專欄1  人工智能+電網典型應用場景

電網智能規劃設計與生產建設。構建電力供需智能預測、電網運行智能診斷分析、電網規劃智能輔助決策、輸變電設施智能設計等應用，應用人工智能技術開展規劃設計和技術經濟分析，推動電網規劃設計作業模式向智能化轉變。聚焦建設階段的作業感知與業務監測，構建電網建設的人工智能違章識別、進度仿真、在線監測、管控指標實時分析、作業流程智能管理等應用，促進電網工程建造智能升級。

電網調度運行。在全國統一電力市場建設背景下，構建新能源功率預測、負荷預測、離線仿真分析、在線安全分析、極端應急處置、調度輔助決策、市場出清運籌優化、電力市場智慧決策等方面的智能化應用，持續完善新一代智能調控技術支持體系，支撐新型電力系統安全穩定運行。

電力設備狀態評價與智能運維。構建設備狀態智能感知與預警、設備故障智能定位與診斷、設備狀態檢修智能決策、設備災害風險智能預測、檢修工作票智能生成等應用，提升設備精益化管理水平。

配電網智能運行管理。構建配電網實時感知、風險分析、智能決策等技術應用，全面提升配電網智慧控制能力和供電可靠性，加強配電網層面源網荷儲協同調控。

電力應急搶修。構建電力系統災害風險智能預警、損毀情況智能分析、應急方案智能決策等輔助決策系統，推進電力應急搶修技術裝備智能化應用，提升電力系統防災減災救災能力。

專欄2  人工智能+能源新業態典型應用場景

虛擬電廠精準控制與智能運營。虛擬電廠運營商平臺根據電網調節指令、市場信息，結合資源特性的動態變化，進行控制策略的智能優化和控制指令的智能生成，實現大規模靈活性資源聚合優化調控、實現虛擬電廠參與電力市場的智慧交易決策。

綠氫生產工藝智能尋優。融合風光功率波動預測、儲氫罐容量、電解槽溫度、催化劑狀態等多維數據，基于人工智能算法，智能驅動電解槽電流密度動態尋優，構建電解制氫-儲氫-用氫全鏈條智能調控系統，實現可再生能源功率波動與電解裝置柔性負荷的毫秒級匹配。

園區智能降碳。基于光伏、儲能等設備運行數據，園區智能降碳協同控制系統實時動態優化能源調度策略，結合電價與碳排放因子自動調節空調溫度、充電樁功率及設備啟停時序，通過增強現實可視化界面和語音助手向用戶推送個性化節能建議，形成“碳-能-費”智能協同模式。

新型儲能智能化運行。針對新型儲能動態適配電力系統調度、廣域協同互動、弱電網支撐、電池裝備安全監測、設備本體評估與運維，通過人工智能技術，提升面向弱電網的多類型儲能協調控制能力，構建新能源與配建新型儲能廣域協同優化控制、儲能電站智能評估、智慧運維決策支持、全生命周期安全等應用體系，提升系統友好型新能源電站的電力供應保障能力。

智能營銷服務。針對油、氣、電等直接面向客戶服務場景，構建座席業務受理智能輔助、智能客戶服務、供電方案智能生成、綜合用能方案智能生成、運維工單智能派發、用戶用能異常診斷等智能化應用，打造交互式、伴隨式的客服新模式，提升客戶全過程智能化服務水平。

專欄3  人工智能+新能源典型應用場景

氣象預報與新能源功率精準預測。構建以多時空尺度氣象預報為核心的氣象服務體系，建立氣象-功率非線性關系精準挖掘與解析的多場景多周期算法大模型，實現新能源功率精準預測。

偏遠地區場站智能運維。利用大模型、聲紋檢測、遙感、機器人、智能穿戴設備等技術裝備，實時監測周邊環境及設備運行狀態，實現無人機、無人車、無人船、智能控制等多系統智能聯動，提升設備巡檢效率，提高場站的綜合運營效率。

