电力AI的进化论：技术红利与“数字诅咒”谁主沉浮？

文/徐耀强

作者系中国电力企业联合会专家委员、特约研究员

习近平总书记强调指出：“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。”所谓人工智能(Artificialintelligence，AI)，指的是类人智能，主要研究用于模拟和扩展人的智能的理论和方法、技术和应用系统的一门新的科学。其产生的最初设想和发展的终极目标，是为了更好地造福人类。

当前，我国电力行业抢抓机遇积极布局人工智能（AI）技术，并将AI技术向电力产业渗透，掀起了AI应用发展的新热潮，成为电力行业高质量发展的强大驱动力。事实上，AI技术与电力技术的深度融合，在为电力行业的发展带来全新的机遇和变革的同时，面临着数据安全隐患较多、模型可解释性较差、技术标准不统一等挑战。因此，如何加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低潜在风险，确保AI在电力行业安全、可靠、可控发展，就成为了一个迫切需要解决的课题。

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AI在电力行业

应用的广阔场景

在数字化转型的浪潮中，电力行业作为国民经济的基础性产业，正积极探索与新兴技术的融合创新。AI技术凭借其强大的数据处理、分析和决策能力，为电力行业带来了前所未有的变革机遇，正在重构电力生产、传输、消费的基本形态，在发电、供电和用电等各个环节都展现出广阔的应用场景。

（一）在发电侧：实现能源生产智能运营

在传统火电领域，AI技术可用于优化发电设备的运行参数。通过实时监测设备的关键性能指标，借助智能算法自动调整燃料配比、燃烧温度等参数，实现发电效率的最大化和能耗的最小化。以火电厂为例，采用AI优化后，基于深度学习的燃烧控制系统可实时分析煤质参数、烟气成分与温度分布数据，动态调整风煤比与燃烧器角度，使供电煤耗降低、发电效率提升，同时降低污染物排放，推动发电过程向绿色、高效方向转型。

针对风电、光伏发电的间歇性特征，AI技术可显著提升其功率预测精度。传统的发电计划制定主要依赖历史数据和经验判断，难以实时应对复杂多变的运行条件；而基于机器学习算法的预测模型，能够综合分析气象数据、设备运行状态、电网负荷需求等多源信息，对发电功率进行提前预测，为合理安排发电计划提供科学依据。例如，采用LSTM（长短期记忆网络）与物理模型融合的预测框架，可将72小时风电功率预测误差控制在6%以内，较传统方法提升40%。

在市场交易方面，基于博弈论与深度Q学习的交易策略系统，帮助发电企业实现日前市场与实时市场的联合优化。例如，某新能源企业通过AI交易平台，年度市场收益增加1.8亿元，偏差考核费用减少73%。

在设备智能管理上，基于数字孪生技术的智能诊断系统，通过振动、温度、油液等多维度监测数据，可构建发电机组全生命周期健康画像。例如，某核电站应用AI驱动的故障预警系统后，关键设备故障识别准确率达到97%，非计划停机时间减少65%。

（二）在供电侧：构建智慧电网神经系统

智能电网是AI在电力领域的核心应用和最重要成果。通过遍布电网的传感器和智能监测设备，实时采集电网的电压、电流、功率等运行数据，并利用大数据分析和AI算法对这些数据进行深度挖掘。深度强化学习算法在毫秒级时间内完成电网拓扑分析、潮流计算与稳定裕度评估，智能调度系统能够自动生成最优的故障隔离和恢复策略。例如，新加坡采用AI调度系统，停电恢复时间缩短了40%，有效提升了供电可靠性。

在高压输电线路运行、维护与巡检方面，传统的人工巡检方式效率低、成本高且存在安全风险。如今，搭载AI图像识别技术的无人机巡检系统能够按照预设航线对输电线路进行全方位、无死角的巡查，利用图像识别算法快速准确地识别线路上的诸如绝缘子破损、导线断股等设备缺陷，极大提高了巡检效率和质量。

在变电设备状态监测与故障诊断方面，基于声纹和红外图像的深度学习模型可以准确识别变压器的局部放电现象，提前发现内部绝缘缺陷，对设备的运行状态进行实时评估和故障预测。当设备出现潜在故障风险时，系统能够及时发出预警，提前安排维护检修，避免设备突发故障导致的停电事故。同时，通过AI技术对变电站的运行环境进行智能监测，如温湿度、空气质量等，及时调整通风、散热等设备的运行参数，保障变电站的良好运行。

