智能运维。依托物联网传感网络、传感器技术与人工智能预测模型，推动“被动维修”向“主动防御”转型。建设区域集控中心，在曲靖、楚雄、大理等新能源富集区，推广“无人机+机器人+智能穿戴”协同巡检与全自主智能作业模式，实现自主规划清洁、光伏组件热斑识别、风机叶片损伤自动检测、箱变红外测温、新能源场站设备健康管理与故障预警平台、高分辨率风能/太阳能资源图谱、光伏组件退役回收智能评估与追踪平台、场站周界入侵报警等功能。针对复杂山地环境，突破具备环境自适应感知与集群协同调度能力的智能作业机器人技术，实现场站运维由“运行监视”向“无人化自主维护”的深度拓展。

(四)人工智能+火电

智能燃烧优化。围绕火电由基荷向调节性电源转型的需求，推动节能降碳和灵活调峰，强化火电在电力系统中的容量支撑与调节保障作用。针对云南火电燃煤煤质多变的特点，应用人工智能算法优化配煤掺烧和锅炉燃烧，降低度电煤耗。

机组灵活调节。利用大模型预测机组深调状态下的安全边界，结合数字孪生技术，提升火电机组快速启停和爬坡能力，支撑新能源消纳。

(五)人工智能+煤炭

针对云南煤炭资源赋存条件复杂的特点，推动人工智能与煤炭勘探、开采、洗选、储运全链条深度融合。

煤矿智能开采与掘进。推进采掘工作面远程控制、自主运行和高效协同，推广智能综采工作面、智能快速掘进系统。利用人工智能分析煤岩界面、顶板压力、瓦斯浓度等数据，实现采煤机自适应截割、液压支架自动跟机移架，提升资源回收率和开采效率。在掘进环节，应用机器视觉和激光雷达技术，实现巷道成形质量实时检测、掘进方向智能纠偏和支护参数动态优化。

煤矿安全智能管控。构建一体化安全管控体系，推广视频智能监控、井下高精度定位、瓦斯涌出动态预测、水害微震监测、露天矿边坡雷达预警等系统。对降雨、地下水位、雷达等多维传感数据、实时作业视频流进行实时分析和监测，利用人工智能对“人—机—环—管”多源数据进行融合分析，实现瓦斯超限、突水征兆、顶板来压等风险的超前预警和智能联动处置。建立矿井通风智能决策系统，根据作业面瓦斯、粉尘浓度动态优化通风参数，保障作业环境安全。

煤炭经营风险管控。整合国内外煤炭期货价格、港口库存、运输成本、环保政策、电厂日耗、宏观经济指标等结构化与非结构化数据，挖掘价格波动规律与影响因子权重，构建煤炭价格预测模型。预判煤炭价格走势，辅助采购与销售部门制定最优交易策略，降低采购成本、规避市场风险，提升企业在复杂市场环境下的议价能力与利润空间。

(六)人工智能+油气