面向新型配电系统的数据机理融合人工智能技术及应用报告

报告总结

一、背景意义

针对新型配电系统的建设和运行，中国电力科学研究院结合国家政策导向推进人工智能与能源发展深度融合。新型配电系统被视为连接用户端的“最后一百米”，是源-网-荷-储融合的数字化系统。然而，传统人工智能技术存在样本依赖强、泛化能力弱等问题，在源荷预测、调度决策等场景面临挑战。提出数据机理融合方法，旨在提升系统透明化、增强智能决策能力，支撑新型能源体系建设。

二、关键技术

• 科学智能（Al4S）：利用人工智能模拟自然现象、预测和优化，推动科学研究范式变革，实现科学发现与技术创新。
• 数据与机理融合：结合数据驱动模型的非线性拟合能力和机理模型的可解释性，在提高模型效率的同时保持准确性。
• 建模模式：提出了五种融合建模模式（串行、反馈、并行、引导、嵌入模式），具有良好适应性和扩展性。

三、应用实践

3.1 计算推演

• 实现线路参数精确识别，提升配电网状态透明感知能力。
• 拓扑跟踪与状态估计精度达到97%以上，解决大量测数据下的状态估计问题。

3.2 源荷预测

• 采用协变量嵌入、大模型构建等核心技术，实现高精度预测。
• 负荷预测准确率较传统方法提升0.123%~3.42%，新能源预测场景覆盖多个级别。

3.3 运行优化

• 推动边云协同优化方法，解决区域能源互联网的实时性与隐私保护问题。
• 应用数据机理融合优化算法，实现秒级调度策略生成。
• 提高园区能源利用效率，实现可再生能源就地消纳。

四、未来展望

• 构建全交通、海量化“数字知识空间”，增强人工智能的泛化能力。
• 发展“数字生命”技术：融合物理虚拟映射、高保真仿真、智能决策等功能，实现复杂巨系统的高效智能决策。
• 推进大/小模型协同，提升电网系统的强安全性要求与高智能决策需求协同。