行业方案 · 电力2026 方案
25 个场景，覆盖火电厂与新能源场站各部门，附效益测算与实施路径
关键指标
左侧为行业现状，右侧为应用后的目标值，取自行业公开案例与工程经验，为参考区间。
场景总览
按五类 AI 能力分组。每个场景写明现状与痛点、解决方案、目标指标和实施条件，点击条目查看详情。
能力一 · 5 个场景
误入带电间隔、不系安全带、动火无监护：秒级发现、推送到班组
实施条件利旧摄像头 1~2 个月上线首批规则；与两票、门禁系统对接
锅炉、升压站、光伏、叶片：无人机 + AI，发现率 >90%
实施条件无人机 + 航线规划 1~2 个月；先光伏场与升压站试点
皮带异物、煤场自燃、采制样规范：输煤系统机器盯，不再靠巡检工跑
实施条件利旧摄像头 + 补装热成像，1~2 个月
表计读数、跑冒滴漏、火焰状态：现场表计自动读，巡检工转为处置
实施条件利旧摄像头 + 巡检机器人试点，2~3 个月
脱硫塔、排口、灰场、危废：环保设施在线盯，环保风险不过夜
实施条件利旧摄像头 1~2 个月；与环保在线监测对接
能力二 · 5 个场景
配风、氧量、磨煤机组合机器寻优：热效率 +0.5%，煤耗 -1.5 克
实施条件对接 DCS / SIS 数据，2~3 个月；先 1 台机组试点
现货、中长期、辅助服务报价策略机器算：多赚 1%~3%
实施条件对接交易平台与机组数据，2~3 个月；营销部定策略边界
A / B / C 修项目排程机器排：工期缩 10%，备件人力不打架
实施条件对接检修管理与物资系统，2~3 个月；先 1 次 C 修试点
风光储协同调度：弃电最小、储能充放最优，考核最少
实施条件对接场站 SCADA 与预测系统，2~3 个月
采购按预测买、掺烧按热值算：燃料成本降 1%~2%
实施条件对接燃料管理与 SIS 数据，2~3 个月
能力三 · 5 个场景
DCS、SIS、MIS、场站 SCADA：接口周期从 3 个月到 2 周
实施条件首期 2~3 个月接入核心系统，是其他场景的前置工程
KKS 编码、设备台账、一机一档：电厂数据一致性 ≥98%
实施条件与接口打通同步建设，3~4 个月覆盖核心数据
缺陷管理、定期工作、巡检记录：一句话生成应用，当天上线
实施条件平台部署 1 个月，每部门 1~2 名种子用户滚动推广
安全分区、横向隔离、场站远程：先摸清资产家底，控制系统不能停
实施条件先 2~4 周资产摸底，再分阶段整改；配合等保测评
SIS 升级、报表迁移、信创替换：AI 编程助手让周期缩一半
实施条件先选 3~5 套非控制系统试点，3~6 个月
能力四 · 5 个场景
规程一问即答、两票5 分钟开好：条款带出处，票面自动审
实施条件导入规程与典型票库 2 周，上线 1 个月；运行部审核
设备缺陷问机器：故障案例、说明书、检修记录秒级调出
实施条件导入说明书与检修记录 2~4 周，上线 1 个月
技术监督查评、安全检查：14 名专家一周的活 1 天干完
实施条件导入查评标准与资料 2~4 周，上线 1~2 个月
电价政策、煤价、招采文件：研判与审查交给机器，起草时间减 60%
实施条件内网部署 1 个月，模板梳理 2 周
集控运行、新能源运维、应急处置：仿真培训按人推，考试不再走过场
实施条件对接培训与仿真系统，1~2 个月
能力五 · 5 个场景
汽轮机、锅炉、发电机：故障提前 3~7 天预警，非停减 30%
实施条件对接 SIS / TDM 数据，2~3 个月；先 1 台机组试点
风光功率超短期预测 97%、齿轮箱逆变器提前预警：少考核、少停机
实施条件对接场站 SCADA 与气象数据，2~3 个月
NOx、SO2、粉尘超标前预警，脱硫脱硝药剂省 10%
实施条件对接 CEMS 与 DCS 数据，1~2 个月
煤价、电量、利润滚动预测：经营缺口提前 3 个月看见
实施条件依赖数据底座，1~2 个月；经营部定口径
