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ChatGPT加速各行业应用落地，电力领域多环节需求展现
我们在之前的AI报告中曾说过，制约AI发展的因素一直都是和场景的结合，业界一直在为没有找到收入足以覆盖研发、算力等成本的应用模式而苦恼；另一方面，市场也在期待一个更通用的AI模型的出现。ChatGPT的出现在应用侧展现了一条通用化的路径，完美解答了商业模式与通用大模型两个问题。在此基础上，AI+场景的应用或将迎来爆发。对于整个电力体系来说，在发输变配用的多个环节均涉及到预测、调度、管理等需要软件需求，AI的接入有望帮助多个环节实现效率的提升已经人工的替代。从另一个方面讲，电网是一个以稳定与安全为第一位的体系，AI在电力体系的落地是一个相对谨慎的过程，我们需要去找一些对于主网运行影响不大，同时智能化之后降本增效较为，明显的领域。我们认为主要是有两大方向，和下游用电相关的虚拟电厂和电力交易，以及和检测相关的智能化巡检。
虚拟电厂与电力交易是AI在电力领域的最佳落地场景
调控与管理是虚拟电厂的核心，正与AI技术的强项匹配。虚拟电厂是依托于信息技术和通信技术发展起来的智能管理系统，协调、控制、管理等是核心技术。具体来看，建设虚拟电厂可分为三大关键信息化技术：即协调控制、能量管理、信息通信技术。其中，协调控制技术要联通源网荷储多个环节的调整，并要做出对于发电量、用电量、电价等多个数据的判断，AI的接入有望极大的提升分析效率和准度；另一方面主要影响B端用电水平的虚拟电厂对于电网整体稳定性影响较小，有望率先接入大模型应用。
AI已经在电力巡检领域广泛应用，大幅提升检测效率
电网智能运维是基于以“云大物移智”为代表的数字技术，对电力系统输变配等环节的运行进行监控、分析及处理，提升电网的透明化水平及能源供给的质量与效率。在人工成本提升叠加智能化机器人能力提升的背景之下，机器代人是大趋势。一个50MW的变电站人工巡检完整一圈，覆盖所有设备所需要时间通常为2-3个月，而机器巡检仅需要2天左右的时间。从成本侧来说，假设人工成本为1万元/月，年度人工成本为12万元，目前巡检机器人采购成本通常为50-80万元，按照10-20年折旧，单年仅2.5-8万元。目前，以AI算法为基础的运维已经广泛应用在了电力巡检之中，例如智洋创新已经建立了近百人的AI团队，相关技术已经应用到了电力系统巡检之中。
风险提示
1）电网下游投资进展不及预期；
2）技术研发突破不及预期；
3）政策支持不及预期；
