AI如何赋能新型电力系统？专家：多视角融合研究

　　中新网上海12月15日电 (记者 陈静)如何依靠人工智能解决当前电力系统面对的挑战？

　　中国电力科学研究院总工程师、可再生能源并网全国重点实验室主任王伟胜15日对记者指出：“我们面临的挑战：一是对于可靠供电的挑战，二是对于稳定运行的挑战。此外，电网运行在源荷精准预测、系统仿真计算、运行方式分析、优化决策调度等方面面临‘算不了、算不准、算不快’等诸多问题和挑战。”

　　中国工程院院士薛禹胜认为，中国电力系统发展应该把研究的范围扩大，智能电网的未来是一种能源的“信息-物理-社会系统”；要将经济转型的目标、能源转型的目标、双碳变革的目标和社会参与的目标综合起来考虑，要关注信息流、行为流、碳元素流、能源流和资金流，从能源学、环境学和社会学等多视角融合的观点，研究系统的演化。薛禹胜说，能源系统不是孤立的存在，不仅要考虑到环境和经济，还要考虑到政策对各方面的影响，因此需要将不同领域复杂问题中的共性部分抽象为统一的方法论。

2024年上海电力大学“AI赋能新型电力系统”学术研讨会暨第四届国际青年学者论坛举行。(上海电力大学供图)

　　在2024年上海电力大学“AI赋能新型电力系统”学术研讨会暨第四届国际青年学者论坛上，王伟胜认为，未来需要围绕共性技术需求，构建大模型与数据-知识-机理融合的专业模型；通过大模型-专业模型协同模式，支撑电网核心业务的发展。

　　据悉，在该论坛上，来自海内外的知名学者围绕“新型电力系统+AI”等学术问题展开富有建设性的探讨。他们探讨了人工智能技术在智能电网发展方面运用的各种可能性，为中国智能电网的发展提供宝贵的思路和启迪。

　　随着新能源等电力电子装备的大规模接入，新型电力系统表现出与传统电力系统迥异的故障响应行为。上海电力大学马静教授在题为“新型电力系统保护与控制”的学术报告中，提出了目前电网发展中的难题，即：新能源故障外特征不明，故障辨识识不准、故障切除切不快，故障传变控不住。

　　王伟胜指出，在新型电网系统中，生产侧是降低煤炭与石油占比，提高可再生能源比例(主要转化为电能利用)；消费侧是提高电能在终端能源中的比重，在交通、建筑、工业等领域加快电能替代。但是最大的困难在于风、光等新能源能量密度低、空间分布差异大，发电出力不确定性大，难以准确预测与调度。新能源发电设备抗扰性低，各种类型和型号的新能源设备差异比较大。据了解，目前，王伟胜领衔的可再生能源并网全国重点实验室已经对于问题解决做了大量探索，实验室研发的人机混合增强的电网调控辅助决策应用系统，已经在浙江、天津、上海、重庆等地开展应用，将原有的10分钟级的试送电判断提升至秒级，故障处置预案生成时间由20分钟缩短到1分钟以内；实验室研发的电力运检领域的知识发现与推理决策验证系统，有效解决了电力运检知识检索效率低，人工经验决策精准度差等问题，决策生成精度达到82%。

　　中国工程院院士薛禹胜被称为“守卫电网安全第一人”，他是时变非线性运动系统稳定性量化理论的创立者、电网安全稳定量化分析控制体系的奠基人和中国电网停电防御框架的总设计师。在薛禹胜看来，AI擅长处理不确定的问题，它是用统计学和风险学的理论进行研究；本质上定性分类，不是量化计算，其会按照风险的大小把潜在的场景进行排序，但是只能根据给出语料中对应于条件概率最大的一个统计结果，无法识别出风险不应被忽视的其他潜在场景。而因果关系是很严格的，无法顾及那么多的不确定性，由此需要将大模型与因果推理进行整合，而这是一种范式的转变。

　　据悉，新能源汇集电网中谐波含量丰富，未能切除早期故障，造成变压器爆炸时有发生。为此，上海电力大学提出了基于故障参数变化特征的故障辨识方法，攻克了设备早期轻微故障无法灵敏识别的难题。

　　马静教授领衔的科研团队突破了新能源电力系统故障难以快速切除的瓶颈，提出了融合多端暂态信息的故障切除原理，联合四方继保研制的保护装置，可以使得新能源送出线故障在53毫秒后保护切除，定位误差仅为0.98%。该团队同时提出了机-场-网能量协同的故障传变控制方法和故障传变过程动态能量模型；成果转化后，部署在国网首批动态监控示范工程，在保定风场因故障脱网后，系统在480毫秒内精准识别薄弱环节，并将故障电流畸变率降至3%以下。

转载：感谢您对网站平台的认可，以及对我们原创作品以及文章的青睐，非常欢迎各位朋友分享到个人站长或者朋友圈，但转载请说明文章出处“来源演示站”。