4月28日，中共中央政治局会议强调“全面实施‘人工智能+’行动”，并要求“加强新型电网等规划建设”。配电网作为新型电网的重要组成部分，在分布式光伏、储能及电动汽车快速增长的背景下，运行复杂性大幅上升，传统人工管理已难以应对高频波动。人工智能正从概念验证走向配电网生产应用，在故障研判、智能巡检、负荷预测等环节初见成效，但单点应用仅为起点。面向未来，人工智能应用应由单点试点向多场景协同拓展，逐步融入配电网运行全过程，成为支撑复杂系统高效运行的重要手段。
1、配电网运行新态势与技术支撑
近年来，新能源装机与新型负荷呈现爆发式增长，配电网侧接入规模和运行复杂度同步提升。截至2025年底，分布式光伏装机达5.54亿千瓦，新型储能装机规模接近1.5亿千瓦，电动汽车保有量约4397万辆并持续快速增长，分布式电源与新型负荷加速向配电网侧集聚，负荷波动更加频繁，局部扰动跨区域传播风险增加。
新能源与负荷的快速集聚在空间上呈现显著的不均衡性。从区域分布看，东部地区分布式资源密度较为突出，江苏、浙江、广东等地分布式光伏装机规模持续领跑全国，上海、深圳等超大城市核心区域负荷密度高、用电强度大，配电网运行正由传统“高负荷”向“高负荷与高波动叠加”的特征转变。在这一背景下，配电网对实时感知、快速研判和动态决策能力提出了更高要求。
人工智能技术的突破为其应用落地奠定了基础。大模型和图神经网络等先进算法能够高精度模拟复杂电网状态，数据中心和边缘计算为实时分析提供算力支撑，视觉处理技术和无人机、巡检机器人提升设备监测覆盖能力，人机交互技术使人工智能分析结果能够安全可控地落实到操作环节。这些条件结合政策和市场环境，为配电网智能化转型提供了现实基础。
2、赋能配电网多场景实践创新
国家政策对配电网智能化发展提出了明确的量化要求。2025年9月，国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，要求到2027年推动五个以上专业大模型在电网深度应用，并构建配电网实时感知与智能决策体系。2025年12月，国家电网有限公司印发《关于深化推进“人工智能+”专项行动的意见》，提出2030年智能体普及率与应用渗透率双超90%。在政策指引下，人工智能在配电网中的应用正从单一环节的辅助工具，逐步转向对运行决策和运维方式的系统性支撑。这一变化并非简单的技术叠加，而是在模型能力、数据基础和感知手段提升背景下形成的新一轮应用拓展。
在故障研判方面，人工智能开始改变传统依赖经验和分散信息的分析方式。以人工智能在湖北的应用为例，基于多源数据融合和模型推理的停电原因分析系统，可在较短时间内完成故障范围缩小和原因判断，将定位精度由“千米级”提升至“百米级”，显著压缩研判时间。从结果看，故障处理正由过去的事后排查，转向快速定位与辅助决策。
在设备巡检方面，人工智能推动配电网状态感知能力明显提升。随着无人机巡检和图像识别技术的结合应用，大量原本依赖人工识别的设备缺陷可以实现自动筛查和分类处理。根据公开报道，浙江、贵州等地的实践表明，通过对巡检图像的智能分析，单架次无人机巡检覆盖范围可提升约3~5倍，常见缺陷识别准确率超过90%，逐步形成“自动识别+人工复核”的新型巡检模式。
在运行调度方面，人工智能的引入使负荷预测和运行优化更加精细。依托历史负荷、气象及分布式能源数据构建的预测模型，能够提前识别负荷变化趋势，为储能调度和新能源消纳提供参考依据。根据公开报道，在新疆、江苏、湖北孝感等地的试点应用中，配网故障研判准确率已保持在95%以上。
在安全监测方面，人工智能也开始发挥实时分析和风险识别作用。通过对设备运行状态和现场环境数据的持续监测与分析，可以提前识别温升异常、运行偏离等风险信号。根据公开报道，河北应用智能电子安全员，能在30米外精准识别细小微物并实时跟踪多个移动目标，近电距离预警延迟控制在1秒内。福建试点基于双目视觉的边缘计算终端，可智能感知作业现场人员和设备距离，最远识别距离达40米，计算误差稳定在5%以内。从实践看，安全监测正从事后分析转向过程监测与预警，为配电网运行提供全天候保障。
3、驱动配电网运维能力建设
当前，人工智能技术已进入高速发展新阶段，使配电网智能化建设能够形成系统化、可复用的能力体系。高精度模型可同时处理时间序列、电网拓扑和设备状态，构建对全网运行状态的全面感知能力。实时分析平台和数据中心提供在线决策能力，确保快速响应。人机协同机制保障关键环节安全可控，避免完全自动化可能带来的风险。
能力体系建设覆盖全寿命周期。在规划阶段，人工智能可用于多场景评估新能源接入方案，优化电网结构和运行成本。在建设阶段，数字孪生和人工智能辅助检查确保数字资产与物理电网一致。在运行阶段，人工智能支持故障诊断、停电原因分析和预测性维护，提高供电可靠性。在客户服务阶段，人工智能可实现工单智能分派、停电预警和资源优化，提升服务响应效率。
通过统一的数据模型、算法库和平台架构，这些能力可跨场景复用，形成完整的智能化运维生态。智能巡检、负荷预测和故障研判能力可在不同环节共享，避免重复建设，实现系统化协同。
4、行业发展趋势与思考
随着人工智能模型成熟度提升和行业数据基础体系完善，未来配电网智能化将呈现三个趋势。第一，辅助决策将逐步向条件自动化发展，人工审核和安全校验机制依旧保持关键环节可控。第二，单点试点应用将向跨区域、跨系统协同拓展。第三，单技术应用将向生态化转型，标准化接口、协同机制能力体系形成可复制经验。人工智能正推动配电网从概念验证迈向生产应用，故障研判、智能巡检、负荷预测等环节已见实效。这不仅是配电网自身的智能化升级，更是能源行业培育新质生产力、构建新型电力系统的关键落子。随着平台化能力复用与生态协同深入推进，人工智能将为新型电力系统高质量发展注入持久动力，为中国式现代化筑牢绿色、智能的能源底座。
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