智能调度：从经验决策到数字孪生驱动的精准调控

2025-07-11

调度运行是保障电网稳定的 “神经中枢”，AI 技术的深度应用彻底革新了传统调度模式。国家电网研发的千亿级行业大模型 —— 光明电力大模型，通过对电网拓扑、负荷曲线、气象数据等多源信息的深度挖掘，实现了电网规划、负荷预测、故障诊断的全链条智能化决策。以国内某省区域电网夏季负荷高峰为例，该模型可精准定位重过载设备，通过因果推理提出网架优化方案，并在调度决策中生成动态负荷转供策略，使新能源消纳能力提升 30%，故障研判效率提高 50%。

南方电网的AI创新实践同样引人瞩目。AI 调度员系统整合机组运行状态、拓扑节点参数、实时能源价格等超千维变量，将电网实时调度决策时间从分钟级压缩至秒级，清洁能源消纳率提升至 99%，显著降低系统运行成本。在大理高比例新能源接入示范区，源网荷储充智能调控平台基于 AI 算法实现实时潮流控制与风险识别，潮流分析时间从 3 小时缩短至 20 秒，方式调整时间从 30 分钟压缩至 6 秒，有效支撑新能源年度电量占比60%以上地区电网的安全稳定运行。此外，云化DSP电网仿真系统依托调度云平台，可准确模拟实际电网的运行特性与各类运行场景，将电力系统仿真与安全校核速度提升 360 倍，安全校核时间从1小时锐减至10分钟，大幅提高电网运行的可靠性与灵活性。

设备运维：从人工巡检到智能诊断的跨越式进化 

传统电力设备运维依赖人工巡检，存在效率低、风险高、漏检率高等问题。针对输电专业，国网研发的无人机智能巡检系统，通过航线智能规划与 AI 图像识别技术，实现输电线路自动巡检。深度学习算法可对无人机采集的海量图像进行毫秒级分析，自动识别设备裂纹、绝缘子破损等缺陷，年巡检杆塔超 1000 万基，减少人工登塔作业 40%，运维效率提升 2 倍以上。针对变电专业，国家电网提出变电站远程智能巡视体系，构建三级“云-边-端”协同体系，实现通用模型和优质样本的深化沉淀及上下协同应用。目前已建成变电站远程智能巡视系统3030套，覆盖变电站8641座，220kV及以上变电站智巡覆盖率超过62.95%，能够有效降低人巡频次及单次例行巡视周期，并准确发现设备外观缺陷。 

 南方电网在智能运维领域持续创新，“大瓦特” AI 大模型应用于广东、广西等地输配电设备缺陷识别，缺陷识别率高达 91.24%，较传统方法提升 15%。“吠云” 四足巡检机器人在东莞 220kV 掌洲变电站实现全地形自主巡检，单台设备可替代 9 台传统巡检装置，人工巡维量减少 80%，设备检测覆盖率达 100%。云南配网机巡图片 AI 识别系统处理速度达 1.4 万张/小时，较人工效率提升 17 倍，大幅提升巡检质效。 

在变电站等电力设备智能运维领域，AI 技术实现了算法层面的跨越式突破，构建起覆盖设备监视、智能巡视、安全管控、状态分析等全流程的功能体系。通过集成可见光、红外热成像、声纹监测、局部放电检测等多源传感器数据，构建设备运行状态的数字孪生镜像，实现物理设备与虚拟模型的实时映射。在核心技术应用中，基于跨层特征融合与单阶段回归预测结合的深度卷积神经网络，可对变电站内多种类型的分合指示状态进行快速精准识别，当前识别准确率已达 95%。面对电力厂站的生产运行场景，目前图像识别算法在电气设备外观缺陷、人员安全及环境风险方面存在巨大的前景。通过融合站内实地样本采集与图像增强技术，已形成具有变电站运维特色的专业样本库。该技术体系可实现设备异常的早期预警与安全风险的自主识别，推动变电站运维从人工巡检向智能决策升级，显著提升电力基础设施运维的智能化水平与安全效能。

智能设计：革新电网规划与建设新范式 

AI 技术在电网工程设计阶段发挥着重要作用，通过对海量历史工程数据、地理信息数据、电网运行数据的学习，能够生成更优的设计方案。在变电站选址与线路规划中，AI 算法可以综合考虑土地资源、交通条件、负荷分布、环境影响等多方面因素，自动规划出成本最低、效率最高且符合安全标准的设计方案。例如，在偏远山区的输电线路设计中，AI 能够快速评估复杂地形对线路建设和运行的影响，优化线路走向，降低建设难度和后期运维成本。 

安全校核是保障电网工程设计方案高精度、高质量输出的关键环节，也是电网工程的高质量建设及安全可靠运行的重要条件。基于 AI 的安全校核系统可以对电网工程设计方案进行全方位的模拟分析，通过构建数字孪生模型，模拟各种极端工况和故障场景，检测设计方案中潜在的安全隐患。系统能够快速计算出在短路、过载、雷击等故障情况下，电网设备和线路的承受能力，评估保护装置的动作有效性，提前发现并修正设计缺陷。 

 AI技术的引入，将逐步推动设计模式的变革，由经验驱动的传统静态设计逐步转变为动态生成式参数化设计，实现自动选址、线路自动规划、电缆自动敷设、多专业动态碰撞校验、回路原理图与接线图自动生成、说明报告一键生成、二三维图纸映射联动等。 

 安全防护：AI 构筑电网安全新防线 

在电网安全防护领域，AI 技术正成为预测设备故障风险、防控作业风险和抵御灾害风险的关键力量。国家电网第四代配网带电作业机器人已完成 8.7 万次不停电作业，特高压设备故障智能研判效率提升 50%；四足巡检机器人可替代人工进入电缆隧道等高危环境，实现设备状态的实时监测。 

 AI 监测系统通过对天气数据监测识别预测极端气候并预测其对电网负面影响；通过对用电数据的实时分析，能够精准识别电表篡改、异常用电等行为，并实时报警；同时基于行为模式分析，有效区分系统故障与网络攻击，为电网安全运行保驾护航。 

 未来展望 

 人工智能与电网的融合正处于快速发展的关键阶段，随着技术的不断创新与应用的持续深化，智能电网必将为经济社会的高质量发展提供更加安全、可靠、绿色的电力保障。未来，AI 与电网的深度融合将催生出更多创新应用与商业模式，推动能源革命迈向新的发展阶段。 

1.电力大模型专业化深耕 

未来电力大模型将向专业化、场景化方向发展，通过对电网运行海量数据的持续学习与优化，实现对电网规划、调度、运维等场景的精准模拟与决策支持。针对不同电压等级、不同能源结构的电网需求，开发专用大模型，提升电网智能化决策水平。 

 2.“AI + 源网荷储” 全链条协同 

AI 技术将推动源网荷储各环节的深度协同，构建 “源随荷动、荷随网调” 的新型电力系统运行模式。通过实时分析用户用电习惯、新能源发电波动和储能设备状态，实现能源生产、传输、消费的动态平衡，提升能源利用效率与电网稳定性。 

3.边缘智能深度渗透 

边缘计算与 AI 的融合将进一步深化，AI 算法将直接部署于电网设备边缘节点，实现数据的本地处理与实时决策。这将大幅减少数据传输延迟，降低对云端计算资源的依赖，显著提升电网实时响应能力与自主决策水平。 

4.开放生态，协同发展 

打破数据壁垒，建立跨行业的开放共享技术生态。通过数据共享、技术协作与标准统一，加速 AI 技术在电网领域的创新迭代与推广应用，形成多方协同、互利共赢的发展格局。

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