为了减少停电、提高电网可靠性，魁北克水电公司Hydro-Québec正在利用人工智能（AI）、激光雷达（LiDAR）和高清摄像技术，提前识别电力设施的故障风险，并更精准地安排维护工作。
Hydro-Québec的配电网络拥有超过22.8万公里线路、约200万个电线杆，以及超过1080万件关键设备。面对如此庞大的网络，传统人工巡检难以全面掌握所有设施的状况。 如今，Hydro-Québec将分散在不同数据库中的信息整合起来，包括电网位置、周边环境，以及发生停电时的天气状况，再通过人工智能模型评估各个区域的停电风险，并模拟不同维修方案的效果。 与此同时，配备LiDAR和高清摄像头的车辆会沿着电网行驶，收集电线杆、树木及其他设施的三维数据。人工智能甚至能够识别树木种类，评估不同树种在天气变化下对电线的潜在威胁。 例如，系统可以提前七至八年识别可能影响电线的树枝，让工作人员有时间调整树木生长方向，而不必等到树枝威胁电网时才紧急处理。 Hydro-Québec表示，这套技术相当于为电网建立了一个“数字孪生”模型，帮助工作人员提前发现异常，并在故障发生前采取行动。2025年，该公司已锁定1800个具有较高改善潜力的区域。 通过人工智能辅助决策，Hydro-Québec希望更合理地安排维修预算、减少不必要的更换工程，并在恶劣天气到来之前降低停电风险。
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