电力设备与新能源行业深度研究：AI+电力场景明晰，新能源功率预测及电网运维有望率先落地-20230502-国金证券-35页_4mb

电力设备与新能源行业研究：AI赋能方向与投资建议

核心内容

本报告聚焦AI在电力设备与新能源行业的应用前景，提出“AI应用可行性分析框架”，并分析了AI在发电侧、电网侧、用电侧的赋能场景。重点推荐AI在新能源发电功率预测和输变电线路智能运维与巡检两个方向率先落地，同时中长期看好电力BIM设计软件、电网智能调度自动化、虚拟电厂和微电网等领域的AI赋能。

主要观点

• AI在电力行业的应用场景：AI可应用于发电侧（新能源发电功率预测、电力BIM设计）、电网侧（智能调度、输变电线路运维）和用电侧（虚拟电厂、微电网）。
• AI赋能方向：新能源发电功率预测和输变电线路智能运维与巡检是当前AI应用最成熟的两个方向，具备高落地可能性。
• AI应用优势：AI技术能有效解决行业长期痛点，如新能源发电的波动性、输变电线路的巡检效率与安全性问题。同时，AI技术在数据处理、模型训练、预测精度等方面表现优异。
• 投资建议：重点推荐国电南瑞、国能日新，同时关注申昊科技、智洋创新、东方电子等企业在输变电智能运维和巡检领域的发展。
• 风险提示：AI技术进展不及预期、电网智能化投资不及预期、行业竞争加剧、政策推进不及预期。

关键信息

一、AI在电力行业的应用可行性分析框架

面向行业维度

1. 能否解决行业长期痛点问题：AI在解决新能源消纳、电力调度、设备运维等方面有显著效果。
2. 行业数据敏感性：气象数据等非敏感性数据更易用于AI模型训练。
3. AI布局与技术实践：输变电运维、新能源预测等已较早应用AI技术。
4. 行业相关大模型：华为等厂商已推出适用于电力行业的AI大模型，提升预测精度与效率。

面向公司维度

1. 公司对AI的接受程度：是否积极拥抱AI技术。
2. 数据积累情况：数据规模与质量是否具备AI应用的基础。
3. 数据优先使用权：是否拥有某些数据的优先使用权。
4. 信息化建设基础：是否重视信息化建设，具备AI落地条件。
5. 开发实力与合作：是否具备自主开发能力，或与大模型厂商深度合作。

二、新能源发电功率预测与输变电智能运维巡检

新能源发电功率预测

• 行业痛点：新能源发电具有间歇性和波动性，影响电网调度与电站盈利。
• 数据敏感性：气象数据易获取，敏感性较低。
• AI布局与实践：全球能源预测大赛（GEFCOM）及国网调控AI创新大赛已验证AI预测模型的有效性。
• 大模型应用：华为盘古气象大模型预测精度超过传统数值方法，速度提升10000倍。

输变电线路智能运维与巡检

• 行业痛点：人工巡检效率低、成本高、安全性差。
• 数据敏感性：设备故障数据敏感性较低，但质量与规模取决于企业自身积累。
• AI布局与实践：自2013年起，多个企业已布局智能巡检机器人和无人机技术。
• 大模型应用：华为基于盘古CV大模型推出无人机巡检与电力缺陷识别模型，平均精度提升18.4%，开发成本降低90%。

三、中长期AI赋能方向

电力BIM设计软件

• 核心优势：可视化与可协调性。
• 国产化替代需求：国内BIM市场被国外厂商主导，需加快国产化替代。
• 政策支持：2020年至今，国家出台多项政策支持BIM技术发展，推动其在电力行业的应用。

电网智能调度自动化

• 系统构成：主站系统、厂站系统、数据传输通道。
• AI赋能：新一代调度系统将实现智能决策与控制，提升电网运行效率与安全性。

虚拟电厂与微电网

• 技术核心：聚合与调度。
• AI匹配性强：AI可提升分析效率与准确性，支持虚拟电厂与微电网的优化调度。

推荐公司

• 国电南瑞：覆盖发输变配用及调度全环节，具备AI应用潜力。
• 国能日新：新能源发电功率预测龙头，市占率高。
• 泽宇智能、申昊科技、智洋创新、东方电子：关注其在输变电智能运维和巡检领域的发展。

市场前景

• 新能源功率预测市场规模：预计2024年达13.4亿元，国能日新为行业龙头。
• 智能巡检市场：预计2025年市场规模突破百亿，室外/室内巡检机器人分别达53.2亿元和117.8亿元。
• BIM市场规模：随着政策支持与技术发展，未来市场空间广阔。

风险提示

• AI技术进展不及预期。
• 电网智能化投资不及预期。
• 行业竞争加剧。
• 政策推进不及预期。