在电气设计一线，低压配电系统图的绘制长期处于“高重复、低容错、强规范”的状态。一个中等规模项目，往往需要工程师花费数小时甚至数天，完成从负荷统计、变压器选型到系统图绘制的全流程。更棘手的是，计算书、图纸、设备清单三者常因版本不同步而出现矛盾——比如图纸中标注的断路器型号与计算书不一致，导致施工返工。

有没有可能让这个过程自动化、同源化，且结果直接达到施工图交付标准？

我们在近期与多家甲级设计院的合作实践中，验证了一套可行路径：构建一个以工程知识库为核心、多智能体协同驱动的配电AI系统。目前，该能力已在良策金宝AI平台落地，支持从负荷输入到DWG输出的完整闭环。

输入极简，背后是复杂的工程语义解析

用户只需提供两样东西：建筑平面图（DXF格式）和各区域负荷数据（支持Excel导入或模板填写）。系统内部则完成一系列工程级处理。

首先，通过自研的DXF解析引擎，自动识别配电间位置、竖井分布和干线路径走向——无需BIM模型，仅依赖常规建筑底图即可。接着，采用“需要系数法 + 同时使用系数”组合策略，动态计算各回路的计算电流（Ijs）、变压器总视在功率（Sjs），并校验负载率是否超过85%的行业阈值。若超限，系统会主动提示调整方案。

随后，基于内置的主流品牌设备库（如施耐德Okken、ABB MNS、正泰NM1系列），自动匹配低压柜类型、主开关型号及铜排规格，并确保短路分断能力与热稳定性满足规范要求。

多智能体协同：模拟真实设计院的工作流

我们没有采用单一模型“端到端生成”，而是构建了四个协同工作的智能体：识别、计算、绘图、校验。

识别智能体负责理解图纸空间信息；计算智能体完成负荷建模与设备初选；绘图智能体按《民用建筑电气设计标准》（GB 51348）生成DWG图纸，包括消防切除逻辑、母联备自投、铜排连接等细节；校验智能体则实时检查保护配合、短路电流、负载率等关键指标。

四者共享同一份“工程上下文”。例如，当某回路功率调整后，计算结果更新，绘图智能体会自动升级对应断路器壳架等级，校验智能体同步验证新选型是否合规。这种机制从根本上解决了“计算一套、图纸一套”的版本割裂问题。

人在环路：AI不是替代，而是增强专业判断

系统刻意保留了关键决策点的人工干预入口。工程师可手动锁定变压器容量（如强制采用2×1250kVA配置），调整低压柜分组逻辑（按楼层或业态划分），或自定义消防回路的切除策略。

一位参与试点的电气总工评价：“它不像黑箱工具，而像一位熟悉规范、会查手册、能画图的助理工程师——随时听你指挥，但从不出低级错误。”

这种“AI生成 + 人工确认”的模式，既释放了重复劳动，又保留了设计师的专业主导权，因此更容易被设计院接受。

地域适配：工程AI必须“本地化”

通用大模型难以处理地方规范差异，而工程智能必须“入乡随俗”。我们在系统中嵌入了省级规则库：江苏项目自动采用办公80W/m²的负荷密度标准，苏州工业园区项目默认包含电网要求的计量与通信接口；广东项目则根据雷暴日数据强化接地设计。

这种“每个省都有自己的数字老师傅”的能力，正是垂直领域AI的核心壁垒。

实际效果：不只是快，更是“少出错”

在江苏某大型产业园项目中，传统流程需2~3人日完成低压系统设计，且约5%的项目因图纸与计算不一致需返工。而使用配电AI后，全流程压缩至10分钟左右，错误率降至0.5%以下。更重要的是，方案调整响应从“半天重绘”变为“实时同步”，工程师得以将精力转向系统可靠性、运维便利性等高价值设计。

结语

配电设计的智能化，不应停留在“自动连线”层面，而应深入工程逻辑、规范约束与地域实践。只有当AI具备“工程专家”的知识结构与协同能力，才能真正成为设计师的生产力伙伴。

良策金宝AI的实践表明：未来的工程设计，将是“人提需求、AI执行、人做判断”的深度协同模式。这一思路也可迁移至光伏、变电、土建等其他工程场景，推动整个行业从“经验驱动”迈向“智能协同”。

注：本文所述方法已在多个实际项目中验证，核心架构对垂直工程领域具有参考价值。