国家电网_Al赋能配电网数字化转型：从状态感知到智慧决策_20260402.pdf

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摘要

1国家电网发布研报，阐述AI赋能配电网数字化转型。
2报告指出在“双碳”及新型电力系统背景下，配电网面临高比例新能源接入等挑战，亟需从状态感知转向智慧决策。
3核心方案包括构建“专业大小模型+知识底座+角色智能体”架构，应用时序预测、NLP、强化学习等技术，实现事前薄弱点诊断、事中故障精准研判与负荷转供、事后闭环评估。
4旨在提升配网可靠性、承载力及灵活性，推动配网由经验驱动向智慧驱动转变。

文本

![](page=0,bbox=[64, 51, 353, 153])

从状态感知到智慧决策

![](page=1,bbox=[1857, 16, 2120, 106])

目录 CONTENTS

1 配网AI应用背景与关键问题

2 配网AI核心技术及典型场景

3 AI赋能配网可靠性管理实践

工业

配网AI应用背景与关键问题

![](page=2,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

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—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。

2025.07

《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目标提供坚实有力支撑。

> 2024.07

《关于印发加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027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）制定修订一批配电网标准...（十）建立配电网发展指标评价体系...。

2024.05

《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。

2024.02

《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。

2023.06

《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。

富

配网AI应用背景与关键问题

宏观形势分析与思考

新型配电系统

配网现状

配网人工智能应用必要性

![](page=3,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

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。

承载力提升

电力电量平衡

台区自治管理

![](page=3,bbox=[89, 701, 527, 1086])

![](page=3,bbox=[614, 779, 1037, 1081])

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配网AI应用背景与关键问题

![](page=4,bbox=[1853, 17, 2115, 106])

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。

配电网基础建设水平有待提升

2024年底达到13亿kW，预计 2030年将超过16亿kW。

建设改造投资精准度有待提升

配电网建设成效有待提升

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。

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。

配电网管理业务链条长

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。

配电网差异化运维有待提升

运维标准贯彻执行不到位、业务管控穿透力不足。

数字化管理水平有待深化

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

![](page=5,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

“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。

![](page=5,bbox=[118, 480, 767, 1115])

技术驱动

![](page=5,bbox=[1114, 480, 2036, 1116])

Oil and Gas

配网AI应用背景与关键问题

宏观形势分析与思考

![](page=6,bbox=[1853, 18, 2114, 106])

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。

![](page=6,bbox=[183, 413, 1949, 888])

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、安全充裕、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AI应用背景与关键问题

配网现状

![](page=7,bbox=[1853, 18, 2115, 105])

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。

![](page=7,bbox=[97, 480, 712, 783])

![](page=7,bbox=[855, 476, 1390, 789])

![](page=7,bbox=[1529, 482, 2088, 782])

数智化是新型配电系统发展的重要特征和主要手段，亟需在算力底座、模型标准、通信网络等方面夯实基础，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

![](page=8,bbox=[1853, 18, 2115, 106])

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

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。

配电网态势推演

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

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。

配网AI应用背景与关键问题

![](page=9,bbox=[1852, 19, 2115, 105])

跨专业模型不统

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。

基础数据质量不高

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。

业务融合深度不够

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。

痛点

数据采集与处理

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。

挑战

模型训练

电网数据标记成本高，需要探索有效的数据标注方法来增加可用数据量。

算法选取与优化

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。

![](page=10,bbox=[1857, 16, 2120, 107])

目录

CONTENTS

1 配网AI应用背景与关键问题

2 配网AI核心技术及典型场景

3 AI赋能配网可靠性管理实践

配网AI应用背景与关键问题

![](page=11,bbox=[1851, 18, 2115, 106])

传统人工智能应用架构

（小模型+样本）定制高、复用少

专业小模型

配电网各应用系统（配电自动化、配网管控微应用群）

设备缺陷识别

设备故障诊断

配网风险预测

![](page=11,bbox=[806, 630, 914, 704])

智能负荷转供

样本

![](page=11,bbox=[133, 879, 246, 979])

图像样本

![](page=11,bbox=[358, 880, 470, 981])

