20260519-中国南方电网-智慧配用电系统AI化基础与实践_27页_11mb

报告摘要

智慧配用电系统AI化基础与实践总结

核心内容

智慧配用电系统AI化是应对新型配用电系统发展需求的关键手段。随着分布式新能源、互动资源的大量接入，传统配用电系统在感知能力、人工依赖、调控速度等方面存在明显短板，导致新能源供需失衡、消纳受限等问题。AI技术通过其在高维非线性随机问题求解、云边端协同推理、分布式计算等方面的能力，为新型配用电系统提供了智能化解决方案，推动系统向物理柔性、运行智慧、管理智能方向发展。

主要观点

新型配用电系统特性：
- 高比例新能源接入，呈现“长尾特性”，即设备规模大、种类多、分布广。
- 需要解决波动性、随机性、间歇性等问题。
AI赋能关键能力：
- 高维非线性随机问题求解能力：通过深度学习与强化学习等技术，实现复杂场景下的全局最优调度策略。
- 云边端协同推理能力：构建边缘计算与AI云平台协同体系，实现高效跨层级协同。
- 分布式计算能力：通过并行计算与轻量化模型，实现本地多设备混合接入及状态感知。
AI赋能设备分类：
- 主站侧：实现复杂场景下的全局优化调度。
- 边侧设备：包括智能终端、负荷开关、调压装置、设备状态监测等，实现互动协同推理与多台区协同快速支撑。
- 端侧设备：如智能电表、光伏微断、光伏设备、负荷装置等，实现设备状态实时感知与功率实时优化。
新型配用电系统目标：
- 管理智能：实现策略寻优易、信息处理强。
- 运行智慧：实现调度响应灵、跨区协同优、状态监测准、设备控制快、源荷互动稳。
- 系统智慧运行：通过物理柔性与信息融合，构建高效协同与自治的配用电系统。

关键信息

物理层：通过“软硬分离+操作系统”构建统一数智基座，实现设备间高效互操作，为AI应用提供标准、清洁的数据。
信息层：
- 构建“云-边-端”架构，实现信息高效协同。
- 通过分布式AI与“智能体”群决策，实现去中心化的协商、决策与执行，形成“群体智能”。
应用层：
- AI感知诊断：实现“低压透明化”，覆盖72座场馆、4000+监测点，应用于全运会保供电及埃及配网降损。
- AI协同调控：通过多维数据融合、动态博弈与最优决策技术，实现电动汽车与电网的灵活互动，支撑电网动态平衡。
- 光储充协调自治平台：通过本地AI终端，实现对光储充用户特性的分析与负荷预测，辅助生成协同调控策略，实现精细化调控。
- 多模态融合：实现从“被动抢修”到“主动运维”的转变，提升设备运维水平。
- “小模型+大模型”协同应用：提升管理效率，实现中低压配网的全息感知与管理升维。

改进路径与技术基础

物理柔性：建立“统一数智基座”，包括物联操作系统和泛在通信，支撑海量设备的数据采集与信息处理。
信息融合：通过云边端协同，实现数据/算力融合，支撑AI算法在新型配用电系统中的落地。
系统架构：采用“用户侧精准感知 - 台区侧协同优化 - 区域侧全局调控”的三级联动架构，提升智慧调度运行能力。

实践探索

AI感知诊断：已应用于十五届全运会全链路保供电监测及埃及开罗配网降损，实现线损率下降超过12%。
AI协同调控：构建车网互动AI智能控制系统，通过强化学习调度算法，动态优化充放电策略，支撑电网动态平衡。
光储充协调自治平台：实现配电台区的精细化调控，提升系统运行效率与稳定性。

总结与展望

智慧配用电系统AI化是未来电力系统发展的核心方向，通过物理柔性、信息融合与应用灵活的三重支撑，实现从“集中智能”向“分布智能”的演进。AI技术的应用不仅提升了系统的运行效率与安全性，还推动了设备运维向智能化、主动化转变。未来，随着AI技术的不断成熟与应用的深入，新型配用电系统将实现更高效的资源管理与更灵活的调度运行。

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