多种识别技术为配网调度安全保驾护航

随着海量间歇性、波动性、随机性的分布式新能源直接并网，电力系统运行面临极大的不确定性，给传统配电网带来更复杂的矛盾和挑战，但也提供了配电智慧化发展的新机遇。江苏聚焦实体经济、蓄力制造业，三吴大地的能源挑战来自传统资源短缺，也来自制造业大省高质量发展所必需的能源需求。浙达能源结合当前配网检修调度中遇到的困难，开展创新性技术研究，以配电网新升级支撑经济社会发展，助力“强富美高”新江苏高质量发展。

一、配网检修调度的挑战

目前江苏全省有28000多条中压线路，采用片区管理形式，配网指挥一年至少处理上千起故障、上万条缺陷信息、与现场进行上百次沟通交互。配电网规模不断扩大，信息化建设推进，配网指挥涉及的信息大幅增多，给配网检修调度指挥带来难题：

（1）调度人员有限且更换频繁，缺乏系统性调度人员身份认证方法；

（2）调度发令模式复杂且安全性没有保障，缺乏调度指令核验方法；

（3）人工处理流程繁琐，重复率高，效率偏低，业务“拥堵”和人员压力凸显；

（4）大量重复性的发令、收令、核对等工作，缺乏智能化设备替代人工。

因此，高效地调控有限电力能源以及处理各类设备问题，满足社会生产生活的需求，成为当前推进配电网自动化、信息化建设的重要任务之一。

二、配网调度安全控制技术研究

针对以上调度问题，浙达能源开展对不同模式下的配网调度安全控制技术研究。通过AI大模型技术的引入和虚拟AI调度员的应用，以提高配网调度的工作效能，为电力系统平台的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

通过集成先进的AI大模型技术构建一套智能化的调度人员身份验证系统。该系统能够综合调度人员的多源信息，如生物识别数据、历史操作记录等，通过深度学习算法进行深度分析和处理，从而实现对调度员身份的精准识别。当调度员的身份被成功识别，系统能够自动将这一认证过程转化为文本指令，记录并保存调度员的身份认证结果。

该系统还具备对文本指令的规范性进行安全校核的能力。通过内置的规则引擎和智能算法，系统能够对文本指令进行自动检查，确保其符合预定的格式和规范要求，从而有效防止因人为错误或恶意操作导致的安全风险。这种基于AI大模型的调度人员身份验证系统不仅提高了调度操作的效率和准确性，还大大增强了配网调度的安全性。

同时，我们致力于研究面向调度收发令场景的多模式身份认证技术，探索不同模式下虚拟AI调度员，以适应不同调度场景的需求。虚拟AI调度员具备对配网报警信息的瞬间判断、瞬时处理能力，保障调度指令的管理、安全传输，将调度人员从重复性劳动中解放出来，工作效能得到极大释放；在经过深度学习后，AI调度员可以快速完成海量数据处理，并确保调度指令正确实施，避免人为失误，真正实现减负增效。

三、总结

该研究有利于多模式下配网调度指令的安全管控，可依托配网调度系统进一步提升调度的安全性与规范性，为我国调度与人工智能领域的结合提供新思路，为促进人工智能领域与检修调度领域的可操作解决方案提供经济、有效的途径；研究成果满足多元应用场景需求，未来将推广到其他省份，代表配网新质生产力的数智配电网建设将大幅提高效率，推动配电网高水平管理。