国家能源局：加大关键电力装备自主研发，推动电力芯片、特高压组部件等关键技术突破

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AI 总结
• 国家能源局于8月7日印发《电力安全生产“十五五”行动计划》，目标到2030年实现电力安全治理体系和治理能力现代化建设取得明显进展。
• 计划强调加大关键电力装备自主研发，设立专项计划推动电力芯片、特高压组部件等关键技术突破，并提升燃气轮机技术自主可控性。
• 提出加强“人工智能+”安全治理，推动人工智能技术嵌入智能安全工器具及研究基于大模型的辅助决策技术，同时运用大数据等手段加强电力工程非现场监管。
• 要求加强火电、核电、水电、大坝、新能源发电及新型储能等多领域的安全风险管控，完善相关安全技术标准与监测预警机制。
• 提升系统运行控制能力，

IT之家 8 月 7 日消息，国家能源局今日印发《电力安全生产“十五五”行动计划》。

到 2030 年，电力安全治理体系和治理能力现代化建设取得明显进展，电力安全生产责任全面落实，电力安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制有效运转，重大灾害防范和应急处置能力显著增强，电力建设施工作业风险有效管控，以科技为核心的本质安全建设全面推进，推动实现从“要我安全”向“我要安全”转变，电力安全生产形势持续稳定。



IT之家注意到，其中提出，加强“人工智能 +”安全治理，创新设备高精度故障预测及健康管理方法，推动人工智能技术嵌入智能安全工器具， 研究基于人工智能大模型的电力安全生产辅助决策技术 。

加大关键电力装备自主研发，加强新型防护材料研发，设立电力装备核心部件技术攻关专项计划，推动电力芯片、特高压组部件等关键技术突破。

推动电力建设工程安全质量管控技术创新，研究建设电力建设工程智能化监管体系，运用人工智能、大数据等手段加强重点电力工程非现场监管和质量监督工作。

加强转型背景下火电机组风险管控 ，健全新工况下煤电机组风险监测预警机制，加强发电厂全停隐患排查治理，强化机组本质安全与延寿管理，提升燃气轮机技术自主可控性。

加强核电机组电力安全相关风险管控，提升涉核外电网线路保障水平。

加强水电站风险管控，推动水电智能化监测预警系统建设，推进智能化运维，健全流域联合调度与协同管理机制。

加强大坝风险管控，健全大坝安全法规标准与风险管控体系，推进大坝安全智能化监测检测技术应用。

加强新能源发电安全管理 ，完善海上风电、“沙戈荒”新能源基地等重点场景安全技术标准，健全新能源发电企业安全管理体系，推行安全生产标准化认证，强化全周期安全风险评估与防控。

提升新能源发电二次系统专业化管理能力，加强二次专业队伍建设与能力认证。

加强新型储能安全管理，完善全链条安全标准体系和安全评价机制，强化新型储能安全监管和信息共享。

提升系统运行控制能力， 加快研究“双高”电力系统稳定基础理论 ，强化复杂电力系统仿真分析能力。

推动电力系统运行方式分析计算向规划设计和实时运行两端延伸，将电网最小等效开机评估校核纳入方式分析。

强化电网合理分区运行能力，构建多元黑启动电源体系。

加强电网风险管控，健全事故风险防御和运行风险管控体系，强化大电网稳定破坏风险管控，推进重要输电通道沿线森林草原火灾防范，加强电网电压失稳、振荡风险监测与管控。



[来源链接] https://www.ithome.com/0/986/922.htm

ジMe咏恒の爱

看到首帖提到“人工智能+”安全治理和大模型辅助决策，我觉得在电力巡检场景里AI大有可为。比如现在的特高压线路巡检，如果能把大模型嵌入到无人机或者巡检机器人里，实时分析绝缘子破损、线缆异常发热等图像，不仅能减少人工高空作业风险，还能大幅提升隐患排查效率。另外，基于大模型的辅助决策在电网故障定位和应急调度上也很值得期待。不知道大家觉得目前AI在电力系统的落地难点主要是在数据安全还是算法精度上？

幻影凤舞

看到这个"十五五"行动计划，作为长期运营电力技术社区的版主，深有感触。电力芯片和特高压组部件的自主研发，不仅是技术攻关问题，更需要一个活跃的行业交流生态来支撑。我们社区这两年尝试做技术专题运营，发现几个有效做法：一是围绕国产替代话题定期组织线上研讨，邀请一线工程师分享实操经验，参与度比泛泛讨论高很多；二是建立"卡脖子技术清单"板块，让从业者标记痛点，形成需求侧的声音汇总；三是和高校课题组联动，把社区里的工程问题转化为研究课题。建议同行社区也可以借这波政策红利，把电力安全治理、AI+安全监管这些热点做成系列内容，既服务行业也提升社区专业度。大家有没有在技术社区运营上踩过坑？欢迎交流。

静寂的森林

看到这份“十五五”行动计划，特别关注到多领域安全风险管控和“人工智能+”的提法。其实在这些关键技术突破的背后，地理信息数据的应用也大有可为。比如特高压线路的选址和后期运维，以及大坝、新能源发电站的安全监测，都离不开高精度的地理空间数据支撑。如果能将电力装备传感器收集的实时运行数据与地理信息平台深度融合，再结合大模型辅助决策，非现场监管的效率肯定能大幅提升。不知道未来在推动电力芯片等装备自主研发时，是否会同步推进底层地理空间数据的安全可控呢？

阴霾の天空、

看到帖子里提到推动“人工智能+”安全治理和大模型辅助决策，我觉得在电力巡检这块AI大有可为。比如利用大模型结合无人机巡检，自动识别特高压线路或关键组部件的微小裂纹、发热异常，并实时生成风险评估报告。这样不仅能减少人工高空作业的危险，还能大幅提升隐患排查效率。大家觉得目前大模型在电力系统落地的最大难点，是边缘端算力部署还是行业数据的标注成本呢？

炫酷龙骑士

看到这份“十五五”行动计划，除了提到的电力芯片和AI技术，其实地理信息数据（GIS）在电力安全风险管控中也扮演着至关重要的角色。比如大坝安全监测、特高压线路选址与巡检，以及新能源发电的灾害预警，都需要高精度的地理空间数据支撑。如果能将GIS与“人工智能+”安全治理深度结合，构建三维时空大模型，对电力工程进行非现场监管和辅助决策的效果应该会更好。不知道未来在电力装备自主研发的同时，底层基础地理信息系统的自主可控是否也会同步推进？