杜唯安：2024人工智能+新型配电系统认知与实践报告_42页_5mb

人工智能+新型配电系统认知与实践总结

核心内容

人工智能与新型配电系统的融合是推动电网智能化、数字化转型的重要手段。通过将人工智能技术与电力系统专业知识结合，构建“专用人工智能”，实现配电网在复杂运行环境下的状态感知、智能调控、运维安全及辅助办公等多方面的提升。

主要观点

• 人工智能技术应用：人工智能技术在电力系统中已应用于发电功率预测、设备智能巡检、故障应急处理、客服服务、电网调度及安全管控等多个业务环节，显著提升了工作效率和智能化水平。
• AI平台建设：国网公司已初步建成公司级人工智能“两库一平台”，并已在15家省公司部署省级人工智能平台，为后续推广和应用打下坚实基础。
• 应用架构演进：从传统的“小模型+样本”架构向新一代“专业大小模型+专业知识底座+角色智能体”架构转变，使AI系统具备推理、角色化、可复用等能力。
• 业务场景丰富：涵盖配网状态感知、调度控制、运维安全、辅助办公等多个方面，通过AI技术提升业务的智能化水平和运行效率。

关键信息

一、人工智能+配电网

1. 技术与挑战

• 配电网在新型电力系统中呈现分布式电源、冲击负荷、电力电子设备高比例接入等特征，运行状态复杂。
• 传统方法在数据采集和处理上存在高成本、低效率等问题，需引入AI技术提升状态感知、潮流计算、异常检测等能力。
• 面临数据采集与处理、模型训练、算法优化等挑战，需加强数据治理和算法研究。

2. 需求与可行性

• 配电网作为能源生产与消费的关键枢纽，在“双碳”目标下，需借助AI技术提升运行效率和安全性。
• 需要处理海量数据、提升算法精度和模型复用性，实现配电网的智能化发展。

3. 建设思路

• 构建AI智能体，如配网运维助理、调度助手、运营指挥员等，实现智能交互、智能决策等功能。
• 通过AI技术构建配网状态感知及诊断、调控、运维、辅助办公等四大类应用体系。

二、应用场景与实践

1. 配电网数据推演引擎

• 实现中压及低压最小化采集策略，构建配电网状态感知与诊断系统。
• 利用AI技术进行数据清洗、异常检测、缺失量测补足及潮流计算，提高配电网运行效率。

2. 配网调度

• 构建基于调度领域知识的电力调度大模型，实现语音交互、图形自动生成、知识图谱构建等功能。
• 提高调度效率，实现智能化的运行管理与控制。

3. 配网运维

• 实现现场作业安全风险识别，包括人员着装规范、作业环境检查、登高作业安全检测等。
• 通过无人机、机器人等智能设备进行自动巡检，识别设备缺陷与隐患，提升运维效率。

4. 辅助办公

• 构建智能问答系统，支持结构化与非结构化数据查询，提高运维人员工作效率。
• 实现配网专业文档写作、会议纪要自动生成、智能报表助手等功能，提升办公智能化水平。

三、数据与模型支撑

• 数据来源包括业务数据、CIM模型、规范文档、典型经验、巡检图像等。
• 采用语义大模型、视觉大模型、语音处理、知识向量、提示工程等技术手段，提升AI模型的精度和实用性。

四、挑战与趋势

• 数据采集与处理：数据量大、质量参差不齐，需优化数据采集策略与处理流程。
• 模型训练：标记数据较少，需探索有效数据标注方法。
• 算法选取与优化：需研究AI算法与传统控制方法的结合，提升系统整体性能。
• 趋势变化：AI技术正从单一应用向多模态、多角色智能体发展，提升系统智能化水平。

结构与功能

• AI智能体：包括配网运维助理、调度助手、运营指挥员等，实现智能感知、智能分析、智能决策等功能。
• AI平台：构建在“两库一平台”基础上，具备对现场作业、电网运行等数据的处理和分析能力。
• AI模型：包括语义大模型、视觉大模型、语音处理等，提升各业务场景的智能化水平。

业务架构

• 业务层：涵盖配网状态感知及诊断、配网调控、配网运维、配网辅助办公四大类应用。
• 技术支撑：包括数据准备、模型训练、算法优化、知识图谱、语音识别、图像识别等。
• 数据流：涵盖数据采集、数据清洗、数据处理、模型推理、结果反馈等环节，形成完整的AI应用闭环。

总结与思考

• 人工智能+新型配电系统具有广泛的应用前景，涵盖配电网规划、设计、运行、运维与服务等多方面。
• 在应用过程中，需注意数据质量、模型训练、算法优化等关键问题，提升AI系统的实用性和智能化水平。
• 未来发展方向应聚焦于构建更智能、更灵活、更高效的AI系统，以支撑新型电力系统的建设与电网的高质量发展。