在配电领域，AI助力实现配电网络的自动化管理和负荷优化。通过实时监测配电网的负荷变化，利用智能算法预测不同区域、不同时段的电力需求，合理分配电力资源，避免出现过负荷或低负荷运行情况，提高配电系统的运行效率和可靠性。特别是，在太阳能、风能等分布式能源快速发展的背景下，AI算法可以对分布式能源的发电功率进行预测和优化控制，协调分布式能源与传统电源的出力，保障配电网的稳定运行。

（三）在用电侧：重塑能源电力消费模式

需求响应是AI在用电侧的一项重要应用。通过分析用户的用电数据和行为模式，用户可以利用AI制定个性化的需求响应策略。结合用户画像与天气、经济等多源数据，AI负荷预测模型将短期预测误差稳定在2%以内。在用电高峰时段，通过价格信号或激励措施主动调整用电行为，如减少高耗能设备的使用、转移部分用电负荷等，实现电力供需的平衡，降低电网的峰谷差，提高电网运行的经济性和稳定性。例如，澳大利亚的虚拟电厂项目通过AI调度家庭光伏+储能，降低了高峰负荷10%，有效缓解了电网压力。

在用电侧，AI能为用户强化能效管理，提供更加智能化、便捷化的用电体验。例如，某试点项目显示，智能家居能源管理系统借助AI技术，能够根据用户的生活习惯和用电偏好，自动控制家电设备的运行，实现节能降耗。典型家庭用户通过AI能效管理，年度电费支出减少15%～20%，同时参与需求响应获得额外收益。

智能电表作为重要终端计量装置，在AI技术的赋能下，具备更强大的数据采集和分析能力。它不仅能够实时准确地计量用户用电量，而且能够通过分析用户的用电行为模式，为用户提供个性化的节能建议和用电方案。同时，电力公司可基于智能电表数据实现远程抄表、电费结算等功能，提高工作效率，减少人工成本和电费纠纷。

02

AI在电力行业

应用的潜在风险

毋庸讳言，随着AI技术在电力行业的广泛应用和深度渗透，其在提升能源效率、优化电力系统运行方面发挥了重要作用的同时，由于技术的快速迭代与复杂系统的耦合衍生出了许多新型风险。准确识别并有效应对这些潜在风险，对于保障电力系统的安全稳定运行、推动电力行业的可持续发展具有重要的意义。

（一）技术的可靠性风险：“网络攻击”与“隐私泄露”

随着电力系统的数字化和智能化程度不断提高，AI技术在电力行业中的应用使得系统对网络和数据的依赖程度日益加深。如果相关防御技术可靠性不高的话，就有可能诱发一系列严峻的网络安全与数据安全风险。

例如，AI技术应用于电力系统可能为全新且更为复杂的攻击途径打开“方便之门”，数据投毒便是其中一种极具隐蔽性和危害性的攻击手段。攻击者通过蓄意窜改训练数据或数据标签，在AI模型中植入难以被察觉的缺陷，会诱发错误信号输出而酿成事故。实验表明，在变电站巡检图像中注入5%的对抗噪声，即可使缺陷识别准确率从95%降至32%。

AI技术也为蓄意攻击者提供了更具破坏性的攻击能力。利用AI算法，攻击者能够精准定制网络钓鱼信息，大大提高欺骗用户提供敏感信息或获取系统访问权限的成功率。这种攻击方式使得电力系统面临的网络威胁更加多样化和难以防范。

在数据安全方面，电力行业涉及海量的关键数据，如用户用电信息、电网运行数据以及电力设备参数等。一旦这些数据遭到泄露、窜改或丢失，将对电力系统的安全稳定运行以及用户的隐私和权益造成严重损害。此外，随着AI技术在电力系统中的广泛应用，数据的存储、传输和处理环节变得更加复杂，进一步增加了数据安全管理的难度。

（二）数据的可及性风险：“数据失真”与“数据壁垒”

高质量的数据是AI模型在电力行业应用中发挥精准预测和有效决策作用的基石。然而，目前能源电力领域在数据获取的可及性以及数据质量方面仍面临着诸多挑战。

其一，是数据失真问题。电力设备的调试结果、运行状态等数据，由于来源广泛、存储方式多样，常常出现数据缺失、重复以及异常等问题，严重影响了数据的可用性和准确性。这使得AI模型在基于这些数据进行学习和分析时，容易得出错误的结论，进而影响电力系统各环节计算执行效率和计算结果的准确性。

