2025年电力系统科学智能应用和展望报告-国网电力（陆继翔）_29页_4mb

**科学智能在电网运行领域的核心思想与边界：**科学智能是将人工智能技术深度融合到电网运行科学计算中的综合技术体系，其目标是通过数据驱动和物理机理结合的方式，解决电力系统在双高背景下（高比例新能源和电力电子设备）面临的强不确定性、多变量系统、非凸非线性工程难题，从而实现从传统计算方法到智能决策支撑的体系跨越。其关键要素包括：

1. 问题基础：针对源荷双向不确定性、源荷预测精度要求、电网演变复杂性、系统安全评估等已形成
2. 解决框架：通过人工智能算法与领域知识融合，在负荷预测、潮流计算、暂态分析、机组组合优化、稳定评估等方向中，应用大模型、图神经网络、强化学习等前沿技术
3. 典型工具：AlphaFold（结构预测）、盘古气象大模型（快速准确预报）、DeepMind（聚变控制）、FSD端到端模型（自动驾驶）展示科学智能的强大能力
4. 方法分类：包括大模型预训练、特征工程、物理约束嵌入、数据增强训练等无缝融合方法
5. 挑战与应对：用电化学库融合等方法训练个性化模型，降低模型泛化开销；通过知识蒸馏与适应性微调实现快速领域迁移
6. 应用效果：在调度实验中实现2-4倍计算加速；提高N-k评估预测准确率至94%，大幅提升传统“静态分析”到“动态评估”速度
7. 未来方向：建设支持物理信息融合的网络与一体机并发计算平台，探索安全边界构建机制

未来需攻关联关键技术，包括物理约束嵌入模型构建、长周期高精度负荷预测等，支撑构建“智能自主-深度预测-可靠调度”的未来新型电网。

电网运行科学智能探索关键内容：
山东电网研究所：探索科学智能在电网中的综合应用：

1. 负荷预测：

• 通过多源数据融合与预训练模型强化训练，实现零样本预测精度达97.8%，为日内调度提供支撑
• 应用专注物理建模与业务匹配的时序大模型，提取周期性、节假日等特征，同时组合价机制等新变量，增强建模表达

2. 潮流分析：

• 应用图神经网络（GCN, GAT）等主流架构，结合先验知识约束和数值优化方法，实现非线性方程组快速求解，在模拟拓扑识别等任务中98.44%结果显示准确
• 网络规模越大，模型越倾向于保持其高精度预测能力（如118节点模型综合准确率98.89%,而300节点模型总结中分任务保持在94%以上）

3. 暂态稳定评估：

• 应用生成对抗学习生成200万规模数据集，输出评估标签，加速评估效率；Gan模型混合方法实现秒级判断功率变化；随机事件具有92.83%判断准确率

4. 机组组合优化：

• 结合前沿深度强化学习与传统优化器设计路径，实现多约束（网络密约束、逻辑关系等）情况下的快速决策响应
• 初始化参数利用机器学习算法预估精确太阳模型，有效减少问题难解度

成功案例要点：

• 基于深度强化学习设计的控制模样本在实机托卡马克实验中实现50微秒内
• Tesla FSD V12中的端到端学习解决了传统设计路线中数据流向缺乏兼容性问题

未来展望与重点任务：

• 在基础技术层面，需研究统一的科学智能理论体系，使其具备嵌入物理约束能力和超越传统计算能力
• 关键任务包括构建适应电网科学问题的数据集、改进模型鲁棒性、扩展模型解释能力、建设两栖适应性AI计算平台
• 研究计划：在跨学科交叉研究中，将重点探索新型激励型科学分析模型，如基于深度结构学习用于多源数据协同，助力中国电网数字化与智能化演进。

报告系统关键：

• 支持物理嵌入矩阵融合，200万级样本来自SG-126节点仿真
• 计算器实时响应，借助单张V100完成复杂计算
• 模型效果多维度评估，包含预测准确率、响应时间、成本优化目标等关键指标

总体而言，科学智能研究正在从工具应用、方法探究向理论构建升级，其在电网运行领域的科研应用展示出广阔前景和坚实基础，未来发展趋势坚定看好。