计算机行业动态报告：电力IT为什么需要AI？

头部AI大模型将电力领域作为重点垂直领域。1）华为：盘古CV大模型将电力作为重点领域之一，在无人机智能电力巡检方面取得了较好成绩，模型开发维护成本降低90%；与中科院自动化所合作即将发布的智能决策大模型，在出力预测、电网智能调度方面也有突破。2）阿里：通义千问大模型也将电力作为首批应用场景之一。4月26日阿里云宣布启动“通义千问伙伴计划”，优先为千问伙伴提供大模型领域的技术、服务与产品支持，首批将推动“通义千问”大模型在电力等7个不同行业的落地应用，共同打造产业生态。3）百度：百度和国网研发了国网-百度·文心大模型，基于通用文心大模型,在海量数据中挖掘了电力行业数据，引入电力业务积累的样本数据和特有知识，并且在训练中结合双方在预训练算法和电力领域业务与算法的经验，设计电预训练任务，让文心大模型深入学习电力专业知识。 AI对新型电力系统的发展具有重要意义。AI对于新型电力系统的发展具有重要意义。根据《新型电力系统发展蓝皮书》，建设新型电力系统的重点任务之一是加强电力系统智慧化运行体系建设。电力与AI的结合可以分为以下几个方面： 1）电网调控领域：AI能够提高电网运行特性认知水平、提高调度控制效率、提高计划交易自动化水平、提高运行管理智能化、提高人工智能应用基础支撑能力。 2）电力设备管理领域：AI能够设备缺陷识别、设备运行状态预测、设备运行状态预测、设备健康知识管理等。3）新型电力系统新能源功率预测领域：在线自适应学习、小样本机器学习等技术对预测产生重要作用。4）新型电力系统大数据领域：电网大数据整合、电网大数据智能搜索、数据标注等发挥重要作用。5）电网智能营销领域：AI赋能用电数据分析、智能客服等细分领域。6）电网智能供应链领域：AI可以助力物资采购、智能仓储、智能物流等环节。 投资建议：全球电力能源变革大趋势下，新型电力系统建设必要性更加凸显； 国内电网投资持续保持高景气、电力市场化改革持续推进都将推动电力IT行业发展，虚拟电厂、电力AI则有望成为电力IT变革的重要推动力；AI助推电力行业发展，华为盘古、阿里通义千问等大模型都将电力作为重点的细分垂直领域，电力IT多个细分环节迎来重点机遇，建议重点关注国网信通、恒华科技、科远智慧、国能日新、金现代、朗新科技、远光软件、云涌科技等行业领军企业。 风险提示：行业竞争加剧；需求侧景气度波动；技术应用进度不及预期。 重点公司盈利预测、估值与评级 1头部AI大模型将电力作为重点垂直领域 大模型将电力领域作为重点垂直细分领域。人工智能赋能新型电力系统下新能源发电、变电、调度、配网、安监、营销、基建以及企业经营管理等领域业务智能化应用，将有效推进新型数字基础设施建设，助力新型电力系统智能化发展。 华为：1）大模型方面：盘古CV大模型在无人机智能电力巡检方面取得了较好成绩，模型开发维护成本降低90%；与中科院自动化所合作即将发布的智能决策大模型，在出力预测、电网智能调度方面也有突破。2）硬件及平台：华为基于昇腾AI为业界提供的人工智能基础软硬件平台，包括Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX以及一站式开发平台ModelArts等，打通从训练到推理的整个流程，构建云边端协同的电力智能平台。 图1：华为在“电力+AI”领域的部分布局 阿里：2023年4月26日阿里云宣布启动“通义千问伙伴计划”，“通义千问”大模型也将电力作为首批应用场景之一，优先为千问伙伴提供大模型领域的技术、服务与产品支持。该计划首批将推动“通义千问”大模型在油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信7个不同行业的落地应用，共同打造产业生态。因此，随着大模型的不断完善和成熟，“电力+AI”将迎来更长远的发展前景。 百度：百度和国网研发了国网-百度·文心大模型。基于通用文心大模型,在海量数据中挖掘了电力行业数据,百度与国网专家们一起,引入电力业务积累的样本数据和特有知识,并且在训练中,结合双方在预训练算法和电力领域业务与算法的经验,设计电力领域实体判别、电力领域文档判别等算法作为预训练任务,让文心大模型深入学习电力专业知识,在国网场景任务应用效果提升。 图2：百度文心大模型在电力领域的应用 2电力是AI最重要的落地场景之一 AI对于新型电力系统的发展具有重要意义。根据《新型电力系统发展蓝皮书》，依托电力系统设备设施、运行控制等各类技术以及“云大物移智链边”等数字技术的创新升级，推动建设适应新能源发展的新型智慧化调度运行体系，推动电网向能源互联网升级，打造安全可靠的电力数字基础设施，构建能源数字化平台，助力构建高质量的新型电力系统。