随着经济社会持续发展和电力系统数字化转型的深入，配电网作为连接主网与用户的“最后一公里”，其运行可靠性、供电质量与服务响应效率直接关系到民生保障与营商环境优化。传统以人工经验为主的供（配）电业务指挥模式，在面对日益复杂的网架结构、多元化的用户需求以及极端天气等突发事件时，已显露出决策滞后、协同不畅、资源调配不精准等瓶颈。因此，研究与构建一套集成了先进信息技术与电力业务知识的配电网供电指挥服务智能辅助系统，成为提升供电企业运营效能和客户满意度的关键路径。

一、 系统研究的核心目标与技术架构

智能辅助系统的核心研究目标是实现配电网运行状态的全面感知、故障的智能研判、资源的优化调度以及服务流程的闭环管控。其技术架构通常遵循“感、传、知、用”的逻辑层次：

1. 感知层：依托配电自动化（DA）、高级量测体系（AMI）、物联网（IoT）及无人机/机器人巡检等技术，实时采集线路负荷、设备状态、故障指示器信号、用户停电信息等多源数据，为智能分析提供数据基础。
2. 网络与平台层：利用高速通信网络与云边协同计算平台，实现海量异构数据的可靠传输、高效存储与融合处理。建设统一的数据中台，消除信息孤岛，为上层应用提供标准化数据服务。
3. 智能分析层（“大脑”）：这是系统的核心。综合运用大数据分析、人工智能（AI）算法（如机器学习、深度学习、知识图谱）和电力系统分析模型。关键技术包括：

• 故障智能诊断与定位：基于多源信息融合，快速准确判断故障类型、区间，甚至精确到具体杆塔或设备，大幅缩短故障查找时间。

• 停电影响范围自动分析：结合电网拓扑与用户档案，瞬时分析受停电影响的线路、台区和用户清单，为主动服务提供依据。

• 抢修资源优化调度：综合考虑故障等级、地理位置、交通状况、人员技能、物资库存等因素，利用运筹优化算法生成最优的派工方案和路径规划。

• 负荷预测与网络重构：预测短期负荷，在故障或计划检修时，自动生成最优的转供电方案，最大化恢复供电范围。

1. 应用服务层：面向指挥人员、抢修队伍、客服代表及管理人员，提供可视化指挥大屏、移动巡检抢修APP、协同工单管理、服务质量监控等应用功能，实现业务全流程线上化、协同化。

二、 在供（配）电业务中的关键应用场景

该系统深度融入供（配）电业务的各个环节，实现了从被动响应到主动干预、从经验驱动到数据智能驱动的转变。

1. 智能故障抢修指挥：当故障发生时，系统自动告警，并在一分钟内完成故障诊断、定位、停电范围分析，同步生成抢修工单并推送至最近、最合适的抢修队伍移动终端。指挥人员可通过大屏实时跟踪抢修进度、资源位置和恢复情况，实现精准指挥与监督。
2. 计划停电精益化管理：在安排计划检修或施工停电时，系统能精准模拟停电影响，自动生成最优的停电方案、转供方案和通知用户清单，并通过短信、APP等多种渠道提前告知用户，减少投诉。
3. 供电服务质量主动管控：系统可实时监测各类供电质量指标（如电压合格率、频繁停电等），对异常趋势进行预警。通过对历史服务数据的挖掘，识别服务薄弱环节和客户潜在诉求，推动服务流程优化与服务模式创新。
4. 应急指挥与防汛抗台：在极端天气预警发布后，系统可基于气象数据、电网脆弱性评估模型，预测可能受损的设备和区域，提前预置抢修力量和物资。灾害发生时，快速汇总灾情信息，动态调整资源部署，支撑高效应急决策。
5. 配电网运行优化辅助：基于长期运行数据，系统可辅助分析网络薄弱环节，为配电网规划、改造提供数据支撑；日常运行中，可提供无功优化、负荷均衡等建议，提升电网经济运行水平。

三、 应用成效与未来展望

智能辅助系统的应用，显著提升了供（配）电业务的现代化水平。实践表明，其能有效将平均故障定位时间缩短70%以上，故障平均修复时间（MAIFI）降低30%-50%，大幅提升了供电可靠性和客户满意度。它通过优化资源配置，降低了运维成本，并减轻了调度指挥人员的工作压力。

随着人工智能、数字孪生、5G通信等技术的进一步成熟，配电网供电指挥服务智能辅助系统将向更高级的“自动驾驶”模式演进：数字孪生技术将构建与物理电网实时同步的虚拟镜像，实现更精准的模拟推演与决策预演；人工智能将更深入地用于预测性维护，在设备故障前发出预警；系统与虚拟电厂（VPP）、分布式能源的互动将更加智能，支持更高比例新能源接入下的配电网安全稳定运行。该系统将发展成为支撑新型电力系统建设、实现配电网智能化运营与卓越客户服务的核心中枢。