报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[1][2][3][4] 报告核心观点 - 人工智能是驱动新质生产力的重要力量，国家政策大力推动“人工智能+”与能源领域的深度融合，以支撑能源高质量发展和高水平安全 [5][7] - 数据机理融合人工智能技术是解决新型配电系统复杂性、提升其智能决策能力的关键支撑，能够突破传统人工智能方法在样本依赖、泛化能力等方面的局限 [15][18][32] - 该技术在计算推演、源荷预测、运行优化等核心场景的应用已取得显著成效，并在多个省份实现试点应用，验证了其提升系统感知、预测与优化能力的有效性 [64][72][74][84][86][97][99] - 未来将重点发展电力科学智能研究范式，深化大模型应用，并构建数字孪生系统，以应对新型配电系统的挑战 [104][107][111][113] 背景意义总结 - 国家层面出台多项政策（如《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》、“十五五”规划建议），明确要求推动人工智能与能源深度融合，并设定了到2030年的具体发展目标 [5][6][7][8] - 新型配电系统是新型电力系统的重要载体，具有“源-网-荷-储”多能耦合、数字化、主动化等特点，但其复杂性对传统人工智能技术提出了挑战 [12][15] - 传统人工智能方法在配电系统应用中面临样本依赖强、泛化能力弱、缺乏物理机理约束等问题，难以满足计算推演、预测和优化决策的需求 [15][16] - 数据机理融合方法通过结合数据驱动与机理模型的优势，可提升模型的推理一致性、认知可解释性和泛化能力，是人工智能向科学智能演进的重要方向 [18][32][44] 数据机理融合技术总结 - 科学智能（AI for Science）是利用人工智能进行学习、模拟、预测和优化的第五科研范式，在电力系统领域处于初步探索阶段 [23][25] - 数据机理融合建模结合了数据驱动方法的非线性拟合能力和机理模型的泛化、可解释能力，可实现优势互补 [32][44] - 数据驱动方法适用于系统内部结构和特性不明确的对象，但存在对样本数量质量要求高、模型特征不足等局限性 [36][38] - 机理驱动方法基于对内部运行机理的清晰认识建立模型，但面临模型复杂、参数不明确、计算困难等挑战 [40][42] - 中国电力科学研究院构建了5种数据机理融合模式：串行模式、反馈模式、并行模式、引导模式与嵌入模式，应用于不同阶段和场景 [48][50][55][56][57][59] 应用探索总结 - **计算推演应用**：研发的配网智能计算推演系统在9家省公司试点，线路参数辨识误差降至10%以下，少量测条件下状态估计电压误差小于1%，提升了配电网透明化感知能力 [72][73][74] - **源荷预测应用**：采用协变量嵌入、因果双向注意力机制、多模态模型等技术，自研电力时序大模型在浙江、江苏等地应用，省级、地市级、台区级负荷预测准确率分别提升0.12%、0.67%、3.42%；新能源功率预测准确率在多场景下优于主流模型 [76][77][78][81][82][84][85][86] - **运行优化应用**：采用数据机理融合的边云协同优化、优化加速求解、在线增强等方法，在天津滨海国家动漫园等园区试点，提升整体能效5.3%，并实现万级计算节点调度策略秒级生成 [87][89][91][93][95][97][99] 总结展望总结 - 未来将发展覆盖理论推导、实验仿真、数据分析全流程的电力科学智能技术，并深化电力行业大模型（如气象大模型、时序基础模型）的应用 [104][107] - 数据机理融合技术的发展核心在于优化知识统一表示与嵌入方法，以及通过知识发现迭代更新领域知识 [109] - 构建以数字孪生系统为代表的技术，实现物理系统的虚拟实时映射和高保真仿真推演，对人工智能策略进行校核 [111] - 需重点突破电力科学智能研究范式与大小模型协同应用，以适应动态随机波动性，满足高维复杂系统的高效智能决策需求 [113]