报告由四川大学刘友波教授团队撰写，聚焦人工智能技术与新型配电系统的深度融合，系统梳理了行业发展背景、AI技术支撑及核心应用场景，为配电系统高质量发展提供技术路径与实践参考。
行业背景与核心挑战明确。当前配电系统面临源、网、荷多端变革：源侧风光等分布式能源出力不确定性提升，荷侧电动汽车等新型负荷大规模并网，网侧需平衡安全稳定与能源供应。传统规划方法难以应对高维变量、时空耦合约束及多目标优化需求，存在承载能力量化难、互动响应建模难、复杂问题求解难等痛点，亟需人工智能技术突破。同时，配电网正向高可靠服务型系统转变，呈现产消一体化、柔性联接、有源支撑等演化趋势。
人工智能技术提供强力支撑。我国政策持续推动AI与电力行业融合，AI技术历经早期萌芽、技术积淀、快速发展至爆发阶段，深度学习、强化学习、大模型成为核心支撑技术。深度学习擅长模式识别与状态映射，适用于新能源预测、故障诊断等场景；强化学习具备决策执行能力，通过智能体与环境交互实现优化控制；大模型凭借海量参数与涌现能力，通过提示词工程、指令微调等技术适配电力行业需求，构建“基础大模型-行业大模型-垂直大模型”三级架构。
核心应用场景覆盖规划全流程。在分布式预测与感知方面，通过模态分解、网格化边缘智能等技术，提升净负荷预测精度与光伏出力感知能力。数模混合规划中，融合物理模型与数据驱动方法，实现配电网拓扑自动规划、分布式设备容量智能配置，大幅降低规划成本与耗时。多维信息融合决策依托图像分割算法与GIS技术，精准评估屋顶光伏可用面积与配网承载能力，优化馈线路径布局。生成式AI应用则实现拓扑认知、最优潮流建模与自动规划，通过多智能体协作，支持自然语言交互下的代码生成与方案优化。
展开剩余80%未来发展聚焦多元主体协同。随着分布式资源规模化增长，虚拟电厂、微电网等新型经营主体将深度参与电力市场。未来需突破主体博弈均衡表征、群控策略建模、利益分配协调等难题，结合AI技术构建“态势感知-均衡计算-柔性群控-利益均衡”的新型规划体系，兼顾消纳能力、安全稳定与主体意愿，推动配电系统向更智能、高效、可靠的方向演进。
人工智能技术为新型配电系统提供了从感知、决策到执行的全链条解决方案，通过多技术融合与多场景应用，有效破解传统规划痛点。未来需持续深化技术落地与机制创新，助力新型电力系统建设与“双碳”目标实现。
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