AI大模型：变电站智能化转型的智慧密码

在新一轮科技革命与产业变革的浪潮中，AI大模型作为前沿技术的代表，正重塑着诸多行业的发展格局。在能源领域，变电站智能化转型进程因AI大模型的介入而显著加速，成为推动电力系统高效、可靠运行的关键驱动力。​

故障诊断与预测性维护的革新​

传统变电站故障诊断依赖人工经验与简单数据分析，效率低且难以提前预警潜在故障。如今，AI大模型凭借强大的深度学习能力，可对海量设备运行数据进行深度挖掘。2024年南方电网举办的生产域AI算法应用竞赛成果丰硕，其研发的“大瓦特”模型，已在广东电网公司广州供电局上线。该模型能高效识别鸟巢、飘挂物、瓷质绝缘子破损等6项电网典型缺陷隐患，对积水渗漏、小动物侵扰等异常的识别率整体达80%以上。通过持续学习设备运行的历史数据与故障案例，大模型构建精准故障预测模型，实时监测设备状态，主动预测潜在故障风险，为运维人员预留充足处理时间，有效降低设备突发故障概率，保障电力供应稳定性。​

优化调度与节能增效的利器​

变电站的高效运行离不开精准的负荷预测与科学调度。AI大模型可综合考量天气变化、时间周期、用户用电习惯以及新能源接入波动等多元因素，利用大数据与先进算法生成高精度负荷预测曲线。例如，在2025年国家新质生产力与智能产业发展会议上，国网上海电力分享了基于“光明电力大模型”的“AI大脑”平台应用成果。借助“主配融合负荷转供智能体”，调度员仅需3分钟就能完成35千伏变电站全站失电故障处置模拟，负荷转供方案编制时间缩短至30秒以内，准确率达100%。通过智能调度，避免电网出现过载或轻载运行，实现电力资源合理分配，降低能源损耗，提升电网运行效率，推动变电站向绿色节能方向发展。​

辅助决策与智能管理的支撑​

AI大模型为变电站日常管理与科学检修提供支持。在日常运行管理中，它自动采集、分析海量设备运行数据，实时监控电压、电流、温度等参数，智能识别异常并触发预警，替代人工24小时监视与数据统计；制定检修计划时，基于设备历史故障数据、运行时长及健康状态评估，运用算法自动生成精准检修方案，无需人工反复比对测算；面对设备大修技改，AI大模型深度剖析设备性能瓶颈，结合行业技术动态与成本投入，快速输出兼顾技术先进性与经济效益的技改计划，减少人工调研与方案设计压力，全方位提升变电站管理的效率与科学性。​

2025年，南方电网云南昆明供电局依托南网“大瓦特”模型体系中的DeepSeek大模型，推出“操作票智能生成及检验”“设备试验数据智能分析”等4个变电运行专业典型模型应用。以主变压器验收为例，以往运维人员需对照10份文件，逐项核查62项试验数据，单次验收耗时90分钟且易漏检；如今“设备试验数据智能分析”应用实现全流程自动化，单台主变压器验收耗时从1.5小时缩减至15分钟，效率提升83.3%。​

AI大模型正全方位赋能变电站智能化发展，从故障诊断到运行优化，再到管理决策，带来前所未有的变革。随着技术持续迭代创新，AI大模型将在变电站领域释放更大潜能，为构建新型电力系统、实现能源行业高质量发展注入源源不断的智慧动力。​