2025年人工智能在电力需求侧仿真与预测中的若干应用报告_19页_2mb

人工智能在电力需求侧仿真与预测中的若干应用

核心内容

本文探讨了人工智能技术在电力需求侧仿真与预测中的应用，特别是针对城市尺度建筑能耗负荷的建模与分析。研究旨在解决传统方法在面对新能源波动、极端天气及海量建筑数据时的局限性，构建一个高通量、高保真、高可信的城市建筑能耗负荷灵活资源调控平台。

主要观点

• 背景意义：全球变暖导致极端天气频发，对电力系统调节能力提出更高要求。2024年为有记录以来最热年，建筑空调耗能显著增加，亟需提升需求侧负荷调节能力。
• 目标：在需求侧建设相当于5%峰值负荷的灵活资源库，实现常态化参与电网调节。
• 模型构建：采用“机理-数据联合驱动+自底向上”的方法构建城市尺度建筑能耗模型（UBEM），以实现对城市建筑负荷的准确评估。
• 数据融合：整合地理空间信息、气象数据、建筑信息、用能行为及电网数据，构建多模态、多尺度的数据体系。
• 模型验证：通过时间-空间-能量三维度进行模型验证，确保模型结果的可信度。
• 预测方法：引入深度学习模型如CNN、LSTM、GRU及Transformer，提升负荷预测的精度和效率。
• 小样本问题：针对极端天气和新型负荷（如氢能、数据中心）缺乏历史数据的问题，采用迁移学习与数据增广技术。
• 解释性问题：通过引入注意力机制，增强模型的可解释性，提升工程应用的可信度。

关键信息

一、仿真应用

• 目标：自顶向下评估城市建筑能耗负荷的影响。
• 方法：自底向上构建建筑能耗模型，结合GIS与EnergyPlus进行高保真仿真。
• 数据来源：
  • 地理空间数据：通过ArcGIS获取建筑位置、高度、投影面积等信息。
  • 气象数据：利用CMIP6和MERRA-2数据库获取历史和未来天气数据。
  • 建筑信息：包括建筑类型、功能、材料、设备等。
  • 用能行为：运行时刻表、季节差异等。
  • 电网数据：全市用电负荷曲线、电价信息等。
• 技术难点：
  • 气象与能源数据时空颗粒度未对齐。
  • 海量建筑信息难以获取和处理。
  • 模型可靠性与验证方法。

二、预测应用

• 深度学习方法：
  • CNN：将隐含层替换为卷积层与池化层，减少参数优化需求。
  • LSTM：引入遗忘门、输入门和输出门，解决时间序列训练中的梯度消失与爆炸问题。
  • GRU：简化LSTM结构，提升模型训练效率。
  • Transformer：利用多头自注意力机制，捕捉序列中各元素的相关性，解决长序列处理问题。
• 小样本问题：
  • 极端天气和新型负荷缺乏历史数据，导致模型泛化能力差。
  • 采用迁移学习与数据增广技术（如GAN、DANN、LSTM）应对小样本挑战。
• 解释性问题：
  • 深度学习模型（如Transformer）的“黑箱”特性影响工程可信度。
  • 引入时间注意力与空间注意力机制，提升模型可解释性。

三、数据融合关键技术

• 数据需求与获取：
  • 地理空间数据：包括坐标、建筑轮廓、高度、功能分类等。
  • 气象数据：温、光、风、湿、降水等，时空颗粒度为1km/1h。
  • 建筑信息：包括建筑类型、材料、设备、年龄等。
  • 用能行为：运行时刻表、工作/节假日差异等。
  • 电网数据：负荷曲线、电价信息等。
• 数据处理：
  • 统计分析、动力学建模与图卷积神经网络。
  • 利用实测数据校正模型，提高准确性。
• 平台目标：
  • 实现自动化、高可信的UBEM。
  • 绘制城市级建筑灵活资源分布图。
  • 提升模型的泛化能力和解释性。

四、典型案例分析

• 福州案例：
  • 构建8种类型、每种类型9个代表建筑的模型。
  • 2060年空调电耗在三种全球升温情景下分别增加36%（极热年）和14%（常规年）。
• 厦门案例：
  • 建立城市微气候模型，覆盖温、光、风、湿、水等1km/1h数据。
  • 利用EnergyPlus进行高保真仿真，评估建筑冷、热、电能耗。

五、研究基础

• 全国城市能耗地图：
  • 以广州、上海为例，展示2D/3D城市能耗地图。
  • 通过自底向上的方法，构建覆盖全国的建筑能耗负荷地图。
• 平台愿景：
  • 从能源电力视角理解气候与天气对城市建筑能耗的影响。
  • 结合城市微气候与能耗地图，提升对建筑能耗的预测与调控能力。

技术难点

• 气象与能源数据对齐：需对齐天气数据的时空颗粒度。
• 模型验证：需多尺度验证模型的真实性，包括单栋建筑、社区、城市尺度。
• 数据获取与处理：海量建筑信息难以获取，需结合GIS与EnergyPlus进行自动化处理。

总结

本文系统性地介绍了人工智能在电力需求侧仿真与预测中的应用，重点探讨了城市尺度建筑能耗模型（UBEM）的构建与验证，以及深度学习方法在负荷预测中的应用。通过多模态数据融合、模型自动化、高可信验证及解释性提升，实现对城市建筑能耗负荷的准确评估与预测，为电力系统调节能力优化提供有力支持。