在全國迎峰度夏電力供需總體緊平衡的形勢下，抽水蓄能作為電力系統綠色低碳清潔靈活調節電源，在能源電力供應中的保障作用越發凸顯。今年以來，南方電網7座抽水蓄能電站調峰作用發揮突出。以廣東為例，電站共運行59318小時，同比增長約30%。啟動次數17441次，同比增長約25%，發電64億千瓦時，同比增長約46%。

今年來，南方電網抽水蓄能電站從“屬地分散”到“遠程集中”，控制效率提高2至3倍。7月上旬，我國首個抽水蓄能多廠站集控中心正式投入運行，實現對粵港澳大灣區31臺抽水蓄能機組的遠程集中控制。基于成熟的物聯網技術，該集控中心具備設備信息敏捷辨識、設備操作便捷防誤、值班職責機器替代等多項智能化功能。

截至7月底，南網儲能公司基本實現了廣東區域6座抽水蓄能電站的“7×24小時”全面應急值班管理，由運行人員承擔全部日常應急與常規故障處理，應急效率大幅提升。

在抽水蓄能電站維護方面，南網儲能公司通過算力“賦能”,以“數據巡檢”代替“人工巡檢”。今年4月，我國首個大規模抽水蓄能人工智能數據分析平臺在廣州投入使用，成為了南網儲能公司迎峰度夏的“新神器”。通過對30多萬個設備狀態測點數據的實時采集，檢修人員可以“足不出戶”地實時掌握機組的健康狀態。基于海量多維數據產出準確的設備狀態評價結論，南網儲能公司提前預判設備缺陷隱患，將設備數據分析與檢修策略制定相結合，助力實現檢修經驗決策向數據決策的轉變。

為確保迎峰度夏期間各抽水蓄能電站設備健康穩定，該公司6月底前完成63臺次發電設備檢修工作以及52臺次輸變電設備檢修工作，開展重要設備技術改進10余項，從根本上提升了設備運行的可靠性。進入迎峰度夏期間以來，該人工智能分析平臺通過數據巡檢實現了90%以上的人工巡檢機器替代，提前發現設備缺陷隱患30余起，有效避免事故事件發生。

與此同時，南網儲能公司在該人工智能分析平臺研發部署了多種機器學習模型。通過分析和學習生產大數據，機器學習模型很快就成為了經驗豐富的“工程師”，能精準計算設備的發熱、振動、散熱等復雜問題，準確率高達95%以上。以深圳抽水蓄能電站為例，巡檢算法多達140條，可以“一秒”完成海量數據巡檢、作出狀態診斷、自動生成報告。