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| AI多维赋能 电网装上“智慧大脑”——国网天津电力以数字之光点亮万家灯火 |
| 来源：中国能源网 作者：潘冬冬 董开泰 李钊 张扬 时间：2026/3/18 |
近年来，国网天津市电力公司大力推动人工智能和电力专业深度融合，聚焦工作难点、痛点，依托创新工作室，搭建“产学研”融合平台，深入应用AI技术，打造“小而精”应用场景，解决实际生产难题，减轻基层工作强度，多维度服务电网高质量发展。
“电费医生”能效服务“游刃有余”
“ ‘电费医生’这么快就为我们企业诊断了能效，帮助堵上了能效漏点。我们降本增效信心更足了！”3月13日，天津市盛世德新材料科技有限公司负责人戴忠海，对上门服务的国网天津城西供电公司李七庄供电服务中心工作人员李文钊说。
该科技公司从事新材料研发及销售，经营效益平稳，近几个月以来，用电均价有明显幅度上升。国网天津城西供电公司通过自主研发的中小企业能效智能诊断助手——“电费医生”，精准确定了无功补偿装置故障。
电费是工商业企业生产成本的重要组成，主要由电度电费、基本电费、力率调整电费三部分组成，与企业不同峰谷时段电量比例、月内最大需量值及功率因数指标等维度密不可分，稍有不注意就会增加电费负担。
为了帮助企业有效降低用电成本，李七庄供电服务中心组建了人工智能创新柔性团队，自主研发了中小企业能效智能诊断助手，并命名为“电费医生”。“电费医生”运用“大数据+AI”算法，通过“机理模型+数据驱动”混合建模方法，大幅提升模型训练效率。“电费医生”融入电价政策及市场规则等多元信息，构建起“感知-诊断-优化”全链条能效优化工具，通过“电费均价智筛”“用能画像分析”“远程信息比对”“现场把脉问诊”四个环节，实现诊断响应速度低于5分钟，专业问答准确率超92.3%。
“电费医生”以月为时间单位，对电费均价进行筛选，并智能锁定电费波动较大企业。在“用能画像分析”环节，通过专业模型群集合AI算法，依托深度特征提取技术，构建用能状态和受电设备多维画像，为企业在诊断的同时精准“开方”。在“远程信息比对”环节，电力企业在线上与企业沟通，从各个用能痛点逐一验证“电费医生”的诊断结果，进一步确定“低能效”原因。在“现场把脉问诊”环节，电力企业协同用电企业从“用电设备排查”和“用能行为梳理”两维度开展现场诊断，确定问题根源并排除隐患。
目前，“电费医生”已在天津市西青区800多家企业部署并向天津全市推广，正在研发的生产负荷动态预测、分布式光伏发电预测等功能将让更多中小企业受益。
“数字小南”工单管理“得心应手”
3月12日，国网天津城南供电公司供电服务指挥中心工单提示音响起。“用户线下多次插卡，电量无法入表，报警灯常亮，请现场处置！”一条由数字员工“小南”生成的数字服务工单出现在供电服务抢修指挥平台上。
与此同时，配网抢修指挥班班长手机和供电服务中心网格员手机同步收到了此条工单。13点15分，电力网格员不到20分钟便完成了现场换表。
“小南”是城南供电公司数智创新柔性团队自主研发的应用程序机器人，担任供电服务指挥中心抢修指挥平台工单“数字指挥官”。它拥有超级智慧大脑，可实时监测各类供电服务信息，迅速判断供电服务工单类别并精准派单，让供电服务指挥命令直接下达至社区电力网格员。
依托国网光明电力大模型，“小南”构建涵盖1万余条地址信息的数据库及119条敏感字段信息表，实现工单责任部门精准识别与派发、敏感工单自动筛查与督办。此外，“小南”通过构建22个非抢修审核工单规则智能体，实现非抢修工单智能审核，相比人工效率提高5倍。“我们应用流程自动化、语言处理、人工智能大模型等数智技术丰富‘小南’知识库，同时扩充数据获取途径。升级版‘小南’2.0与配网数字化微应用系统完成匹配，技术路线更优，工作效率直线上升。”城南公司数智创新柔性团队负责人蔺金泉说。
“小南”2.0具备非抢修敏感工单督办、抢修敏感工单督办、热线工单自动生成派发、非抢修工单自动派发和工单智能审核五大功能。其中，智能工单审核功能基于人工智能大语言模型，可以辅助工单审核人员智能决策，让工单平均审核时间缩短83%。
目前，“小南”已在国网天津城南公司供电服务中心配网指挥班部署，服务覆盖天津市和平、河西、津南三个区，累计处置工单37860余张。未来，“小南”将完善网格员语音服务质量分析功能，进一步提升服务品质。
“平台+数据”线路巡视“火眼金睛”
3月11日，国网天津电力输电监控中心技术人员，利用人工智能平台精准识别蓟州山区一处烟火，并推送告警信息，迅速消除了输电线路火灾隐患。这得益于人工智能样本管理平台与输电图像监测高质量样本集形成的“平台+数据”人工智能双引擎。
该双引擎在输电线路运检工作中成功应用，标志着国网天津电力从输电线路数据样本自主构建到高效管理已实现完整闭环，形成了覆盖样本到模型训练的全链条技术体系，为人工智能技术在输电线路运维领域规模化应用与场景化落地奠定了坚实基础。
样本作为人工智能模型训练与优化的“燃料”，质量与品类决定模型性能与应用效果。长期以来，国网天津电力在推进人工智能技术应用中，面临样本集构建周期长、储备数量不足、稀有样本稀缺等问题，模型泛化能力提升和规模化应用受限。
国网天津电科院人工智能团队依托电力人工智能实验室，历时一年、经过三轮版本迭代，成功开发了人工智能样本管理平台。该平台集样本归集、清洗、标注、审核、发布、管理等功能模块，并创新建立“团队标注+交叉审核”工作机制，为样本高质量产出提供管理体系保障。
在平台强大功能支撑下，该人工智能团队聚焦输电智能运检核心场景，构建输电图像监测高质量样本集，通过系统整合来自输电全景平台与电缆精益化管理平台的海量图像资源，完成涵盖天津电网典型区域及全生产时节输电杆塔、线路、电缆通道的40余万张图像的结构化解析与高质量智能标注。针对山火、烟雾、施工机械等稀有隐患样本，人工智能团队引入生成式人工智能技术，研发小样本生成模型，实现隐患目标精准生成，显著提升模型在极端场景下的辨识能力。
目前，该高质量样本集训练的人工智能模型已在国网天津电力部署应用。在山区，该高质量样本集训练的人工智能模型可精准识别山区雾气和烟火，降低隐患误报率10%，大幅提升山区供电线路运维质效。
国网天津电力将持续提升样本管理平台功能与样本质量，拓展无人机巡检等更多应用场景，加快构建百万级、全场景高标准数据基座，为人工智能深度赋能电网业务提供坚强数据支撑。
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| 责任编辑：myadmin |
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