班组安全动态画像：风险高的班组、时段、作业提前干预
实施条件依赖数据底座，2~3 个月；安监部定指标
投入产出
“典型现状”为火电厂与新能源场站常见情况，需以本厂近 1 年实绩为基线校准；“AI 应用后”为试点达标后的参考区间，不构成承诺。
以 2×660MW 火电厂 + 100 万千瓦风光场站的发电企业为例，万元/年，含燃料节约、非停损失避免、交易与考核收益、人力释放折算；区间为行业参考值，以基线对标为准
区间下限 区间上限
| 场景 | 指标 | 行业现状 | 目标值 | 效益 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 运行部 · 锅炉燃烧与能耗寻优 | 热效率 / 煤耗 | 靠运行经验，班组差异大 | 热效率 +0.5%，煤耗 -1.5 克 | 氨耗与 NOx 波动 -10% |
| 运行部 · 表计与跑冒滴漏识别 | 表计数字化 / 泄漏发现 | 人工抄表，积水后发现 | 表计 100% 数字化，泄漏小时级 | 巡检工时 -50% |
| 燃料部 · 输煤与煤场视觉 | 卡堵停机 / 火点发现 | 异物卡堵停几小时 | 卡堵停机 -60%，火点小时级 | 采制样 100% 留痕 |
| 燃料 / 经营 · 采购与掺烧配煤 | 燃料成本 / 库存 | 靠感觉买煤，经验配煤 | 燃料成本 -1~2%，库存 -20% | 燃料成本日清 |
| 设备部 · 主辅机预测性维护 | 预警提前期 / 非停 | 坏了才修 | 提前 3~7 天，非停 -30% | 维修费用 -20% |
| 设备 / 生技 · 检修策划排程 | 检修工期 / 资源冲突 | Excel 排程，现场才发现冲突 | 工期 -10%，冲突 -30% | 关键路径 100% 可视 |
| 运行 / 环保 · 排放预警与优化 | 超标预警 / 药剂 | 超标才报警，过量投药 | 提前 30 分钟，药剂 -10% | 超标小时数 -80% |
| 环保 / 化学 · 环保设施视觉 | 在线覆盖 / 投诉 | 人工巡视，夜间无人 | 24 小时在线，投诉 -60% | 危废流转 100% 留痕 |
| 设备部 / 场站 · 无人机机器人巡检 | 缺陷发现率 / 工时 | 搭架子数天，抽查 | 发现率 >90%，工时 -70% | 严重缺陷发现率 +3~5 倍 |
| 场景 | 指标 | 行业现状 | 目标值 | 效益 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 新能源场站 · 功率预测与故障预警 | 预测准确率 / 考核 | 准确率 80%~85% | 超短期 97%，考核 -27% | 发电机故障提前 3 个月 |
| 新能源集控 · 风光储协同调度 | 弃电考核 / 储能收益 | 限电来了才调 | 弃电与考核 -30%，储能收益 +10% | 多场站少人值守 |
| 市场营销部 · 交易报价策略 | 结算收益 / 偏差考核 | 96 时段靠人算 | 收益 +1~3%，偏差考核 -30% | 报价方案 10 分钟 |
| 燃料 / 经营 · 煤价电量利润预测 | 预警提前期 / 偏差 | 月底出数，亏了才知道 | 提前 3 个月，电量偏差 ≤5% | 经营报告 -70% |
| 营销 / 燃料 · 政策市场研判助手 | 起草时间 / 招采审查 | 看不完，人工清标 | 起草 -60%，招采 100% 审查 | 每日政策市场简报 |
| 安监部 · 作业行为识别 | 发现时效 / 违章 | 事后回看，抓现行 | 秒级发现，准确率 ≥95% | 违章 -50%（3 个月内） |
| 安监部 · 安全风险动态评估 | 评估频次 / 违章 | 年度评估，凭印象考核 | 周级更新，高风险班组违章 -30% | 考核统计 -70% |
