AI 模型的权限在电网规划中应止步于何处
并网研究始于将某个工程接入电网的申请。AI 模型可以协助解读该申请。我希望它的权限取决于它究竟能够回答什么问题。审阅申请与建议开展何种研究属于截然不同的职责，即使同一套界面同时呈现了这两项结果。
我的设计立场是：应允许受理阶段的模型提出某种解读，并将其依据来源开放供人查验。而电网建议则应完整保留得出该结论的计算过程与规则。当这两项输出听起来同样自信却立足于截然不同的证据时，这种职责分离就显得尤为关键。它还带来了一项更严格的约束：如果解读出现偏差，系统必须具备清晰可见的路径来修正输入并重新评估建议。
表述完备的申请可能仍需开展升级改造研究
我们的 GridLens 演示系统利用合成申请与虚拟电网，使这一区别变得可供审查。以 Tessera Compute 为例，这是一个预设的 750 MW 接入申请，在演示系统所配置的受理规则下获得了极高的就绪度评分。该评分衡量的是申请材料的完备程度，并不代表电网接纳该申请负荷的实际能力。
在该演示系统的直流热稳定校核中，归因于该申请的最不利基态负载率达到相关线路热稳极限的 92.3%。基态假定所有受监测线路均处于投运状态。而当切除一条受监测线路后，最不利归因负载率攀升至 112.4%。系统配置的建议随之转变为开展升级改造研究。
这种数值差异在该模型中具有切实的实际意义：基态下未越限并不意味着在开断工况下也能安然无恙。证据明确指出，在线路 1 至 248 开断的情况下，支路 548 至 247 为最严重的越限约束支路。规划人员可以据此对建议背后的具体电网工况提出质询，而无需纠结于摘要措辞的语气偏向。
这只是一个具有明确边界的示例。该校核将所申请的 MW 视作由平衡节点平衡的功率注入，即使是大负荷申请亦是如此；它并非经过验证的物理用电负荷消纳研究。它仅涵盖选定的一组非辐射状输电线路开断，未计入交流电压与无功功率可行性、暂态稳定性以及孤岛运行分析。既有的过载属于电网基准现状，而非归因于拟建项目的约束。即便是毫无越限的合格结果，也仅仅意味着建议进入后续研究阶段，并不构成并网许可，亦非对整座电网安全性的定论。
但在这些边界之内，该案例依然回答了一个有价值的设计问题。升级改造建议必须依托电网潮流计算。即便对场地控制权或申报容量的阐述再详尽清晰，也无法化解已发生过载的支路。赋予受理模型改写该建议的权限，无异于允许针对一个问题的证据去替代针对另一个问题的证据。
为辅助功能赋予明确的作用边界
GridLens 将可选的模型辅助抽取严格限定为参考建议。创始人讲解视频展示了复用已保存的真实模型响应的分析过程。该模型可以提取申请字段和完备性证据，但绝不会改动已保存的队列校核建议或研究排序。完整的队列初筛依赖于确定性抽取、电网计算与配置规则；它决不会要求大语言模型来做出规划裁决。
我倾向于设定这种边界，因为审查人员能够清楚识别辅助功能改变了什么。当模型在现有结果之外提供新的解读时，二者之间的差异依然一目了然、可供核验。如果相同的操作悄悄篡改了已保存的建议，审查人员就必须额外确认：究竟哪些输入发生了变化？计算是否重新执行？所展示的研究顺序代表的又是哪个版本？这所承载的主张，早已超出了单次抽取响应本身所能支撑的范畴。
在规划工作流中，模型至少可以扮演两种合理的角色：其一，利用保留的证据来解释已得出的结果；其二，为新的计算提供候选输入。这两种角色各有价值。第二种角色需要更严谨的修订流程，因为输入的变动会直接改写下游的结果。举例而言，并网点的变更绝不仅仅是申请摘要里的一句修辞润色，它直接改变了该申请在电网模型中的电气映射位置。
对于更成熟完备的系统，我的设计准则是将这种转换过程显式化。所提议的修正必须指明原文段落、旧数值与新数值。一旦经过既定审查流程批准采纳，它便应作为独立计算的输入参数，其计算结果可与先前结果进行比对。这是提出的一项架构设计要求，而非 GridLens 现有参考辅助操作中已演示的功能。
这样做的代价是增加了审查工作量与版本管理开销。自动覆盖在呈现上更加简便，所需的可见步骤也更少。但这恰恰掩盖了评估新建议是否值得信赖所必需的关键信息。当一项修正改变了正在研究的物理本质问题时，我欣然接纳这种额外的工作负担。
确定性的计算答案也可能错得精确无误
仅让模型远离裁决本身是不够的。确定性计算完全可能在错误的输入上始终稳定运行。应对这种复杂局面的正确策略是核查输入本身，而不是将确定性过程误当作结论正确的证明。
设想一种假想情形：某份申请含糊地提及了两个可能的并网点。一份摘要或许会挑选其中之一，且读起来言之凿凿。然而，仅针对所选取的点反复执行热稳校核，根本无法阐明申请人的真实意图。在任一计算能够解答预期问题之前，这种歧义必须先予以澄清。在 GridLens 中，未决的并网点或抽取置信度低于预设 0.60 阈值的申请，将被自动分流至人工审查。这是处理存疑证据的分流通道，而非工程师已作出的定论。
同样的职责划分也适用于材料完备度。演示系统中的就绪度评分是由申请材料证据推导出的经验分值。高分不能抵消热稳约束，低分也不代表存在违规或过错。我希望建议能够阐明究竟残留着何种不确定性。申请证据缺失所要求的后续处置，与指定开断工况下明确列出的过载问题截然不同。
正因如此，我不希望用单一的置信度分值来统揽整项决策。否则审查人员将不得不费力推测：一个低分究竟代表抽取结果存疑、商务准备不充分，还是严苛的电网现状？将这些问题清晰区分开来，才能让审查人员有的放矢地追索那些真正足以改变结果的关键证据。
依凭修订路径来评判建议的权威性
这份GridLens 说明展示了所记录的工作流程及其支撑证据。更广泛的设计标准是探问：若要改变建议，究竟需要改变什么——是修正后的申请字段、不同的电网假设，还是不同的研究策略？每项因素都有不同的来源和不同的审查理由。
以下是创始人关于 GridLens 中这一边界的详细讲解视频。
我衡量一套受 AI 辅助的规划工作流的优劣，取决于它是否让这些依赖关系清晰可见。有价值的模型响应能够提醒人们注意遗漏的事实或提出修正建议。但若要信赖规划建议，则必须完整记录支撑该建议的输入参数、计算过程与规则。唯有当审查人员能够顺藤摸索将分歧追溯至足以化解它的确凿证据时，系统才能赢得真正的公信力与权威。
