261025|AI预测准确率98.78%,电网调度员以后干什么?

南方电网的一项AI应用，正在改变电力行业一项延续多年的工作方式。

负荷预测准确率达到98.78%，工作效率超过传统人工经验预测的10倍。

这套系统叫“大瓦特·天衍”。

它可以自动预测南方五省区及地市未来14天的电力负荷需求，并通过单轨运行承担原本由人工经验预测完成的核心任务。

更值得关注的是，这并不是一个刚刚上线的AI试验项目。

早在2022年9月30日，南方电网统一AI负荷预测系统就已进入单轨运行阶段。

从人工分析历史负荷曲线，到AI自动生成预测结果，一项专业工作正在发生实质性变化。

对于电网来说，这是预测效率和精度的提升。

对于电力调度人员来说，却意味着另一个问题：

如果AI能比人工预测得更快、更准，原来做负荷预测的人，以后每天上班究竟干什么？

有人认为，AI只是辅助工具，最终还得靠人。

也有人担心，今天被自动化的是负荷预测，明天会不会轮到更多调度业务？

这两种看法都触及了问题，却没有真正回答它。

因为AI改变岗位，从来不只是把一项工作交给机器那么简单。

它还会改变人的工作内容、专业能力要求，以及企业培养下一代调度人才的方式。

真正值得讨论的，不是AI会不会取代调度员，而是当AI接管标准化预测工作之后，调度员的专业价值究竟转移到了哪里。

这也是98.78%这个数字背后，更值得整个电力行业认真思考的问题。

01｜AI首先替代的，是可以标准化的预测劳动

要回答调度员以后干什么，首先要弄清楚：AI究竟替代了什么工作？

传统负荷预测是一项专业工作，但其中包含大量重复性信息处理。

读取历史负荷曲线、分析气象因素、查找相似日、判断节假日影响、修正特殊事件造成的偏差，再形成日前或更长周期的负荷预测结果。

这些工作需要专业经验，但并非每一个操作都必须由人完成。

特别是历史数据整理、特征提取、模型拟合和常规预测曲线生成，本身就具有较强的自动化条件。

AI恰好擅长这些工作。

它可以同时处理大量历史负荷、气温、湿度、日历及其他相关特征，持续更新预测结果，并通过历史误差反馈改善模型表现。

过去依赖人工反复修正的曲线，现在可以由系统自动生成。

2022年10月，南方电网公开披露，当时五省区96点AI负荷预测年度平均准确率达到97.4%，较人工预测提升0.6个百分点。

2026年的公开报道则显示，在“大瓦特·天象”等技术支撑下，相关AI负荷预测准确率由97.2%提高到98.78%。

这里需要注意，两个时期披露的数据可能对应不同的统计范围和评价口径，不能简单拼接为同一条连续提升曲线。

但有一点已经非常清楚：

负荷预测自动化，已经从技术试验走向实际生产运行。

这也意味着，企业不再需要让专业人员把大量时间花在重复生产预测曲线上。

不过，“替代人工预测”不等于“替代调度员”。

负荷预测只是电力调度体系中的一个业务环节。

真正的电力调度，还涉及运行方式安排、供需平衡、备用管理、潮流安全校核、事故处置以及跨区域资源协调等复杂工作。

因此，被AI首先接管的，是高度标准化、数据化的预测结果生产环节。

机器接管了曲线的生成，并不意味着人可以退出对曲线的理解、校核和应用。

02｜98.78%的准确率，对电网究竟意味着什么？

从97.2%提升至98.78%，增加了1.58个百分点。

对于一般读者来说，这可能只是一个看起来不大的数字变化。

但对于电力系统来说，负荷预测的精度关系到发电计划、调节资源准备和电网运行安排。

以一个假设场景为例。

如果某个电网时段负荷为1亿千瓦，那么1%的负荷就相当于100万千瓦。

这一数量级足以说明，负荷预测误差即使只发生小幅变化，也可能对应相当大的功率规模。

但必须强调：不能直接把公布的预测准确率换算成某个时刻的功率偏差，更不能据此认定电网可以减少多少备用容量。

因为预测准确率涉及统计口径、时间尺度、误差计算方法，以及不同运行时段的误差分布。

对于调度运行而言，平均预测准确率也不是唯一重要的指标。

