从“集中智能”到“分布智能”——南方电网报告构建了一套完整的新型配用电系统AI技术架构。物理层通过“软硬分离+操作系统”建立统一数智基座；信息层通过分布式AI将智能终端转化为具备决策能力的“智能体”，形成群体智能；应用层通过三级调度、多模态运维和大小模型协同实现智慧运行。这套三层架构正在支撑配用电系统从被动响应走向主动自治。
物理层——统一数智基座的建设逻辑
“软硬分离”破解设备互操作难题
物理柔性的核心在于建立“统一数智基座”。报告提出通过设备软硬件解耦，构建标准的配用电物联操作系统，从根本上解决设备间高效互操作问题。这套系统实现了海量一二次设备的柔性互联互通，为上层AI应用提供标准、清洁的数据基础。
在传统配用电系统中，不同厂商的设备之间缺乏统一的通信协议和数据标准，导致“数据孤岛”现象严重。配用电物联操作系统通过标准化的接口和协议，将底层硬件的差异性屏蔽，使上层应用能够以统一的方式访问和控制各类设备，显著降低了系统集成的复杂度和运维成本。
信息层——分布式智能体与群决策机制
从“集中智能”到“分布智能”的范式转移
信息层推动了一场根本性的“范式转移”。AI赋能智能终端、电表等设备，将其转化为具备资源和决策能力的“智能体”。各智能体通过区块链、强化学习等技术，实现去中心化的协商、决策与执行，形成“群体智能”。
这一转变的核心逻辑在于：集中式AI在面对海量分布式设备时面临通信带宽、计算延迟和单点故障等多重瓶颈。而分布式智能体架构使每个设备都具备本地决策能力，仅需在必要时与其他智能体协商协同，大幅降低了对中心节点的依赖，同时提升了系统的鲁棒性和响应速度。
泛在通信网络与云-边-端协同
信息层的另一支柱是融合新一代高速电力线载波（HPLC）、高低频无线等多种通信技术的“通-感-融”一体化泛在通信网络。该网络支撑从“分钟级数据采集”“秒级实时控制”到“准实时应用”的全业务需求。
云-边-端架构成为信息高效协同的支撑骨架。各类智能AI融合终端成为信息中枢，海量边端设备与AI云平台间实现高效信息协同和数据与算力的融合。边缘节点负责实时数据处理和本地决策，云端负责全局优化和大模型训练，终端设备负责数据采集和指令执行，三者形成分工明确、协同高效的有机整体。
应用层——智慧调度、智能运维与大小模型协同
三级联动智慧调度体系
应用层建立“用户侧精准感知—台区侧协同优化—区域侧全局调控”三级联动智慧调度体系，实现分布式智能配电网源网荷储全要素的智慧运行。用户侧通过智能终端实现用能行为的精准感知；台区侧通过本地AI进行源网荷储的协同优化；区域侧通过全局调控实现更大范围的资源优化配置。
多模态融合主动运维
多模态融合实现从“被动抢修”到“主动运维”的变革。系统汇聚电气量、局放、红外、视频、气象等全链路数据，闭环“数据采集—融合处理—AI分析—决策执行”实现运维过程“可观、可测、可感、可控”。这一体系使设备状态从“被动等待故障”转变为“主动预测预警”，大幅提升了供电可靠性。
“小模型+大模型”协同应用
“小模型+大模型”协同应用提升管理效率。AI智能体通过多源数据融合的多模态运行风险评估体系，实现人员管理和设备维护的AI化。小模型负责实时性要求高的本地推理任务，大模型负责复杂场景的全局分析和策略生成，两者协同实现中低压配网的低压台区自治和中压网格联动的全息感知和管理升维。
