中压配电网网架问题智能诊断技术规范

T/GDAIXXX-XXXX

ICS29.240.30

CCSF21

T/GDAI

团体标准

T/XXXXXX-XXXX

中压配电网网架问题智能诊断技术规范

Technicalspecificationforintelligentdiagnosisofmedium-voltage

distributionnetworkgridframeworkissues

（征求意见表）

20XX-XX-XX发布20XX-XX-XX实施

广东省人工智能产业协会发布I

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引言

中压配电网作为电力系统的重要组成部分，其网架结构的稳定性和安全性对电网的可靠运行至关

重要。然而，随着电网规模的不断扩大和复杂性提升，网架问题的诊断面临越来越多的挑战。传统的网

架问题诊断方法多依赖于人工经验和常规的检查手段，存在诊断效率低、准确性不足和响应速度慢等局

限，难以满足现代电网对及时性和精确性的要求。

在这一背景下，智能诊断技术的引入提供了新的解决方案。通过应用人工智能、大数据分析和机器

学习等先进技术，智能诊断能够实现对中压配电网网架问题的高效、准确、实时诊断，从而显著提高问

题发现和处理的速度与准确性，减少潜在的电网故障，保障电网的稳定运行。

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中压配电网网架问题智能诊断技术规范

1范围

本文件规定了中压配电网网架问题智能诊断的术语和定义、缩略语、智能诊断架构及功能、技术要

求、实施流程。

本文件适用于城市及农村地区3kV至35kV中压配电网的智能诊断系统设计、开发、实施与维护过

程，包括但不限于线路故障、设备老化、负荷不平衡、电能质量异常等常见问题的智能识别与处理。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T7261继电保护和安全自动装置基本试验方法

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

智能诊断intelligentdiagnosis

运用人工智能、大数据分析等技术，自动识别电网中存在的问题并提出解决方案的过程。

3.2

网架问题gridFrameworkissues

包括但不限于结构缺陷、设备故障、运行效率低下等因素，影响中压配电网安全稳定运行的问

题。

4缩略语

SCADA：监控与数据采集系统(SupervisoryControlAndDataAcquisition)

CIM：公共信息模型(CommonInformationModel)

XML：可扩展标记语言(eXtensibleMarkupLanguage)

KPIs：关键绩效指标(KeyPerformanceIndicators)

MTBF：平均无故障时间(MeanTimeBetweenFailures)

PDF：可移植文档格式(PortableDocumentFormat)

Excel：微软的电子表格程序

HTML：超文本标记语言(HyperTextMarkupLanguage)

MQTT：消息队列遥测传输协议(MessageQueuingTelemetryTransport)

HTTPS：超文本传输安全协议(HypertextTransferProtocolSecure)