缺陷样本

![](page=11,bbox=[579, 887, 691, 984])

历史数据

![](page=11,bbox=[820, 882, 909, 975])

典型方案

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![](page=11,bbox=[1388, 212, 1466, 290])

新一代人工智能应用架构

角色智能体

（专业大小模型+专业知识底座+角色智能体）会推理、角色化、可复用

![](page=11,bbox=[1339, 471, 1522, 605])

配网运营智能体

配网运检智能体

![](page=11,bbox=[1593, 476, 1790, 607])

![](page=11,bbox=[1873, 475, 2061, 604])

配网调度智能体

专业大小模型专业知识底座

![](page=11,bbox=[1393, 699, 1508, 823])

配电网大模型

配电网知识底座

![](page=11,bbox=[1718, 807, 1800, 854])

通用知识

配网规范

故障缺陷

供服流程

![](page=11,bbox=[1849, 708, 1895, 957])

典型经验

![](page=11,bbox=[1943, 712, 1995, 957])

专业小模型

配网AI应用背景与关键问题

![](page=12,bbox=[1852, 17, 2115, 106])

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。

多信息流引导下带来的复杂决策难题

![](page=12,bbox=[88, 566, 432, 840])

大量数据传输带来的边缘计算和就地决策问题

![](page=12,bbox=[498, 567, 841, 844])

复杂拓扑变化带来的状态估计与优化运行问题

![](page=12,bbox=[920, 567, 1240, 845])

强随机性带来的新能源功率预测问题

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迭代升级

基层老龄化一信息化能力下降

业务层面问题

数据层面

高维度、强随机性数据的处理困境。

![](page=12,bbox=[1325, 575, 1666, 839])

拓扑变化层面

动态重构与关联耦合的复杂性。

调控策略层面

复杂运行工况下带来的状态感知和故障诊断问题

![](page=12,bbox=[1738, 568, 2076, 830])

非线性与多目标优化的冲突。

云边协同层面

实时性与安全性的矛盾。

电力

配网AI应用背景与关键问题

![](page=13,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

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AI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。

![](page=13,bbox=[119, 467, 2042, 1086])

配网AI应用背景与关键问题

![](page=14,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

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

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。随着大语言模型的普及，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。

![](page=14,bbox=[48, 492, 1441, 1083])

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

![](page=15,bbox=[1852, 17, 2115, 106])

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

早期传统NLP依赖人工规则与统计方法（如隐马尔可夫模型），需手动设计特征，仅能处理简单任务；大语言模型通过海量文本预训练与千亿级参数规模，实现跨任务通用能力。

传统NLP模型

大语言模型

常用方法

N-gram算法朴素贝叶斯算法隐马尔可夫模型条件随机场

GPT系列BERT及其变体PaLMLlama

主要特征

依赖人工特征结构化输出模式适合短上下文信息无法捕捉长距离依赖

端到端学习，无需手工特征处理复杂上下文，多任务一体强大的上下文理解能力强大的跨领域泛化能力

维度

传统NLP模型

大语言模型

架构

规则、统计、浅层神经网络

自注意力深度网络

数据需求

小规模、任务专用、数据标注

海量信息、跨领域、自监督无需标注

任务适应性

任务专用、单独设计

一模多用

上下文理解

局部信息、短文本

长文本、全局上下文、强推理能力

资源消耗

低、易部署、适合嵌入式

高、需GPU、部署和维护成本高

生成能力

单一领域弱生成能力

跨领域信息强理解与生成能力

典型应用

局部文本翻译、文本分类

对话、写作、代码生成、问答等

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，处理歧义句、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AI应用背景与关键问题

![](page=16,bbox=[1474, 18, 1591, 88])

![](page=16,bbox=[1852, 17, 2115, 106])

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

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。

传统方法一隐马尔可夫语音识别模型

![](page=16,bbox=[95, 590, 785, 917])

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

whisper音频大模型

![](page=16,bbox=[949, 596, 1523, 991])

强大的跨领域理解能力

准确的复杂场景建模能力

深入的语义理解能力

突出的跨场景泛化能力

语音交互

更流畅、更连贯、更准确

同时支持语音识别、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

![](page=17,bbox=[1852, 17, 2115, 106])

