能源电力

负荷巡检，供需智衡

面向电厂、电网与新能源场站，以数据底座与智能体集群支撑“预测—巡检—调度”全链路，从事后响应转向事前预警。

解决方案

电力系统正从“源随荷动”向“源网荷储协同”转型，负荷波动加剧、巡检依赖人工、调度决策链条长、数据分散难利用。方案以 GNex Data 统一数据基座汇聚 SCADA、EMS、气象、交易等多源数据，经治理与编目形成可信数据资产，在其上部署负荷预测、巡检值守、故障诊断、调度辅助等智能体集群，关键决策由运行人员确认后执行。

负荷预测
多源融合精测
新能源占比提升导致负荷波动加剧，传统预测方法误差大，影响调度决策质量。通过融合历史负荷、气象、节假日、产业用电等多源数据，预测模型持续提升短期与超短期预测精度，为调度提供可信输入。
巡检值守
机器代人 7×24
场站分散、环境恶劣，人工巡检成本高且有安全风险。通过机器人与无人机搭载图像识别自动判读仪表读数与设备缺陷，配合告警收敛降噪、事件自动定级与处置派单，实现 7×24 巡检值守，覆盖与频次大幅提升。
故障诊断
经验沉淀复用
故障诊断经验集中在少数专家身上，人员流动带来经验流失。通过历史故障案例检索与专家经验复用，智能体推理定位故障根因并输出维修建议，个人经验沉淀为组织能力。
预测性维护
事前干预降损
设备维护多为故障后抢修，非计划停机损失大。基于运行状态监测与趋势分析识别设备劣化征兆，提前安排维护窗口，从“事后抢修”转向“事前干预”。
调度辅助
人在回路决策
供需匹配需综合发电计划、负荷预测、储能状态、市场价格，决策链条长、窗口短。通过多目标优化生成调度建议，经调度员确认后执行，提升决策效率并守住安全底线。
虚拟电厂
聚合增值运营
分布式资源分散闲置、利用率低。通过聚合分布式资源参与电力市场交易与需求响应，并让运行数据持续沉淀反哺预测模型，形成“越用越准”的正循环，支撑预测性维护与持续降本。

方案架构

数据先行，预测、巡检、调度均以可信数据为基础：底座层的 GNex AgentOS 与 GNex Data 统一数据基座汇聚 SCADA、EMS、气象、交易等多源数据，并提供时序分析、图像识别等专用引擎；能力层的六类智能体在此之上完成数据接入治理、负荷预测、健康监测、巡检判读、故障诊断与告警值守；应用层支撑负荷预测、巡检值守、调度辅助、虚拟电厂运营等业务运行。

数据先行 · 预测巡检调度