在新一輪科技革命與產業變革的浪潮中，AI大模型作為前沿技術的代表，正重塑著諸多行業的發展格局。在能源領域，變電站智能化轉型進程因AI大模型的介入而顯著加速，成為推動電力系統高效、可靠運行的關鍵驅動力。?

故障診斷與預測性維護的革新?

傳統變電站故障診斷依賴人工經驗與簡單數據分析，效率低且難以提前預警潛在故障。如今，AI大模型憑借強大的深度學習能力，可對海量設備運行數據進行深度挖掘。2024年南方電網舉辦的生產域AI算法應用競賽成果豐碩，其研發的“大瓦特”模型，已在廣東電網公司廣州供電局上線。該模型能高效識別鳥巢、飄掛物、瓷質絕緣子破損等6項電網典型缺陷隱患，對積水滲漏、小動物侵擾等異常的識別率整體達80%以上。通過持續學習設備運行的歷史數據與故障案例，大模型構建精準故障預測模型，實時監測設備狀態，主動預測潛在故障風險，為運維人員預留充足處理時間，有效降低設備突發故障概率，保障電力供應穩定性。?

優化調度與節能增效的利器?

變電站的高效運行離不開精準的負荷預測與科學調度。AI大模型可綜合考量天氣變化、時間周期、用戶用電習慣以及新能源接入波動等多元因素，利用大數據與先進算法生成高精度負荷預測曲線。例如，在2025年國家新質生產力與智能產業發展會議上，國網上海電力分享了基于“光明電力大模型”的“AI大腦”平臺應用成果。借助“主配融合負荷轉供智能體”，調度員僅需3分鐘就能完成35千伏變電站全站失電故障處置模擬，負荷轉供方案編制時間縮短至30秒以內，準確率達100%。通過智能調度，避免電網出現過載或輕載運行，實現電力資源合理分配，降低能源損耗，提升電網運行效率，推動變電站向綠色節能方向發展。?

輔助決策與智能管理的支撐?

AI大模型為變電站日常管理與科學檢修提供支持。在日常運行管理中，它自動采集、分析海量設備運行數據，實時監控電壓、電流、溫度等參數，智能識別異常并觸發預警，替代人工24小時監視與數據統計；制定檢修計劃時，基于設備歷史故障數據、運行時長及健康狀態評估，運用算法自動生成精準檢修方案，無需人工反復比對測算；面對設備大修技改，AI大模型深度剖析設備性能瓶頸，結合行業技術動態與成本投入，快速輸出兼顧技術先進性與經濟效益的技改計劃，減少人工調研與方案設計壓力，全方位提升變電站管理的效率與科學性。?

2025年，南方電網云南昆明供電局依托南網“大瓦特”模型體系中的DeepSeek大模型，推出“操作票智能生成及檢驗”“設備試驗數據智能分析”等4個變電運行專業典型模型應用。以主變壓器驗收為例，以往運維人員需對照10份文件，逐項核查62項試驗數據，單次驗收耗時90分鐘且易漏檢；如今“設備試驗數據智能分析”應用實現全流程自動化，單臺主變壓器驗收耗時從1.5小時縮減至15分鐘，效率提升83.3%。?

AI大模型正全方位賦能變電站智能化發展，從故障診斷到運行優化，再到管理決策，帶來前所未有的變革。隨著技術持續迭代創新，AI大模型將在變電站領域釋放更大潛能，為構建新型電力系統、實現能源行業高質量發展注入源源不斷的智慧動力。?

來源: 環球網、上觀新聞等媒體