AI 落地数字电网的多维路径与丰富实践

        在科技迅猛发展的当下，数字电网建设已成为电力行业转型升级的关键方向，人工智能（AI）技术则宛如一把 “万能钥匙”，为数字电网的发展注入无限活力，在多个关键领域实现了深度落地与广泛应用。

AI 助力电网智能运维

        在电网运维工作里，设备巡检是保障电网安全稳定运行的重要环节。传统的人工巡检方式效率低、成本高，且难以做到对设备的实时监测与精准诊断。AI 技术的引入彻底改变了这一局面。南方电网利用无人机搭载高清摄像头与智能图像识别系统，实现了输电线路的自动化巡检。无人机能够按照预设航线自主飞行，采集输电线路设备的图像数据，并通过 AI 算法实时分析这些数据，快速准确地识别出诸如绝缘子破损、导线断股、杆塔螺栓松动等各类设备缺陷与安全隐患。这种智能巡检方式不仅大幅提高了巡检效率，相较于传统人工巡检，效率提升了 80 倍之多，还降低了运维人员的工作强度与安全风险，实现了输电线路状态的可视化与智能化广泛覆盖。

        同样，国网冀北电力在变电设备巡检方面也积极应用 AI 技术。通过在变电站部署智能传感器，实时采集设备的温度、振动、声音、电流、电压等多维度运行数据，并借助机器学习算法对这些数据进行深度分析。该算法能够建立设备的正常运行状态模型，一旦设备运行数据出现偏离正常模型的情况，系统便能及时发出预警，准确判断设备可能存在的故障类型与位置。这使得变电设备的运维模式从以往依赖人工经验的定期检修，逐步转变为基于设备实际运行状态的精准化、智能化检修，有效提高了设备的可靠性，降低了设备故障率与停电时间。

AI 赋能电力调度优化

        电力调度作为电网运行的 “指挥中枢”，其决策的科学性与准确性直接影响着电网的安全稳定与经济运行。随着新能源在电力系统中的占比不断攀升，电网的复杂性与不确定性大幅增加，传统的电力调度方法面临严峻挑战。AI 技术为电力调度优化提供了强大的技术支撑。例如，国网上海电力依托千亿级多模态参数 “光明电力大模型”，推出 “AI 大脑” 人工智能平台 2.0 。在电网调度过程中，该平台运用 “主配融合负荷转供智能体”，能够对电网运行状态进行实时感知与全面分析。当电网发生故障时，如 35 千伏变电站全站失电故障，调度员仅需 3 分钟就能完成故障处置模拟，负荷转供方案的编制时间更是缩短至 30 秒以内，且方案准确率达到 100%。这一技术突破使得电网调度故障感知能力提升至分钟级，大大提高了电网应对突发故障的响应速度与处理能力，保障了电网的安全稳定运行。

        南方电网则应用强化学习技术辅助电力调度决策。通过构建电网运行环境模型与调度策略模型，强化学习算法能够在不断的试错过程中，寻找最优的电力传输与发电功率安排方案，有效降低网损，提高电网运行的经济性。在新能源大规模接入的情况下，该技术能够充分考虑新能源发电的间歇性与波动性特点，合理安排常规电源与新能源电源的出力，优化电网潮流分布，确保电网在复杂运行条件下的安全稳定与高效运行。

AI 提升客户服务体验

        在客户服务领域，AI 技术同样发挥着重要作用。随着电力客户对供电质量与服务水平的要求日益提高，传统的客户服务模式已难以满足客户的多样化需求。供电企业利用自然语言处理（NLP）技术与智能客服系统，为客户提供 24 小时在线服务。客户在咨询电费缴纳、用电业务办理、停电信息查询等问题时，智能客服能够快速理解客户意图，并基于海量的业务知识与历史数据，准确、及时地为客户提供解答与服务。例如，当客户来电咨询电费异常问题时，智能客服系统能够自动调取客户的用电数据，分析电费产生的明细与变化趋势，为客户提供详细的电费解释，并根据客户的实际用电情况，提供个性化的节能建议。

        AI 技术还能够对客户的用电行为进行深度分析，实现精准的需求侧管理。通过对客户用电数据的挖掘与分析，供电企业可以了解客户的用电习惯、负荷特性与用电需求变化规律，为客户提供定制化的用电套餐与节能服务方案。对于一些高耗能企业客户，供电企业可以利用 AI 技术帮助企业分析生产过程中的用电情况，找出节能潜力点，提供针对性的节能改造建议，帮助企业降低用电成本，实现节能减排目标。同时，在电力故障抢修方面，AI 技术能够根据客户反馈的故障信息，结合电网运行数据与地理信息系统（GIS），快速定位故障位置，合理安排抢修资源，缩短故障抢修时间，提高客户满意度。

AI 推动电网规划升级

        电网规划是保障电网长期稳定发展的重要基础工作，需要综合考虑诸多因素，如电力需求增长预测、新能源接入布局、电网建设成本与可靠性等。AI 技术为电网规划带来了全新的方法与理念。在电力需求预测方面，国网冀北电力利用数据挖掘、机器学习等 AI 技术，综合分析历史用电数据、经济发展指标、气象数据、人口增长趋势等多源信息，建立高精度的电力需求预测模型。该模型能够准确预测不同区域、不同时间尺度的电力需求变化，为电网规划提供可靠的负荷预测依据。相较于传统的电力需求预测方法，基于 AI 技术的预测模型能够更好地捕捉电力需求与各种影响因素之间的复杂非线性关系，预测精度大幅提高，有效降低了电网规划的盲目性与风险。

        在新能源接入布局规划中，AI 技术也发挥着关键作用。随着风电、光伏等新能源的快速发展，如何合理规划新能源发电设施的接入位置与容量，成为电网规划面临的重要问题。通过运用 AI 算法对不同地区的风能、太阳能资源分布情况，以及电网的网架结构、负荷分布等因素进行综合分析，能够制定出最优的新能源接入方案。该方案既能够充分利用新能源资源，提高新能源在电力系统中的消纳比例，又能确保电网的安全稳定运行，避免因新能源接入不当而导致的电网电压波动、功率失衡等问题。AI 技术还能够对电网规划方案进行多维度的评估与优化，综合考虑电网建设成本、运行维护成本、可靠性指标、环境影响等因素，从众多规划方案中筛选出技术经济性能最优的方案，为电网的可持续发展提供科学决策支持。

        AI 技术在数字电网建设中的落地应用，贯穿了电网运维、电力调度、客户服务、电网规划等各个环节，为电网的智能化、高效化、绿色化发展提供了强大动力。随着 AI 技术的不断创新与发展，其与数字电网的融合将更加深入，为电力行业的高质量发展带来更多的机遇与变革，助力构建更加安全、可靠、经济、绿色的新型电力系统。