行业核心痛点与挑战 - 新能源发电的核心痛点在于其波动性与随机性 风电和光伏的出力不稳定对电网调度与运行优化提出极高要求[1] - 分布式光伏管控难度尤为突出 2024年中国分布式光伏装机容量已占全国光伏装机总量的40%以上 其站点具有点多面广 体量小 分布分散的特点 难以实现全面气象采集与实时监控 但其累积出力对电网功率波动影响显著[1] - AI在电力领域规模化落地面临数据层面的突出瓶颈 一是数据质量参差不齐 日常积累多为正常态数据 故障与异常类数据样本稀缺 影响AI故障诊断与预警模型的训练效果[5] 二是数据标准不统一 不同厂家的设备数据类型 格式 标准差异大 导致AI模型跨单位跨场景迁移成本高 难度大[5] 公司AI技术实践与成果 - 公司依托在电力自动化领域的积累及“数据-算力-模型”三位一体的技术基座 将配电自动化系统与用电信息采集系统数据深度集成 采用体系化AI算法 通过数据清洗 模型分型 大模型压缩等技术手段 实现分布式光伏功率精准预测[4] - 在淮安国网某地区的试点应用中 已成功实现对6万多个光伏站点的全域覆盖预测 涵盖供电网格 变电站供电范围 馈线 配变台区等多个层级[4] - 该试点预测平均准确度达到80%以上 达到工程可用标准 能为电网调度部门提供清晰的分布式光伏出力范围参考 有效支撑发电计划优化与大电网安全稳定主配微协同运行[4] 行业破局思路与发展方向 - 数据共享是关键突破口 可依托联邦机器学习等技术模式 实现数据“可用不可见” 通过分布式存储与加密参数共享协同利用数据 在保护隐私与企业利益的同时整合多方数据资源以提升AI模型训练效果[6] - 标准统一是另一关键 亟需行业或国家层面牵头制定统一的数据输入输出规范及物联网通信协议 打破当前协议差异壁垒 实现高效协同 为AI技术规模化应用扫清障碍[6]