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

RPA一流程自动化

![](page=17,bbox=[138, 601, 556, 817])

规则驱动一固定逻辑模拟操作一简单动作效率聚焦一解决重复流程

![](page=17,bbox=[603, 693, 739, 868])

![](page=17,bbox=[781, 539, 1219, 826])

认知赋能一逻辑决策自主决策一复杂场景流程重塑一主动优化过程

检索能力

知识互补

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，并且灵活适配电网动态变化，优化实时决策流程。

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

![](page=18,bbox=[1852, 17, 2114, 106])

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-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。

传统统计机器学习

![](page=18,bbox=[78, 600, 318, 832])

![](page=18,bbox=[77, 882, 314, 1111])

深度学习典型架构

![](page=18,bbox=[404, 605, 631, 858])

![](page=18,bbox=[406, 873, 623, 1111])

![](page=18,bbox=[649, 600, 913, 861])

![](page=18,bbox=[653, 878, 905, 1113])

![](page=18,bbox=[974, 524, 1284, 1008])

扩散去噪模型

![](page=18,bbox=[1337, 528, 1655, 1106])

![](page=18,bbox=[1724, 587, 2093, 1106])

配网AI应用背景与关键问题

![](page=19,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习深度学习深度扩散技术自注意力技术强化学习技术智能体构建技术

传统机器学习依托统计学和计算机科学基础理论，从数据中学习规律并做出预测或决策。特点是依赖人工设计特征工程，模型结构简单。可解释性较强，适用于处理结构化数据；但对高维非结构化数据处理能力有限，泛化性能受特征质量影响大，难以应对大规模复杂数据场景。

![](page=19,bbox=[51, 447, 2106, 1140])

配网AI应用背景与关键问题

![](page=20,bbox=[1851, 16, 2115, 106])

传统机器学习深度学习深度扩散技术自注意力技术强化学习技术智能体构建技术

多层感知机（MLP）是一种由输入层、隐藏层和输出层构成的前馈神经网络，其核心思想是通过多层非线性变换对输入特征进行逐步抽象，从而学习数据中复杂的非线性关系。相较于传统方法，其优势在于自动特征学习、更强的非线性拟合能力、强大的可扩展性。

![](page=20,bbox=[68, 431, 1516, 1119])

简单通用，深度表达能力，可解释性

![](page=20,bbox=[1561, 442, 2105, 1109])

配网AI应用背景与关键问题

![](page=21,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习 深度学习 深度扩散技术 自注意力技术 强化学习技术 智能体构建技术

循环神经网络（RNN）主要用于处理具有时间序列特性的数据，其通过隐藏层之间的循环连接，让网络在不同时刻能够传递和记忆信息，从而捕捉数据中的时序依赖关系，以适应电力系统数据随时间变化的特点。

![](page=21,bbox=[82, 486, 491, 749])

it=σ(Wt×[ht−1,xt]+bt)i _ {t} = \sigma \left(W _ {t} \times \left[ h _ {t - 1}, x _ {t} \right] + b _ {t}\right)
C^r=tanh⁡(WC×[hr−1xr]+bC)\hat {C} _ {r} = \tanh \left(W _ {C} \times \left[ h _ {r - 1} x _ {r} \right] + b _ {C}\right)
σ(x)=(1+e−x)−1\sigma (x) = \left(1 + e ^ {- x}\right) ^ {- 1}

双曲函数-调整数据分布 Sigmoid-改变特征权重

![](page=21,bbox=[583, 418, 1005, 757])

Ct=ft×Ct−1+it×C^tC _ {t} = f _ {t} \times C _ {t - 1} + i _ {t} \times \hat {C} _ {t}

历史状态保留信息新状态候选保留信息

![](page=21,bbox=[1098, 486, 1493, 745])

ot=σ(Wo[ht−1,xt]+bo)o _ {t} = \sigma \left(W _ {o} \left[ h _ {t - 1}, x _ {t} \right] + b _ {o}\right)
ht=ot×tanh⁡(Ct)h _ {t} = o _ {t} \times \tanh \left(C _ {t}\right)