5智能诊断体系及功能

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5.1智能诊断体系

5.1.1运用机器学习、深度学习等技术方法，基于数据感知和关系抽取等方面，构建配电网智能诊断

方法体系，如图1所示。

配电网智能规划诊断体系构建

配电网多平台数据汇集多源数据深度解析与治理配电网规划智能诊断

负荷数据分类CIM文件解析电气领域知识融合挖掘与推理

多平台系统多源异构数据

馈线非典型接线

生产系统负荷运行数据

馈线不可转供

营销系统负荷报装数据馈线首端联络

多模态数据清洗与治理

运维系统设备检修数据数据智能解析问题库馈线存在大分支

问题分类线路重过载

地理信息系统地理信息数据

问题库

多系统融合下多源异构数据的存储多类型数据预处理，是开展智能分析的基础实现薄弱环节的准确定位

图1诊断体系架构

5.1.2针对配电网规划基础数据海量多源异构特征，包括生产系统的负荷数据、营销系统的包括地理

信息数据、负荷数据等，研究CIM文件智能化解析拓扑数据，研究多模态学习对多源数据进行综合处

理，完成数据的清洗、集成、补全，采用图数据库分层分类存储数据。

5.1.3基于多源数据的配电网规划问题判定规则，构建电网问题智能诊断算法模型，根据需求的数据

类型可以分为：

a)负荷类问题：

1)线路重过载；

2)线路轻载。

b)拓扑类问题：

1)馈线非典型接线；

2)馈线首端联络；

3)馈线同母线联络。

c)负荷-拓扑类问题：

1)馈线不可转供；

2)馈线存在大分支；

3)馈线主干挂灯笼。

d)地理信息类问题：

网格划分不合理问题。

5.2诊断功能

中压配电网网架问题智能诊断应实现以下功能：

a)系统应能够实时监测电网运行参数，包括但不限于电压、电流、功率、频率等，并通过智能终

端或传感器自动采集数据；

b)集成故障检测算法，迅速识别中压配电网中的各类故障，如线路重过载、馈线不可转供、大分

支存在、负荷增长需求超出承载能力等，并精确定位故障点；

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c)采用人工智能和机器学习技术，对收集的数据进行分析，识别故障模式，进行智能诊断，追溯

