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》，电力行业的数字化智能化转型发展成为了重要的发展方向。其中，在新型电力系统建设、发电清洁低碳转型和电力消费节能提效方面，数字化智能化技术起到了关键作用。本文将以此为背景，重点探讨电力设备智能运维与巡检的发展方向。
在电力系统运维管理领域，“状态检修”策略能够提高故障发现的及时性和电网运行的可靠性。然而，传统的人工巡检方式存在着劣势，包括工作难度大、危险指数高、及时性低、工作量大等问题。为了解决这些问题，使用人工智能（AI）技术进行智能巡检成为了一个不可忽视的趋势。
首先，AI技术在发电功率预测方面发挥了重要作用。新能源发电具有间歇性和波动性特征，准确预测其发电功率可以帮助电网调度部门提前做好调控计划，改善电力系统调峰能力，增加新能源并网容量。相比传统方法，基于AI的预测模型对于高维非线性样本空间具有良好的拟合能力，并且模型参数基于数据训练得到，更容易获取。此外，AI模型的输入特征也可以根据实际情况进行灵活构建，同时结合智能优化算法进行参数自动寻优，节省了人工调参的工作量。
其次，智能运维与巡检是AI在电力设备管理中的另一个重要应用领域。电力设备常年经受各种自然环境的侵蚀，容易出现缺失或损坏。通过建立智能巡检系统，可以实时监测各种劣化过程的发展状况，并在可能出现故障或性能下降前进行维修更换。相比传统的人工巡检方式，智能巡检具有更高的响应及时性、更高的效率和更低的成本。智能机器人技术的发展为电气行业的无人化巡检提供了广阔的应用前景。AI替代人工巡检具有更高的性价比，并将成为电气行业的常态。
在新型电力系统建设方面，智慧融合是构建新型电力系统的基础。新型电力系统以数据为核心驱动，通过深度融合数字与物理系统，实现系统的状态感知、智能学习和预测控制。状态感知从局部的感知量测向全局的确定性映射转变，智能学习从单纯的物理量分析向包括人的行为在内的非物理量的感知和智能研判转变，而预测控制从电力物理系统的机理模型仿真和预测向融合机理和数据模型的信息物理耦合仿真预测转变。这些智能化的技术手段将提升随机变量的预测精度，并应用于电网的逐级调控和控制引导。
在实际应用中，西藏自治区昌都市的电气设备管理同样需要数字化智能化技术的支持。电力设备的智能巡检可以通过引入AI技术来提高工作效率和质量，减少人力资源的浪费。而发电功率预测则可以为昌都市的电力系统调度部门提供实时、准确的预测数据，帮助其合理安排电力供应，实现清洁低碳转型。此外，智慧融合的技术手段可以实现对电力系统运行状态的*感知和智能控制，提高电力消费的节能效果。
综上所述，新一轮科技革命和产业变革为电力行业的数字化智能化转型提供了新机遇。在新型电力系统建设、发电清洁低碳转型和电力消费节能提效等方面，数字化智能化技术的应用已经取得了一些成果，但仍有进一步的研究和实践需要进行。对于西藏自治区昌都市的电气设备管理，引入AI技术进行智能巡检和发电功率预测，以及实施智慧融合技术，将为电力系统的*运行和可持续发展提供有力支持。