新状态过滤历史状态形成长短时记忆

长短期记忆网络作为循环神经网络重要改进，有效解决了标准RNN存在的长程依赖和梯度消失/爆炸问题。

循环神经网络在电力领域的应用

![](page=21,bbox=[1578, 483, 2087, 1075])

配网AI应用背景与关键问题

![](page=22,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习深度学习深度扩散技术自注意力技术强化学习技术智能体构建技术

卷积神经网络（CNN）以局部感受野、参数共享和池化操作为核心思想，通过卷积层对输入数据的局部特征进行提取，利用权值共享减少参数规模并增强泛化能力，多层卷积堆叠实现高维特征交互。擅长处理图像等网格结构数据。广泛用于电力系统的图像故障识别、运方调整、网络重构决策等关键场景。

基础卷积操作

![](page=22,bbox=[114, 509, 758, 759])

![](page=22,bbox=[914, 526, 997, 761])

多尺度特征融合

![](page=22,bbox=[1014, 511, 1147, 754])

FPN白上而下融合

![](page=22,bbox=[1176, 509, 1345, 759])

PAN融合筆明

![](page=22,bbox=[1366, 509, 1537, 731])

复杂融合策略

![](page=22,bbox=[1617, 576, 1682, 661])

无人机巡检

设备定位

目标分类

缺陷识别

![](page=22,bbox=[1948, 439, 2123, 533])

电力场景典型应用：故障检测网络

![](page=22,bbox=[235, 905, 942, 1168])

绝缘子缺陷检测

![](page=22,bbox=[1110, 909, 1357, 1165])

![](page=22,bbox=[1369, 909, 1620, 1165])

![](page=22,bbox=[1629, 907, 1888, 1166])

配网AI应用背景与关键问题

![](page=23,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习 深度学习 深度扩散技术 自注意力技术 强化学习技术 智能体构建技术

图神经网络的核心是通过节点间的信息传递与聚合，将配电网的拓扑结构编码到节点特征中，从而将节点的原始特征与配电网拓扑信息融合，最终输出包含结构信息的节点嵌入向量，可用于配电网拓扑相关的问题场景。

![](page=23,bbox=[78, 402, 744, 771])

![](page=23,bbox=[837, 412, 1000, 650])

input layer

![](page=23,bbox=[1010, 407, 1298, 656])

![](page=23,bbox=[1331, 411, 1537, 639])

1、利用邻接矩阵实现图结构表示

2、通过聚合操作实现层内和层间的消息传递

光伏阵列排布

![](page=23,bbox=[89, 887, 337, 1132])

图结构抽象

![](page=23,bbox=[420, 886, 666, 1132])

图神经网络特征提取

![](page=23,bbox=[758, 887, 1107, 1131])

拓扑辨识+状态估计

![](page=23,bbox=[1193, 885, 1538, 1133])

图网络典型场景应用

![](page=23,bbox=[1612, 453, 2076, 755])

配电网故障辨识与定位

![](page=23,bbox=[1609, 813, 2100, 1129])

Education

配网AI应用背景与关键问题

AI在配网领域解决的关键问题

典型人工智能技术概要

人工智能通用技术

配网人工智能关键技术及应用

![](page=24,bbox=[1851, 16, 2115, 106])

传统机器学习 深度学习 深度扩散技术 自注意力技术 强化学习技术 智能体构建技术

电力数据可以视为是无序噪声不断去噪得到的结果。如果扩散模型能学习到电力去噪模式，理论上就可以拟合电力数据的概率分布模拟生成过程。

加噪模型的条件概率分布彼此独立

q(x1:T∣x0)=∏i=1Tq(xi∣xi−1)q \left(x _ {1: T} \mid x _ {0}\right) = \prod_ {i = 1} ^ {T} q \left(x _ {i} \mid x _ {i - 1}\right)
q(xt∣xt−1)=N(xt;αtxt−1,(1−αt)1)q \left(x _ {t} \mid x _ {t - 1}\right) = N \left(x _ {t}; \sqrt {\alpha_ {t}} x _ {t - 1}, \left(1 - \alpha_ {t}\right) 1\right)
p(x0T)=p(xT)∏i=1TPθ(xi−1∣xi)p \left(x _ {0 T}\right) = p \left(x _ {T}\right) \prod_ {i = 1} ^ {T} P _ {\theta} \left(x _ {i - 1} \mid x _ {i}\right)