其二，是数据均衡问题。电力系统对安全稳定运行的要求极高，系统与设备处于异常状态运行的样本数量相对较少，就导致了数据不均衡的问题。在机器学习中，数据不均衡容易使模型出现过拟合现象，即模型过度学习了少数样本的特征，而忽略了大多数样本的共性，从而降低了模型的泛化能力。当模型面对新的、未见过的数据时，可能会出现预测偏差较大或决策失误的情况，无法准确识别电力系统中的潜在故障或异常行为。

其三，是数据壁垒问题。电力数据通常来源于不同的业务部门和信息平台，各部门之间的数据标准和格式不一致，缺乏有效的数据交互与共享机制，形成了严重的数据壁垒。例如，在电力设备的故障诊断中，需要综合分析设备的运行数据、维护记录以及环境监测数据等多方面信息，但由于数据壁垒的存在，很难将这些数据整合起来进行全面分析，从而影响了故障诊断的准确性和及时性。

（三）模型的可控性风险：“决策黑箱”与“数据幻觉”

AI模型，尤其是深度学习模型，其内部结构和参数高度复杂，决策过程往往难以直观理解。这一特性被称为算法的“决策黑箱”问题。在电力系统这个安全极度敏感的领域，模型的可控性和可解释性弱的话，AI决策的可信度和可执行力就会大大降低。

由于无法确切知晓模型的决策依据和推理过程，当AI模型做出运行决策时，电力系统的操作人员难以判断决策的合理性和可靠性。这使得在面对一些关键决策时，操作人员可能对AI模型的输出持谨慎态度，不敢完全依赖模型进行操作，从而限制了AI技术在电力系统中的大规模应用。例如，在电力调度决策中，如果AI模型给出的调度方案无法解释其背后的逻辑，调度人员可能会担心方案存在潜在风险，而更倾向于采用传统的经验决策方式，影响了电力调度的效率和智能化水平。

由于“数据幻觉”问题的存在，即模型可能生成看似合理但实际上是错误的信息，可能会引发严重的安全风险。例如，当电力检修人员使用基于大语言模型的AI助手获取检修指导信息时，如果AI助手因为“幻觉”问题提供了错误的检修步骤或技术参数，检修人员一旦按照错误信息进行操作，极有可能引发电力系统故障，甚至危及人员生命安全。

（四）监管的可溯性风险：“规制滞后”与“责任逃避”

AI在电力行业的快速发展，使得现有的法规政策和监管体系面临着巨大挑战。目前，专门针对AI在电力行业应用的监管政策和法规相对匮乏。由于监管的可溯性的严重缺失，导致在AI技术的应用过程中出现了诸如责任界定不清晰、监管空白等问题。

在AI驱动的电力系统发生故障或导致事故时，由于涉及复杂的技术架构和多方参与主体，很难明确责任归属和诉讼的管辖权。特别是当AI系统的开发、部署和运行涉及多个国家或地区，以及不同的供应商和服务商时，法律责任的界定变得更加复杂。这不仅会增加事故处理的难度和成本，而且可能导致相关责任方逃避责任，无法对受害者进行合理赔偿。

由于缺乏统一的行业标准和规范，使得AI技术在电力行业的应用存在一定的盲目性和不确定性。不同企业和机构开发的AI产品和服务在质量、性能和安全性等方面参差不齐，难以进行有效的评估和比较。这不仅不利于市场的公平竞争，而且给电力系统的安全稳定运行带来了潜在风险。

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AI在电力行业

应用的治理路径

从某种意义上讲，AI技术在电力行业的风险演化，本质上反映了技术进步与社会适应之间的博弈和张力，为推动AI在电力行业应用治理体系现代化提供了重要契机。电力系统自动化和智能化程度高，以及风险来源的复杂性强、事故衍生的危害性严重等特点，决定了AI在电力行业应用的治理必须坚持多元路向和综合施策。

（一）技术韧性强化：构建多层级防护体系

在网络安全方面，电力行业需要构建一套全方位、多层级的防护体系。通过将电力系统微分方程、基尔霍夫定律等物理规则融入神经网络架构，可显著提升模型的场景适应能力。例如，中国南方电网研发的PINN（物理信息神经网络）负荷预测模型，在2023年台风“杜苏芮”袭击期间，面对电网拓扑结构剧变仍保持93%的预测精度。

在数据传输环节，采用如量子加密算法，对电力数据进行加密处理，以确保数据在传输过程中不被窃取或窜改。以国家电网为例，其部分试点区域采用了量子加密通信技术，有效保障了电网调度指令等关键数据的传输安全，大大降低了数据泄露风险。

