AI赋能配电网数字化转型—从状态感知到智慧决策

国家电网公司发布的研报指出，在“双碳”目标和新型电力系统建设背景下，配电网正经历着从“管道型”向“平台型”的深刻变革。配电网接入大量分布式新能源、储能、电动汽车等新要素，呈现出高渗透率、高比例电力电子设备和高增长负荷需求等特征，对配电网的可靠性、承载力和灵活性提出了更高要求。

配电网发展现状与挑战： 现阶段，配电网基础建设水平有待提升，建设成效不明显，差异化运维水平不足，投资精准度有待提高，数字化管理水平有待深化。同时，数据采集与处理、复杂性升级、韧性要求提升等问题也日益突出。

人工智能赋能配电网的必要性： 人工智能技术能够有效应对新型配电网面临的挑战，其非线性建模、实时决策和全局优化能力，可以解决配电网运行、管理、决策中的痛点，实现配电网的智能感知和智慧决策。

配网AI核心技术： 研报介绍了时序预测、自然语言处理、语音信号处理和流程自动化等人工智能技术发展趋势，以及传统机器学习、深度学习、扩散模型、自注意力模型、强化学习和智能体构建等关键技术。

AI赋能配网可靠性管理实践： 研报以配电网全过程可靠性管理实践为例，介绍了AI在配电网中的应用方案：

• 事前：自愈电网薄弱点智能诊断： 通过一二次设备协同诊断和负荷密度预测，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，并生成靶向改造方案。
• 事中：运行态势感知与智能转供： 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。
• 事后：智能闭环评估与缺陷消缺： 打造“FA-故障-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送代。

研究结论： 人工智能技术能够有效赋能新型配电系统数字化转型，实现配电网全过程精准分析与辅助决策，提升配电网的可靠性、承载力和灵活性，助力新型配电系统从“经验驱动”迈向“智慧驱动”。