国家“AI+能源电力”典型成果案例发布，港中大（深圳）团队科研成果入选

7月22日，国家人工智能应用（能源领域电力方向）产业联盟发布“AI+能源电力”典型成果案例汇编。由香港中文大学（深圳）协理副校长、理工学院院长黄建伟教授，理工学院赵俊华教授与广东电网有限责任公司电力调度控制中心联合研发的“超大规模省级电网多智能体协同AI调度员‘明月’关键技术及应用”，入选“AI+调度”类典型成果案例。

“明月”是国内首个省级大电网AI调度员，也是国内首个集感知、决策、控制于一体的智能调度产品体系，目前已在广东电网全面推广应用。

在实际应用中，“明月”可在复杂开放的电网事故中开展并行快速决策。与5年前相比，系统感知效率提升200倍、决策效率提升30倍；在台风等重大灾害中，累计挽回经济损失48亿元。同时，该成果可替代调度员拟定复杂环境下的操作流程，使拟操作票时间缩短95%，并可全天候智能监控百万数量级电力设备运行状态，保障电网频率、电压安全稳定。成果在广东电网全面推广后，年均新增经济效益超过1.3亿元。

该成果依托香港中文大学（深圳）理工学院在群体智能、多智能体系统与网络经济学交叉方向上的长期研究积累，并依托深圳市人工智能与机器人研究院群体智能中心、深圳市群体智能驱动的低碳能源网络重点实验室等平台开展相关研究。

围绕“感知全、可信高、控制快”三方面，团队持续开展关键技术攻关：依托多模态大模型与VLM-BLIP、知识图谱技术，实现电网全域全息感知与语义融合；融合PINN-GNN、Physics-DPO等技术，构建物理—因果双重引导的调度大模型，使大模型的输出受物理规律约束；创新分层多智能体知识嵌入学习框架，实现源—网—荷分层并行协同控制。