01 人工智能驱动的电网管理平台日益普及 数字公用事业市场正日益采用人工智能赋能的软件平台，这些平台融合了电网规划、运营、资产管理和实时网络智能。随着可再生能源发电和电气化加剧电网复杂性，公用事业公司正利用这些平台处理日益增长的运营数据，预测网络状况，并更快地做出决策。统一的数字化环境也减少了对分散应用程序和人工工作流程的依赖。因此，人工智能驱动的电网编排正成为数字公用事业市场发展趋势的重要组成部分。 2026 年 5 月，西门子推出了下一代 Gridscale X，增加了用于输电规划的 AI 驱动的代理功能，以及一个统一的平台，使公用事业公司能够在 1 个数字环境中集成西门子、第三方和内部开发的应用程序。
02 提高人工智能在电网边缘的集成度 数字化转型正日益将智能技术推向电表、变压器、分布式能源和其他电网边缘资产。边缘计算使电力公司能够在本地分析运行信息，而无需将所有数据点传输到集中式系统，从而能够更快地检测异常情况并实现更灵敏的电网管理。随着电动汽车、屋顶光伏和分布式储能的普及，电网复杂性不断增加，这种架构变得尤为重要。因此，电网边缘智能正在推动数字化电力行业向去中心化的实时决策模式发展。 2025年3月，Itron与NVIDIA合作，将加速AI计算集成到其Grid Edge Intelligence产品组合中。Itron已在全球部署了超过1300万个支持分布式智能的终端，为基于边缘的公用事业应用提供了庞大的基础架构。
01 分布式能源的快速增长需要实时电网控制 屋顶太阳能、电池储能、电动汽车和其他分布式能源的扩展正在改变配电网的电力流动。由于传统的电网管理方法主要针对单向电力输送而设计，电力公司需要能够预测、监控和协调这些资源的数字化系统。分布式能源管理软件可以提高电网的灵活性，并延缓昂贵的物理升级。分布式发电因此，这增强了数字公用事业市场的需求。
01 碎片化的遗留系统使数字化转型复杂化。 许多公用事业公司运营着包含设备、数据库、控制平台和应用程序的网络，这些设备、数据库、控制平台和应用程序的安装时间跨越数十年。这些系统通常使用不同的数据模型和通信标准，因此难以建立统一的电网数字化表示。同时替换所有遗留基础设施成本高昂且运营风险巨大，而集成这些系统则需要大量的数据准备工作。因此，遗留系统的碎片化会增加实施的复杂性和现代化成本，从而限制数字化公用事业市场的增长。
01 人工智能预测资产管理的扩展 公用事业公司运营变压器、变电站，开关设备输电设备和其他可运行数十年的资产。结合人工智能的数字化监控能够在设备发生故障前识别异常行为，使运营商能够从定期维护转向基于状态的干预。更早的检测可以减少计划外停机，延长资产寿命，并防止因设备故障造成的收入损失。因此，预测性维护为技术供应商提供了提升数字化公用事业市场份额的机会。
01 管理快速增长的公用事业数据量 智能电表、传感器、分布式能源、电网边缘设备和运行系统持续产生大量信息。公用事业公司必须先对这些数据进行标准化，才能可靠地将其用于分析和人工智能，因为不一致的格式和分散的数据库会导致运行信息不完整。随着数字基础设施的扩展，在确保安全性和治理的前提下构建通用数据层变得越来越困难。因此，随着数字公用事业市场规模的扩大，管理异构信息仍然是一项重大挑战。
2025年7月：GE Vernova 同意收购 Alteia，通过人工智能、计算机视觉和机器学习功能增强其 GridOS Visual Intelligence 软件，用于公用事业电网监控和资产风险管理。