随着用电需求规模提升与清洁能源占比提高，电力系统的数字化、智能化成为科技成果转化的重要场景。公开报道显示，全国新型储能装机与风电光伏新增装机保持增长，用电量迈上新台阶，这为电网调度、设备运维与用户侧能效管理提出更高要求，也为数字技术、算法模型与工业软件的应用落地创造了空间。

　　在实践中，“AI预测+数字孪生+边缘计算”的组合正在电网与园区侧加速应用：通过负荷与出力预测提升调度精度，通过数字孪生对设备状态、故障趋势与检修窗口进行模拟推演，通过边缘计算在台区、变电站与关键用能节点实现快速响应。与此同时，围绕新能源、电动汽车与储能的协同优化思路，也推动了面向园区的能源管理平台升级，使企业能够在保障生产稳定的同时，优化峰谷用电与能效表现，形成更可量化的降本增效收益。

　　这一类科技成果的推广，关键在于标准化与可复制：把算法模型沉淀为产品化工具，把运行数据治理为可共享的数据资产，把工程经验固化为可迁移的实施方法。对科技企业而言，最有价值的路径是以“示范项目—规模复制—生态合作”推进，从单点技术交付升级为长期运维与能力服务;对地方与园区而言，通过“能源数字化+产业数字化”双轮驱动，不仅能提升能源系统效率，也能为先进制造、智能交通与绿色建筑等产业提供更坚实的数字底座与成本优势。