1.1 背景
新型配用电系统因分布式新能源和互动资源接入，呈现设备规模大、种类多、分布广的“长尾特性”，传统大电网的计划模式难以适应当前及未来发展趋势。
1.2 背景
传统配用电系统存在感知能力不足、人工依赖度高、调控迟缓等问题，制约新能源大规模接入，需新工具推动系统转型升级。
1.3 背景
人工智能（AI）技术具备海量数据计算、推理和求解能力，可为新型配用电系统的协同、调度和能源管理提供智能化方案，推动系统向物理柔性、运行智慧、管理智能的方向发展。
2.1 技术基础架构
遵循“物理-信息-应用”三层原则，通过智能设备构建物理柔性载体，数据与算力协同构建信息基础，AI算法赋能新型场景，实现高效协同与自治。
2.2 物理层
通过“软硬分离+操作系统”建立统一数智基座，解决设备间互操作问题；融合HPLC、高低频无线等技术，打造泛在通信网络，支撑分钟级数据采集至准实时应用。
2.3 信息层
推动“范式转移”，AI赋能智能终端为“智能体”，通过区块链、强化学习等技术实现去中心化协商、决策与执行，形成群体智能，从集中智能向分布智能演进。
2.4 信息层
云-边-端架构支撑信息高效协同，智能AI终端成为信息中枢，实现数据/算力融合。
2.5 应用层
三级联动分层架构实现智慧调度：“用户侧精准感知-台区侧协同优化-区域侧全局调控”，实现源网荷储全要素智慧运行。
2.6 应用层
多模态融合实现从“被动抢修”到“主动运维”的变革，汇聚电气量、局放、红外、视频、气象等全链路数据，实现运维过程“可观、可测、可感、可控”。
2.7 应用层
“小模型+大模型协同应用”提升管理效率，多源数据融合的多模态运行风险评估体系，AI化人员管理和设备维护对策，实现中低压配网低压台区自治、中压网格联动。
2.8 应用层总结
物理柔性是AI数据获取与能力执行的基座，云边端协同下的多源信息融合是AI化落地的关键，系统智慧运行、设备智能运维及管理机器代人是新型配用电系统AI化的终极目标。
3.1 实践探索
南网科技聚焦新型配用电系统+AI关键技术，探索AI感知诊断、AI协同调控、AI网荷互动等领域。
3.2 AI感知诊断
基于AI+终端高速边缘计算，实现“变-线-户”拓扑自动精准感知，方案应用于十五届全运会全链路保供电监测及埃及开罗等地，覆盖超1万台区，线损率下降超过12%。
3.3 AI感知诊断设备智能运维体系
构建AI+运维协同体系，实现从“被动救火”向“主动处置”变革。
3.4 AI协同调控车网灵活互动系统
利用多维数据融合、动态博弈与最优决策，搭建车网互动AI智能控制系统，确保系统稳定运行，实现安全预警、精准预测与智能调度。
3.5 AI协同调控光储充协调自治平台
通过AI终端实现光储充用户特性分析及负荷预测，辅助生成协同调控策略，支撑配电台区精细化调控。
3.6 AI网荷互动用户用电管理AI芯片
部署轻量化AI模型，实现用户用能智能化、精细化、绿色化管理。
3.7 AI网荷互动电碳算协同体系
端侧部署AI电碳监测模型，边侧部署AI电-算匹配模型，云端部署AI多模态碳算大模型，推动电能量流、算数据流和碳价值流的深度融合。
4.1 总结与展望
新型配用电系统将长期与大电网协同共生，能源智能体将成为产业新机遇，未来需拥抱“电-算-碳协同”新范式，建立电力、算力、碳排深度耦合的发展模式，探索AI在两者兼容并存的新技术和新应用。
