国家电网AI应用情况

当前科技发展背景下，AI开发和应用已经是大势所趋。随着大模型和AIGC的普及，AI应用不再是空中楼阁，而是真正提高了效率，起到了降本增效的作用。

国家电网在AI应用上，规划比较靠前，取得了“云->边->端”一体的应用落地效果。如下是他们的架构图。

如上图所示，各个层级，对应执行的功能如下。

（一）终端层

（1）功能定位：

• 数据采集
• 执行控制
• 用户交互

（2）具体应用：

• 智能电表
• 开关设备
• 传感器网络

（二）边缘层

（1）功能定位：

• 就近数据处理
• 实时控制响应
• 本地智能决策

（2）具体应用：

• 变电站智能监控
• 配电自动化
• 故障快速隔离

（三）云端层

（1）功能定位：

• 大规模数据存储和计算
• AI模型训练
• 业务决策支持

（2）具体应用：

• 电网规划仿真
• 负荷预测分析
• 设备健康评估

从如上功能逻辑分层可以看出，这种云边一体的架构，各有分工，职责明确，从上到下执行AI的策略和控制，较好的保证了AI应用的场景生态。在这个架构下，设备健康监测、负荷预测、配电自动化、智能运维、故障隔离，都得到了有效执行。云端AI相当于大脑（负责决策），边缘端相当于躯干（信息汇聚和本地化处理），终端相当于手脚（负责执行），从而构建一个良好的AI驱动的业务决策体系。

国网在AI落地上的场景，基本代表了未来电网的技术发展趋势。在新质生产力、降本增效、环保节能的大趋势下，AI在电网的应用，是一个明确可期的方向。