国家电网AI智能体应用全景
AI智能体+电网
电力负荷智能预测：
夯实调度决策前瞻根基
国家电网公司依托光明电力时序大模型，整合调度、发展、营销等专业时序数据开展自监督预训练，综合运用多种技术方法，显著增强常规、重大气象及复杂事件情形下的电力负荷预测准度；基于光明电力气象与时序两类模型，搭建国调、区域网调、省调三层联动负荷预测框架。
电网智能仿真分析：
达成大规模智能推演
国家电网公司将电网数值仿真与人工智能紧密结合，开创知识与数据联合驱动的潮流调整与限额计算路径，完成万节点电网海量方案快速推演，让仿真分析更高效、更精确、更完善。该成果已应用于国家电力调度控制中心及10余个区域网调、省调，累计完成数万个潮流调整与稳定判别，整体效能提升超10倍。
“超声蝙蝠侠”开关柜巡检机器人：
非接触式排查安全隐患
国家电网公司研发的“超声蝙蝠侠”开关柜巡检机器人，提供了开关柜局部放电检测的智能化解决途径，借助非接触式检测识别安全隐患，大幅提高检测精度与作业效率，可实现全空间无盲区捕捉、精确定位隐患、自主规划路径、快速避障、局部放电类型研判等功能。
▲参观者在国家电网公司展区驻足观看
换流阀协作机器人：
让检修更智能精准
国家电网公司推出的换流阀协作机器人体系，集成了机器人运动控制、高精度视觉传感、深度学习AI与自主移动技术，专为阀厅复杂场景设计。机器人具备视觉检测、晶闸管试验、清洁作业三项功能，能抵达阀塔任意位置，替代90%以上人工重复作业，使检修更智能、更精准，大幅压缩检修时长，提升检测精度。
两级智算中心及算力运营：
支撑人工智能业务场景落地
国家电网公司依托统一人工智能算力底座，搭建了企业数智化核心能力，基于算力核心基座和四大能力体系，保障大规模智能应用的高效建设落地。目前已建成“3+27”两级智算中心体系，全网纳管算力突破2600PFLOPS（PFLOPS表示每秒千万亿次浮点运算），兼容10余款国产信创芯片，实现全网算力“一盘棋”统一调度。
新能源功率预测：
显著增强新能源消纳能力
国家电网公司构建人工智能驱动的新能源功率预测体系，依托多源气象观测、人工智能气象大模型，完成天气智能分析与校正；融合多源数据与先进预测算法，持续提升风电、光伏功率预测精度；运用决策智能体多维度协同决策，强化极端天气识别预警和预测保障；通过AI误差溯源，实现预测模型持续迭代优化，形成预测业务闭环。该体系实现省级全网短期准确率大于96%，超短期准确率大于97%，达到国际领先水平。
国家算力集群7×24绿电消纳：
实现绿电与算力资源高效匹配
国网数字科技控股有限公司牵头承担算电协同“算力基础设施集群高比例新能源供电与电算时空协同调控示范工程”。该项目在三大算力枢纽、4个省市、5个算力集群开展了6个场景的应用示范，构建了“预测匹配-绿电交易-储能调节-算力任务调动-算力设施调节”体系，实现算力中心7×24小时的绿电供应与算力负荷匹配度不低于95%。
电算协同监测分析：
算电协同智能决策
国家电网公司打造了基于电力大数据的算电协同智能决策平台。国网冀北电力依托“东数西算”京津冀算力枢纽区位优势，搭建“汇-融-萃-用”全流程数据体系，汇聚75亿条数据、沉淀68套共性数据集、构建11类分析模型，打造“规划、交易、运行、调度”四大协同功能，着力破解数据不通、规划错配、绿电占比低、设备利用率差等痛点。
智慧营业厅服务：
供电服务“人机”共融
国家电网公司依托光明电力大模型，打造“有温度、精业务、会管理”的营业厅AI员工，推动供电服务从“人工主导”向“人机共融”转型。公司打造了窗口人机协同、数字人答疑、一站式自助办电、机器人全程导办4类智慧服务模式，构建“信息无感衔接、诉求全程贯通”的全链条服务体验。
电费智能核算：
让电费结算“算得准、讲得清”
国家电网公司基于“大模型+思维链”架构，重点攻克了异常研判智能溯源、电费账单智能解读两大核心场景。“异常研判智能溯源”依托“思维链”技术，异常研判命中率达95%，电费账单发布时间缩短至10个小时以内。“电费账单智能解读”融合意图识别与检索增强生成技术，打造24小时在线数字客服。
▲参观者在国家电网公司展区聆听讲解
用电需求分析预测：
为用电分析装上人工智能“大脑”
国家电网公司依托光明电力大模型，攻克智能分析预测核心技术，实现用电分析洞察更早、画像更全、研判更准。智能体有四层技术架构，底层全域感知，精准捕捉用电主体异常波动，定位成因并量化影响；上层多模型协同推演，研判经济运行走势，输出高置信度分析结果。该成果已形成常态与专题分析300余期，生成用能策略1800余份，电量、负荷预测准确率超99%。
AI接管桌面：
智能交互合作伙伴
国家电网公司创新打造无键鼠智能交互新模式，让人工智能从“工具助手”变为“合作伙伴”。AI接管桌面构建了企业级统一入口，重塑办公交互范式；打造了多智能体协同体系，实现业务智能编排；建立了全链路安全防护体系，确保数据安全可控；终端支持刷脸解锁、语音办公等智慧功能，登录效率提升70%。
全天候数字人直播：
智慧电力服务新模式