至少有四类误差值得特别关注。

第一，晚高峰预测误差。

如果全天大部分时间预测准确，但最紧张的晚高峰出现较大低估，调度部门仍可能面临较高的供需平衡压力。

第二，负荷爬坡预测误差。

假设系统能够预测某天最高负荷将达到1亿千瓦，却没有准确预测负荷从9000万千瓦快速上升到1亿千瓦的时间和速度，那么调节资源仍可能准备不足。

第三，极端天气预测误差。

持续高温、寒潮、台风等事件可能改变既有负荷规律。

历史数据中建立的典型关系，未必适用于所有极端场景。

第四，区域性和连续性预测偏差。

如果多个时段持续低估负荷，或者重点地区同时出现较大偏差，对运行安排的影响可能明显高于同等平均误差水平下的随机偏差。

这也说明：

预测准确率越高，下一阶段越要关注模型在关键时段、极端天气和异常运行方式下是否依然可靠。

2026年5月25日至28日，南方电网用电负荷连续四天创历史新高，最高达到2.75亿千瓦。

面对提前到来的用电高峰，“大瓦特·天衍”提前研判广东晚峰负荷高企等情况，同时识别云南新能源发电偏低的变化。

调度部门结合预测信息，统筹抽水蓄能、燃气机组、跨省区互济以及新型储能资源。

公开报道显示，该轮负荷高峰期间，新型储能最高释放电力678万千瓦。

这个案例真正值得关注的，不是AI预测结果本身有多漂亮。

而是预测结果开始更有效地进入电网实际运行决策。

对于新能源占比不断提高的电力系统，负荷预测与风电、光伏出力预测正在共同影响源网荷储协同运行。

预测越可靠，调度部门就越有条件提前优化资源安排。

但最终能否降低备用需求、减少运行成本、提高新能源消纳水平，还取决于电网约束、资源可用性、市场机制和安全标准。

预测精度提升创造了优化空间，但只有经过安全校核和实际运行验证，这个空间才能真正转化为系统价值。

03｜AI负责预测，调度员负责什么？

这里需要区分三个概念：

• 预测、决策和执行。

• 预测，是判断未来可能发生什么。

• 决策，是在各种约束条件下确定应该采取什么措施。

执行，是按照规定的权限和程序，将调度计划与控制措施落实到电力系统。

三者紧密关联，却不是同一件事。

AI负荷预测系统实现单轨运行，意味着人工经验预测不再是常规预测结果的主要生产方式。

但这并不意味着AI已经接管整个电网调度决策体系。

在当前电力系统中，调度员及相关专业人员的价值，至少可以体现在三个层面。

第一层：验证——判断AI结果是否可靠。

未来14天的负荷预测曲线可以由系统自动生成。

但当气象数据异常、大用户生产方式突然变化、重要节假日出现特殊用电行为时，模型可能产生偏差。

专业人员需要判断：

负荷突然变化，是实际需求发生了变化，还是数据采集出现异常？

预测曲线出现异常跳变，是模型发现了新规律，还是输入数据存在问题？

这种判断依赖对电力业务、数据质量和模型局限性的综合理解。

第二层：决策——把预测转化为可执行的运行安排。

电力系统并不是只要总发电功率与总用电功率保持平衡，就一定能够安全运行。

实际调度还必须考虑输电断面限制、线路检修、设备运行状态、机组爬坡能力、备用要求以及电网稳定约束。

例如，AI预测某个地区晚高峰负荷将明显上升。

调度部门仍然需要判断：

• 哪些机组能够及时增加出力？

• 抽水蓄能是否具有足够的可用容量？

• 储能系统是否需要提前调整充放电策略？

• 跨省区输电通道是否存在约束？

• 如果某个关键设备退出运行，原有计划还能否执行？

这些问题不可能仅凭一条负荷预测曲线回答。

当然，电网已经广泛应用自动控制、优化调度和安全分析系统。

并不是所有操作都必须由调度员逐项人工确认。

真正重要的是明确各类系统的自动执行权限、安全边界，以及需要人工介入的条件。

第三层：处置——在异常情况下维持系统安全。

电力系统最大的特点之一，是运行状态持续变化，而且安全要求极高。

即使预测准确率达到98.78%，也不意味着每个时刻的预测都足够准确，更不意味着系统不会遭遇极端事件。

当真实负荷偏离预测时，专业人员需要结合实时信息判断原因。