针对数据存储，应建立严格的访问控制机制，筑牢“AI防火墙”。例如，美国PJM电网部署的“AI防火墙”，通过实时比对数字孪生仿真结果与现场数据，成功拦截了83%的异常控制指令。同时，定期对数据进行备份，并将备份数据存储在异地的安全场所，防止因本地存储设备故障或遭受攻击导致数据丢失，以此确保数据的安全性和完整性。

为应对AI模型面临的数据投毒和对抗样本攻击等威胁，需要开发针对性的防御算法。例如，利用异常检测算法对输入数据的分布进行分析，一旦发现数据分布异常，立即进行预警并采取相应措施。同时，采用对抗训练的方法，让模型在训练过程中学习识别对抗样本、提高模型的鲁棒性。

（二）数据安全重构：实施全流程质量管理

数据是AI在电力行业应用的基础。解决数据质量和数据壁垒问题至关重要。针对数据失真问题，要实施全面的数据质量管理策略。建立数据质量评估体系，对数据的准确性、完整性、一致性等指标进行量化评估。例如，某电力公司利用数据清洗工具对历史设备运行数据进行处理，全面提高了数据质量，使数据的准确性提高了30%，为后续的AI分析和决策提供了可靠的数据支持。

针对数据不均衡问题，可采用过采样、欠采样等方法对数据进行处理，使各类样本在数量上达到相对平衡。此外，结合迁移学习和半监督学习技术，利用少量有标记样本和大量无标记样本进行模型训练，提高模型对不均衡数据的适应性。

针对数据壁垒问题，要制定统一的数据标准和规范，整合各方数据资源，实现数据的集中管理和共享利用。例如，国家能源局推动建立的电力大数据共享平台，就汇聚了发电、输电、变电、配电和用电等各个环节的数据，为电力行业的AI应用提供了丰富的数据来源，有效提升了AI模型的训练效果和应用价值。

（三）深化模型训练：提升算法的可解释性

为解决算法“决策黑箱”和“数据幻觉”问题，提升算法的透明度和可解释性是关键。在算法设计阶段，研究人员应致力于开发可解释性的AI模型。

例如，采用基于规则的模型、决策树模型等。这些模型的决策过程相对直观，易于理解。对于复杂的深度学习模型，可以结合可视化技术，将模型的内部结构和决策过程以图形化的方式展示出来，帮助操作人员更好地理解模型的行为。

引入第三方评估机构对AI模型进行全面专业性评估也是必要的。例如，某第三方评估机构对电力行业的AI负荷预测模型进行评估后，发现模型在某些特殊情况下的预测误差较大，提出了改进算法和优化参数的建议，有效提高了模型的预测准确性和可靠性。

建立模型的实时监测和反馈机制，对模型的运行状态进行实时跟踪。一旦发现模型出现异常或性能下降，及时进行调整和优化。通过收集实际运行数据，对模型的预测结果和决策效果进行验证，不断改进模型，使其更加符合电力系统的实际运行需求。

（四）行业监管优化：确立人机共治新秩序

在法规政策和监管方面，政府部门应加快制定和完善相关法律法规，明确AI在电力行业应用中的责任界定、数据保护、安全标准等内容。例如，出台专门的《人工智能在电力行业应用管理办法》，对AI系统的开发、部署、运行和维护等环节进行规范，明确各方的权利和义务，确保AI技术在电力行业的应用有法可依。

要建立健全专门的监管体系，负责对电力行业AI应用的监督管理。监管机构应具备专业的技术人员，能够利用大数据分析技术实时监测AI系统的运行情况，一旦发现异常行为立即启动调查程序，及时采取相应的监管和处置措施。

针对AI在电力系统应用中可能出现的“责任逃避”问题，建议在加强行政监管的同时，考虑设立AI伦理委员会增强行业道德协同治理能力。例如，全球能源互联网发展合作组织（GEIDCO）发布的《AI伦理罗马宣言》，确立电力AI开发的七大原则，包括人类监督优先、生态友好等核心条款。欧盟《AI责任指令》创设“算法保险池”，要求AI系统开发商按风险等级缴纳保证金。资料显示，2025年丹麦风电事故中，该机制在7个工作日内完成1.2亿欧元的损失赔付。

与此同时，应鼓励行业协会和标准化组织制定行业标准和规范，促进行业自律。例如，中国电力企业联合会组织制定了一系列电力行业AI应用的技术标准和规范，为行业的发展提供了重要的指导和依据。国际电工委员会（IEC）牵头制定的《电力AI安全架构》等9项国际标准，已被43个国家采纳实施。

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