在全球数字化与能源革命背景下，电力企业传统运营模式在设备维护、能源调度等方面效率瓶颈凸显。人工智能凭借强大的算力与智能分析能力，成为破解难题的核心引擎。在电力市场交易、用户侧能效管理等场景中，AI通过自动化流程与策略优化，有效缩短业务周期、降低运营成本。

　　人工智能正重构电力企业生产运营范式，推动其从“经验驱动”向“数据驱动”、“被动响应”向“主动预测”跃升，进而为新型电力系统与“双碳”目标筑基。

　　人工智能对电力企业生产运营效率提升的价值

　　生产运维智能化，提升设备与电网运行效率。人工智能通过智能巡检、预测性维护及机器人作业，实现电力设备运维从人工经验向精准预判转型。例如，山东能源集团灵台电厂通过“大数据+人工智能”技术，构建起设备全生命周期健康管理系统，不仅实现24小时智能监测与诊断，还打造了一体化的智慧电厂新模式。

　　管理与技术双轮驱动，推动流程革新与生态构建。AI深度融入电力企业管理流程，实现办公、供应链与客户服务的智能化升级。国网上海电力数据显示，其“AI大脑”通过自动追踪电网数据异常、拆解业务逻辑并生成诊断建议，实现秒级响应能力，推动工单处理周期缩短55%，数据合规率提升40%。此外，“光明电力大模型”“大瓦特”大模型等技术与行业深度协同，覆盖80余个应用场景，将换流变压器故障诊断时间从一周压缩至分钟级；依托万兆光网等基础设施，结合边缘计算及数字孪生技术，助力构建新型电力系统，实现设备状态实时监控与极端场景模拟，推动产业生态智能化转型。

　　经济与生态效益双赢，助力可持续发展。人工智能为电力企业带来直接成本节约，如无人机巡检降低人工成本、优化掺烧系统减少煤炭消耗。此外，企业通过优化火电厂燃烧参数、推动“电力看双碳”等举措，能够助力绿色能源转型，降低碳排放强度。举个例子，国家电网作为链长带动电力人工智能产业链发展，促进产学研协同，实现经济效益与生态效益的双重提升，推动电力行业向“零碳、高效、韧性”的智能化范式加速迈进。

　　人工智能驱动电力企业生产效率提升的关键路径

　　构建电力商业智能决策引擎。电力企业依托海量生产运行与客户数据，通过统一大数据平台实现数据资产化管理。以南方电网为例，其在输配电、营销等7大业务域构建28个企业级AI数据集，形成可复用的数据资产池。通过数据挖掘与机器学习技术，将数据转化为商业决策生产力：在营销端，基于用户用电行为分析构建精准画像，挖掘高价值客户需求，优化电价套餐设计与需求响应策略，推动电力服务向“精准营销+增值服务”转型；在运维端，通过设备运行数据建模实现故障预测，将传统事后维修模式升级为“预测性维护+计划性检修”，降低非计划停机损失，提升设备资产运营效率。由此可见，数据资产的商业化运作，正成为电力企业降本增效与服务创新的核心驱动力。

　　打造电力产业数字化基础设施。发电、输电、配电全环节的智能设备规模化应用，构建起电力行业数字化商业网络。智能电表、传感器等终端设备作为数据入口，实时采集电力消费与设备运行数据，形成“数据采集—传输—应用”商业闭环。例如，智能电表不仅支撑精准电费结算，更通过实时负荷数据为虚拟电厂、需求侧响应等新兴商业模式提供底层数据支撑；配电自动化系统实现故障秒级定位与隔离，降低运维人力成本的同时，为高可靠性供电服务（如工业用户定制化保电）创造收费溢价空间。智能设备的商业化应用，正从“成本中心”向“利润中心”转型，成为电力企业拓展增值服务的关键支点。

　　培养“电力+AI”复合型人才。在巡检场景中，无人机完成规模化初检降低人力投入，人工团队则专注异常精检以提升作业质量，形成“机器替代重复劳动+人工聚焦高价值决策”的效率组合；在调度环节，AI系统提供实时运行优化方案，调度人员负责策略审核与应急处置，实现“算法效率+human judgment（人类判断）”的决策强化。这种模式不仅降低人力成本，更通过人力资源结构优化，将劳动力从传统运维转向客户服务、技术研发等增值领域，推动企业从“生产型”向“服务型”商业形态转型。人机协同的商业化实践，正重新定义电力行业的劳动力价值分配体系。

　　人工智能在电力企业应用中面临的挑战与对策

　　数据质量与安全双重困境及应对。电力数据具有“多源异构”特征，存在数据缺失、格式不统一等问题，影响AI模型训练效果，同时能源数据涉及国家关键基础设施安全，数据传输加密、权限管控等安全防护存在漏洞。对此，企业需构建全生命周期数据治理体系，采用边缘计算设备实现数据源头降噪，部署智能ETL（提取、转换、加载）工具提升清洗效率，运用区块链技术构建数据溯源链，确保数据合规；同时强化数据安全防护，部署量子加密传输通道与零信任安全架构，建立覆盖数据全生命周期的安全防护机制，完善数据安全应急响应预案。

　　技术成熟度与兼容性瓶颈及应对。设备故障预测领域AI模型预警准确率有待提升，与工业级应用标准存在差距。老旧变电站相关系统与AI平台的协议转换成功率低，导致实时数据交互延迟，进而影响智能决策的时效性。为解决这一问题，企业可以设立AI技术联合实验室，聚焦关键算法攻关以提升故障预警准确率；同时，联合行业协会推动技术标准化建设，制定相关技术规范，统一协议接口标准，通过标准化中间件实现新旧系统无缝衔接，降低集成成本。

　　复合型人才结构性短缺及应对。电力企业中兼具电力专业知识与AI技术能力的复合型人才占比低，高校相关专业年培养人才规模难以满足行业需求，高端人才供需矛盾突出。对此，应实施“双轨制”人才战略，内部开展定制化培训，培养掌握基础算法的技术骨干，外部通过“项目制”引进海外高层次人才，组建跨学科创新团队；同时深化校企合作，与高校共建专业方向，设立专项奖学金定向输送人才，建立产学研一体化人才培养基地。

　　人工智能作为新一代信息技术的核心，为电力企业生产效率的提升提供了广阔的空间和有力的支撑。电力企业通过在发电、输电、配电、用电等各个环节深度应用人工智能，实现了数据驱动的智能决策以及智能设备与自动化系统的高效运行、人工智能算法与模型的创新应用以及人机协同的工作模式，从而有效提高电力企业的生产效率、保障供电可靠性、降低运营成本。然而，人工智能在电力企业的应用过程中也面临着数据质量与安全、技术成熟度与兼容性、人才短缺等诸多挑战。电力企业需要采取相应的应对策略，加强数据管理和安全防护，加大技术研发和创新力度，培养和引进复合型人才，以推动人工智能技术在电力企业的广泛应用和深度融合，实现电力企业的数字化、智能化转型。