当预测模型失效、通信异常或设备状态发生重大变化时，需要按照调度规程启动相应的处置机制。

这些工作需要专业判断，也需要清晰的指挥体系与责任制度。

因此，调度员的价值并没有随着预测自动化而消失。

变化的是，部分专业人员可以从常规预测结果生产中释放出来，把更多精力用于质量监督、复杂工况分析和运行风险控制。

未来真正重要的，不是谁比AI更会画负荷曲线，而是谁更能理解AI预测的边界，并在复杂电网条件下作出可靠判断。

04｜最值得警惕的，不是岗位被替代，而是新人失去成长路径

AI提高效率，通常被视为一件好事。

但对于电力企业的人才培养，它还带来一个容易被忽视的问题：

当基础工作被自动化后，新人靠什么积累专业经验？

过去，一名负荷预测人员想要形成成熟的专业判断，通常需要经历长期的基础业务训练。

每天观察负荷曲线。

比较不同季节、不同天气、不同节假日的负荷规律。

分析历史预测误差。

识别工业负荷、居民负荷和其他用电需求的变化特征。

这些工作看起来重复，却也是形成专业直觉的重要过程。

例如：

• 为什么同样是35℃高温，不同城市的空调负荷反应不同？

• 为什么某个地区周末负荷明显降低，另一个地区却变化不大？

• 为什么负荷峰值预测基本准确，实际运行仍然出现较大的调节压力？

这些问题很难只靠阅读模型说明书获得答案。

很多判断能力，恰恰是在长期观察、分析和复盘中形成的。

当AI承担大量基础预测任务后，新的矛盾可能出现：

新人不再需要完整经历传统预测流程，却被要求具备识别AI预测异常的能力。

如果没有新的训练机制，AI越能干，新人反而可能越缺乏亲手分析问题的机会。

这不是已经被证实发生在南方电网某个岗位上的事实，而是能源企业在推动业务自动化时，需要提前防范的组织风险。

解决这个问题，至少需要三个机制。

一是建立人机对照训练机制。

即使AI已经成为正式预测工具，也可以在培训环境中要求新人独立开展负荷预测，再与AI输出进行对比。

重点不只是比较谁的误差小，而是训练新人解释误差来源。

二是建立异常场景仿真和复盘机制。

通过历史案例、仿真系统和极端天气场景，让员工练习在数据异常、负荷突变、资源受限等情况下识别风险。

培训过程可以允许试错，但真实生产运行必须遵守安全边界和调度规程。

三是重新设计岗位能力评价体系。

传统负荷预测岗位可以考核预测准确率、报表质量和工作及时性。

AI成为主要预测工具之后，还需要增加模型异常识别、数据质量管理、预测结果解释和跨专业协同等能力评价。

否则就可能出现一个问题：

企业投入大量资金建设AI系统，却没有同步投入资源建设使用AI、监督AI和管理AI风险的人才体系。

技术上线了，人的成长机制却没有同步升级。

这或许才是AI进入电力生产核心业务后，企业最需要认真面对的长期挑战。

05｜未来的电网调度员，需要懂电网，也需要懂AI

随着新型电力系统建设推进，电网运行的不确定性和复杂性正在增加。

风电、光伏发电具有明显的天气依赖性。

新能源汽车充电、数据中心运行、工业柔性负荷和用户侧储能，也在改变传统用电规律。

与此同时，电力现货市场、跨省区电力交易、虚拟电厂和需求响应机制，正在让电网调度与市场运行产生更紧密的联系。

这意味着，未来的调度人员和相关专业人才，需要建立更加复合的知识结构。

首先，仍然必须懂电网。

潮流分布、稳定约束、备用配置、继电保护、运行方式和事故处置，是电力安全运行的基础。

AI能力再强，也不能替代对电力系统物理规律的理解。

其次，需要懂数据。

要能够判断数据是否完整、是否可信，能否反映当前真实的电网运行状态。

再次，需要理解AI的适用边界。

不一定要亲自开发大模型，但需要知道模型依赖什么数据、如何评价预测效果，以及什么情况下预测结果可能失效。

最后，还要懂业务流程和责任机制。

• AI给出的结果如何进入计划编制、运行校核和调度执行？

• 发现异常后由谁复核？

• 自动化系统失效后由谁接管？