| 生技 / 安监 · 查评与检查报告 | 预评价时间 / 效率 | 14 名专家一周 | 1 天，效率 +100% | 隐患整改 100% 闭环 |
| 培训中心 · 仿真培训与考试 | 个性化 / 演练场景 | 统一课件走过场 | 100% 按岗位，演练场景 +50% | 档案整理 -60% |
| 场景 | 指标 | 行业现状 | 目标值 | 效益 / 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 运行 / 安监 · 规程问答与两票助手 | 开票时间 / 错票率 | 30~60 分钟，靠人眼审 | 5 分钟，错票 -80% | 规程查询秒级带出处 |
| 设备部 · 缺陷检修知识库 | MTTR / 知识调出 | 靠老师傅，纸质记录 | MTTR -30%，秒级调出 | 检修记录 100% 结构化 |
| 信息中心 · DCS / SIS / SCADA 接口 | 接口周期 / 映射准确率 | 1~3 个月，接一次谈一次 | 周期 -60%，映射 ≥95% | 接口变化 100% 自动监测 |
| 信息 / 生技 · 数据湖与一机一档 | 数据一致性 / 取数时间 | 5 个系统 5 个编码 | 一致性 ≥98%，取数 -80% | 数据访问留痕 100% |
| 各部门 · 零代码班组工具 | 应用开发周期 | 数周 + 外购费用 | 小时级，每年 50~100 个应用 | 纸质记录电子化 ≥90% |
| 信息中心 · 电力监控系统安全 | 资产可视 / 漏洞整改 | 资产不清，默认口令 | 资产 100% 可视，整改 ≥95% | 事件响应小时级（原天级） |
| 信息中心 · 老系统改造 | 改造周期 / 成本 | 厂商不配合，手工迁移 | 周期 -50%，成本 -40% | 接口回归自动化 100% |
案例
以下均为公开报道数据，用于说明应用方向与效果量级。
全球首个千亿级发电大模型，13 个场景 41 个智能体
来源：新京报贝壳财经、国家能源集团（2025 年）
年巡检杆塔 600 万基、图像 1 亿张的缺陷识别
来源：中国电科院、国家电网（2025 年）
气象大模型让风光出力可预测、少考核
来源：中国电力网（2024 年）
深度强化学习寻优配风与氧量，指导运行调整
来源：工业互联网产业联盟、昆仑数据（2021—2025 年）
“睿智小能”AI 助手 + 业务智能体
来源：中国电力网（2025 年）
风电预测提升价值，预测性维护提前 3 个月
来源：Google DeepMind、Energi Coast（2019—2026 年）
这些案例的共同做法：先把数据打通，再从巡检识别、燃烧优化、功率预测、两票规程等问题最突出的环节切入；AI 给建议、人工确认、不动控制逻辑，验证达标后再推广。
技术方案
一个电厂数据底座、五类模型、25 个场景应用；标准接口松耦合对接，不替换现有 DCS / SIS / MIS 与场站 SCADA
控制系统不改动，接入层做翻译，数据底座做统一，模型层出结果，应用层给建议、运行与检修人员做决定。
实施计划
先建数据底座、上线见效快的场景，再做高价值场景，最后逐步推广；每个阶段用煤耗、非停、预测准确率与两票数据对比验收。
算法与电力大模型能力、无人机与视觉感知设备生态、数据平台、实施与运维团队、员工培训、行业最佳实践与模型资产
运行 / 设备 / 安监 / 营销 / 信息骨干参与、数据接口与权限、试点机组与场站、检修窗口与现场配合、基线数据与验收配合
启动前共同确认基线（煤耗、非停次数、预测准确率、考核费用、两票错票率等近 1 年实绩）与测算方法；达到约定指标后结算或按效果付费；不达标不进入推广
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