国家电网公司以数智化重塑客户服务连接体系，打造全天候数字人直播，构建全时域、高沉浸感的互动服务新模式。全天候数字人直播依托五大核心技术，实现用电咨询“秒级响应、精准触达”，全天候满足客户多元化需求；构筑内容、数据、合规三重安全防线，确保直播全流程可控在控；深度适配营业厅大屏、公众号、政务小程序等多类服务端口，实现全网资源共建共享。
变化究竟有多剧烈？一组数字足以说明：“十四五”期间，浙江全社会用电量增长了51%，主网变电容量、输电线路增长均超过20%，风光装机较“十三五”末翻了两番，成为第一大电源。风光出力的随机性和波动性人所共知，一片云飘过就可能让光伏出力骤降上百万千瓦。负荷侧同样发生了改变，数十万辆电动汽车的充电负荷在分时电价时刻集中释放，分布式光伏、用户侧储能等“产消者”增多，对电网调度的即时性提出了极高的要求。与此同时，调度员需要在电力电量平衡、断面潮流控制、电力市场合规等多重约束下同步决策，系统复杂度在指数级攀升。
面对这种局面，一种直觉反应是增加人手。但高复杂度系统的治理经验表明，事情并非如此简单。民航业走过的路颇有启发：早期飞行完全依赖人工操作，而今天一架客机从巡航到进近，绝大部分时间由自动化系统接管，飞行员的核心职责转向监控与异常处置。这不是削弱人的价值，而是把有限精力聚焦于最需要判断力的环节。汽车行业从手动驾驶到自动驾驶的演进同样说明问题——人当然可以把车开好，但自动驾驶的意义在于将人从长时间重复性操作中释放出来，使精力得以投入更有价值的事务。
然而，人工智能要真正走进调度领域，还必须迈过一道关键门槛——可解释性。一位调度员说得很直接：“你给我一个结果，我得知道为什么这么干，否则我没法执行。”这不是保守，而是岗位职责使然。过去许多深度学习模型停留在试点阶段，根源就在于它们是“黑箱”：给出预测或建议，却无法说明依据。大模型技术的出现带来了转机。与传统神经网络不同，大语言模型通过思维链等机制，能够在给出结论前输出完整的推理过程——考虑了哪些因素、参考了哪些数据、为何排除了其他方案。调度员可以逐条审视、质疑、修正，就像飞行员审视飞行管理系统给出的航路建议一样。当人工智能开始“讲道理”，它就不再只是工具，而是可以被监督、被信任的协作者。
许多人对大模型的印象还停留在网页端的聊天对话层面，但到了2026年，大模型的应用形态已经转变为一个能主动调用工具、根据中间结果动态调整策略、跨应用完成复杂任务的自主智能体。这种能力迁移到调度场景，意味着过去需要调度员手动串联多个系统才能完成的复杂流程，可以被智能体在受控边界内自动衔接。当然，在电力调度这样安全等级极高的领域，智能体能直接执行的操作必须受到严格限定，关键控制指令仍须经过人的授权。它的价值在于把能自动化的环节做扎实，而不是替代人在最后一道防线上的把关。
具体到调度业务本身，人工智能的应用可以从两个维度展开。在生产性业务方面，电网调度运行控制是核心所在。当前最突出的困难在于，电力平衡问题与断面越限问题往往同时出现，与此同时，调度员需要在保证系统安全性和市场合规性的前提下，兼顾经济性和新能源消纳。现有规则体系下，纯靠经验进行的机组出力调整很多时候并非全局最优解，而人工智能恰恰擅长在多约束条件下快速寻优。考虑到这一领域安全等级极高，当前阶段人工智能的角色应当定位于辅助决策——给出建议及推理依据，而非闭环执行。在管理性业务方面，各类运行报表制作、事故预案生成、操作票拟写等工作规则性强、重复度高，可以由人工智能完成初稿，再交由调度员审核把关。这种方式能够将调度员从大量繁琐的事务性工作中解放出来，推动部分规则性明显的业务从“经验驱动”向“数据驱动”转变。
电力调度的自动化进程从未停止过——从典型方式计算到在线安全分析，从手动调频到自动发电控制，每一代技术都在拓展调度员的能力边界。而人工智能时代的来临，正在将这一进程加速到前所未有的节奏。
衡量AI能力有一个直观的指标：它能独立完成多长时间跨度的复杂任务。这一时长正在以惊人的速度增长。此前，大约每七个月翻一倍；而在最近一年，这个速度已经加快到约每四个月翻一倍。按照这一趋势，今年AI就有望独立完成需要人类花费数天时间的任务，到2027年，数周量级的复杂任务也将进入AI的能力范围。这意味着，留给行业观望和犹豫的窗口期并不长。主动拥抱变革，尽早在可控范围内积累经验，比等待“完美方案”再行动更为务实。正是在这样的背景下，在今年5月26日国家能源局召开的全国“人工智能+”能源现场推进会上，电网调度运行被列入首批高价值场景之一。
回望电力工业百余年历史，从交直流的制式博弈与融合，从机电式继电保护到微机保护，从孤立电网到特高压互联，每一次技术革命都重塑了行业形态。今天，新能源大规模并网与负荷侧深度互动，把调度推到了又一次范式跃迁的起点。人工智能不是锦上添花，而是复杂性持续抬升背景下必须借助的能力延伸。走这条路不会一帆风顺，它需要体制机制的完善、基础研究的投入、工程实践的经验，也需要一线调度人员主动参与人机协同模式的塑造。但方向已经明确：发展人工智能，已成为决定新型电力系统调度能力能否跟上能源转型速度的关键变量，是破解新型电力系统调度难题的必经之路。