如今，全球正在发生一场前所未有的能源革命和数字革命，绿色、智能、互联网成为主旋律。人工智能是新一代电网和能源互联网的必然选择，电力人工智能必将与未来新一代数据驱动的能源互联网和谐共生。如果把建在集成、高速双向信息通信网络基础上的电力系统成为2.0时代，那么在人工智能AI进入后，它的3.0时代已经开启。
1.无人智能巡检
在电网建设与检修过程中，总会有一些“钢铁侠”在空中穿梭，我们震惊于他们熟练的操作技术与胆识的同时，往往会为这些人多些担心，毕竟高空、高压电作业，危险还是存在着的。但是随着人工智能技术在电网领域的落地运用，一些巡检机器人代替人类完成了这项危险的高空作业，而且效率比人类高很多。
这些巡检机器人通过高精度定位，以及AI语音、图像等识别技术，能够在各种恶劣的自然环境下完成人工很难完成的作业，通过规模化作业，大幅度提高作业效率。甚至通过深度学习技术，能够针对台风等自然灾害进行电网灾害风险动态评估。
2.变电站的智能视频安监分析
通过把人工智能技术引入变电站的安监系统，对视频画面进行实时的安监分析，将显著提升设备运行的安全保障能力。“现在的变电站，通常拥有较为完善的视频监控系统，可是，一座城市存在几十上百座变电站，每个变电站都有这么多路的视频，靠人力是看不过来的。只能保存起来，事后再进行调阅。事实上，这些视频都包含着重要的现场信息，如果能够加以实时分析，将会发挥非常大的价值。”
当前变电站监控后台所显示的断路器、隔离刀闸状态的“通”或“断”都是通过其辅助节点来反应的，其结果不一定准确，操作时需要工作人员用肉眼直接观察。在现场安装摄像头后，就可以通过人工智能直接判断设备本体状态，提高系统状态信息的准确度。判断结果若能纳入五防系统，将进一步减少误操作的发生。
3.电力系统发电预测和负荷预测
目前新能源发电的间歇性对电网稳定提出了更高的要求，为保持电网的平衡，需要对电网的发电能力和负荷进行较为精准的预测。
通过建立基于深度神经网络的发电预测和负荷预测模型，并利用长时间积累的数据对网络模型进行训练优化。经过训练优化后的神经网络能够总结出接近真实情况的预测模型，其预测的准确度与传统手工建模相比，会有大幅提升。
4.电力设备故障预测及故障判断
设备的理想状态为正常工作状态，随着时间的推移、环境的变化，设备发生损耗，人工智能的任务就是去感知这个变化，识别并提前预警。人工智能可以结合业务知识，通过特征值进行故障预测，指导人员提前维护或更换设备。同时故障的原因是多种多样的，体现在数据上也是千差万别，但是我们预测故障并不需要逐一排除，通过发现特征值，人工智能就能判定设备状态异常。
