2024年AI计算推演赋能配电网透明化与智能化：国网江苏电力的创新实践与未来展望

在能源转型与数字革命的双重浪潮下，配电网正面临前所未有的挑战。海量分布式光伏的随机接入、电动汽车充电负荷的时空不确定性、传统量测体系的高成本瓶颈……如何实现配电网的“透明化”与“智能化”，成为行业亟需破解的难题。国网江苏省电力有限公司（以下简称“国网江苏电力”）以AI计算推演技术为核心，历时5年创新实践，在全国率先实现中压配网全时空状态“可观测、可计算、可推演、可决策”，交出了一份令人瞩目的答卷。本文将深度解析这一技术体系的创新逻辑、实践成效与未来价值，为行业提供可借鉴的数字化样本。

一、AI计算推演：配电网透明化的技术底座

1.1 从“盲管”到“透明”：技术突破路径

配电网因其规模庞大、节点分散，传统依赖全量加装量测设备的模式面临成本高、运维难等瓶颈。国网江苏电力创新提出“最小化采集+AI计算推演”技术路径，通过三项核心技术实现突破：

• 静态拓扑校核：基于电压相似性原理，利用皮尔逊相关系数智能诊断线变关系错误，成功率超90%（累计整改1168处）；
• 动态拓扑辨识：采用图神经网络（GNN）构建量测数据与拓扑结构的映射关系，实现开关分合位置的实时感知；
• 量测补足技术：通过脉冲神经网络（SNN）建模负荷功率，结合高斯混合模型（GMM）拟合误差，将可计算线路比例提升57.5%。

表：线变关系治理成效对比

1.2 数据驱动的“电网数字孪生”

国网江苏电力构建了覆盖“气象平台-电网一张图-实时量测中心”的数据底座，通过四层能力实现数字孪生：

1. 可观测：融合调度自动化、配电自动化等系统数据，动态还原电网拓扑；
2. 可计算：实时计算全省4万余条线路潮流，整体合格率99%；
3. 可推演：支持从4小时超短期到年度的多时间尺度仿真；
4. 可决策：基于深度强化学习（DPPO）训练运行优化智能体，试点区域运方调整效率提升70%。

二、分布式光伏消纳：智能化应用的标杆场景

2.1 从“被动应对”到“主动管控”

江苏作为分布式光伏大省，光伏装机容量超40GW，局部地区渗透率突破80%。传统管理方式面临三大痛点：

• 倒送重过载：光伏发电高峰时段引发电网反向负载率超标；
• 电压越限：节点电压波动幅度达10%以上；
• 规划滞后：电网改造速度难以匹配光伏增长需求。

国网江苏电力通过AI计算推演构建全环节消纳体系：

• 全景扫描：还原全省实际用电负荷（公式：实际负荷=下网负荷+光伏出力），识别132处薄弱环节；
• 接入引导：按月发布台区/馈线/主变三级承载力评估（含电压偏差、短路电流等6类指标），引导21个光伏电站优化选址；
• 运行优化：智能体预警准确率90%，辅助制定运方调整预案32次。

表：分布式光伏预测精度（2023年10月）

2.2 规划决策的范式革新

传统配网规划依赖人工经验，需求收集耗时1-3个月。通过计算推演平台：

• 智能生成方案：自动扫描N-1故障、供电半径等问题，规划需求响应时间压缩至1天；
• 方案经济性校核：累计生成线路切改、储能配置等方案132项，投资效率提升约25%。

三、未来展望：从技术工具到生态平台

3.1 构建新型电力系统“联合计算推演平台”

国网江苏电力提出打破三大边界：

• 数据边界：整合电网、气象、市场等多源数据；
• 功能边界：实现规划-建设-运行全链条协同；
• 业务边界：构建主网-配网-微网联合仿真体系。

3.2 AI驱动的电网认知革命

未来将深化“机理驱动+数据驱动”双轮模式：

• 机理驱动：基于物理规律生成海量训练样本；
• 数据驱动：通过深度强化学习不断优化决策智能体，最终实现“电网自动驾驶”。

常见问题解答（FAQs）

Q1：AI计算推演如何降低配电网监测成本？

通过“最小化采集”策略，仅需关键节点量测数据，结合AI算法推演全网状态，减少80%以上量测设备投资。

Q2：分布式光伏超高渗透率下如何保障电网安全？

依托超短期光伏出力预测（精度95%）和运行智能体，提前4小时生成运方调整预案，试点区域倒送过载事件下降60%。

Q3：该技术能否推广至其他省份？

国网江苏电力的线变关系诊断工具已在27家网省公司应用，其技术框架具备跨区域适配性，但需结合本地量测体系优化参数。

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2024年AI计算推演赋能配电网透明化与智能化

报告介绍：本报告由国家电网于2025年5月18日发布，共25页，本报告包含了关于AI,配电网的详细内容，欢迎下载PDF完整版。