故障根本原因，预测潜在问题，实现故障的早期预警；

d)具备一定的自我修复能力，如在故障发生后，系统能自动执行预设的故障隔离策略，恢复非故

障区域的供电，减少停电时间和范围；

e)根据诊断结果，系统提出网架结构优化方案，包括线路调整、设备增减或替换等建议。

6技术要求

6.1数据采集

6.1.1应能实时或定期从SCADA系统、智能电表、传感器等多源获取电网运行数据，包括但不限于电

压、电流、功率、频率、开关状态、故障信号。

6.1.2数据采集频率应根据电网的实际运行需求设定，一般要求不超过1min，对于关键参数应实现

秒级采集。

6.1.3数据采集单元硬件应满足GB/T7261相关要求。

6.1.4应具备人机接口用于在线监测、可视化展示、故障诊断信息的显示。

6.1.5应具备对于数据采集单元的配置、管理功能。

6.2数据预处理

6.2.1缺失值处理

应能对对缺失数据进行填补，宜采用插值法、使用平均值或中位数替代、模型预测等方法。

6.2.2异常值检测与处理

宜采用统计方法（如箱线图、Z-score、IQR）识别并处理异常值，可选择剔除、修正或使用模型预

测值替换。

6.2.3数据集成

将来自不同设备、系统或时间段的数据整合到统一的数据模型中，实现数据的无缝对接。

6.3性能要求

6.3.1准确率

智能诊断系统的准确率应不低于95％。

6.3.2响应时间

从数据采集到诊断结果输出不应超过2min。

6.3.3兼容性

系统应兼容现有中压配电网的主流设备通讯协议，如IEC61850、Modbus等。

6.3.4安全性

符合网络安全等级保护三级及以上要求，具备数据加密、访问控制等功能。

6.3.5稳定性

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平均无故障时间（MTBF）应大于20000h。

6.4问题识别

6.4.1基本要求

采用模式识别、机器学习算法自动识别网架结构存在的典型问题，具体包括线路重过载、馈线存在

大分支、馈线不可转供、馈线首端联络、馈线非典型接线、馈线同母线联络、馈线同杆架设线路联络和

馈线主干挂灯笼。

6.4.2线路重过载

线路重载

正常运行方式下，以线路载流量为基准值，统计1天内馈线电流超过基准值80％的持续时间，如

果时间超过1h，则计1次。如果1个自然月内累计出现3次，则判定该线路重载。

线路过载

正常运行方式下，以线路载流量为基准值，将1天内馈线电流超过基准值100％且持续时间超过1

h，统计为1次，一个自然月内若出现3次及以上，则判定为线路过载。

线路轻载

若线路最大运行电流低于额定电流的30％，则判定为线路轻载。

6.4.3馈线存在大分支

识别分支线上的配变台数，若配变数10台以上或分支线上所有配变的低压用户总和大于1000户，

则诊断为馈线存在大分支。

6.4.4馈线不可转供

有联络关系(包括馈线组内的间接联络)的中压线路处于最大负荷运行方式下，其中某一回线路的变

电站出线开关故障或计划停运时，计算其通过(不限次数)转供电倒闸操作后转出的电流，若转接线路的

最大运行电流加上接入的电流比线路的安全电流大，则该线路为不可转供电线路。

6.4.5馈线首端联络

馈线首端联络问题判定标准包括：

e)环网点至电源点中压用户数/线路总中压用户数＜10％；

f)线路配变＞10台，或A区线路低压用户数＞1000户、B区线路低压用户数＞2000户；

g)所有环网点都属于首端环网。

6.4.6馈线非典型接线

调用典型配电网接线模式识别算法，得到研究片区的典型接线模式。识别出指定片区的典型接线模

式后，剩余未能识别出的馈线即为非典型接线模式。

6.4.7馈线同母线联络

有直接联络关系的线路均来自同一变电站同一段母线（合环运行、单一用户供电线路除外），则诊

断该线路为同母线联络。

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6.4.8馈线同杆架设线路联络

有联络关系的线路的所有电杆，若线路的电杆重复，则诊断为馈线同杆假设线路联络。

6.4.9馈线主干挂灯笼

识别T接在主干线上，且未装分界断路器单一配变，并以T接点为中心统计500米范围内T接在

主干线上未装分界断路器单一配变台数，超过5台则诊断为馈线主干挂灯笼。

6.5诊断分析

6.5.1智能诊断分析流程见图2。

文件解析流程

开始

上传文件

CIM/XML文件解

析器

CIM/Entity

绕组判断是查找变压器

否

联络开关判断是查找联络馈线

否

常开开关判断是备用元件

否

是

负荷开关判断是查找母线

否

架空线判断是查找杆塔

否

元件连接判断

否

根据id和pid生

成连接关系

静态问题分析

卡脖子、大分变压器、母线等

主干分析分支线路分析

支等问题分析关键节点提取

合并生成

CIM/JSON

文件解析流程

结束

图2智能诊断分析流程图

6.5.2将馈线的CIM/XML文件上传到文件解析器生成CIM/Entity数据。

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6.5.3对解析好的数据进行设备元件判断，分别对绕组、联络开关、常开开关、负荷开关、架空线进