这些问题必须通过制度、流程和技术措施共同回答。

不过，这并不意味着每一位调度员都必须成为算法工程师。

电力系统有明确的专业分工。

模型开发人员、预测业务人员、运行方式人员、值班调度人员、自动化运维人员，各自承担不同职责。

未来真正需要强化的，是这些岗位之间的信息共享、协同判断和责任衔接。

对于电力企业而言，AI项目的投入也需要重新理解。

算力建设、模型训练、数据治理和系统接口，是看得见的技术投入。

岗位培训、能力评价、模型监督、应急演练和组织流程调整，则是容易被低估的管理投入。

前者决定AI能否部署，后者决定AI能否安全、稳定地创造长期价值。

这一逻辑不仅适用于电网调度。

对于光伏电站、储能电站、虚拟电厂、售电公司和园区能源管理平台，也具有现实意义。

当新能源功率预测、储能策略优化和电力市场交易分析越来越多地由AI完成时，能源从业者同样需要从重复性信息处理转向模型管理、风险识别和复杂业务判断。

这将是整个能源行业共同面对的岗位能力升级。

06｜一个更值得关注的结论：98.78%之后，人要如何升级？

“大瓦特·天衍”是电力AI应用的一个值得关注的案例。

它证明，在数据条件成熟、评价指标明确、业务流程相对标准化的场景中，AI能够持续承担重要的生产任务。

但一个AI系统的成熟，不应该只体现在预测准确率上。

还需要看它能否在复杂场景下保持可靠。

• 模型遇到极端天气时，是否仍然具备足够的预测能力？

• 输入数据发生异常时，系统能否及时发现问题？

• 预测结果出现较大偏差时，是否有完善的预警和处置机制？

• 模型升级后，是否具备持续验证和性能评估机制？

• 业务人员是否理解AI的能力边界，并具备必要的人工接管与应急处置能力？

这些问题决定了AI能否真正成为电网运行中可信赖的生产工具。

从这个角度看，98.78%不是终点。

它更像是一个新的起点。

过去，我们衡量负荷预测岗位的价值，可能更多关注预测结果的准确程度，以及完成了多少预测分析工作。

未来，随着AI承担越来越多的常规计算任务，专业人员的价值将更多体现在对模型结果的理解、关键风险的识别、复杂运行条件的判断，以及人与系统之间的有效协同。

但这种转型不会自动发生。

如果企业只关注模型准确率，却忽视人员训练和职责调整，技术能力与组织能力之间就可能出现新的落差。

反过来，如果企业能够利用AI提升效率，同时建立更完善的岗位培养、模型监督和安全管理机制，AI就有机会真正提升整个电力系统的运行能力。

AI负荷预测的成熟，不意味着电网调度员不再重要。

它意味着，调度人员不必再把大量精力投入重复性的预测结果生产，但必须具备更强的专业判断、风险识别和人机协同能力。

对于一线电力工作者来说，真正值得关注的也不只是自己的某项工作会不会被AI替代。

而是：

当机器越来越擅长计算、预测和分析时，自己是否正在建立那些更加复杂、更加关键的专业能力？

对于能源企业来说，同样需要回答一个问题：

我们是否像建设AI模型一样认真地建设人才成长机制？

技术让98.78%成为可能，专业人员和管理体系则决定这个数字能否真正转化为电网安全、运行效率和新能源消纳价值。

AI可以改变调度员的工作方式。

但不能仅靠一个预测准确率，重新定义整个电力调度体系。

未来的电力调度，不是简单地让机器替代人，而是让机器与专业人员共同承担更复杂的电网运行任务。

这才是98.78%背后，真正值得整个能源行业关注的变化。

写在最后

当AI接管负荷预测后，调度岗位的价值将如何变化？

你认为未来电力调度人员最需要提升的是电网专业能力、AI应用能力，还是异常处置与安全决策能力？

欢迎在评论区交流。

如果你正在从事电力调度、光伏、储能或能源数字化工作，也欢迎转发给同行，一起讨论AI时代能源从业者的能力升级。

资料参考：南方电网及《南方电网报》相关报道、国家能源局公开信息、中国能源新闻网2026年相关报道。文中关于人才培养和职业转型的论述，为光伏点基于公开资料的行业分析，不代表相关企业已公布具体岗位调整计划。