加噪过程和去噪过程是可逆的

确定超参数

确定任意时刻噪声采样值

配电网量测数据补全

配网无人机智能巡检

电力负荷跨时空预测

配网状态估计

数据驱动的配网故障识别

配网AI应用背景与关键问题

![](page=25,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习深度学习深度扩散技术自注意力技术强化学习技术智能体构建技术

自注意力模型通过计算序列不同元素间的注意力权重，捕捉全局依赖关系，无需依赖循环或卷积操作即可建模长距离依赖。其中的多头注意力设计思想并行学习多组注意力权重，捕捉不同角度的关联特征，增强模型对复杂依赖的表达能力。在配电网潮流优化、新能源功率预测、配电网状态估计中得到广泛应用。

自注意力全局感知

![](page=25,bbox=[85, 550, 684, 934])

多头自注意力一高维多特征空间映射

![](page=25,bbox=[818, 553, 1354, 927])

![](page=25,bbox=[1503, 490, 2070, 938])

自注意力的重要性在于提供了全范围感知的基础计算范式，在大规模电力数据分析中可以实现长距离的信息感知和建模，提供了高度可扩展性，并行扩展可以感知不同特征，串行扩展可以提高学习能力，是大模型的核心理理论基础。

配网AI应用背景与关键问题

![](page=26,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习深度学习深度扩散技术自注意力技术强化学习技术智能体构建技术

强化学习通过与环境的持续互动，在“尝试-获得奖励/惩罚”的循环中学习最优行为策略，以最大化长期累积奖励，本质是对动态决策过程的建模与优化。深度强化学习利用深度网络的表征能力和强化学习的决策能力快速从高维动作空间中找到局部最优解，形成覆盖大规模搜索空间的高性能智能体。

强化学习一接收环境信息采取动作改变状态

![](page=26,bbox=[90, 558, 492, 810])

马尔可夫状态转移过程

![](page=26,bbox=[94, 899, 497, 1154])

深度强化学习

![](page=26,bbox=[624, 520, 1303, 933])

AlphaZero在大范围的围棋动作空间中，通过深度强化学习和蒙特卡洛树搜索不断模拟对局，找到局部最优解。

![](page=26,bbox=[1467, 452, 2054, 731])

基于强化学习的电动汽车能量管理策略

![](page=26,bbox=[1492, 819, 2016, 1087])

基于深度强化学习的配电网无功优化

配网AI应用背景与关键问题

![](page=27,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

传统机器学习深度学习深度扩散技术自注意力技术强化学习技术智能体构建技术

在电力系统中，大模型以智能体的形式发挥着重要作用，融合检索增强生成（RAG）和多智能体协作规划 （MCP）技术，助力电力系统的智能化升级。RAG技术能够实时准确地从海量电力数据中提取相关信息，与模型自身的知识储备结合，生成更可靠的回答或决策建议。对配电网典型场景各环节进行综合优化。

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![](page=27,bbox=[1496, 463, 2078, 1083])

电力智能体：智能问答+智能问数+自主决策

![](page=28,bbox=[1857, 16, 2120, 107])

目录

CONTENTS

1 配网AI应用背景与关键问题

2 配网AI核心技术及典型场景

3 AI赋能配网可靠性管理实践

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=29,bbox=[1852, 18, 2115, 105])

新型电力系统下，海量分布式资源接入加剧配网复杂性。针对配网需求失准、规划粗放、运维被动等瓶颈。结合多头自注意力的数据深度聚合与动态决策能力，构建“事前-事中-事后”全链条智能决策闭环。该体系包括多模态数据融合、深度网络特征聚合、强化学习决策反馈，对故障前后全流程展开分析，支撑规划-投资-运维精准协同。

![](page=29,bbox=[63, 455, 1197, 1092])

![](page=29,bbox=[1246, 506, 2084, 1052])

