电力行业已积累丰富智能能力，但这些"系统内能力"无法被AI Agent调用，成为AI时代障碍。AI Agent本质是"能力组织者"，电力系统改造需遵循"能力解耦+工具化+语义封装"思想，通过能力原子拆解、接口工具化封装、构建工具中台、实现Agent与大模型协同、发展多Agent协同五个步骤，分阶段释放系统能力价值，最终实现智能体理解、调用、组合电力系统能力的真正智能电网。

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一、一个被严重低估的问题：

我们并不缺“智能”，缺的是“可被智能体使用的能力形态”

在过去二十多年里，电力行业的信息化、自动化、数字化建设，其实已经积累了极其丰富的“智能能力”：

• 调度自动化系统中：

• 潮流计算、状态估计、短期负荷预测、N-1 校核

• 配电自动化系统中：

• 故障定位、隔离与恢复（FLISR）

• 拓扑分析、馈线重构、低压台区分析

• 用电信息采集系统中：

• 异常识别模型

• 抄表完整性校验

• 线损分析、用电行为分析

• 新型负荷管理系统中：

• 负荷预测

• 需求响应策略

• 可调负荷评估与控制

从技术角度看，这些系统中已经存在大量“小模型 + 规则 + 算法 + 业务流程”。

但问题在于：

这些能力几乎全部是“系统内能力”，而不是“可被 AI Agent 组合调用的能力”。

在 AI Agent 时代，这会成为一个结构性障碍。

二、AI Agent 时代对“能力形态”的根本要求

1. Agent 不是“另一个系统”，而是“能力的组织者”

AI Agent 的本质不是替代现有系统，而是：

基于大模型的认知、规划、推理能力，动态组合已有能力完成复杂目标。

这意味着：

• Agent 不擅长具体计算

• Agent 不应直接操作底层数据

• Agent 的价值在于：

• 任务理解

• 多步规划

• 决策权衡

• 跨系统协同

因此，现有电力系统真正需要提供的，不是“界面”，而是“工具（Tool）”。

2. “系统能力”与“Agent 工具能力”的本质差异

维度 传统系统能力 Agent 工具能力

调用方式 人点界面 / 系统触发 智能体语义调用

输入 固定参数、表结构 语义化参数

输出 报表、页面、文件 结构化结果 + 解释

状态 系统内状态 可显式描述的上下文

组合方式 预设流程 动态编排

这意味着：不是简单“加一个 API”就能完成 Agent 化。

三、电力系统 Agent 化改造的核心思想

——“能力解耦 + 工具化 + 语义封装”

一句话总结方法论：

把“系统”拆解为“可独立调用的能力单元”，

把“能力单元”封装为“Agent 可理解的工具”，

把“工具”交给大模型进行智能组合。

四、第一步：能力盘点与“原子能力”拆解

1. 不要按系统拆，要按“能力”拆

一个常见误区是：

“调度系统就是一个 Agent，配电系统就是一个 Agent。”

这是错误的。

正确做法是：

跨系统拆“原子能力（Atomic Capability）”。

2. 原子能力的判定标准

一个能力是否适合作为 Agent Tool，应满足：

1. 功能单一、边界清晰

2. 输入输出可结构化描述

3. 结果具有业务意义

4. 执行过程可控、可审计

5. 典型原子能力示例（跨系统）

调度自动化

• run_power_flow(network_snapshot)

• calculate_security_margin(scenario)

• forecast_short_term_load(area, horizon)

配电自动化

• analyze_feeder_topology(feeder_id)

• locate_fault(feeder_id, signal_set)

• simulate_reconfiguration(feeder_id, constraints)

用电信息采集

• detect_meter_anomaly(meter_id, time_range)

• analyze_consumption_pattern(user_id)

• calculate_line_loss(area, period)

新型负荷管理

• evaluate_dr_potential(area, time_window)

• generate_load_control_strategy(target_reduction)

• simulate_user_response(strategy)

