人工智能赋能水电革新——“乌江睿算”攻克径流预测瓶颈

2026世界人工智能大会（WAIC）圆满结束，在华为主办的“加速电力智慧化 AI引领新型电力系统升级”行业论坛上，华为强调AI在电力数字化转型中的定位正从“效率辅助”彻底转变为“生存与生产”并重的核心要素。论坛期间，一个源自贵州水电现场的实操范例吸引了大量目光——由华电乌江公司与华为等合作方共同开发的“华电智禹·乌江睿算”大型模型，正是这一思想从理论迈向实际的有力证明。

全球突破：AI模型首度用于江河径流预测

水电领域一直面临一个关键挑战——径流预报。

由于历史记录不全、流域地形复杂、来水因素多样，传统水文径流预报很难精确反映真实的来水规律，预测精度长期受限。径流预报的准确性，直接影响水电站的整体收益：预报过高，可能造成水库水位过度下降，增加单位发电耗水量；预报过低，则可能导致来水处理不及时，加大弃水风险。水风光协同调度的主要难点，更在于气象、来水、风和光能产出的多重不确定因素。

2026年4月29日，由华电水电公司携手华为、国电南自合作，依托昇腾计算平台及气象模型开发的“华电智禹·乌江睿算”AI系统正式启动。

该系统在全球范围内首次将气象模型与水文机制深度结合，也是AI模型技术首次用于江河径流预报。“华电智禹·乌江睿算”AI系统的启用，成功克服了传统AI模型难以适应径流预测的问题，显著提高了水文数据利用效率和预报精度，实现了电力行业径流预测AI模型从“0”到“1”的飞跃，填补了该领域国际技术空白。

技术核心：基于时空数据强化的PLM径流预测算法

这一成就的背后，是昇腾计算平台提供的扎实基础。

该模型采用了一种基于时空数据强化的PLM径流预测算法，通过多源数据整合、时空特征标记、自适应注意力机制和预训练大语言模型微调技术来实现径流预测目标。

在总体设计上，昇腾协助华电水电构建了“总部训练+区域执行”的云边协同智能架构。由中国华电集团搭建AI开发训练平台，乌江中心负责区域场景执行。由于训练和执行同构，模型能迅速迭代并实现业务日级部署。在区域执行端，基于昇腾服务器可分钟级完成气象和径流预测任务，相比传统数值方法提速百倍。

华为指出，架构决定优势。只有将多源数据融合、机理嵌入等核心能力平台化，才能真正让大模型在能源业务中“落地快、效果好、运行稳”。

可衡量成效：精度提升5%，年增发电3亿度

“乌江鲁算”带来的成效是可量化的。

在预测精度方面，该模型短期径流预报精度比传统机理模型提高5个百分点以上。在喀斯特地形这一传统水文预测的“难关”中，短期洪水预警和15天径流中长期预测精度同样显著提升。

在经济收益方面，精度提升可增强水电调度的科学性和效率，优化发电策略，每年能新增发电量约3亿度。

在调度方式上，让水风光发电从“被动应对”转向“主动协调”，最大化清洁能源利用与发电效益。

在社会价值上，径流预测为防洪减灾、生态保护、电力供应、航运畅通等领域提供了有力保障。

据悉，该项目还入选了首批央企人工智能战略性高价值场景。

平台化思路：从乌江推广至全国的可复制模式

该项目依托的云边协同AI架构，封装了底层硬件复杂性，支撑了模型在气象、径流等多个场景的快速开发与持续优化。这一平台化思路，使得该AI能力不仅服务于乌江，更具备跨区域、跨行业的复制推广潜力。基于项目积累的3大类、60多类型、超7TB的高质量数据，该模型未来可无缝赋能防洪抗旱、生态保护、交通物流等更广泛领域。

在WAIC 2026上，华为昇腾950超节点实体首次展出，也有望进一步巩固电力行业自主可控的高性能推理基础。而“乌江鲁算”的实践已证明：以昇腾计算为底座、以行业大模型为抓手，AI有能力攻克电力行业最核心的技术难题。

从贵州乌江到全国流域，从水电到“水风光”一体化，“乌江鲁算”正将源自中国的智慧水电方案推向更广阔的舞台。在AI引领新型电力系统升级的时代浪潮中，这或许正是“中国方案”最有力的实证。