【国家电网】2024人工智能赋能数字化配电网探索与实践报告_29页_10mb

人工智能赋能数字化配电网探索与实践总结

核心内容概述

本文档围绕人工智能技术在数字化配电网建设中的应用展开，旨在通过数字技术提升配电网的智能化水平，满足新型电力系统对配电网综合承载能力、数字管控手段和运营服务水平的新要求。重点探讨了配电网在电源侧、电网侧、负荷侧的数字化转型路径，以及人工智能在数据处理、运行分析、故障研判、运维管理等方面的关键技术应用。

主要观点

1. 形势与要求

• 随着能源结构转型，分布式可再生能源、储能、电动汽车等新型电力资源快速发展，对配电网提出了更高要求。
• 配电网需从传统无源网络向有源网络转变，实现多源协同、智能调控和主动运维。
• 国家政策推动数字化转型，国网公司提出“平台整合、业务倍增、数字赋能”的数字化发展战略，强调构建统一的数字配电网空间映射。

2. 目标与思路

• 打造统一的数字配电网空间映射，实现电网全环节业务在数字空间中全时空呈现、仿真和决策。
• 建立“控制-调节-管理”三位一体的数字化体系，支撑主配微网协同、电力保供、设备管理等业务。
• 通过人工智能、大数据等技术实现配电网的智能化运行、运维和管理。

关键技术应用

1. 基础数据质量分析

• 通过主配拼接拓扑分析、馈线模型校核等手段，保障配电网模型数据的准确性。
• 利用调度自动化系统（EMS）、配电自动化系统（DMS）和PMS系统数据，实现主配网拓扑分析和数据质量校验。

2. 电网实时分析引擎

• 构建实时流式数据处理能力，支持每秒百万级量测数据的高性能、低延时处理。
• 基于图计算实现中低压配网拓扑聚合与实时网络分层，支撑动态拓扑分析和网架结构变化分析。

3. 人工智能赋能

• 利用图像识别、语音识别、自然语言处理等技术，对规程、运行日志、故障预案等数据进行结构化处理，实现电网知识融合与应用。
• 通过大模型技术，对多源异构数据进行抽取、融合和关联，提升电网侧用户行为识别和网架调优能力。

4. 用户行为与节电技术

• 基于多维指标体系和用电行为分析，实现用户节电潜力评估和节电策略研究。
• 通过人工智能预测模型，分析气象、用电行为、特殊事件等因素，实现中短期用电负荷预测。

5. 网架优化与错峰调度

• 利用分层分类数据关联模型生成可行网架集，提升网架优化的有效性和效率。
• 通过错峰资源潜力分析和自动分配策略，满足用户多样化用电需求，提升电网运行的经济性和安全性。

6. 智能运行指挥平台

• 构建集全面监测、智能评价、决策指挥、操作控制于一体的智能运行指挥平台。
• 实现设备全息感知、风险管控、生产指挥穿透、应急响应快速响应，提升配电网整体运营效率。

7. 故障精准研判与主动抢修

• 基于电网一张图和实时量测中心数据，实现故障点智能研判、停电影响范围分析、设备定位与资源调配。
• 支持故障快速获取、精准定位和主动派发抢修工单，提升故障抢修效率与服务质量。

8. 配网巡视与无人机应用

• 通过PMS3.0系统与人工智能视觉识别技术结合，构建配网无人机巡检应用。
• 实现巡视航线自主规划、图像与红外检测结果自动采集、缺陷/隐患自动识别，提升巡视作业质效。

9. 供电方案智能生成

• 基于电网一张图的空间分析能力，实现电源点追溯、可开放容量分析、供电路径自动规划等功能。
• 支持配网、台区供电方案一键生成，提升供电方案制定效率。

10. 碳排放分析

• 利用人工智能与大数据技术，实现碳排放数据的采集、处理、分析和展示。
• 构建碳排放精算与趋势分析体系，为碳达峰碳中和目标提供数据支撑。

关键信息

• 数字化转型方向：构建统一的数字配电网空间映射，实现电网全环节业务在数字空间中的呈现、仿真和决策。
• 核心技术支撑：人工智能、大数据、云计算、物联网、图计算等现代技术是推动配电网数字化转型的关键。
• 业务应用重点：包括故障研判、运维管理、供电方案生成、碳排放分析、用户行为识别等。
• 系统建设成果：已建成“两系统一平台”应用体系，涵盖配电网采集监测、运维管理和指挥管控。
• 未来发展方向：通过智能调度、主动运维、无人化作业等方式，提升配电网运行效率和智能化水平。

总结

本文档系统阐述了人工智能在配电网数字化转型中的应用路径与技术支撑，强调了数字化手段在提升配电网综合承载能力、运行效率和安全水平方面的重要作用。通过构建统一的数字空间映射、实时分析引擎、智能运行指挥平台等，实现配电网从传统模式向智慧化、数字化、自动化方向的转变。未来，人工智能技术将进一步推动配电网的智能化升级，为新型电力系统提供可靠的技术支撑与数据保障。