注意：这些能力在今天的系统中几乎全部已经存在。

差别只在于：是否被“工具化”。

五、第二步：从“功能接口”到“Agent Tool”的封装升级

1. Agent Tool ≠ 传统 API

一个 Agent Tool 至少需要三层封装：

（1）能力描述层（给大模型看的）

{

“name”: “evaluate_dr_potential”,

“description”: “评估指定区域在给定时间窗口内可调节负荷潜力”,

“inputs”: {

"area": "string",

"time\_window": "datetime range",

"constraint": "optional policy"

},

“outputs”: {

"max\_reduction": "MW",

"confidence": "0-1",

"affected\_users": "count"

}

}

这是 Agent 是否能“理解并使用”该能力的关键。

（2）语义参数适配层（给系统看的）

Agent 输入的是语义参数，比如：

“今晚 19:00-21:00，尽量不影响居民舒适度，削减 50MW”

系统需要做的，是：

• 将“今晚”转为时间戳

• 将“居民舒适度”映射为业务约束

• 将“尽量”转为优化目标权重

（3）结果结构化与可解释输出

Agent 不能只拿到一个数字结果，还需要：

• 结论

• 依据

• 不确定性

• 风险提示

这是 Agent 做下一步决策的基础。

六、第三步：构建“电力 Agent 工具中台”

1. 为什么需要工具中台？

如果每个系统各自给 Agent 提供工具：

• 描述不一致

• 语义不统一

• 能力重复

• 调用不可控

最终 Agent 会“不会用、乱用、不敢用”。

2. 工具中台的核心职责

（1）统一工具规范

• 输入输出 Schema

• 命名规范

• 业务语义词表

（2）能力治理

• 能力版本管理

• 权限控制

• 调用审计

• 风险分级

（3）能力编排支持

• 支持串行 / 并行调用

• 支持条件分支

• 支持失败回退

3. 工具中台 ≠ ESB

这是很多电力企业容易犯的错误。

ESB Agent 工具中台

面向系统集成 面向认知调用

技术接口 业务语义

静态流程 动态推理

人工设计 Agent 生成

七、第四步：Agent + 大模型 + 工具的协同模式

1. 一个典型的智能场景示例

场景：

“极端高温下，区域负荷逼近极限，如何在不影响民生的情况下完成削峰？”

2. Agent 的工作方式

3. 理解目标

• 削峰

• 不影响居民

• 风险可控

2. 制定计划

• 预测负荷

• 评估可调资源

• 模拟策略

• 校核电网安全

3. 调用工具

• 调度负荷预测工具

• 用电信息分析工具

• 负荷管理策略工具

• 潮流校核工具

4. 综合决策

• 给出最优策略

• 给出备选方案

• 标注风险点

整个过程中：

• 大模型负责“想”

• 系统能力负责“算”

• Agent 负责“组织”

八、第五步：从“单 Agent”到“多 Agent 协同”

在真实电力场景中，单一 Agent 是不够的。

可以形成：

• 调度 Agent

• 配电 Agent

• 负荷 Agent

• 用电行为 Agent

它们通过工具中台共享能力，通过大模型进行协商。

九、落地路径建议

第一阶段：

不改系统，只做工具封装

• 从只读分析能力开始

• 不碰控制、不碰闭环

第二阶段：

Agent 辅助决策

• 给建议

• 给方案

• 人确认

第三阶段：

有限闭环执行

• 策略可回滚

• 有沙箱仿真

十、结语：

AI Agent 不是颠覆电力系统，而是释放其真正价值

过去二十年，电力行业的信息化成果不是“过时资产”，而是：

Agent 时代最宝贵的“能力资产库”。

关键不在于再建多少新系统，而在于：

• 是否敢于拆解系统

• 是否善于抽象能力

• 是否愿意把“控制权的一部分”交给智能体

真正的智能电网，不是“AI 上墙”，

而是——

让智能体真正理解、调用、组合电力系统能力。

​最后

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