数字化改造电力系统 智能算力补齐电网保供短板

夏季高温天气会带动民用、商用、工业用电负荷同步上涨，各地电网会进入年度用电高峰时段。国内电力系统现阶段引入智能算力和AI技术，全程参与电网负荷预判、资源调度、设备排查、风险处置等工作。整套数字化运行模式，提升电网运行的稳定程度，强化迎峰度夏阶段的电力保供水平。

南方电力调度控制中心技术专家肖亮，长期负责电网智能调度、负荷预测、算力适配落地相关工作。肖亮全程跟进夏季电力保供数字化方案的落地调试，参与AI电力大模型的场景适配优化。其对外披露的一线运行数据和应用情况，贴合国内电网智能化改造的真实进度，适配夏季用电保供的实际需求。

传统电网运行依靠人工经验和固定预案开展调度工作。工作人员根据历年用电数据、天气情况、时段规律，预判当日用电负荷，提前分配发电机组和输电资源。这种运行模式适配常规天气和平稳用电场景，极端高温、突发天气、用电负荷骤增的场景，预判精准度不足，资源调配节奏滞后。

夏季用电高峰期的不确定因素很多。大范围持续高温会带动空调用电批量上涨，城市整体用电负荷短时间冲高。局部强对流天气会影响新能源发电设备运行，光伏、风电的出力状态出现波动。各类变量叠加，会加大电网供需平衡的管控难度，传统人工调度模式很难跟上实时变化。

AI智能算力体系接入电网之后，系统可以完成长周期、高频次的负荷预判。南方电网自研的大瓦特电力大模型，能够抓取气象数据、历史用电数据、区域用电特征、新能源出力数据，做综合分析计算。系统可以提前十四天预判高温天气下的用电负荷走势，提前七十二小时细化每日用电曲线，为前期资源调配提供参考依据。

电网日常调度工作全部实现智能化细化管控。系统实时监测全网用电负荷变化，动态调配抽水蓄能机组、燃气机组的出力状态，统筹跨省电力资源互济。用电负荷快速上涨的时段，系统可以快速释放储备电力资源，填补用电缺口。用电负荷回落的时段，系统自主调整机组运行状态，减少资源浪费。

算电协同模式在多地完成实景测试落地。广西、安徽等地电网完成算力负荷平移实战运行，电网用电低谷时段，系统调度数据中心承接更多非紧急算力任务，消耗本地富余电力资源。电网用电高峰时段，系统压减可延后的算力负荷，把电力资源优先供给民生用电、工业生产用电。

这种负荷调节方式，增加电网的柔性调节空间。以往电网调峰只能依靠发电机组启停、储能设备充放电，调节资源数量有限。算力负荷的灵活调整，为电网新增可控调节资源，平抑短期用电波动，适配夏季用电高峰的动态变化。

AI技术同步落地电网设备安全排查工作。以往电力线路、变电设备的隐患排查，依靠人工巡检、定期检修的模式，隐患发现存在滞后性。智能巡检系统搭配无人机设备，完成全网电力设备的常态化扫描监测。系统自主识别线路老化、设备异常、外力隐患等问题，第一时间推送预警信息，工作人员定点排查处置，规避设备故障引发的供电问题。

国家能源局公开的人工智能加能源高价值场景清单，包含电网智能应急处置、配网智能诊断、车网互动优化、多能互补运行等五十一项落地场景。各地电网按照场景标准推进数字化改造，统一智能调度、安全监测、负荷调节的运行规范，让AI算力适配不同区域电网的运行特点。

部分区域电网存在新旧设备混用、用电结构复杂、新能源并网量大的问题。人工统筹各类资源的难度偏高，不同区域的用电供需匹配不均衡。老旧小区、商圈、工业园区的用电峰值重叠，局部区域容易出现供电紧张的情况。

智能算力体系可以针对性解决局部供电失衡问题。系统细分片区、细分时段统计用电数据，精准定位用电负荷集中区域，提前调配周边输电资源。系统对工商业用电、民生用电做分类管控，优先保障居民生活用电稳定，有序引导工业错峰用电，平衡整体用电供需。

各地电网可以结合本地用电特点，定制适配的算力调度策略。新能源占比高的区域，侧重利用算力消纳富余绿电，稳定新能源并网运行状态。城市负荷密集区域，侧重高峰负荷压降、局部资源互济，提升供电稳定性。乡镇电网侧重设备智能巡检、故障快速定位，降低停电故障时长。

数字化、智能化改造会持续推进电网保供能力升级。智能算力的规模化应用，让电网从被动应对用电高峰，转变为主动预判、提前调配、动态调节的运行模式。整套体系持续完善之后，夏季极端高温天气下的电力供应稳定性会持续提升，适配社会用电需求的增长节奏。