随着电力工业的绿色发展，新能源风电、光伏等波动性和间歇式可再生能源大规模并网，用电负荷需求日趋增长且复杂化和多样化，以及电力市场化改革的不断深化，使电力系统的不确定性、非线性特征日趋显著，电力系统发生基础性变化，对电力系统的安全稳定运行构成了严峻挑战。

　　传统技术在处理大电网的复杂问题时已逐渐暴露出局限性。特别是在解决电力系统调度、规划以及交易方式等核心问题时，基于模型驱动的分析方法正面临着一系列挑战。复杂电力系统需要人工智能充分发挥其解决不确定性复杂系统的优势。在新能源消纳、配网调控、负荷预测、故障检测与诊断、客户服务、数据治理等方面以电力生产、传输、运行、控制等全过程海量数据作为数据基础，融合外部系统相关信息，结合生成式大模型，在电力系统的多个重点技术领域实现智能化、高效化的应用和发展。

　　在新能源消纳方面，有助于更好地预测和调节风能和太阳能的出力特性。可以通过计算机视觉和长短期神经网络分析，对屋顶光伏资源及其实时出力进行预测，实现新能源的精准消纳，提高能源管理和使用的效率；

　　在配网调控方面，有助于分析配微网影响因素优化调度。利用生成式大模型学习并量化用户行为、天气状况等不确定因素影响，增强配网对抵御随机波动和研判潜在运行风险的能力，支撑调度人员结合潮流分布动态优化有源配网运行方式。

　　在负荷预测方面，有助于提升负荷的预测准确性。人工智能可以通过深度学习算法，分析历史负荷数据、气象条件、时间序列等信息，提高负荷预测的准确性。同时处理电力系统负荷的非线性和动态特性，通过学习数据中的复杂模式和趋势，实现更准确地预测。

　　在故障检测与诊断方面，能够快速识别电网中的异常和故障。提供准确的故障定位和类型判断，从而加快故障恢复并减少停电时间。

　　在智能客户服务方面，有助于提升用户用能体验。通过语言大模型多轮对话、智能推送等面向用户的服务能力，有效提升公司客服机器人智能化水平。并对用户用电行为特性进行智能化分析，推送定制化用电方案。

　　在数据智能治理方面，有助于提升源端数据质量。不仅可以分析已有的智能巡检图片、智能客服语音等非结构化数据并进行融合治理。还可以利用生成式人工智能技术补齐或校正采集数据，提升数据质量。

　　总体来看，人工智能已进入生成式大模型阶段，人工智能等技术的规模化应用和优化布局，推动未来人工智能在电力系统中将发挥更加重要的作用，为电力系统的安全、高效、稳定运行提供有力的支撑。

　　（作者均供职于国网能源研究院有限公司能源数字经济研究所）