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=30,bbox=[1852, 17, 2114, 105])

构建大模型驱动的自愈电网薄弱点智能分析体系。基于一二次设备协同诊断与负荷密度预测，精准识别线路线径不足、分段配置缺陷及转供能力短板等薄弱环节，同步融合终端布点优化与定值合理性校验，量化评估馈线自动化投运可行性，依托“一线一案”框架生成靶向改造方案，实现精准投资决策与资源优化配置。

事前：自愈电网薄弱点智能诊断

![](page=30,bbox=[109, 497, 1134, 1079])

薄弱点多维统计

![](page=30,bbox=[1351, 393, 2050, 748])

![](page=30,bbox=[1283, 769, 2048, 1121])

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=31,bbox=[1852, 18, 2115, 105])

基础数据核查助手 可靠性数据治理 线路问题多维诊断 终端布点优化 一线一案智能改造方案

聚合营配数据、可靠性台账、停电事件三大核心数据域，利用嵌入式向量模型构建融合数据库。打造配网数据治理智能体，实现一致性核查。利用卷积神经网络开展图模相似度对比，结合对比学习提升实现图模数量监护质量。通过强化学习反馈构建可靠性数据问答智能体，自动周期性排查基础图模问题、跨专业一致问题。

图数一致率校验

按照图形台账的对应关系，对图形台账一致率进行检查。

低压线路设备校验

校验低压线路的数据完整性，检查线路拓扑完整性、拓扑连通性。

图形属性类校验

校验台账与图形共有属性的一致性；图形单位检查，图形完整性检查。

营销设备图形校验

检查计量箱重复建模，计量箱重复建模的判断。

![](page=31,bbox=[910, 715, 1211, 1052])

设备图形合理性校验

设备电压等级合理性，校验拓扑相邻设备电压等级是否相同。图形位置合理性，图形的坐标超出运行单位的坐标范围。

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=32,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

基础数据核查助手 可靠性数据治理 线路问题多维诊断 终端布点优化 一线一案智能改造方案

可靠性数据核查通过整合运行数据、核查手册和专家经验等结构化与非结构化信息，构建完整的核查知识体系。主要采用自然语言大模型进行文档解析，利用相似度匹配实现数据智能分块，结合提示词优化和增强检索功能，实现数据智能化核查。通过六大智能体协同和联合强化学习优化生成文本报告、数据图表和决策建议，显著提升基础数据准确性。

![](page=32,bbox=[115, 515, 2044, 1146])

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=33,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

基础数据核查助手 >可靠性数据治理 >线路问题多维诊断 >终端布点优化 >一线一案智能改造方案

基于嵌入式向量模型实现一二次设备运行数据融合，基于融合数据实现负荷密度时空预测。构建多头自注意力模型实现线路健康度评价，精准识别线径容量不足、分段开关配置失当、转供路径缺失等结构性缺陷。通过自注意力模型构建因果推理引擎关联设备状态、环境因素与历史故障库，量化薄弱环节风险等级，生成优先级排序清单。

指标基础

52个配电网健康评估指标分析和统计如下：

供电能力：户均配变容量、负载率、N-1通过率等。

新型承载：分布式渗透率、反向重过载、储源比等。

网架韧性：联络率/分段合理率、自动化覆盖率、故障自愈率等。

装备水平：绝缘化率/老旧设备比、灾害设防达标率等。

运行效率：设备利用率、线损工单数、缺陷隐患数等。

供电质量：可靠率、频繁停电、电压合格率等。

协调能力：就地消纳率、自平衡率、储能利用小时数等。

增量开发

构建薄弱点多维诊断

完善薄弱点分析服务

构建薄弱点智能问诊

负载情况分析

![](page=33,bbox=[1234, 476, 2117, 1170])

网架问题分析

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=34,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

基础数据核查助手 可靠性数据治理 线路问题多维诊断 终端布点优化 一线一案智能改造方案

结合供区要求、线路拓扑、负荷及分布式电源接入情况，利用强化学习+场景迁移态优化终端布点密度与位置构建“终端覆盖率-定值协同度-FA投运效益”多目标评估模型，自动生成高价值线路标准化改造方案，实现方案可量化、可追溯、可闭环。

