AI在电力调度的落地：负荷预测精度95%以上
AI 在电力调度中的应用不是概念，国家电网的调度系统已经全面 AI 化了。核心场景是负荷预测和新能源消纳。以前电网调度靠经验——夏季高峰多发点电，冬季少发点。现在风光发电占比超过 15%，发电量看天，调度难度大幅增加。AI 做的是提前 24 小时-72 小时预测每个区域的发电量和用电量，精度达到 95% 以上。
具体怎么做的？AI 模型综合气象数据（风速、辐照、温度）、历史负荷数据、节假日日历、经济活动指标，预测每个变电站的负荷曲线。比人工经验准确 30%。预测准了就能提前安排火电机组启停、储能充放电、跨区输电，减少弃风弃光。
2025 年国网 AI 调度系统覆盖了全国 35 千伏以上变电站。减少弃风弃光率从 8% 降到 3%。每年多消纳新能源发电量几百亿度。
https://www.metk.cn/img/posts/ai_electric_grid.jpg 路过的帮顶 延迟和成本这两项是硬指标，演示好看但扛不住量。 这种场景其实更依赖工程化，模型只是其中一环。 这个方向迭代速度太快，今年的结论明年可能就变了。 最容易被忽略的是评估环节，没有好的评测集根本没法优化。 效果好不好很看业务理解，纯技术视角容易跑偏。 说实话投入产出比得看行业，我们做传统制造的算下来还不如人工。 真正跑通的案例里，投入的人力成本往往被忽略不计了。 把工作流拆细之后，能自动化的比例其实没有想象中高。