当前电力系统正面临能源转型与数字化变革的双重挑战。传统电力系统规划与运维方式已难以适应高比例可再生能源接入、负荷多元化及极端天气频发的新环境。围绕电力系统规划与智能运维策略的创新研究，成为保障能源安全、提升运营效率的关键。
在电力系统规划层面，创新重点在于构建弹性与协同的规划框架。过去规划侧重电源与电网的刚性匹配，以负荷预测为导向。现在则更强调“源-网-荷-储”一体化协同规划，将分布式光伏、风电的波动性、电动汽车等柔性负荷的调节潜力、以及储能资源的配置纳入统一模型。规划目标从单一的经济性扩展到兼顾可靠性、韧性与低碳性。例如，借助数字孪生技术，可在虚拟空间中构建电网全景模型，模拟不同发展场景与极端故障下的系统状态，实现规划方案的动态评估与优化选址定容，提升电网对不确定性的适应能力。
智能运维策略的创新，核心在于从“事后检修”转向“预测性维护”。传统定期检修和故障后抢修模式成本高、效率低。借助物联网、人工智能及大数据分析，智能运维构建起状态全面感知、数据深度挖掘、风险精准预警、决策自主优化的技术体系。通过在输变电设备上广泛部署传感器，实时采集振动、温度、局部放电等多维数据，结合AI算法进行趋势分析与异常诊断，可提前数周甚至数月预测设备潜在故障，自动生成检修策略与资源调配方案。这不仅能大幅降低非计划停运，延长设备寿命，还能优化运维人力与物资配置。
运维与调度的边界正日益融合。智能运维系统提供的设备实时健康状态与预测信息，可直接馈入调度控制系统，成为电网实时运行与安全校核的重要边界条件。例如，当预测某关键线路载流设备将在高温天气下出现过热风险时，系统可提前建议调度侧调整潮流分布，或启动需求侧响应减轻该线路负载，实现运维风险在运行层面的主动化解。
创新研究也面临数据质量、标准统一、跨专业融合及网络安全等挑战。未来需进一步打通规划、运行、运维各环节数据壁垒，深化人工智能模型在复杂电力场景下的可解释性与可靠性，并培养兼具电力专业与数据智能知识的复合型人才，以驱动电力系统向更安全、高效、绿色的方向演进。