AI赋能配电网数字化转型—从状态感知到智慧决策

国网电力科学研究院：杜红卫 1配网AI应用背景与关键问题 目录CONTENTS 2配网A核心技术及典型场景 3AI赋能配网可靠性管理实践 配网AI应用背景与关键问题 近期，国家密集出台了配电行业发展指导文件，印发《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》、《关于做好新能源消纳工作保障新能源高质量发展的通知》、《加快构建新型电力系统行动方案（2024一2027年）》等文件，打造新型配电系统，着力提升配电网可靠性、承载力和灵活性。 《国家发展改革委工业和信息化部国家能源局关于开展零碳园区建设的通知》（发改环资【2025】910号）支持有条件的地区率先建成一批零碳园区，逐步完善相关规划设计、技术装备、商业模式和管理规范，有计划分步骤推进各类园区低碳化零碳化改造，助力园区和企业减碳增效，为实现碳达峰碳中和自标提供坚实有力支撑 《关于印发加快构建新型电力系统行动方案（20242027年）的通知》（发改能源【2024】1128号）四、配电网高质量发展行动（七）组织编制建设改造实施方案...．（八）健全配电网全过程管理.（九）制定修订批配电网标准...（十）建立配电网发展指标评价体系... 《关于做好新能源消纳工作保障新能源高质量发展的通知》（国能发电力【2024】44号）.组织电网企业统筹编制配电网发展规划，科学加强配电网建设，提升分布式新能源承载力...全面提升配电网可观可测、可调可控能力。 2024.05 《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》（发改能源【2024】187号）.打造安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合的新型配电系统。 《新型电力系统发展蓝皮书》 ..基于分布式新能源的接入方式和消纳特性，以实现分布式新能源规模化开发和就地消纳为目标的智能电网主要领域在配电网。 配网AI应用背景与关键问题 随着碳达峰、碳中和进程加快推进，新能源开发集中式与分布式并举，电能替代的广度和深度不断拓展，电力负荷持续增长，配电网可调负荷、电动汽车、分布式光伏、新型储能、微电网、资源聚合商等新要素进入规模化发展阶段，数据是新型电力系统的重要生产要素，“碳”和“数”是配电网发展不同阶段必须要考虑的要素，配电网新兴要素、多元主体高速发展。 配网AI应用背景与关键问题 配电网作为新型电力系统的关键领域和直面终端用户的主要环节，面临管理体系，网架结构、技术水平、服务能力的全面变革。 配电网建设成效有待提升 配电网差异化运维有待提升 配电网基础建设水平有待提升 运行指标提升成效不明显，配电工程全过程管理合规性存在风险 运维标准贯彻执行不到位、业务管控穿透力不足。 2024年底达到13亿kW，预计2030年将超过16亿kW。 配电网管理业务链条长 建设改造投资精准度有待提升 数字化管理水平有待深化 配网规划、工程建设、运行维护不能形成推动配网发展的合力，部分环节管理责任不清。 规划类、运维问题类（如频繁停电、低电压）和营销业扩类项目投资安排缺少统筹 生产管理系统基础数据不完整配电自动化系统、供电服务指挥平台功能应用不规范。 配网AI应用背景与关键问题 “双碳”背景下，配电网作为新型电力系统的关键领域和直面终端用户的主要环节，接入分布式电源、储能充电桩等大量非电网资产新要素，催生了微电网、资源聚合商等新业态，逐步由单向供电的“管道型”传统配电网演化为资源配置的“平台型”新型配电系统，配电网承上启下，对下汇聚并灵活调控管理各类分布式资源，实现分层分级消纳与自治平衡，对上通过主配微协同及电力市场交易机制，发挥电力电量平衡与电力保供的支撑作用。 “平台型”配电网 “管道型”配电网 配网A应用背景与关键问题 新型配电系统是典型的信息物理社会系统，统筹源-网-荷-储-微（聚）多元灵活性资源贯通规建运营业务环节基于“知识+数据+模型+算法+算力”等数智技术，协同感知、分析、决策等运行控制环节，实现多元负荷等要素的时空互补控制与调节，形成大电网-配电网-微电网协同的主配微控制调节新模式。 新型配电系统支撑各类主体深度参与、高效协同、共治共享，有效保障优质电力供应，具有清洁低碳、安全充、经济高效、供需协同、灵活智能等特征，其物理形态、业务形态、商业形态和数智形态正在发生深刻变革 配网A应用背景与关键问题 新型配电系统接入分布式电源，储能，充电桩等大量非电网资产新要素，涵盖公司内外部资产，在物理形态上已由“大电网主导、终端电能配送”的传统特性向“大电网支撑、分布式能源高渗透接入，柔性负荷参与互动”的新型特性加速转变，业务形态上呈现规建运营一体化趋势，商业形态上商业模式在配电网分布式资源互动中成为主导因素。 数智化是新型配电系统发展的重要特征和主要手段，吸需在算力底座、模型标准、通信网络等方面实基础，打破专业界限、打破电网公司内外边界，以全量电力系统思维，实现发输变配用全环节一体化模式在统一平台上进行物理电网和基础出数据呈现，实现“资源接得进、电网稳得住、电力供得好、系统管得好、安全守得牢、业务质效高。人工智能是赋能新型配电系统数字化转型支撑的核心引擎。 配网AI应用背景与关键问题 配电网作为联系能源生产与消费的关键枢纽，在“双碳”目标下，呈现高渗透可再生能源、高比例电力电子设备、高增长电力负荷需求等特征，未来配电网关键特性将发生深刻变化，人工智能技术可以更好地契合新态势下配电网智能发展需求。 数据处理 配电网态势推演 随着新型电力系统的建设，电气设备、发电机节点、负荷节点数量都成倍增长，随之而来的海量数据对计算、储存的要求越来越高。且配电网的复杂性、分布式电源的不确定性也对数据的辨识处理有了更高技术的要求。 大量分布式新能源、储能和电力电子装备的广泛接入，使得电力系统故障的随机性和非线性性大大增强，故障特征不再明显，建立故障诊断的机理模型及寻找判据日趋困难。 配网全景感知 配网运行与运维 新型电力系统配电网的其他方面，如巡检、图像识别等、电力市场中电价预测等、配电网的调度控制等也需要针对算法以及技术手段不断完善 为实现配网全景感知，传统方法需要加装大量量测装置，配网点多面广，若都安装量测装置，所需投资巨大。 配网AI应用背景与关键问题 跨专业模型不统 数据采集与处理 调度依托IEC61970、IEC61850，设备专业主要依托SG-CIM：营销专业主要依托SAP公用模型，各专业主要通过模型实现贯通，各类数据在专业间共享需要多重转换 电网中各种设备、传感器和信息系统会产生大量的数据，处理这些数据需要高效的算法和计算资源。 基础数据质量不高 模型训练 人工智能算法的训练需要大量的高质量数据然而，配电网的数据来源多样化，质量参差不齐，数据采集和清理是一个复杂的任务。 电网数据标记成本高，需要探素有效的数据标注方法来增加可用数据量 算法选取与优化 业务融合深度不够 人工智能不同算法特点各异，将人工智能算法与传统控制方法有机结合是应用关键 人工智能技术与电力业务深度融合、电力大模型与成熟小模型有机结合等方面尚有欠缺。 1配网AI应用背景与关键问题 目录CONTENTS 2配网AI核心技术及典型场景 3AI赋能配网可靠性管理实践 配网AI应用背景与关键问题 传统人工智能应用架构 新一代人工智能应用架构 配网AI应用背景与关键问题 新型配电系统呈现出高比例新能源、高比例电力电子高比例交直流、高增长负荷需求等特征。传统技术手段已无法应对高比例新能源接入的动态平衡、电力电子化带来的稳定性控制、高增长负荷下的精益化运维等强非线性问题。配网从“静态确定性系统”转向“动态随机性系统”人工智能的非线性建模、实时决策、全局优化能力成为破解这些难题的关键路径。 业务层面问题 数据层面 调控策略层面 拓扑变化层面 云边协同层面 基层老龄化一信息化能力下降复杂运维态势一主动运维积极性不高复杂业务场景一自动化工具送代升级 高维度、强随机性数据的处理困境。 