行识别判断，查找相应的设备图模。

6.5.4对设备元件连接关系进行判断，通过id和pid生成连接关系。

6.5.5对静态问题进行分析，分别有主干分析、分支线路分析、卡脖子和大分支等问题分析，变压器、

母线分析并提取关键节点。

6.5.6合并所有分析结果数据，合并生成CIM/JSON文件。

6.6解决方案生成

基于智能算法生成规划方案后，经校核未发现问题，则认为该方案准确，准确率为（以一组接线组

为1个方案）：准确方案/全部方案×100%，方案准确率应不低于90％。

7实施流程

7.1数据接入与管理

7.1.1需求分析与规划

需求分析与规划实施流程如下：

a)明确数据需求：需要确定哪些类型的数据对于中压配电网的智能诊断最为关键，比如电压、电

流、功率因数、设备状态等。

b)数据源识别：识别所有潜在数据来源，包括但不限于智能电表、传感器、SCADA系统、历史档

案。

c)规划数据架构：设计数据流动的整体架构，包括数据采集、传输、存储、处理和分析的各个环

节。

7.1.2数据接入标准

数据接入标准实施流程如下：

a)定义数据格式：为每类数据制定统一的数据格式和协议，例如使用CIM、JSON或特定的工业通

信协议（如Modbus、DLMS）；

b)接口规范：制定数据接入接口的规范，包括API设计、数据加密方式、认证机制等。

7.1.3数据接入实施

数据接入实施流程如下：

a)开发数据接口：根据标准开发数据接收端口和适配器，支持不同来源数据的标准化接入；

b)部署数据采集设备：在必要位置部署或升级数据采集终端；

c)数据传输配置：配置数据传输协议和通道，如MQTT、HTTPS等。

7.1.4数据质量管理

数据质量管理实施流程如下：

a)数据清洗：设计数据清洗流程，去除无效数据、纠正错误数据、填补缺失值。

b)数据验证：实施数据质量检查规则，如范围检查、一致性校验等。

c)监控与报警：建立数据质量监控系统，对异常数据传输或质量问题及时报警。

7.1.5数据存储与管理

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数据存储与管理实施流程如下：

a)选择存储方案：根据数据量、访问频度和分析需求选择合适的数据存储方案，如关系型数据库、

NoSQL数据库或大数据存储平台（如Hadoop、Cassandra）。

b)数据索引与归档：为频繁查询的数据建立高效索引，对历史数据进行归档管理，平衡性能与成

本。

c)元数据管理：建立元数据管理系统，记录数据来源、格式、更新频率等信息。

7.2模型构建

7.2.1线路重过载智能诊断模型

建模的数据导入和准备

建模的数据导入和准备具体如下步骤：

a)导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

b)导入计量自动化系统中导出的负荷数据；

c)基于配变ID将拓扑模型中对应的配变设备和负荷数据关联起来。

定位重过载馈线

常规的配电网规划数据只有网架信息和负荷数据，无法通过电流直接定义重载。因此，常用方法是

通过计算流过馈线的功率对馈线进行定义，具体如下步骤，针对每条馈线进行扫描与计算。

a)计算馈线的潮流，得到馈线中每段线路的功率Pj；

b)计算馈线的负载率，具体如下所示：

P

P=j×100%(1)

Pmax

式中：

푃푚푎푥：馈线最大输送容量；

P：负载率。

d)找出P大于a的馈线(a表示馈线允许的最大负载率，需要注意的是，每个地区对a的定义不同)。

注：保存所有重载馈线的编号，以便后续计算调用。

7.2.2馈线存在大分支智能诊断模型

馈线存在大分支智能诊断模型具体如下步骤：

a)建模的数据导入和准备，导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

b)确认主干，对于单辐射线路，只需要找到最长的线路，即为主干；

c)确认分支，除了主干节点，剩下的都是分支节点；

d)定位大分支，确认分支后，求出每个分支所带的负荷大小(用户数量)，设定阈值β，作为评判

支路是否大分支线路。

注：保存大分支的编号，以便后续计算调用。

7.2.3馈线不可转供智能诊断模型

馈线不可转供智能诊断模型具体如下步骤：

a)建模的数据导入和准备，导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

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b)定位不可转供的两回馈线，对两回馈线进行N-1校验，计算联络馈线是否通过N-1校验，如果

不通过则联络馈线是不可专供，需要进行改造。

注：保存所有互联不可转供馈线的编号，以便后续计算调用。

7.2.4馈线首端联络智能诊断模型

馈线首端联络智能诊断模型具体如下步骤：

a)建模的数据导入和准备，导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

b)寻找到离变电站节点最远的节点，由于自动化平台给的馈线信息是无序的，因此需要对馈线进

行排序，运用DFS-Tree算法，确定根节点后对馈线进行排序；得到馈线的DAG拓扑图后，可

以根据DAG图的直接得到叶子节点(馈线端点)，然后求每个叶子节点到变电站节点的距离，就

可以得到馈线最远的节点；

c)寻找馈线末段(用户数占总体的20％)。从最远的节点开始，往上游回溯，直到找到满足条件

停止。具体如图3所示，图中5号节点为馈线的最远节点，往上游回溯直到9号节点停止，

因此馈线的末端为{9，8，2，5}。

图3馈线末端示意图

e)判断馈线的联络情况(只要联络点不在馈线末段，都认为是首端联络)。假设从步骤c）得到两

条馈线的末端节点集合分别为E1和E2，对两个集合求并集，然后再求联络点和该集合的交集，

通过结果可以判断出馈线的联络情况；

E=E1∪E2...................................(2)

E∩{n1,n2}...................................(3)

式中：

E：两条馈线的末端节点集合的并集；

푛1：馈线1联络的节点编号；

푛2：馈线2联络的节点编号。

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对于公式（3）计算结果：∅，则表示两回馈线没有末端联络；如果结果只有一个n1或n2其中一

