随着全球能源需求的持续增长，智能电网逐渐成为电力系统的重要组成部分。与此同时，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的发展为电力调度领域带来了新的机遇。电力调度的核心任务是确保电力系统的安全、稳定和高效运行。这一过程中，人工智能的应用使得智能电网对大量数据的实时监控与分析变得更和准确。特别是机器学习和深度学习等技术的进步，使得电力调度系统能够快速响应变化，优化资源分配。人工智能不仅提升了电力调度的效率，还优化了资源配置、降低了运营成本，并增强了电网的可靠性。以下是人工智能在电力调度控制领域是核心应用场景及技术落地现状。
01.智能负荷预测与能源调度优化
人工智能通过机器学习和深度学习算法，整合历史用电数据、气象信息、社会行为等多源数据，实现高精度负荷预测。传统负荷预测方法受限于线性建模思维与浅层特征提取能力，难以应对新型电力系统多源异构数据的复杂关联，循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)与深度置信网络(DBN)等先进深度学习模型在电力负荷预测领域展现出显著优势，深度学习模型通过构建多层非线性映射关系，显著提升了数据拟合能力与特征提取效率。实验表明，此类模型在短期负荷预测任务中，预测准确率普遍提升约5%，部分场景下甚至可达98%以上。
人工智能在新能源消纳中也发挥着关键作用，通过动态调整发电机组参数和储能充放电策略，优化风能、太阳能等波动性电源的并网调度，降低传统能源依赖。针对高比例可再生能源接入引发的潮流分布不确定性问题，基于深度学习和强化学习的潮流调整方法，构建包含气象、设备状态等多源数据的神经网络模型，融合专家经验与物理规律的潮流调整知识图谱，整合全网拓扑结构、设备参数和历史调控记录等实体关系，可实现潮流分布的实时重构。实际应用表明区域电网在潮流收敛与断面功率调整方面的成功率均超过90%，且潮流调整的平均时间已由数十分钟缩短至分钟级别，效率提升超过80%。
应用案例
2025年2月12日，国网浙江电力人工智能预测中心正式投入运行。该中心集纳模型建模与预测服务功能，依托智能化算法和无代码建模技术，能够开展低门槛、高精度且场景丰富的人工智能预测，助力企业精准高效决策。该中心部署在拥有700TFLOPS(每秒峰值速度)的高性能服务器上，同时依托历史电量负荷和气象数据等大数据，引入深度学习和无代码建模技术，有效提升复杂多变量下电力预测能力。
02.故障诊断与设备健康管理
基于机器视觉和深度学习模型，AI可实时监测电力设备(如变压器、输电线路)的运行状态，提前识别潜在故障。例如，通过分析传感器数据或设备图像，系统可预测设备寿命并推荐维护方案，减少停电风险。深度强化学习还被用于电网紧急控制策略，快速响应突发故障，提升系统韧性。新型数理融合诊断方法通过融合故障演化机理与多模态数据驱动模型，构建综合损失函数，通过建立物理-数据双模型协同机制，使电网故障诊断准确率提升14.33%，漏报率显著降低10.98%，在GIS开关设备监测中，结合UHF信号特征分析，局部放电缺陷识别准确率达92%，有效增强了故障诊断的精准度与可靠性。
应用案例
国网湖北电力建设的电网风险人工智能分析技术支持系统，以历史气象、设备故障、电网潮流等信息为基础，基于机器学习算法对各类气象条件下源、网、荷、储运行状态的样本数据进行训练，构建不确定性运行边界与电网潮流概率分布的映射关系。通过这套系统，电网调度员可提前根据气象预测信息，对各类天气情况下的电网运行工况进行测算，量化评估供需失衡、断面越限、设备过载、电压波动、大面积停电等电网风险的概率和严重程度，给出“运行最稳、调度最优、全局最好”的风险管控策略。
中国南方电网研发的“小慧”AI调度员是调度运行工作与人工智能技术深度融合的，拥有一定自主决策和判断能力的智能体，可以从事电网告警信号处置自动甄别、下发、跟进全流程作业。能有效升调度台对电网事故分析处置效率，基于高精准度的智能拓扑分析，在电网实时风险辨识、重过载断面处置、事故复电方案、决策等方面持续发力，实现调度指挥全环节智能化。
03.大电网调控人机混合增强智能技术
人机混合智能是指通过融合人类专家的智慧和机器的高效计算能力，实现电力系统调控的智能化。在这种模式下，人类专家负责提供决策支持、制定规则和进行定性分析:而机器则负责执行决策、进行数据处理和进行定量计算。人机混合增强智能是大电网调控领域的创新概念,它旨在通过整合人类专家的知识与经验与机器智能的计算能力，实现电网调控的优化与精化。强调在高度自动化操作的基础上，利用人工智能技术辅助电网调度员进行决策，以应对电网的复杂性与不确定性。
应用案例
国网长沙供电公司自主研发的人工智能“配网调度员”——“光明”是全国电力调度领域首个“可解释人工智能”应用的落地实践。它能代替调度员智能巡航长沙配电网，提前发现可能出现的重过载等异常，主动筛选出最优供电路径，在特殊复杂条件下，切实保障电网安全稳定运行。与传统人工调度相比，“光明”单次转供决策时间由原来30分钟缩短至1分钟，大型保供电方案编制时间由原来10小时缩短至10分钟，决策效率更高，电网响应更快捷。
04.大模型与多模态人工智能技术
在电力调度领域中的展望
随着通用大模型与多模态人工智能技术的突破性发展，电力调度控制正迈入更深层次的智能化阶段。以光明、通义千问、Deepseek、Llama3等为代表的千亿级参数大模型，凭借其强大的知识泛化与跨场景推理能力，将彻底重构传统调度系统的决策逻辑——从“基于规则的响应”转向“基于认知的预判”。通过持续学习电网运行规律、气象动态及社会经济活动等多维度数据，大模型可构建覆盖“源-网-荷-储”全链条的虚拟决策中枢，在极端天气应对、跨区域电力交易等复杂场景中实现全局最优调度。
未来，随着大模型轻量化部署技术与绿色算力基础设施的成熟，电力调度系统有望形成“云-边-端”协同的智能生态：云端大模型负责战略级能源配置优化，边缘侧多模态模型实现区域级实时调控，终端设备嵌入微型AI芯片完成毫秒级动作执行。这种分层智能架构既能保障核心数据隐私安全，又可依托联邦学习实现跨域知识共享，最终构建起兼具韧性、经济性与可持续性的新型电力系统。
人工智能正在重塑电力调度的未来图景。从提升预测精度、优化资源配置到增强系统韧性，人工智能技术已从实验室走向规模化应用，并在极端场景中展现出不可替代的价值。尽管数据安全、算法透明性等挑战仍需克服，但随着可解释AI、边缘计算与开源生态的成熟，电力调度将朝着更高效、更安全、更可持续的方向演进。未来，人工智能与电力系统的深度融合，不仅将推动能源革命，也将为全球能源转型与碳中和目标提供关键技术支撑。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/202505/19/389284.html