动态重构与关联耦合的复杂性。 非线性与多目标优化的冲突。 实时性与安全性的矛盾。 配网AI应用背景与关键问题 随着新型配电系统建设加速推进，大量的分布式新能源广泛接入，配电网面临数据激增与处理瓶颈、复杂性升级、韧性要求提升等现实挑战，有必要利用人工智能的高维数据学习能力解决各种非线性问题。配网人工智能核心是通过A/技术解决配网运行、管理、决策中的痛点，主要关注感知和决策任务，涉及4种典型技术发展和6类关键技术。 配网AI应用背景与关键问题 时序预测技术发展 流程自动化技术发展 时间序列预测是通过分析按时间顺序排列的历史观测数据，建立数学模型预测未来趋势的统计学方法，涉及统计学和数理模型两大领域。预测技术经历了统计模型一机器学习融入一人工智能突破三个主要阶段。随看大语言模型的普及，基础预测模型逐渐在电力、气象等各领域得到深度应用。集成模型与因果推断成为主要演进方向。 从本质上看，时间序列预测主要有三个角度的分析视角 针对序列趋势的拟合，涉及整合历史数据信息输出最大似然估计马尔可夫估计，利用状态转移矩阵实现信息迁移和预测。基于历史先验信息实现预测的最大后验估计。多数方法的数学基础都可以追溯到统计理论的三种视角。 配网AI应用背景与关键问题 早期传统NLP依赖人工规则与统计方法（如隐马尔可关模型），需手动设计特征王，仅能处理简单任务；大语言模型通过海量文本预训练与干亿级参数规模，实现跨任务通用能力。 大模型技术在自然语言理解上产生了巨大变革。传统NLP依赖局部匹配，处理歧义包、长文本推理时准确率低，而大模型靠全局语义关联，复杂场景理解准确率大幅提升：实现从机械匹配到类人认知的跃升 配网A应用背景与关键问题 时序预测技术发展自然语言处理技术发展 流程自动化技术发展 语音信号技术发展 早期语音处理技术依赖高斯混合模型等统计方法，需人工设计声学特征，仅能实现简单语音识别：随后深度学习利用神经网络实现特征自动提取，提升了噪声环境下的鲁棒性，但局限于单一语音任务。随着大模型技术的发展，基于自注意力架构的语音大模型通过海量语音一文本数据预训练，依赖全局语义建模，实现“语音-语义响应”的端到端处理。 whisper音频大模型 鲁棒性差、语义割裂、泛化能力弱依赖人工设计的声学特征，仅适用于单一场景 司时支持语音识别、语音翻译、语种检测和语音活动检测等多任务的通用音频模型 配网AI应用背景与关键问题 时序预测技术发展自然语言处理技术发展语音信号技术发展 流程自动化技术发展 RPA（机器人流程自动化）依托固定规则模拟人类重复性操作，仅能处理结构化、标准化任务而APA（认知流程自动化）通过构建流程智能体调用大模型底座能力和RAG知识库能力完成任务输出，实现对复杂场景的逻辑推理和自主学习优化，将自动化从机械执行转向智能决策。APA实现流程处理能力的全面突破。突破RPA对结构化数据的依赖，实现跨模态数据的深度理解，跳出RPA的固定规则束缚，通过机器学习应对动态变化的场景 RAG（检索增强生成）通过结合外部知识检索与生成模型，为智能体提供精准、动态的知识支持精准调用电力专业知识，保障流程合规性，并直灵活适配电网动态变化，优化实时决策流程 检索能力知识互补 APA实现跨模态数据的深度理解，利用大模型深度语义能力应对动态变化场景，从“流程自动化”转变为“认知自动化” 配网AI应用背景与关键问题 人工智能技术发展大致经历传统统计机器学习-深度学习-大模型三个主要阶段，主要涉及六项技术算法模型传统统计学习通过手工设计特征与数学模型拟合数据规律，但非线性关系的建模能力较弱。深度学习通过多层非线性变换自动提取特征，突破了传统方法的特征依赖。大模型是深度学习的规模化延伸，通过海量数据自监督预训练与微调模式实现跨任务泛化。整体演进过程是“数据驱动算力支撑一模型规模”的协同升级，也是“人工设计-特征自适应-规模效应”的任务突破。 配网AI应用背景与关键问题 传统机器学习