电力数字化专题（一）：DeepSeek实现生成式“AI平权”，行业数据为数字化产品核心要素_10页_923kb
报告摘要
行业研究总结：电力数字化专题（一）
核心内容概述
电力数字化是当前能源行业的重要发展方向，其目标是通过新一代数字化使能技术（如数字化边端、泛在通信网络、算力和存储、算法和应用等）实现物理世界与数字空间的全面联通，构建电力系统的“数字镜像”。DeepSeek 作为典型的生成式 AI 代表，通过开源降低了 AI 社区的技术门槛和成本，推动了生成式 AI 在电力数字化中的广泛应用，从而实现“AI 平权”。尽管生成式 AI 提升了决策的智能化水平，但行业竞争的核心仍在于数据质量与行业深耕水平。
主要观点
- 电力数字化发展前景广阔：通过物理模型与通用大模型（如 DeepSeek）结合，实现对电力系统设备、生产过程等的数字化表达，从而优化资源配置、提高系统响应速度，促进绿色低碳发展。
- AI 技术在电力行业中的应用：AI 技术主要分为预测式 AI 和生成式 AI。预测式 AI 用于负荷监测、故障预警等场景；生成式 AI 则在调度策略、营销客服、设备运维建议等方面发挥重要作用。
- DeepSeek 的优势：DeepSeek 开源降低了 AI 技术门槛，提升了 AI 在电力行业的应用潜力，尤其在设备健康管理、知识库整合、电价交易策略生成等方面表现突出。
- 数据为核心竞争力：电力数字化的最终目标是辅助决策，而决策质量依赖于预测的准确性，预测又取决于数据质量与行业深度。因此，数据壁垒成为电力数字化企业竞争的核心要素。
- 投资建议：建议关注在电力数字化细分领域具备核心产品的公司，如国能日新、朗新集团、国网信通等，这些公司在数据积累与模型应用方面具有显著优势。
关键信息
电力数字化应用场景
电力数字化涵盖六大场景，分别是：
- 数字绿色电厂
- 全周期数字孪生
- 远程智能集控
- 电网数字巡检
- 智能巡线
- 智能变电站
- 多源自愈配网
- 多源配网运营
- 自愈配网调控
- 多能协同互补
- 智慧园区
- 智慧楼宇
- 跨域电力调度
- 智能电网调度
- 虚拟电厂
- 赋能绿色低碳
- 碳交易
- 碳普惠
电力数字化的三种形态
| 形态 | 定义 | 关键技术 | 代表技术 | 核心要素 | 要素重要性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 数字化监控 | 通过感知网络和机理模型对电力设备资产进行动态监控与诊断 | 建立感知网络、构建机理模型、数据加密技术 | 国电南瑞、安科瑞 | 数据载体（设备、用户） | * |
| 智能化分析 | 基于确定的运行模式和机理规则进行分析预测与模拟反馈 | 算力和算法 | 国能日新、朗新集团 | 数据体量与广度、行业深耕 | · · |
| 数智化自治 | 基于海量数据交互，实现物理世界与数字空间的深度交互 | 人工智能、区块链 | DeepSeek、ChatGPT | 技术投入、核心人才、应用场景 | · |
DeepSeek 在电力数字化中的应用
| 环节 | 场景 | 应用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 发电环节 | 设备健康管理 | 实时监测与数据分析，生成设备状态报告 | 龙源电力使用 DeepSeek-R1 分析风电机组轴承温度异常 |
| 发电环节 | 专业知识库整合 | 整合生产业务数据与技术文档，形成专属知识库 | 龙源电力结合新能源平台构建垂直领域智能体 |
| 发电环节 | 生成电价交易策略 | 高精度气象与功率预测，辅助交易决策 | 国能日新通过气象模型生成交易策略 |
| 输电环节 | 输电线路无人机巡检 | 利用计算机视觉分析图像，替代人工巡检 | 中科云图接入 DeepSeek 优化无人机巡检 |
| 配电环节 | 故障处理 | 结合 SCADA 和智能电表数据，定位故障点 | 龙源电力使用 DeepSeek 提供故障处理方案 |
| 配电环节 | 运维文档结构化总结 | 整合巡检记录，生成巡检作业票 | 龙源电力根据定期巡查计划生成作业票 |
主流电力行业大模型
| 大模型 | 公司 | 特点 | 优势 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 光明电力大模型 | 国家电网 | 千亿级多模态 | 融合文字、图片、视频等数据 | 新能源场站功率预测、气象灾害预警 |
| 大瓦特大模型 | 南方电网 | 跨 NLP/CV 模态 | 实现全过程自主可控 | 意图识别、多轮对话、生成巡检报告 |
| 星云大模型 | 中兴通讯 | 覆盖发电、输电、变电、配电、用电 | 提供多场景、全开放解耦方案 | 场站集中运维、输电线路巡检 |
| 大禹大模型 | 三峡集团 | 水电行业知识库 | 包含国家标准与规范 | 工程设计、运维决策 |
| 锦书大模型 | 宁德核电、箴理科技 | 核工业领域专用 | 覆盖核运行、核物理等十余类语料 | 理论培训、设备故障排查 |
投资建议
- 推荐公司：国能日新、朗新集团、国网信通等公司在电力数字化细分领域具备核心产品与技术优势，值得重点关注。
- 投资逻辑：电力数字化企业最终竞争力取决于其在行业中的纵向深耕能力，即数据积累与模型预测的精准度。DeepSeek 等生成式 AI 的引入降低了决策成本，但数据仍是行业竞争的核心。
风险提示
- 新能源装机进度不及预期：可能影响电力数字化投资规模。
- 电网建设进度不及预期：可能限制数字化技术的融合与应用。
- AI 技术迭代低于预期：可能影响电力数字化的降本增效效果。
估值与盈利预测简表
| 证券代码 | 公司名称 | 股价（元） | EPS 23A（元） | EPS 24E（元） | EPS 25E（元） | PE 23A（X） | PE 24E（X） | PE 25E（X） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 300682.SZ | 朗新集团 | 14.02 | 0.56 | 0.53 | 0.64 | 25 | 26 | 22 |
| 600131.SH | 国网信通 | 20.23 | 0.69 | 0.77 | 0.91 | 29 | 26 | 22 |
| 301162.SZ | 国能日新 | 50.83 | 0.83 | 1.06 | 1.42 | 61 | 48 | 36 |
结论
电力数字化是未来能源行业的重要趋势，DeepSeek 的开源推动了生成式 AI 在该领域的广泛应用，提升了决策智能化水平。然而，数据质量与行业深耕仍是电力数字化企业竞争的核心。建议投资者关注具备数据优势与技术能力的龙头企业，同时注意新能源装机、电网建设及 AI 技术迭代等潜在风险。
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