南方电网“大瓦特・驭电”大模型在模拟千万级电网运行时，通过多层级计算资源优化策略

南方电网“大瓦特・驭电”大模型在模拟千万级电网运行时，通过多层级计算资源优化策略实现高效能仿真。其核心策略可归纳为以下四方面： 一、分布式并行计算架构 基座设计创新 采用以图神经网络（GNN）和Transformer算子为核心的仿真分析基座，实现电力系统变规模、变拓扑特征的并行化处理。通过分解电网节点拓扑关系，将传统单一进程求解的高阶微分代数方程拆解为多节点并行计算任务，使大规模潮流方程的求解速度提升1000倍。 示例：在云南电网3500节点场景中，该模型通过多GPU集群实现海量运行方式的同步生成，单次仿真时间从小时级压缩至秒级。 动态负载均衡机制 基于电网运行数据的空间分布特性，开发自适应任务分配算法。通过实时监测各计算节点的内存占用率和CPU负载，动态调整电力系统方程的分片规模，避免单一节点过载导致的资源浪费。 二、模型轻量化与硬件适配 混合精度量化技术 推出“满血版BF16”与“量化版INT8”双版本模型，前者保留高精度计算能力（误差<1.5%），后者通过8位整数量化技术将模型体积压缩60%，实现边端设备的低功耗推理。在非关键路径计算中自动切换量化模式，节省30%以上的GPU显存。 知识蒸馏与迁移学习 利用电力行业逻辑推理数据，将671B参数大模型能力蒸馏至14B/32B轻量级模型，既保留核心计算逻辑（如新能源承载能力评估），又降低75%的算力需求。该策略已在云南电网试点中验证，支撑新能源渗透率从62%提升至70%以上。 三、物理-数据联合驱动机制 物理规律嵌入训练 在神经网络前向传播中引入电力系统方程约束（如功率平衡方程、暂态稳定判据），通过反向传播过程的物理规律嵌入方法，减少无效计算路径。相比纯数据驱动模型，该策略降低45%的迭代次数需求。 多模态数据融合 整合卫星云图、SCADA实时数据与地理信息，构建时空对齐的输入特征矩阵。通过预训练的电力系统拓扑编码器，将3500节点电网的复杂连接关系压缩为低维向量，使计算资源消耗减少38%。 四、云边协同计算体系 三级推理架构 构建“云端全参数模型-区域轻量模型-场站微型模型”体系： • 云端执行千万级电网的全年8760小时全景仿真； • 边缘侧部署量化模型进行实时安全校核； • 场站端运行微型模型完成分钟级局部潮流计算。该架构使整体计算资源利用率提升52%。 弹性资源调度 在台风预警等极端场景下，通过调度云桌面动态扩展GPU算力资源，实现计算规模从百节点到万节点的弹性伸缩，确保关键任务响应延迟低于500ms。 总结 “大瓦特・驭电”大模型通过**“架构创新-模型压缩-物理引导-资源协同”**四维优化策略，成功破解了千万级电网仿真的计算资源瓶颈。其技术路径为高比例新能源电力系统提供了可复用的优化范式，相关成果已获2024年SAIL奖（人工智能领域最高奖）。未来将进一步探索量子计算与神经微分方程的融合，以应对亿级节点的超大规模仿真需求。