投资逻辑：
发电侧、电网侧、用电侧Al赋能场景明晰：国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》,电力领域主要提出以数字化智能化技术，支撑发电清洁低碳转型、新型电力系统建设、电力消费节能提效，我们由此梳理出以下行业应用场景：发电侧—①新能源发电功率预测；②电力BIM设计软件。电网侧—③电网智能调度自动化；④输变电线路智能运维与巡检。用电侧—⑤虚拟电厂、微电网。
针对电力领域，我们提出面向细分行业和公司的“Al应用可行性分析框架”。
面向细分行业的分析维度包括：①能否解决行业长期痛点问题?②行业数据是否具有较低敏感性和安全性风险?③行业是否已较早应用布局Al/技术实践?④已有华为等厂商开发出行业相关大模型?
> 面向公司的分析维度包括：①公司拥抱Al的积极性?②公司积累数据的规模与质量?③公司是否拥有某些数据的优先使用权?④公司是否重视信息化建设基础?⑤公司是否具备开发实力/和大模型厂商深度合作?我们认为Al有望率先赋能的行业应用场景：1)新能源发电功率预测；2)输变电线路智能运维与巡检。新能源发电功率预测：1)行业痛点：新能源发电间歇性和波动性大，功率预测难度高，对电力消纳与调度造成较大冲击，同时各地“双细则”考核趋于严格，预测精度会直接影响电站运营和盈利。2)行业数据：气象数据的较容易获得，敏感性较低，可直接用于模型训练。3)Al布局/技术实践：2021年国网调控Al创新大赛–新能源发电预测赛道，深度学习模型在实际应用中表现突出；产业内国能日新、国电南瑞等超过10家研究中心与企业已推出成熟的组合建模功率预测系统。4)厂商相关大模型：华为云发布了盘古气象大模型，中长期预测精度首次超过传统数值方法，速度提升10000倍。
> 输变电智能运维与巡检：1)行业痛点：我国输电线回路与变电设备存量规模大，投运规模逐年增长，巡检需求强烈，而人工巡检存在诸多劣势，Al替代是大势所趋。2)数据：相较于用电侧数据，电力设备故障缺陷等数据安全性风险小，数据质量与规模往往取决于企业自身积累情况。3)Al布局/技术实践：自2013年起东方电子、亿嘉和、申昊科技、泽宇智能等近10家上市公司已布局输变电线路智能运维、巡检机器人、巡检无人机业务，参与者众多且产品多样。4)厂商相关大模型：华为在L2级细分场景模型上，已推出基于电力大模型的无人机电力巡检、电力缺陷识别等场景模型，平均精度提升18.4%、模型开发成本降低90%。中长期看好Al赋能的行业应用场景：1)电力BIM设计软件；2)电网智能调度自动化；3)虚拟电厂、微电网。电力BIM设计软件：三维设计软件国产化替代需求强烈，Al有望深度赋能设计-施工-运维环节。
电网智能调度自动化：新一代调度系统为Al应用奠定了模型和数据基础，有望实现电网智能决策和控制。>虚拟电厂、微电网：技术核心为聚合和调度，与Al匹配性强，大模型接入将大幅提升分析效率和准度。投资建议
重点推荐：1)发输变配用及调度全环节覆盖的电力智能化龙头：国电南瑞；2)风光发电功率预测龙头：国能日新；同时建议关注：输变电线路智能运维和智能巡检：申吴科技、智洋创新、东方电子。(完整推荐组合详见报告正文)
风险提示
Al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
一、针对AI在电力领域的应用场景、我们提出“应用可行性分析框架”
3月31号，国家能源局发布《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》,针对电力、煤炭、油气等行业数字化智能化转型发展需求，提出若干建议，以把握新一轮科技革命和产业变革新机遇。
其中电力行业方面，主要提出利用数字化智能化技术支撑：发电清洁低碳转型、新型电力系统建设、电力消费节能提效。我们由此梳理出以下5项Al+电力应用场景：
1)发电侧—发电清洁化智慧化转型：①新能源发电功率预测；②电厂BIM智能化设计
2)电网侧—新型电力系统建设：③电网智能调控和辅助决策；④输电线路智能巡检、变电站智能运检、配电智能运维
3)用电侧—电力消费节能提效：⑤虚拟电厂、微电网
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