1. 管理方式的升級

在電力系統(tǒng)中，各方面的管理工作還存著的自動化、智能化程度偏低，即使有很多工作已經(jīng)在智能化水平上有一定成果，但成果之間往往相互獨立，未能充分發(fā)揮出有效的協(xié)同作用。人工智能的作用之一就是，有效整合現(xiàn)有系統(tǒng)，發(fā)揮系統(tǒng)之間的協(xié)同效用，極大化發(fā)掘現(xiàn)有系統(tǒng)的潛在價值，實在管理優(yōu)化。

2. 關(guān)鍵領(lǐng)域的開拓

能源電力系統(tǒng)已經(jīng)存在并發(fā)展許多年，擁有比較成熟的體系，但限于技術(shù)水平，很多領(lǐng)域并未能得以有效發(fā)展。

主要是大數(shù)據(jù)和云技術(shù)領(lǐng)域的開拓。主要體現(xiàn)為：需求側(cè)響應(yīng)、負荷預(yù)測、設(shè)備管理、信息化管理、電力市場等。

需求響應(yīng)技術(shù)與用戶行為特征息息相關(guān)，而對用戶行為分析是基于歷史數(shù)據(jù)的。面對大時間跨度，大用戶范圍，多類型行為等多重因素，數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，關(guān)聯(lián)關(guān)系不易分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效挖掘潛在的數(shù)據(jù)信息，強大的計算能力也可以解決數(shù)據(jù)規(guī)模過大的難題，進而得到更準確的用戶行為分析。

負荷預(yù)測技術(shù)不僅與用戶息息相關(guān)，影響因素更是多種多樣，溫度、濕度、季節(jié)、天氣等等。負荷預(yù)測方法多種多樣，近些年基于R，Python等大數(shù)據(jù)分析的負荷預(yù)測方法開始浮現(xiàn)，想必隨著更多人工智能技術(shù)的融入，可以有效解決歷來面臨的負荷預(yù)測精度問題。

設(shè)備管理是各行各業(yè)都面臨的問題，尤其是長時間運行的功能性設(shè)備，何時進行必要的保養(yǎng)、檢修或者更新，以往都是基于經(jīng)驗來決定的。對設(shè)備歷史運行資料（尤其是故障資料）進行分析，合理的安排設(shè)備的相應(yīng)管理及操作，能更充分的發(fā)揮各設(shè)備的價值。

信息化管理是能源電力領(lǐng)域的必然趨勢，但各類能源、各類角色的數(shù)據(jù)各不相同，難于統(tǒng)一管理，這將影響信息化的協(xié)同建設(shè)。如何有效歸整各類數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息，建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，是人工智能在推進信息化建設(shè)征程中的重要內(nèi)容。

電力市場是當(dāng)下國剛的一大熱點，雖然有大量國外成熟電力市場的實例，但本土化的過程并不容易。負荷預(yù)測、金融行為、調(diào)度優(yōu)化等，都需要新興的計算技術(shù)予以支撐。

3. 多元因素的融合

這對于多元，主要講兩個方面：

多能源融合：能源始終是人類社會面臨的終極問題。將多種能源有效融合在一起，基于能源的分布、特點、效用等因素，制定更優(yōu)的能源使用方案，是實現(xiàn)節(jié)能和可持續(xù)的重要方法。在這個過程中，不僅數(shù)據(jù)龐大，分析方法也極為復(fù)雜，這就需要人工智能大顯身手了。

多技術(shù)融合：在前面講能源互聯(lián)網(wǎng)時，單獨拿出了技術(shù)層面。不管是大數(shù)據(jù)、云計算還是信息互聯(lián)，都是為了促進能源的融合，實現(xiàn)能源的互聯(lián)網(wǎng)化，這也必定只是技術(shù)領(lǐng)域的冰山一角。隨著以后更多的新興技術(shù)的涌現(xiàn)和更多成熟技術(shù)的應(yīng)用，也必能創(chuàng)造更多可能。