个，则表明出现一回末端另一会在中段或者首段的情况；如果结果是n1和n2，则表明该两回馈线末端

联络。

注：保存所有首端联络馈线的编号，以便后续计算调用。

7.2.5馈线非典型接线智能诊断模型

馈线非典型接线智能诊断模型具体如下步骤，关系图见图4：

a)对拓扑中出现的节点进行定义，分为电源节点和常规节点。根据CIM文件解析出的元件，电源

节点主要包括变电站，10kV母线元件的首端节点(上游节点)，其余节点(包括开关元件、线路

元件、配电变压器的首末端节点等)均可视为常规节点；

b)以各个电源节点为起点(根节点)，找到节点相匹配的元件(首节点或末节点)，运用深度优先算

法进行递归搜索，循环遍历所有节点，直至找到所有的馈线树；

c)遍历所有开关状态为断开的开关元件，若开关元件的首节点和末节点存在于某两棵馈线树中，

则判断这两棵馈线树之间存在联络关系；

d)对于未能联络的馈线树，则将这些馈线树标记为单辐射型馈线树；

图4接线模式识别逻辑

7.2.6馈线同母线联络智能诊断模型

馈线同母线联络智能诊断模型具体如下步骤：

a)建模的数据导入和准备，导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

b)定位同母线联络馈线，遍历所有联络的馈线，如果联络线的变电站一致，则该联络线是同母线

联络。

注：保存所有同母线联络馈线的编号，以便后续计算调用。

7.2.7馈线同杆架设线路联络

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馈线同杆架设线路联络智能诊断模型具体如下步骤：

a)建模的数据导入和准备，导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

b)定位同杆共架馈线，遍历管廊所有杆塔节点，如果杆塔节点有两个或以上的馈线，则该点存在

同杆共架。

注：保存所有同杆共架馈线的编号，以便后续计算调用。

7.2.8馈线主干挂灯笼智能诊断模型

馈线主干挂灯笼智能诊断模型具体如下步骤：

a)建模的数据导入和准备，导入路网数据和馈线CIM文件，建立路网与电网耦合的拓扑模型；

b)定位主干挂灯笼的馈线，遍历所有馈线的主干，如果主干存在5个或以上的负荷节点且中间没

有分段开关，同时距离这些节点在500米范围内，则该馈线存在主干挂灯笼问题。

注：保存所有主干挂灯笼馈线的编号，以便后续计算调用。

7.3实时监测与预警

7.3.1实时数据处理

构建实时数据流处理管道，运用流计算技术（如ApacheKafka、SparkStreaming）对数据进行实

时分析。

7.3.2异常检测

异常检测实施流程如下：

a)选择适合电网特性的异常检测算法，如基于统计的方法（均值+标准差）、机器学习模型（孤

立森林、DBSCAN聚类）或深度学习模型（LSTM异常序列检测）；

b)对选定的算法进行训练，利用历史数据中的已知故障案例优化参数，提高异常识别的准确率和

鲁棒性；

c)根据实时数据的变化动态调整异常检测的阈值，避免因季节性变化或负荷波动引起的误报。

7.3.3预警触发机制

预警触发实施流程如下：

a)构建灵活的规则引擎，定义异常事件与预警等级之间的映射关系，可根据故障严重程度触发不

同级别的预警。

b)与运维团队紧密合作，根据电网运行经验设定合理的预警阈值。

c)集成邮件服务、短信服务及移动APP推送服务，实现故障预警的即时通知，迅速响应。

d)根据预警级别制定不同的响应流程和责任人分配。

7.4诊断报告

7.4.1故障定位与原因分析

整合实时监测数据、历史维护记录、电网结构信息等多源数据，为故障诊断提供全面信息支

持。

基于机器学习或深度学习技术，开发故障定位模型。使用历史故障案例进行训练，使模型能

够学习故障特征与位置之间的关联。

结合专家知识库和数据驱动方法，开发算法对故障原因进行推理，考虑因素包括但不限于设

备老化、外部环境影响、操作失误等。

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利用拓扑分析和潮流计算技术，评估故障对电网其他部分的潜在影响，包括负荷转移能力、

