较容易获得，敏感性较低，可直接用于模型训练。3）AI 布局/技术实践：2021 年国网调控 AI 创新大赛--新能源发电预测赛道，深度学习模型在实际应用中表现突出；产业内国能日新、国电南瑞等超过 10 家研究中心与企业已推出成熟的组合建模功率预测系统。4）厂商相关大模型：华为云发布了盘古气象大 模型，中长期预测精度首次超过传统数值方法，速度提升 10000 倍。

输变电智能运维与巡检：1）行业痛点：我国输电线回路与变电设备存量规模大，投运规模逐年增长，巡检 需求强烈，而人工巡检存在诸多劣势，AI 替代是大势所趋。2）数据：相较于用电侧数据，电力设备故障缺 陷等数据安全性风险小，数据质量与规模往往取决于企业自身积累情况。3）AI 布局/技术实践：自 2013 年 起东方电子、亿嘉和、申昊科技、泽宇智能等近 10 家上市公司已布局输变电线路智能运维、巡检机器人、 巡检无人机业务，参与者众多且产品多样。4）厂商相关大模型：华为在 L2 级细分场景模型上，已推出基 于电力大模型的无人机电力巡检、电力缺陷识别等场景模型，平均精度提升 18.4%、模型开发成本降低 90%。