电力行业_AI计算推演赋能配电网透明化与智能化_25页_13mb

国网江苏电力配电网AI计算推演实践总结

一、背景与问题

基于配电网规模大、变动频繁及新能源接入带来的源荷不确定性等问题，提出透明化、智能化建设需求。

二、核心技术与做法

1. 配网透明化实现
   通过叠加静态拓扑与实时量测，运用人工智能实现中压配网可观测、可计算、可推演。
2. 拓扑/参数校核
   • 静态拓扑：基于线变关系电压相似性缺陷自动诊断，诊断成功率超90%
   • 动态拓扑：应用图神经网络、增量学习实现未知拓扑辨识
   • 参数校正：采用蒙特卡洛算法对线路参数进行精细化修正
3. 实时计算与量测补足
   利用SNN、GMM构建伪量测模型，使全省4万条线路自动计算合格率达到99%
4. 多时间尺度源荷预测
   实现超短期、日前、月度、年度等四类预测，负荷预测精度超97%，光伏预测精度85%
5. 主配协同智能决策
   基于深度强化学习算法，构建运行决策智能体，完成配网运行优化与预警

三、核心成效

• 精准识别整改线变关系问题，建设成效显著
• 首次实现省级配国网实时计算全覆盖
• 多时间尺度源荷预测精度达95%/85%
• 运行智能体辅助运方调整，缓解光伏消纳压力
• 规划效率提升：需求收集周期从月缩至1天

四、未来展望

构建企业级联合计算推演平台与分析决策AI体系，实现规划、建设、运行全链条智能化升级