2026年10月9日，中共中央、国务院印发《关于发展新质生产力的意见》，围绕5方面创新提出19项重点举措。其中第六条提出“改造提升传统产业。…支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业”。第十条提出“全面实施‘人工智能+’行动。推进人工智能对传统产业的改造…因地制宜、分业施策布局国家人工智能行业应用中试基地和高价值应用场景，大力推动人工智能在各行业应用。”

《意见》作为国家层面顶层设计，将有效推动传统产业的提质升级、加速推动“AI+”在各行业扩散渗透。这对用户侧配用电管理的行业发展和技术革新同样具有重要的指导意义。

传统配用电管理的短板与挑战

一是人工巡检模式效率低下，滞后于智能化趋势。配用电管理长期以周期性、非实时的人工值守和巡检为主，周期性和非实时性，巡检手段单一，存在明显巡检盲区，已落后于“无人值班、少人值守”的智能运维发展方向。

二是电气火灾监控误报频发，技防手段缺位。依赖人员经验识别隐患，早年建设的剩余电流监测系统因技术落后频繁误报、难以溯源，最终形同虚设。而配电系统设备进入寿命中后期后，接头松动、绝缘破损等衍生的阻性漏电、故障电弧等隐患，往往“报不准、查不清”。

三是电力监控感知薄弱，故障预警能力不足。主流监控产品多采用分钟级采集，仅能反映稳态运行参数，对毫秒级乃至微秒级暂态事件——故障电弧波形畸变、短路冲击电流、过/欠压瞬时突变等——存在显著感知盲区，无法满足配电系统瞬间突变的安全预警与故障诊断需求。

易电务打造新质运维能力

易电务以高频采样和暂态录波为数据基础，以AI智能识别诊断为数据处理手段，以电气安全预警和故障智能诊断为根本目标，打造新一代智能配电监控系统和新质运维能力。

（一）高频采样——打造感知诊断底座。传统监控分钟级采集，对毫秒级暂态存在感知盲区。易电务高频采样能力最高采样频率可达51200点/秒，能够对电流、电压、温度等电气参数进行微秒-毫秒级连续采样，完整记录故障电弧波形特征、阻性漏电电流变化轨迹、过欠压瞬时峰值等暂态电气信号，形成高频录波数据，可作为故障追溯、事故分析、责任认定的客观技术依据，为配电安全管理提供可追溯的数据证据链。

（二）AI智能识别诊断——提升电气安全预警和故障诊断管理。基于深度学习算法框架和电力大模型，构建多维度电气安全和设备管理AI智能诊断模型。

（1）故障电弧智能识别算法：从高频采样电流波形中提取故障电弧的特征波形指纹，涵盖单相回路和三相回路，AI算法准确识别串联电弧和并联电弧等类型，为接触不良、单相接地、相间短路等安全隐患提供预警。

（2）分项漏电风险诊断模型：基于剩余电流向量分解计算和分项漏电安全风险AI评估模型，精准识别绝缘破损、零地混接、零线跨接等安全隐患，从源头抑制误报，为电气安全预警提供有力支撑。

（3）停电故障智能诊断模型：结合开关状态变位信号与电气量波形特征，AI诊断模型自动判断人工操作、故障跳闸及跳闸事件性质（短路、短路越级、过流、过欠压、超温等），实现电气系统故障原因全覆盖，为事故分析提供客观依据。

（4）重点设备状态评价诊断。 依托电力大模型和行业知识库，面向变压器、断路器等核心设备，融合设备档案、运行数据、缺陷记录、试验数据、巡检影像等多模态数据，实现智能化状态评价和诊断，助力关键设备预测性维护管理。

新质应用实践

在某央企园区项目中，配电系统投运多年、用电环境复杂。易电务系统上线后，实现了配电系统稳态数据与暂态突变数据的双轨采集，并结合AI诊断模型，将原有系统无法识别的电气安全隐患纳入可管可控范围，推动电气安全管理从事后应急处置向事前预警预防转型，成功识别出多条线路存在绝缘破损、接触不良、零线跨接、零地混接等风险隐患。

在某核电建设项目中，以易电务“智能硬件+智能系统”一体化解决方案为支撑，构建覆盖从一级配电到末端用电的全链路数字化智能配电系统，让施工现场的每一路用电都可观、可测、可控。该项目已成为我国核电建设领域首个规模化、体系化、领先性的安全用电管理应用，也是“数字核电”新质建造的重要组成部分，将以智能化手段为核电建设安全用电保驾护航。