国网PPT:什么是配电网,AI如何赋能配电网?

新型配电系统如何应对高比例新能源接入带来的动态平衡难题，人工智能技术又将如何破解配网运行中的复杂性与随机性挑战？

国网电力科学研究院发布的这份《AI赋能配电网数字化转型—从状态感知到智能决策》PPT，系统剖析了新型配电系统的发展态势及AI技术的赋能路径。

一、什么是配电网？

配电网是电力系统中连接输电网络与终端用户的关键枢纽，是直面终端用户的主要环节，承担着电能分配、供应及各类分布式资源管理的核心功能。

传统配电网以单向供电的“管道型”模式为主，主要负责将电能从输电系统输送至用户侧。而在“双碳”目标推动下，随着分布式电源、储能、电动汽车、充电桩等新要素的规模化接入，配电网正加速向“平台型”新型配电系统演进。

新型配电网作为典型的信息物理社会系统，需统筹源-网-荷-储-微（聚）多元灵活性资源，贯通规划、建设、运营全业务环节，通过“知识+数据+模型+算法+算力”等数智技术，实现多元负荷的时空互补控制与调节，形成大电网-配电网-微电网协同的新型控制调节模式。

其核心特征包括：

（1）物理形态上，从“大电网主导、终端电能配送”转向“大电网支撑、分布式能源高渗透接入、柔性负荷参与互动”；业务形态呈现规建运营一体化趋势；

（2）商业形态中，分布式资源互动的商业模式成为主导因素。配电网的核心作用是承上启下——对下汇聚并灵活调控各类分布式资源，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，支撑电力电量平衡与保供，是新型电力系统中保障优质电力供应、推动清洁低碳转型的关键领域。

（3）随着“双碳”目标推进与新型电力系统建设加速，配电网正从传统单向供电的“管道型”系统向统筹源-网-荷-储-微多元资源的“平台型”系统转型。

国家密集出台政策推动配电网高质量发展，分布式光伏、储能、电动汽车等新要素规模化接入，使配电网呈现高比例新能源、高电力电子化、高负荷增长特征，传统技术已难以应对动态平衡、稳定性控制等强非线性问题，数据激增与处理瓶颈、拓扑变化复杂性等挑战凸显。

人工智能技术凭借非线性建模、实时决策与全局优化能力，成为破解上述难题的关键。报告指出，配网AI核心聚焦感知与决策任务，涵盖时序预测、自然语言处理、深度学习等技术。

例如，循环神经网络捕捉电力数据时序依赖，图神经网络融合拓扑结构与节点特征实现故障定位，强化学习通过动态互动优化运行策略，大模型则通过自监督预训练与微调实现跨场景泛化，有效提升配网数据处理、态势推演与故障诊断能力。

二、AI如何赋能配电网？

AI通过数据驱动的智能决策、非线性问题求解和全流程协同优化赋能配电网，推动其从传统静态确定性系统向动态随机性系统转型。

面对分布式新能源和电力电子设备高渗透带来的复杂性，AI利用深度学习中的循环神经网络和图神经网络捕捉负荷与新能源出力的时空关联性，提升预测精度并革新故障诊断方式，融合拓扑结构与量测数据实现故障区段精准定位。

在数据处理方面，自然语言处理和嵌入式向量模型整合多源异构数据构建融合数据库，智能体自动核查数据一致性，强化学习与自注意力技术则动态生成优化决策方案，平衡安全可靠与经济性。

AI构建事前事中事后全流程闭环体系提升配电网可靠性。事前基于多头自注意力模型融合设备数据评估线路健康度，结合深度扩散模型补全量测数据，生成一线一案改造方案；

事中通过时空图神经网络提取故障特征实现精准研判，深度图神经网络学习拓扑关联生成负荷转供方案；事后融合时序信号校验与数据回溯识别FA动作问题，强化学习评价引擎驱动缺陷治理与策略迭代。

随着技术演进，AI从传统机器学习向大模型与智能体升级，GPT和BERT等大语言模型结合RAG技术实现跨任务泛化与实时知识检索，云边协同架构则通过边缘计算实现就地决策与云端全局优化，破解实时性与安全性矛盾，推动配电网向清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型配电系统转型。

点此下载45页完整版PPT

PC端下载地址：www.tantongtong.top

搜索关键词：AI赋能配电网

-end-