2026年电力人工智能技术发展趋势分析

中国电科院人工智能所 前言 当前，人工智能已深度渗透人类生产生活各领域，加速迈入深度融合行业知识、解决高维复杂问题新阶段，不断推动科研范式与产业形态重塑，为解决新型电力系统面临的“经济-安全-环境”矛盾三角形挑战，提供了有效途径，已成为推动新型电力系统生产力跃迁与生产关系变革的核心驱动力。 中国电科院人工智能所立足新型电力系统发展战略需求，对电力人工智能技术演进态势进行梳理研判，凝练形成了2026年电力人工智能六大技术发展趋势，在为业界同仁提供借鉴和参考，共同推动电力人工智能高质量发展！ 从验证到发现：科学智能重塑新型电力系统科研范式 融合多源实验数据、物理约束与符号规则的科学智能基础模型正在快速发展，推动科研模式由传统的“以科研人员为研究主体、科研工具为辅助手段”向“以人工智能为核心驱动，协同科研人员进行问题发现、假设生成与实验验证闭环”的新型科研范式转变。电网运行等业务中的多物理场耦合机理、跨时空尺度演化规律等研究方面，存在真实运行机理难以刻画、科学问题发现仍需大量人工介入的局限。 未来，电力科学智能将支撑从实际运行与实验数据中主动发现新问题、发现新机理，推动新型电力系统科学研究范式由人工依赖、被动验证向自动化原生科学发现转型。 电力多模态世界模型驱动新型电力系统迈入“物理感知空间认知、自主执行 多模态世界模型从早期基于计算机视觉与数据挖掘的状态感知，向融合多模态大模型、知识增强与强化学习来实现环境物理规律、因果关系和时空演变理解转变。新型电力系统运行机理日益复杂、系统行为难以预测，强不确定性与多时空尺度耦合特性难以精准刻画，在状态感知、复杂工况推演及协同决策等方面存在根本瓶颈。 未来，电力多模态世界模型将构建统一“感知一语言一动作”表示框架，实现从现状感知到状态预测的根本跨越。模型经持续自主学习后，在设备运检、调度运行等核心业务场景的泛化应用精度将大幅提升，为新型电力系统智能演进提供具身化认知基础。 多智能体赋能协同进化打造新型电力系统“智慧中枢 协同”，借助大模型等技术，多智能体协作不再局限于预设流程，其在复杂电力场景中的环境感知、语义理解、自主决策与泛化适配能力将大幅提升，能够实现跨专业、跨域的协同进化。电网设备运维、客户服务等复杂业务面临技术标准不统一、跨业务数据交互不畅、业务流程处理链路偏短等痛点，难以形成贯通全流程、全要素的系统性智能支撑。 未来，将构建以多智能体为核心的新型电力系统生产运行与世界一流企业治理的“智慧中枢”，推动电网业务应用模式向人机共生范式变革。 从理念倡议到探索实践，安全可信成为电力人工智能应用“必答题 人工智能可信增强及评估技术快速选代，正在逐步破解深度学习模型可解释性弱、不确定性突出等核心瓶颈，推动安全可信从抽象理念转化为可落地、可复用的技术能力。电力行业事关国家能源安全与人民生产生活，电网运行、设备管理等核心业务环节对人工智能安全可信要求极高且日益迫切。 未来，数据机理融合、神经符号计算、人机混合增强等技术将为电力系统提供可问责、可验证的智能计算支撑。模型及智能体测试评估、应用风险分级分类、研发过程技术督查等技术手段，将为电力智能应用高质量发展保驾护航。 具身智能催生电力边缘侧应用爆发：开启“机器自主作业”新时代 具身智能从初级手眼协同、感知与行动映射，逐步实现视觉-语言-动作的端到端联动。 “轻量化模型+专用硬件”为具身智能在边端侧应用提供了适配的模型与算力支持，大幅催生边缘侧应用爆发。电力设备运维存在复杂非结构化场景适应性不足、被动运维响应滞后、人工依赖度高且高频高危作业安全风险突出等问题。 未来，电力具身智能体与边缘智能深度融合，将提升现场作业自主感知、实时分析和就地决策执行能力，实现从感知巡检向自主作业的跨越，大幅提高复杂任务自主操作成功率。 生物智能步融入并拓展电力人工智能应用场景 6 类脑智能、脑机接口等生物智能技术，以模拟大脑的神经结构和认知原理为核心，具备低功耗、低时延优势，适配于事件稀疏触发、需实时响应且长期在线运行的场景。与机器智能融合后，将呈现脑-机双学习、具身反馈的发展趋势。电力设备状态推演等场景对专家知识依赖度高，存在异常状态实时诊断、边端侧低功耗推理等需求。受硬件能耗限制，常规大模型分析手段难以满足实际应用。 未来，生物智能和机器智能融合演进，低功耗、高性能、强交互类脑多模态模型与脑机增强分析系统，将在电力设备状态精准感知、就地分析等场景落地并推广应用。