报告聚焦国网江苏省电力有限公司利用AI计算推演技术推动配电网发展的实践，深入阐述了其背景、做法、应用成果及未来规划，为提升配电网管理水平提供了有效方案。

　　1. 背景与思路：配电网规模庞大且变动频繁，检修或故障易引发多种问题，新能源分布式接入也影响电网稳定，源荷的不确定性给配电网运行与规划带来挑战。主网的监测模式因投资大难以在配网推广。为此，江苏电力在2019 - 2024年间，运用AI计算推演技术结合现有量测体系，以实现中压配网透明化，即让配电网在任一时空状态下可观测、可计算、可推演，满足配网多方面需求并提升管理水平。

　　2. 主要做法：通过生产、营销统一建模并结合配电自动化系统开关状态，构建配网拓扑，并利用人工智能分析校核静态和动态拓扑，线变关系诊断工具诊断成功率超90%。采用状态估计、异常定位和辨识校正等方法对配电线路和潮流计算模型参数进行校正，保障计算准确性。综合实时和历史量测数据，运用脉冲神经网络和高斯混合模型补足量测，提升配网实时计算能力，全省4万余条线分钟自动计算，可计算率提升57.5%，计算整体合格率达99%。搭建源荷预测服务平台，实现多范围、多尺度的源荷预测，全省100万台配变和4万余条配电线路的超短期、短期负荷及分布式光伏预测精度达到较高水平。针对海量分布式光伏接入带来的问题，利用深度强化学习算法设计智能体，实现智能决策 。

　　3. 应用实践：在光伏全环节消纳方面，通过全景扫描掌握分布式光伏运行情况，识别电网薄弱环节。进行接入引导，评估光伏承载力，引导光伏有序开发，在苏北试点成功引导电站转移，提升消纳水平。借助源荷预测和AI智能体进行运行优化，提前预警并制定运方预案，在全省应用后有效缓解光伏消纳压力。在规划决策上，扫描系统薄弱环节，智能编制并校核规划方案，大幅提升规划效率和成效。

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　　4. 未来展望：计划构建新型电力系统联合计算推演平台，打破数据、功能和业务边界，实现规建运、主配微以及多要素联合计算推演。同时，以该平台为基础，通过“数据 - 机理”联合驱动打造人工智能应用体系，辅助电网科学决策，以适应复杂环境下电网发展的需求 。

　　5. AI计算推演技术为国网江苏电力配电网的透明化与智能化转型带来显著成效，在解决现有问题的同时提升了整体管理水平。未来的联合计算推演平台和人工智能应用体系有望进一步强化电网的分析决策能力，推动配电网向更加智能、高效、稳定的方向发展，为构建新型电力系统提供有力支撑。