新能源規劃設計。綜合考慮發電效率、投資回報率等因素，構建智能化推薦引擎，提供最優機型匹配方案。融合大模型與設計軟件，快速生成多版本設計方案并評估關鍵參數，提升設計效率與質量。

智慧工地建設。推動人工智能技術深度融入工程建設方案選擇、人員管理、風險預警、工期管控等電力建設工程管理全流程，研發無人機巡檢系統、風險自動研判預警系統等，實時捕捉施工人員違章行為，構建貫穿施工全過程的“智慧工地”管理平臺，助力提升電力建設工程安全質量總體水平。

專欄4 人工智能+水電典型應用場景

智能水電工程建設。基于多源遙感數據融合和智能機器人等人工智能技術，建立水電工程地質智能化勘測設計體系，實現機組設備數字化智能化安裝調試，提升水電工程智能化施工管理水平。

氣象水文聯合預測。基于流域氣象水文雙向耦合預測大模型，構建洪旱極端事件風險量化工具，充分融合氣象知識、水文知識和流域地理信息，提升氣象水文預報精度和預見期。

流域綜合調度。基于流域站群聯合智慧優化調度、風險控制和模擬仿真等關鍵技術，建設精準調度決策優化智能應用，實現對水資源調度方案執行情況的實時監測、分析和評估，在時間和空間上對水資源分配進行優化，提高水能利用率，增加發電效益。

設備智能運檢。基于物理場、聲學、視覺、智能傳感器等多源數據以及知識圖譜、大模型等技術，推動水電關鍵設備實現狀態全息監測、全生命周期健康管理、智能運維和狀態檢修等業務領域全流程智能化升級，實現運維知識結構化管理與基于大模型-智能體的智能輔助決策系統。

大壩高質量運行。構建大壩典型病害特征數據庫與知識圖譜，結合大壩智能感知-融合-診斷-防控理論方法，實現多元驅動的大壩安全狀態早期識別-自診斷-自適應預警-智能饋控，確保水電站大壩運行安全，支撐水庫大壩高質量運行管理。

專欄5  人工智能+火電典型應用場景

燃料智能管控。基于燃料市場價格波動、庫存量、耗煤量以及煤堆三維結構、煤質分析等多維度多類型數據，采用先進傳感、圖像識別、規則理解以及智能體等技術，實現燃料數量、質量等智能檢測和智能管控。

生產運行優化。基于大模型和生產運營相關系統數據，實現生產運營過程中燃料摻配、運行優化、智能靈活調峰、安全智能管控等核心業務場景智能化升級，提升生產運營的智能化水平和效率。

設備全生命周期管理。基于大模型和機器人等人工智能技術，通過對汽輪機（含燃氣輪機）、發電機、鍋爐受熱面等關鍵設備多類型數據進行實時狀態監測，實現設備狀態全景監測、健康量化評估、隱患識別與故障預警、剩余壽命預測、運行方案調整、異常分析判斷和隱患閉環管理。

智能技術監督及評價。依托鍋爐、汽輪機（含燃氣輪機）、發電機等關鍵設備的海量運行數據與火電技術監督工作相關資料，基于火電大模型多模態分析能力，深度融合火電特色場景，提升技術監督的智能化和人員專業能力。

專欄6  人工智能+核電典型應用場景

核電智能安全管控。借助數據治理及人工智能技術，聚焦運行事件溯源、技術規格書及運行參數邊界條件，智能識別人員、設備、環境的不安全狀態，推進安全預警、智能應急響應等場景技術攻關與應用。

核電智能運維。利用各階段的構筑物、系統及設備/部件的數據，建立數據驅動的核電廠模型，推動核電人工智能小模型及專業大模型研發，推進人工智能技術在核電系統智能監測、預警、診斷和預測中的應用，提升機組性能智能診斷和優化能力，提升關鍵設備、系統及機組的一鍵啟停等能力，拓展高放射性、水下及密閉空間等高危場景機器人作業的范圍與深度。