![](page=34,bbox=[78, 476, 1190, 1094])

基础自动化覆盖+标准化终端补强+网架一二次提升

![](page=34,bbox=[1219, 470, 1937, 790])

投资情况

![](page=34,bbox=[1226, 822, 1932, 1143])

改造详情

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=35,bbox=[1852, 17, 2115, 105])

基础数据核查助手 可靠性数据治理 线路问题多维诊断 终端布点优化 一线一案智能改造方案

基于AI驱动的“一线一策”生成引擎，利用电力大模型的上下文感知能力集成线路诊断结果、终端布点方案与投资约束条件，结合强化学习反馈自动输出差异化改造策略，利用仿真模拟对比改造成效，形成“问题-方案-效益”全链条闭环决策。

薄弱点分析及改造方案推荐

![](page=35,bbox=[78, 515, 1084, 1155])

![](page=35,bbox=[1146, 483, 1585, 769])

主干分支自动判定

![](page=35,bbox=[1144, 831, 1583, 1117])

一线一案分析

![](page=35,bbox=[1624, 482, 2101, 769])

自定义分段逻辑

![](page=35,bbox=[1619, 829, 2100, 1113])

改造方案调整及确认

#

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=36,bbox=[1853, 17, 2114, 106])

构建“故障精准研判-态势全景感知-负荷柔性转供”协同响应体系。集成调控侧跨域数据，实现多源故障研判与故障区段精准定位；依托营配调信号数据动态集成，实时感知停电范围、用户影响及复电进度；融合负荷预测及分布式电源出力特性，通过智能运方动态重构电网运行方式，支撑主变承载平衡与电网自主消纳，提升复杂配网态势下的故障协同处置效率与供电韧性。

事中运行态势感知与智能转供

![](page=36,bbox=[69, 473, 1122, 1099])

故障录波分析

![](page=36,bbox=[1151, 704, 1246, 810])

![](page=36,bbox=[1284, 416, 2095, 762])

运行方式调整

![](page=36,bbox=[1291, 792, 2096, 1154])

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=37,bbox=[1853, 18, 2114, 105])

有源故障精准研判 配电网态势感知 负荷柔性转供策略智能生成

构建循环神经网络和图卷积神经网络提取配电网故障样本中的时空间特征，学习拓扑连接关系、量测、保护信号之间的潜在关联；采用迁移学习+微调提高模型的跨任务迁移能力，实现快速准确的故障分类和故障定位。

历史/实时量测

历史/实时通信

历史/实时保护

基于时空图神经网络的配电网故障定位算法

![](page=37,bbox=[577, 515, 1665, 1106])

输出结果

断路器出口故障

母线故障

电缆线故障

负荷侧故障

线路末端故障

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=38,bbox=[1852, 18, 2115, 105])

有源故障精准研判配电网态势感知负荷柔性转供策略智能生成

由于电力市场改革进一步深化，需求响应、共享经济、虚拟电厂等新技术新角色不断出现，电力负荷呈现出更加复杂多变的新特性。受极端气象等因素影响，负荷波动难以预测和调节。以电动汽车、柔性建筑等为代表的多元灵活性负荷具有更高的调节潜力，增加了负荷的随机性和不确定性。数据聚合和信息提取能力亟待提高。

电网资源业务中台

企业级气象中心

负荷数据

企业级量测中心

企业级气象中心

数据中台

![](page=38,bbox=[394, 657, 541, 787])

数据整合

![](page=38,bbox=[376, 833, 547, 962])

![](page=38,bbox=[741, 509, 1295, 769])

大模型：数据增强+语义理解输出初步预测结果

![](page=38,bbox=[1442, 509, 2078, 798])

专业小模型：时序特征提取+数据预测拟合大模型的预测逻辑+真实数据的变化规律

整合大模型的上下文理解能力和数据泛化性能，丰富多源数据特征。利用专业小模型迁移大模型的场景预测模式，提高台区-馈线级的负荷预测精度，改善小模型对不同场景的泛化性能。

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=39,bbox=[1853, 17, 2115, 106])

