4949图库资料中心:寒潮下的“无感保供”

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气温骤降，城市用电负荷攀升。2026年首股寒潮，长沙电网运行在人工智能调度员“光明”的助力下，实现“无感保供”。电网调度迎来“智能搭档”，有啥不同？

1月下旬，强冷空气侵袭长沙。傍晚7点不到，国网长沙供电公司电力调度大厅内，大屏幕上实时负荷曲线持续上扬，设备运行状态、配变负载、重过载风险等数据同步跳动。此时，居民集中开空调、电热设备，工业园区、医院等重要用户对供电稳定性要求更高，冬季用电高峰对区域电网运行带来严峻考验。

过去的用电高峰时刻，电网调度员要“打起十二分精神”：发现高负荷线路，再计算负荷转供方案。而如今，新“同事”加入决策链路——人工智能调度员“光明”，短短几分钟的自动分析替代了过去十几分钟甚至半小时的人工排查，使电力保障更加从容可控。

调度员对系统提示进行研判。向思强摄

系统提示，“省府变338御景II线，负荷接近80%警戒阈值”。“光明”迅速锁定风险区段，几秒内生成包含4种可行负荷转供策略并推荐最优方案，清晰标注转供路径、负载变化、双电源校核情况以及拓扑分析和重要用户供电影响。调度员审核确认后下达指令，后台自动完成电路切换。整个过程居民家中灯光稳定、电暖器运转如常，几乎无人察觉这次供电调整。

背靠国家电网“光明电力大模型”，“光明”是全国电力调度领域首个“可解释”人工智能大模型，2024年底正式“亮相”。来自国网长沙供电公司的项目技术负责人张亚告诉记者，与传统AI“只给结论、不讲原理”的黑箱输出不同，“光明”会解释每一项建议的依据、风险点、影响范围和备选路径，让调度决策过程透明可控。

国网长沙供电公司电力调度大厅。向思强摄

“可解释性”好在哪？“光明”在输出方案的同时，自动给出负荷前后变化、供电路径、拓扑结构调整及重要用户影响清单，由调度员复核确认，确保安全边界不被突破。

据介绍，“光明”采用“大模型+机理模型+规则库”的大小模型协同架构：大模型负责综合推理与方案生成，机理模型进行电气计算和可行性校核，规则库约束操作边界与安全底线。张亚打了个比方：如果把“光明”这套系统比喻成给病人看病，那机理模型负责做“检查”，规则库负责做“病历判读”，大模型负责做“诊断”，最终“开方”的仍是医生——也就是调度员。

“光明”诞生于电网运行环境深刻变化的新环境。随着极端天气频次增多、城市负荷密度提升、分布式新能源接入、电动汽车充电、储能调节等因素叠加，我国电力系统正由“以供带需”向“源网荷储互动”转变，调度决策从线性走向多变量耦合。“以前是电厂发多少电就供多少电，供需被动适配，现在越来越像网约车平台——实时匹配、实时调节。”调度员曾赟说。

研发团队表示，“光明”并不是取代调度员，而是让调度员从机械劳动中解放出来。为了保证安全可靠，系统设置了严格的“安全校核”与“人工确认”两道关卡，即便在AI能力不断增强的前提下，人仍处于决策链路中的关键位置。

设备维护人员对线路进行检查。受访单位供图

2025年长沙迎峰度夏期间，“光明”已成功应对多起重载负荷风险场景。2025年7月3日晚，长沙城区踏雪变青秀线318线路出现重载情况。此时，受高温天气影响，与其互联的多条线路负荷同样处于高位，常规线路运行方式调整空间有限。

在此情况下，调度员主动利用长沙配网智能决策应用进行推演。“光明”综合分析后生成3个双电源用户供电调整方案。调度员核查确认果断采取系统建议的双电源调整策略，在不触碰安全边界的前提下，成功缓解线路重载压力，保障了区域电网稳定运行。

调研员与光明系统进行对话。向思强摄

“过去的工作是盯图、查数据、算方案，现在是看方案、判断风险、做决策。”调度员陈明表示，如今，经验型调度不再仅依赖个人记忆和经验，数据被结构化、风险被显性化；“光明”推荐方案的采纳率从上线初期不足80%提升到如今超过90%。

长沙本轮寒潮用电高峰中，“光明”累计快速处置配网异常事件20余起，自动生成3项变电站转供预案，有效缩短了风险研判和方案生成时间，极大提升了调度员应对突发负荷变化的处置效率。

“从应急处置到常态运行，‘光明’仍在不断进化之中。”张亚表示，研发团队正持续推进“光明”的功能优化与场景拓展，重点加强主配协同、有源优化等应用能力建设，不断提升系统的实用化和精细化水平，让智能调度更好服务于复杂多变场景下的电网运行和民生用电保障。

(责编：唐李晗、罗帅)

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