其中，具体的建设任务包括建设适应新能源发展的新型调度运行体系、推动电网智能升级、打造新型数字基础设施、构建能源电力数字经济平台等。 以新型电力系统建设中的典型场景虚拟电厂、电力现货交易为例：虚拟电厂和电力交易都需要对电力价格这一核心因素做出预判，具体来说，需要对天气、用电负荷等因素做出预测，同时光伏、风电等新能源上网带来更多不确定性，也同样需要预测。AI可以通过训练模型以及历史数据，对相关因素做出预测，进而在短、中、长期打造良好的电力运营、电力交易策略。 表1：AI对于新型电力系统的发展的重要意义 电力AI已经在电力发展的多个环节产生重要作用。根据南方电网技术情报中心官方公众号，电力与AI的结合范围较广，潜力较大。 1）在电网调控领域，AI能够提高电网运行特性认知水平、提高调度控制效率、提高计划交易自动化水平、提高运行管理智能化、提高人工智能应用基础支撑能力，包括交易辅助决策、数据分析提升电网调度管理水平等。 图3：调控领域人工智能应用技术架构图 2）电力设备管理领域，AI能够设备缺陷识别、设备运行状态预测、设备运行状态预测、设备健康知识管理等。 3）新型电力系统新能源功率预测领域，在线自适应学习、小样本机器学习等技术对预测产生重要作用，其中包括将晴空模型、光电转换模型、风功率转换模型等物理机理模型和人工智能模型进行融合，小样本机器学习等工作。 图4：达摩院精准可信电力预测解决方案 4）新型电力系统大数据领域，电网大数据整合、电网大数据智能搜索、数据标注等发挥重要作用。 5）电网智能营销领域，AI赋能用电数据分析、智能客服等领域。 6）电网智能供应链领域，AI可以助力物资采购、智能仓储、智能物流等环节。 表2：AI与电力结合的具体细分领域，以及相关对应的功能或者产生的意义 根据对电力IT公司AI布局的梳理，我们梳理出几个重要方向： 第一，布局垂类AI大模型。电力行业场景具有较高专业度，因此模型的训练和推理也需要专业的场景、数据来进行培育，电力IT公司较其他领域公司在这个方面具有天然的先发优势。 第二，顺应新型电力系统发展大趋势，AI全面赋能新型电力系统的各个方面的建设。新型电力系统建设有几个特点：一是光伏、风电等新能源装机量不断提升，对整个电网的冲击越来越大，因此对天气等因素的预测必不可少，AI凭借自身深度学习等能力，能够将海量的历史数据进行有效分析，提升预测精准度，对电网调度、新能源消纳等起到重要作用；二是虚拟电厂、电力现货交易不仅是新型电力系统的必要建设环节，也是政策指明的重点方向，AI同样可以凭借深度学习能力，不仅对天气，而且对发电侧、用电侧的海量历史数据进行在线自适应学习、小样本机器学习，进而提出更加精准的发电、售电等预测及最优方案。 第三，AI与RPA等技术融合，打造电力物联网端的应用。过去电力巡检等工作以人工为主，未来电力巡检将更多以设备为主，不仅节省了人力，而且分析范围、计算能力都将有所提升。值得注意的是，AI大潮下RPA技术将快速发展，在电力机器人、流程自动化等方面都将发挥重要作用。 第四，AI与低代码平台结合，进一步赋能电网及电力企业信息化开发。NLP、知识图谱等技术，能够将低代码开发平台内部的历史操作、开发模式、组件、模板、服务等海量知识归类整理，借助实体识别、属性抽取、关系抽取、特征表示和标签生成技术，实现软件开发知识图谱的自动构建，从而进一步提升软件开发效率，助力电力企业和电网提升开发效率，提高响应速度的同时降低成本。 第五，电力新基建中AI技术的应用。目前储能等建设是大势所趋，“BIM+AI”、视觉等技术与AI的结合也将打开更大的想象空间。下面我们对电力IT公司的AI布局进行梳理。 表3：电力IT企业AI布局梳理 3投资建议 全球电力能源变革大趋势下，新型电力系统建设必要性更加凸显；国内电网投资持续保持高景气、电力市场化改革持续推进都将推动电力IT行业发展，虚拟电厂、电力AI则有望成为电力IT变革的重要推动力；AI助推电力行业发展，华为盘古、阿里通义千问等大模型都将电力作为重点的细分垂直领域，电力IT多个细分环节迎来重点机遇，建议重点关注国网信通、恒华科技、科远智慧、国能日新、金现代、朗新科技、远光软件、云涌科技等行业领军企业。 4风险提示 1）行业竞争加剧的风险。电力IT领域多数公司在AI领域具有长期的研究，未来随着AI的重要性不断提升，可能将有行业竞争加剧的风险。 2）需求侧景气度波动。电力IT企业需求侧的景气度和电网开支、发电厂开支关系较大，可能存在由于下游景气度波动而带来的相关风险。 3）技术应用进度不及预期。电力相关领域环节多且复杂，新技术应用可能将给电力行业的正常运转带来一定风险，进而其应用进度可能具有一定不确定性。