有源故障精准研判 配电网态势感知 负荷柔性转供策略智能生成

采用深度图神经网络对关联矩阵进行图特征向量表示，学习配网拓扑、开关动作、量测等数据间的隐含知识。针对不同规模的配电网与历史数据集，将安全校核等机理模型结果加入惩罚函数，采用深度学习算法训练转供数据集，输出转供方案评分排序及其安全-可靠-经济指标。

![](page=39,bbox=[9, 485, 2134, 1141])

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=40,bbox=[1851, 17, 2115, 106])

打造“FA一故障一报告”与“配自成效评估与自主管控”全流程事后闭环体系，基于强化学习评价引擎驱动缺陷精准治理与经验持续迭代。融合时序信号校验、多源数据回溯，自动识别FA误动/拒动、信号丢失等隐性缺陷，结合对比学习标注优化判定阈值，生成根因分析、责任归属、防治建议的结构化报告，实现资源精准配置。

事后：智能闭环评估与缺陷消缺

![](page=40,bbox=[82, 496, 1180, 1082])

部门

项目名称

项目时间

项目内容

验收结果

上级审批意见

上级审批意见

相关部门意见

000001000010000010000010000010000010000010000010000010000010000001000001

![](page=40,bbox=[1364, 725, 2118, 1133])

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=41,bbox=[1851, 17, 2115, 107])

FA一故障一报告 配自成效评估与自主管控

构建后评估图形化分析，基于专题图组件，实现FA动作、终端信号、故障区间的自动标注，形成故障全过程复盘；基于自然语言大模型构建报告生成智能体，效率生成FA问题分析报告，生成多维指标报表，构建高效管控手段，为配网自动化建设与运维管理提供数据支撑。

![](page=41,bbox=[67, 509, 848, 1119])

图上可视化

FA分析报告

故障分析报告

無線主機問題

B220000000000

FA分析专题图

![](page=41,bbox=[961, 852, 1496, 1150])

智能指标统计报表

![](page=41,bbox=[1593, 558, 2079, 845])

线路跳闸次数、FA启动正确率终端发信正确率、FA动作成功率 FA完整动作成功率、FA台区挽救率、继电保护台区挽救率、总台区挽救率、供电可靠性贡献。

AI赋能配网可靠性管理实践

![](page=42,bbox=[1851, 17, 2115, 105])

FA一故障一报告 配自成效评估与自主管控

基于电网拓扑结构与FA动作数据，构建集中式FA动作研判体系，基于大模型知识关联能力，结合RAG知识向量库实时更新，对FA动作、故障信号进行匹配校核，基于AI智能诊断能力，精准分析FA未启动原因，针对终端信号漏发、误发情况，分析终端问题原因，追踪遥控动作过程，实现故障溯源，助力电网智能化升级与高可靠性运行。

![](page=42,bbox=[51, 466, 1489, 1140])

![](page=42,bbox=[1549, 478, 2100, 1120])

总结

![](page=43,bbox=[1852, 18, 2115, 106])

总结

报告主要介绍新型配电系统中人工智能应用背景、关键问题、核心技术和典型实践。首先介绍配电行业的宏观发展形势，全面剖析新型配电系统的主要特征，明确配电网发展现状，突出人工智能在配网中应用的必要性和主要难点。最后，以配电网全过程可靠性管理实践为载体，详细介绍各环节人工智能技术方案和应用方式，助力实现配电网全过程精准分析与辅助决策。

目前，人工智能在赋能新型配电系统数字化进程中仍有许多问题悬而未决，国网电科院配电公司人工智能应用团队将持续深化研究应用，助力新型配电系统从“经验驱动”迈向“智慧驱动”。

![](page=44,bbox=[64, 51, 354, 160])

感谢聆听！

![](page=44,bbox=[5, 978, 102, 1212])

1. 1. 1. 1.

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  1. 1.1.1.1.

项目

结果

测量血压

120/80

测量心率

84

测量脉搏

84

测量呼吸

84

测量心率

84

测量脉搏

84

测量呼吸

84

测量心率

84

测量脉搏

84

测量呼吸

84

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