在全国迎峰度夏电力供需总体紧平衡的形势下，抽水蓄能作为电力系统绿色低碳清洁灵活调节电源，在能源电力供应中的保障作用越发凸显。今年以来，南方电网7座抽水蓄能电站调峰作用发挥突出。以广东为例，电站共运行59318小时，同比增长约30%。启动次数17441次，同比增长约25%，发电64亿千瓦时，同比增长约46%。

今年来，南方电网抽水蓄能电站从“属地分散”到“远程集中”，控制效率提高2至3倍。7月上旬，我国首个抽水蓄能多厂站集控中心正式投入运行，实现对粤港澳大湾区31台抽水蓄能机组的远程集中控制?；诔墒斓奈锪际?，该集控中心具备设备信息敏捷辨识、设备操作便捷防误、值班职责机器替代等多项智能化功能。

截至7月底，南网储能公司基本实现了广东区域6座抽水蓄能电站的“7×24小时”全面应急值班管理，由运行人员承担全部日常应急与常规故障处理，应急效率大幅提升。

在抽水蓄能电站维护方面，南网储能公司通过算力“赋能”,以“数据巡检”代替“人工巡检”。今年4月，我国首个大规模抽水蓄能人工智能数据分析平台在广州投入使用，成为了南网储能公司迎峰度夏的“新神器”。通过对30多万个设备状态测点数据的实时采集，检修人员可以“足不出户”地实时掌握机组的健康状态?；诤Ａ慷辔莶鲎既返纳璞缸刺兰劢崧郏贤⒛芄咎崆霸づ猩璞溉毕菀?，将设备数据分析与检修策略制定相结合，助力实现检修经验决策向数据决策的转变。

为确保迎峰度夏期间各抽水蓄能电站设备健康稳定，该公司6月底前完成63台次发电设备检修工作以及52台次输变电设备检修工作，开展重要设备技术改进10余项，从根本上提升了设备运行的可靠性。进入迎峰度夏期间以来，该人工智能分析平台通过数据巡检实现了90%以上的人工巡检机器替代，提前发现设备缺陷隐患30余起，有效避免事故事件发生。

与此同时，南网储能公司在该人工智能分析平台研发部署了多种机器学习模型。通过分析和学习生产大数据，机器学习模型很快就成为了经验丰富的“工程师”，能精准计算设备的发热、振动、散热等复杂问题，准确率高达95%以上。以深圳抽水蓄能电站为例，巡检算法多达140条，可以“一秒”完成海量数据巡检、作出状态诊断、自动生成报告。