随着配电网负荷密度持续增大、结构日益复杂、分布式能源加速接入以及气候环境多变，供电可靠性保障、多源协调与应急处置等挑战愈发严峻，传统人工调度模式在实时响应与精细化管控方面已显现不足。本文以湖北某供电公司为例，阐述如何通过新华三一站式AIGC解决方案，构建基于大模型的智能虚拟调度员，实现计划检修、故障处置、运行监控等核心业务的自动化与智能化。该方案通过知识库构建、业务智能体开发、模型微调与场景化集成，显著提升调度效率、故障响应速度与业务协同能力，为电网调度体系向“人机协同、智能决策”转型提供可复制的实践路径。

引言：电力调度智能化转型的必然趋势

电力系统作为关键基础设施，其稳定运行与高效调度直接影响社会经济与民生保障。近年来，随着新型电力系统建设推进，配电网呈现高密度、多形态、高交互特征，传统依赖人工经验的调度模式已难以应对实时数据分析、多源协调与快速故障处置等复杂需求。国家能源局在《2023年电力可靠性管理重点工作》中明确提出“推动人工智能与电网调控深度融合”，为调度系统智能化 升级指明了方向。

湖北某供电公司作为华中地区重要的供电企业之一，其配电网具备负荷集中、网架复杂、新能源渗透率高等典型特征，调度业务长期面临人力资源紧张、响应滞后、知识传递效率低等痛点。为此，新华三集团基于“AI in ALL”技术战略，凭借完整AI底座、开放模型生态、异构算力调度、专属业务安全及模型一站式交付能力（如图1所示），经过多轮技术方案交流，深入业务部门调研问诊，获得客户充分认可，以全流程服务交付模式为其构建了以智能虚拟调度员为核心的一站式AI调度解决方案，实现从“人找信息”到“信息找人”，从“被动处置”到“主动预警”的业务范式变革。

图1 新华三电力AIGC整体解决方案架构

1 智能虚拟调度员系统架构与核心能力

新华三基于“AI底座+大模型生态+场景应用”三层架构，为某供电公司打造了“平台化调度中枢+模块化智能集群”的虚拟调度员系统。该系统深度融合电力专业知识、实时数据流与业务流程，具备以下三大核心能力，如图2所示。

图2 人工智能虚拟调度员业务系统架构

1.1 智能计划检修全流程自治

覆盖“检修通知–智能成票–停电操作–开完工报备–送电恢复”全链条，实现计划检修任务的自动化生成、流转与闭环。系统通过自然语言理解与规则引擎，自动解析检修申请，生成符合安规调规的操作票，并推送至相关班组与用户终端，全程无需人工介入单据填录与多头沟通。

1.2 智能故障处置一体化决策

集成故障研判、影响分析、转供方案生成与处置指令下发功能。当发生故障时，系统实时获取SCADA、配电自动化等系统信号，结合拓扑关系与历史案例库，秒级输出最优复电策略，并自动生成处置工单，推送至现场人员移动终端，大幅缩短故障隔离与恢复时间。

1.3 智能调度助手知识协同

构建涵盖规章制度、技术标准、典型操作、故障案例的电力调度知识库，结合RAG（检索增强生成）技术，为调度员提供精准、及时的问答支持与业务引导。助手支持多轮对话、跨系统查询、文档自动生成等功能，成为调度员日常工作中的“AI副手”。

2 技术实现路径：从知识注入到业务融合

2.1 知识库构建与优化

项目团队历时半年深入业务一线，梳理调度规程、作业指导书、历史工单、故障报告等非结构化文档，通过标注、清洗、向量化，构建多维度专业知识图谱。知识库持续通过业务反馈进行迭代，确保信息的准确性与时效性。

2.2 大模型选型与场景微调

采用新华三百业灵犀（LinSeer）私域大模型作为基础能力引擎，结合电网领域语料进行预训练与指令微调。针对调度专业术语、操作逻辑、安全约束等进行强化学习，提升模型在电力语境下的理解与生成准确性。

2.3 系统集成与流程重构

通过API网关与调度管理系统、配电自动化系统、GIS平台、营销系统等进行数据对接，实现跨系统信息融通。基于智能体框架，将AI能力封装为可插拔服务模块，支持业务流灵活编排，避免对原有系统进行大规模改造。

3 实践成效：效率提升与体验重构

自系统上线以来，该供电公司调度业务在多个维度实现显著提升。

◆检修效率提升：计划检修工单自动生成率达95%，票单填写时间从平均15分钟缩短至即时生成，交接班简报自动生成，事务遗漏率下降90%。

◆故障响应加速：故障研判与转供方案生成时间从传统人工分析的15–30分钟缩短至秒级，非自动化开关故障推演准确率超90%。

◆知识获取便捷：调度员可通过自然语言问答，在3秒内精准检索调规、安规条款及相关案例，跨系统数据查询响应速度提升50%。

◆协同能力增强：通过智能代办提醒、多源信息整合，实现“监测–预警–处置”闭环自动化，跨部门协同处置效率提升3倍。

4 未来展望：从“业务数字化”到“智能业务化”

智能虚拟调度员的落地，标志着某供电公司在调度智能化转型中迈出关键一步。未来，新华三将继续与客户深化合作，沿着以下方向持续演进。

◆多模态交互升级：引入语音、图像识别能力，支持现场视频智能分析、调度指令语音交互，进一步解放人力。

◆预测性调度拓展：结合气象、负荷、新能源出力预测数据，构建电网运行风险超前预警与自适应优化体系。

◆生态化能力开放：将调度智能体能力封装为标准化服务，向规划、运维、客服等业务线输出，推动企业级AI中台建设。

5 结束语

人工智能与电力业务的深度融合，正推动调度体系从“经验驱动”向“数据驱动+智能决策”演进。新华三通过一站式AI解决方案，助力湖北某供电公司构建了具备感知、分析、决策、执行能力的虚拟调度员，不仅实现了基层减负与效率提升，更为电网调度智能化树立了可复制、可推广的行业范式。未来，随着技术迭代与场景深化，人机协同的调度新模式将持续赋能新型电力系统建设，为能源数字化转型注入强劲动能。