能源数字化转型的核心引擎 · 电力系统AI落地的关键基础设施
GRIA是专业电网数据处理与分析平台，实现电网工程文件（CIM/E、DT、QS格式）到标准化模型的自动转换。集成拓扑分析、潮流计算、故障分析等电力系统核心算法，提供网络可视化与数字孪生能力。
GRIA将非结构化电网数据转化为可被大模型理解的标准化知识，是"AI+能源"战略落地的关键组件。
GRIA通过统一接入主网和配网的CIME模型文件和QS/DT等数据文件，实现多源数据的标准化清洗、模型匹配、数据校核、数据治理等步骤，确保数据的准确性和一致性，为模型构建和计算提供可靠的数据支撑。
通过对处理后的数据进行拓扑分析、模型构建、潮流计算、参数拟合等操作，构建出精确的电力仿真模型。
通过导入并解析电网CIME拓扑模型数据，包括线路结构、开关状态、设备参数等关键信息，同时从QS、DT量测文件接入实时量测数据，如电流、电压、功率等运行参数。
按照预设的数据解析规则和标准化接口协议，对不同来源的数据进行格式转换、字段映射与内容提取，确保多源异构数据的统一接入与融合处理。
模型文件导入时，系统提供了一套智能的字段与标签映射机制，以便将外部模型中的数据结构与当前系统的标准模型进行对应。系统默认会根据字段或标签的名称进行自动匹配和映射。
系统还支持用户手动调整映射关系，以应对字段命名不一致、字段类型转换、多对一/一对多映射等复杂情况。
对导入的模型数据与遥测数据进行智能匹配与关联处理。系统首先对模型中的设备命名与遥测数据中的测点名称按照统一的命名规范进行格式标准化处理。
随后，系统基于关键词提取、相似度算法等技术手段，对模型节点与遥测数据进行模糊匹配，自动识别并建立设备与量测之间的对应关系。
基于多断面量测数据，利用电力仿真引擎对配电网设备模型进行动态校核与参数优化，提升模型的准确性和实用性。
对实际量测值与模型仿真结果进行对比分析，通过自动优化算法或人工辅助调整方式，对相关设备模型的关键参数进行校准和修正。
通过标准格式的CIME文件中解析电网拓扑结构，构建完整的电网设备连接关系和拓扑结构。
通过解析厂站、线路等核心元件及其连接关系，自动生成电网的逻辑拓扑图。提供图形化界面以"厂站"为单位进行展示，并直观查看各厂站之间的连接方式。
服务应用层集成了多种关键服务，包括电网拓扑分析、最优潮流、状态估计、转供路径、潮流计算、潮流推演和负荷转供等功能。
这些服务基于底层的数据和模型，实现了对电网运行状态的全面监控和分析，为上层应用提供了丰富的功能支持。
精准建模 · 高效仿真 · 智能决策
AI+能源战略落地的关键组件