随着国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》，电力行业数字化智能化转型发展迎来了新机遇。其中，电力系统建设是电力行业数字化智能化的基础，而智能化投资是电力系统建设的重要推动力。
新型电力系统以数据为核心驱动，数字与物理系统实现了深度融合。这种新型电力系统以智慧融合为基础，通过多物理系统的状态感知、智能学习和预测控制等方式，实现系统的控制运行。状态感知从局部的感知量测转变为全局的确定性映射，智能学习从单纯的物理量分析转变为包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判，预测控制从电力物理系统的机理模型仿真和预测转变为融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测，提升了预测精度，并应用于电网逐级调控和控制引导。
在电力行业中，发电功率预测是新能源大规模有序并网的关键。新能源发电具有间歇性和波动性特征，因此发电电量较难预测，这会对电网的稳定运行产生冲击。因此，准确预测新能源发电可以帮助电网调度部门提前制定调控计划，改善电力系统调峰能力，增加新能源并网容量。基于人工智能的预测模型具有良好的拟合能力，对高维非线性样本空间有较强的适应能力。相比传统方法，基于AI的预测模型更容易获取模型参数，输入特征更灵活，结合智能优化算法可进行参数自动寻优，进一步提高预测精度。
电力系统运维管理分为“被动”、"主动"和"状态检修"三个阶段，其中"状态检修"策略提高了故障发现的及时性和电网运行的可靠性。由于输变电线路架设在各种自然环境中，常年经受日晒雨淋，电力设备的损坏难以避免，因此及时发现劣化过程的发展状况并及时维修是非常重要的。传统的人工巡检存在工作难度大、危险指数高、及时性低、工作量大的问题。而智能巡检则能够提高工作的及时性、效率和成本效益。随着技术的发展，智能机器人技术在电力行业的应用前景广阔，未来无人化巡检将成为行业的常态。
综上所述，数字化智能化技术在电力行业的应用已经成为大势所趋。通过智慧融合推进新型电力系统的建设、基于AI的发电功率预测模型和智能巡检等措施，可以提高电力系统的运行效率、降低成本、保障电力供应的稳定性。对于昌都地区的电气设备价格的合适性来说，数字化智能化技术的应用能够提高电力系统的运行效率，从而间接地降低电力成本，使得电气设备价格更具合理性。因此，昌都地区的电气设备价格合适与否需要综合考虑数字化智能化技术的发展情况和电力行业的转型进程。
