传统大电网的统一调度模式正被分布式新能源彻底打破——南方电网这份报告揭示了配用电系统必须从“集中智能”向“分布智能”演进的核心逻辑。报告系统梳理了“物理-信息-应用”三层AI技术架构，展示了低压透明化覆盖超1万个台区、埃及部署线损下降超12%等一系列实践成果，最终指向“电-算-碳协同”这一新型配用电系统的发展范式。
新型配用电系统发展的背景与驱动力
分布式新能源接入倒逼配用电系统转型
配用电系统正面临分布式新能源和互动资源的大规模接入，呈现出设备规模大、种类多、分布广的“长尾特性”。高比例新能源带来了波动性、随机性和间歇性三大挑战。传统大电网依赖统一调度、统一定价和计划模式运行，这一套体系在面对分布式智能电网时已难以适应当下及未来的发展需求。
传统配用电系统还存在感知能力不足、人工依赖程度高、调控迟缓等短板，严重制约了不确定性能源主体的大规模接入，造成新能源供需失衡和消纳受限。AI的海量数据计算、推理和求解能力，为大规模设备系统的协同、调度和能源管理提供了低成本、广适用的智能化方案。
AI成为新型配用电系统发展的关键利器
AI正在让构建“物理柔性、运行智慧、管理智能”的新型配用电系统成为可能。报告提出，AI技术能够将物理设备转化为具备感知、决策和执行能力的智能体，通过分布式协同实现配用电系统的高效自治。这一转型的核心是从“集中式大电网”向“分布式智能电网”的范式跃迁。
三层AI技术基础架构
物理层——“软硬分离+操作系统”构建统一数智基座
物理柔性是AI数据获取与能力执行的基座。其核心在于建立“统一数智基座”——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。
信息层——泛在通信网络与分布式智能体群决策
信息层由两大技术支柱构成。第一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，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。
第二是分布式AI与“智能体”群决策。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”，实现从“集中智能”向“分布智能”的演进。云-边-端架构支撑信息高效协同，各类智能AI融合终端成为信息中枢。
应用层——三级调度、多模态运维与大小模型协同
应用层聚焦三大核心能力。三级联动智慧调度体系实现“用户侧精准感知—台区侧协同优化—区域侧全局调控”，覆盖源网荷储全要素。多模态融合汇聚电气量、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”，实现从“被动抢修”到“主动运维”的变革。“小模型+大模型”协同应用通过多源数据融合的多模态运行风险评估体系，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。
三大AI应用场景的实践成果
AI感知诊断——低压透明化覆盖1万+台区
“低压透明化”产品体系基于AI与终端高速边缘计算能力，对海量配用电系统端侧数据进行高效处理分析，实现“变-线-户”拓扑的自动精准感知。该方案已应用于十五届全运会全链路保供电监测，覆盖72座场馆和4000余个监测点，实现全域感知和透明化监测。该技术已在海外埃及开罗等地规模部署53台终端和200余个监测点，线损率下降超过12%。目前该方案已覆盖超1万个台区。
AI协同调控——车网互动与光储充协同自治
在车网灵活互动方面，AI技术利用多维数据融合、动态博弈与最优决策，搭建车网互动AI智能控制系统。核心能力包括：融合电价、用户行为等数据的充放电潜力精准预测；基于深度强化学习算法的充放电策略动态优化；基于多智能体的车网互动博弈引擎，在非合作博弈中寻求纳什均衡，实现用户收益最大化与电网稳定性的精准平衡。
在光储充协同自治方面，通过本地部署AI终端，利用Transformer和LSTM等算法分析历史与实时气象数据和发电数据，精确预测光伏发电能力；通过负荷历史运行数据训练专用模型进行负荷预测；通过多目标约束的运行策略求解算法生成台区调控策略。
AI网荷互动——用电管理AI芯片与电-算-碳协同
在用户用电管理设备中部署轻量化AI模型，利用多模态融合感知和深度强化学习技术，实时感知分析用户用能情况，实现用户用能的智能化、精细化和绿色化管理。
报告提出了“电-算-碳协同”的创新框架：在端侧部署AI电碳监测模型，在边侧部署AI“电-算”匹配模型，云端部署AI多模态碳算大模型，在碳排约束下精准匹配算力节点与电力节点，推动电能量流、算数据流和碳价值流的深度融合。
