在极端天气频发、电网风险管控压力倍增的当下，最近，国网盐城供电公司调控中心地调班“铁军”QC小组交出了一份亮眼的数字化答卷。小组主创的《电网风险管控预案生成系统的开发》成果，在省公司2026年QC成果发布中荣获三等奖。这一成果不仅将预案制定时间从47分钟压缩至12.97分钟，为电网安全构筑了一道高效的数字防线。

传统预案编制高度依赖调度员的个人经验与手动操作，面对复杂的网架结构，人工梳理供电通道、预想事故场景耗时费力，且在紧急情况下易出现疏漏。盐城供电调控中心直面这一痛点，将QC活动的目标精准锁定为“20分钟内完成风险预案”。小组遵循PDCA循环，通过大量实验分析，构建了精准的电力网架模型。他们创新引入智能算法自动选择最优供电通道，并利用自然语言生成技术将结构化数据转化为规范文本，极大降低了因人为因素导致的预案不完整风险。

这一系统的成功并非偶然，而是“铁军”精神与数智技术碰撞的必然结果。在计划阶段，小组通过现状调查，精准定位了预案编制中的堵点；在执行阶段，他们利用数字化手段打通了模型构建、算法选择与文本生成的全链路。相较于传统仅依赖模板填充的方式，该系统能根据电网实时运行方式动态调整预案逻辑，确保了预案的针对性与可操作性。这种“数据驱动决策”的模式，正是当前电网调度向数智化转型的核心方向，也为同类地区提供了可复制的盐城经验。

随着大模型等AI技术的引入，预案生成系统有望进一步具备“自学习”与“自适应”能力，推动调控业务从“经验驱动”向“算法驱动”的深刻转型。通过将PDCA循环与自然语言生成技术深度融合，系统可实时分析电网运行海量数据，并基于历史处置案例不断自主学习优化策略库，逐步实现从“自动生成”到“智能进化”的关键跨越。这一过程不仅完成了从“人找预案”到“预案找人”的作业模式质变，更构建了动态完善的风险防御知识体系。为构建具有深度学习能力的智能电网调度新形态奠定坚实基础。

由此，我们要像国网盐城供电公司调控中心那样，在优化现有系统的基础上，继续发扬QC活动的持续改进精神，善于攻坚、勇于创新，守护万家灯火，探索将相关技术应用于更广泛的电网调度场景，只有这样，才能用实干诠释“铁军”担当，才能实现对供电可靠性的坚实承诺，进而为盐城电网的安全稳定运行注入源源不断的数智动能。