可控核聚變智能控制。結合可控核聚變裝置多物理場耦合特征，基于人工智能技術開展可控核聚變智能控制系統研究，研發等離子體位形實時預測-磁約束參數自適應調控智能模型，實現托卡馬克等離子體穩態運行的智能化控制。

專欄7  人工智能+煤炭典型應用場景

煤礦地質勘探數智賦能。基于煤礦專業大模型，融合地面高精度勘探與井下動態智能探測的新技術，構建復雜地質條件下的煤礦地質數據庫，實現礦井地質信息的全過程動態協同管理和預警，保障礦井高效、快速、綠色、智能生產。

井工煤礦采掘工藝優化與智能控制。通過多模態感知、大小模型融合、設備群協同控制和工藝動態優化，挖掘煤巖特征信息，驅動采煤與掘進工作面設備群智能截割、自主決策與協同控制，實現采煤工作面生產系統自主運行、掘進工作面探-掘-支-錨-運高效協同以及少人無人化常態化作業，大幅提升采掘效率和安全水平。

露天煤礦自主采裝與運輸無人化。推進大模型模擬爆破參數與穿爆作業的融合，應用人工智能技術快速解析采剝進度，實現采-運-排生產系統內挖掘機、排土推土機以及其他輔助作業設備常態化遠控或自主作業，以及礦用卡車無人駕駛規模化運行，提升穿爆智能化程度和精準度，大幅減少坑下作業人員數量，提升露天煤礦生產效率與安全水平。

煤炭質量快速檢測與智能洗選。采集與構建煤質特征數據庫，實時動態預測煤炭灰分、硫分、揮發分、水分及元素含量等關鍵指標，實現煤質特征智能識別，大幅提高煤質在線檢測精度，實時反饋煤質在線檢測數據，優化調節選煤生產工藝參數，提高煤炭產品質量合格率和穩定率。開發煤炭洗選專業模型，建立工業數字孿生體，實現煤炭洗選全過程的信息動態監測、趨勢預測及協同管理。

煤礦重大設備狀態監測和智能運維。建立重大設備實時運行狀態和潤滑、溫震等檢測數據融合大模型，實現故障診斷和智能預警，推動煤礦設備預防性檢修，大幅降低故障影響生產時間，有效降低維護成本。

專欄8  人工智能+油氣典型應用場景

油氣勘探智能賦能。提升面向地震、測井、巖心露頭等勘探專業領域的軟件智能化水平，構建面向地震測井處理解釋的專業大模型，打造面向有利地質目標綜合評價的智能應用系統，實現可控震源智能輔助駕駛、地震檢波器埋置等機器人示范應用。

油氣藏開發與生產智能管控。研發油氣開發數據與知識智能化技術、智能開發優化軟件和專業大模型，打造大模型驅動的協同研究與生產管理決策平臺，構建面向智慧油氣田開發生產管控的新模式。

海洋油氣生產環境預測維護。聚焦海洋油氣生產過程環境保護和重大風險防范、治理等需求，通過生產環境智能監測與異常預警、固廢處理智能管控、溢油智能識別與應急預測等手段，形成覆蓋油氣田全域生態環境狀況的風險預知、態勢感知、事故早知和認知決策一體化能力。

工程技術智能優化。推進地面工程智能設計、鉆井參數智能優化、錄井實時智能判層、儲層改造及智能故障診斷與風險評估，實現井控機器人示范應用，保障復雜地質環境下施工安全高效。

管網仿真及智能調控。推進市場洞察預測、管網實時仿真及動態優化、高效智能站庫運行、空天地一體線路管理及關鍵設備監測預警，實現“黑屏”智能調控，提升油氣管網安全生產、油氣保供與公平服務能力。 

煉廠生產營運一體化優化。面向全流程計劃優化、安全生產智能識別、設備預防性維修等環節，攻關新材料研發科學計算大模型，通過大小模型協同、混合建模等技術手段，減少工藝波動，降低安全事故發生概率，提升生產運營智能化水平。