电压稳定性等。

设计结构化的诊断报告模板，涵盖故障基本信息、定位结果、原因分析、影响评估等内容。

7.4.2建议措施生成

基于故障类型和影响程度，预先设定维修或调整的规则；同时，利用优化算法生成最优解决

方案，如最小化修复成本或停电时间。

将可用人力资源、备件库存、维修工具等资源纳入考量。

对每项建议措施进行风险评估，包括实施难度、潜在的二次影响等。

建立反馈机制，收集实际维修效果数据，用于持续优化模型和算法，提升建议措施的有效性。

7.4.3报告自动化

开发脚本或接口，自动从数据库或其他数据源抽取所需信息，减少人工干预。

设计报告生成引擎，根据诊断结果和建议措施自动填充到预设模板中，生成内容丰富的诊断

报告。

支持报告导出为PDF、Excel、HTML等多种格式。

在系统中设置定时任务，实现报告的定期自动生成，如每日、每周汇总报告，并自动发送给

指定的运维团队成员。

提供报告内容的自定义选项，允许运维人员根据需要选择或添加特定分析模块，增加报告的

灵活性和实用性。

7.5后评估与反馈

7.5.1效果评估

建立一套全面的效果评估体系，涵盖关键性能指标(KPIs)，如故障预测准确率、平均响应时

间、故障解决时间、系统稳定性等。

利用日志记录、系统监控工具自动收集运行数据，进行统计分析，客观反映系统效能。

设定初期基准线，对比每次评估周期内的变化，识别性能提升或下滑的具体环节。

组织定期的审查会议，分享评估结果，讨论存在的问题和改进空间，确保所有利益相关者对

系统表现有清晰的认识。

7.5.2用户反馈收集

建立线上（如系统内置反馈按钮、电子邮件问卷）和线下（如座谈会、一对一访谈）的反馈

收集机制，确保用户声音被广泛听取。

提供匿名反馈选项，鼓励用户提供真实、无顾虑的反馈意见。

对收集到的反馈进行分类整理，如操作界面、功能实用性、系统性能等，并根据影响程度和

紧急程度进行优先级排序。

7.5.3迭代优化

采用敏捷开发模式，快速响应评估结果和用户反馈。

根据效果评估发现的问题，对模型参数进行微调，优化算法逻辑，提升预测和诊断准确性。

针对用户提出的合理需求，开发新功能或优化现有功能，如增加可视化分析工具、强化移动

端支持等。

持续关注并提升系统运行效率，包括数据处理速度、资源占用等。

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形成“评估-反馈-优化-再评估”的闭环管理机制，确保智能诊断系统能够持续适应电网运维的

