近日，南方电网贵州电网公司配网低电压AI智能预测功能上线试运行，该功能依托变电站母线电压、配电台区电压等现有量测数据，引入深度学习时序预测技术，构建LSTM（长短期记忆网络）电压预测模型，实现台区低电压趋势智能预测，标志着贵州配电网台区电压管理正由经验驱动向数智驱动加快转变。

随着分布式光伏、充电桩等新型分布式资源持续接入，配网节点快速增长、运行方式日趋复杂。传统低电压研判主要依托网络拓扑、模型参数等，设备调整、拓扑变化后，相关数据需同步进行人工维护，不仅工作量大、效率偏低，且高度依赖运维人员专业经验，难以适应海量配网节点快速分析和规模化应用需求。

针对这一基层痛点，贵州中调开发配网低电压AI智能预测功能，运用数字化手段助力基层减负。该功能创新应用“最小量测”思路，减少对大量节点参数输入的依赖，采用LSTM神经网络对历史运行数据开展训练，自主学习母线电压与台区电压之间的时序关联，实现配电台区及低压末端电压趋势自动分析和低电压风险提前预警。

目前，该功能已完成24组馈线、1800余个台区数据训练和验证，单个台区电压预测准确率达到85%以上，单次研判时间由约1小时缩短至3分钟左右，有效提升配网运行分析质效。

贵州电网铜仁供电局拔尖技术专家艾丹表示：“功能上线前，一个普通的运行方式转换可能涉及上百台配变电压预测，运行方式人员只能借助计算工具逐一调整参数，不仅耗时较长，对新手也有较高学习门槛。现在，只需调取运行方式调整线路，点击‘转供电后电压预测’，即可生成馈线上所有配变的电压预测曲线，快速识别可能出现低电压的区域，并及时将预警信息传递至生产部门，有效减轻了基层工作负担。”

下一步，贵州电网公司将持续提升模型预测准确率，完善数据训练、预测校核和应用评价机制，加快配网低电压AI智能预测功能规模化推广，进一步拓展人工智能技术在配网运行分析和风险预警领域的应用场景，为新型电力系统背景下配电网精益化管理和供电质量提升提供有力支撑。（来源：南方电网贵州电网公司）