需求变化，不断提升其价值和效用。

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广东省人工智能产业协会

《中压配电网网架问题智能诊断技术规范》

团体标准编制说明

一、工作简况

（一）任务来源

根据2023年全国标准化工作要点，大力推动实施标准

化战略，持续深化标准化工作改革，加强标准体系建设，提

升引领高质量发展的能力。为响应市场需求，需要制定完

善的中压配电网网架问题智能诊断技术规范，对中压配电网

进行管理，满足市场质量提升需要。依据《中华人民共和国

标准化法》，以及《团体标准管理规定》相关规定，南方电

网人工智能科技有限公司等相关单位发起制定《中压配电网

网架问题智能诊断技术规范》团体标准。于2024年05月

24日，广东省人工智能产业协会发布《中压配电网网架问

题智能诊断技术规范》团体标准立项通知，正式立项。

（二）编制背景及目的

中压配电网是电力系统的重要组成部分，承担着将电能

从高压输电网传输至低压用户的重要任务。其稳定性和可靠

性直接关系到广大用户的用电体验和电力系统的整体运行

效率。随着城市化进程的加快和电力需求的不断增长，中压

配电网的规模日益扩大，结构也日趋复杂。这导致在配电网

的运行过程中，网架问题频发，如设备老化、过载、短路、

广东省人工智能产业协会

断线等，严重影响了配电网的安全稳定运行。近年来，人工

智能、大数据、云计算等智能技术的快速发展，为配电网的

智能化改造提供了强有力的技术支撑。通过应用智能技术，

可以实现对配电网网架问题的实时监测、快速诊断和有效处

理，提高配电网的运行效率和管理水平。在智能技术应用于

配电网网架问题诊断的过程中，由于缺乏统一的技术规范和

标准，导致不同企业在技术应用和问题解决上存在差异，难

以形成行业共识和协同效应。

通过制定《中压配电网网架问题智能诊断技术规范》团

体标准，明确智能技术在配电网网架问题诊断中的应用原

则、技术要求、测试方法等内容，为行业提供统一的技术规

范和标准。通过智能诊断技术的应用，及时发现并处理配电

网网架问题，防止问题扩大化，保障电网的安全稳定运行。

标准的制定和实施将促进智能技术在配电网领域的广泛应

用和深入发展，推动电力行业的智能化转型和升级。同时，

标准的制定也将为国内外企业提供技术交流和合作的机会，

推动国际标准的制定和国际化发展。

本标准的制定旨在促进市场规范与竞争。通过制定统一

的技术规范和标准，能够引导市场向规范化、专业化方向发

展，避免无序竞争和不良行为的出现。这有助于提高整个行

业的技术水平和竞争力，推动居家养老服务的可持续发展。

综上所述，《中压配电网网架问题智能诊断技术规范》

团体标准的编制背景是基于配电网的重要性、网架问题的复

杂性、智能技术的发展以及行业标准的缺失等因素。其编制

广东省人工智能产业协会

目的是为了统一技术规范、提升诊断效率、保障电网安全以

及推动行业发展。

（三）编制过程

1、项目立项阶段

标准工作组根据标准制修订计划和团体标准制修订要

求，就中压配电网行业进行了深入的调查研究，同时广泛搜

集相关标准和国外技术资料，进行了大量的研究分析、资料

查证工作，确定了标准的制定原则，结合现有实际应用经验，

为标准的起草奠定了基础，也由此确定了标准框架和标准主

要内容，形成标准草案，并向广东省人工智能产业协会标评

委提交立项申请。

2、项目申报阶段

2024年05月15日，广东省人工智能产业协会标评委召

开标准立项评审会，评审专家组认真听取了标准工作组的立

项汇报，对团体标准的立项必要性、适用范围、主要技术内

容和国内外情况等进行了质询与讨论，一致同意该标准立

项。并于2024年05月24日，广东省人工智能产业协会发

布《中压配电网网架问题智能诊断技术规范》团体标准立项

公告，立项编号为：T/GDAI001-2024。

3、标准征求意见阶段

形成标准草案稿之后，起草组召开了多次专家研讨会，

从标准框架、标准起草等角度广泛征求包括向行业协会、相

关企业、专家学者等意见，从理论完善和实践应用方面提升

广东省人工智能产业协会

标准的适用性和实用性。经过理论研究和方法验证修改完善

草案，形成了《中压配电网网架问题智能诊断技术规范》（征

求意见稿）。

（四）主要起草单位及起草人所做的工作

1、主要起草单位

南方电网人工智能科技有限公司、广东省人工智能产业

协会标准化与评价工作委员等多家单位的专家成立了规范

起草小组，开展标准的编制工作。经工作组的不懈努力，在

2024年7月，完成了标准征求意见稿的编写工作。

2、广泛收集相关资料

在广泛调研、查阅和研究国际标准、国家标准、行业标

准的基础之上，形成本标准征求意见稿。

二、标准编制原则和确定主要内容的论据及解决的主要

问题

（一）标准制定原则

本文件依据相关行业标准，标准编制遵循“前瞻性、实

用性、统一性、规范性”的原则，注重标准的可操作性，

严格按照GB/T1.1-2020的要求进行编写。

（二）标准主要技术内容

本文件征求意见稿包括7个部分，主要技术内容如下：

1、范围

规定了本文件的主要内容以及本文件所适用的领域。

广东省人工智能产业协会

2、规范性引用文件

列出了本文件引用的标准文件。

3、术语和定义

对中压配电网网架问题智能诊断技术规范进行了明确

的定义，并对相关的术语进行了解释，以方便标准的理解和

应用。

4、缩略语

对本文件引用的缩略语进行了明确解释说明。

5、智能诊断体系及功能

本章节规定了中压配电网网架问题智能诊断功能及体

系。

6、技术要求

本章节规定了中压配电网网架问题智能诊断的技术要

求，包括数据预处理、性能要求、问题识别、诊断分析等内

容。

7、实施流程

本章节规定了中压配电网网架问题智能诊断的实施流

程。包括数据接入与管理、模型构建、实时监测与预警、诊

断报告及后评估与反馈等内容。

广东省人工智能产业协会