【南网科研院（李诗旸）】2024年人工智能赋能电力系统安全稳定研究报告_26页_6mb

人工智能赋能电力系统安全稳定研究总结

核心内容

人工智能（AI）在电力系统安全稳定研究中的应用，正成为推动系统分析与控制能力提升的关键技术路径。随着新型电力系统中新能源和变流器并网设备的增加，系统运行环境变得更加复杂和不确定，这对传统分析与控制方法提出了严峻挑战。AI技术，凭借其强大的数据处理、模式识别和预测能力，能够有效应对这些不确定性，提升电力系统安全稳定分析与控制的效率和精度。

主要观点

• AI与电力系统安全稳定研究的相互需求：AI能够处理电力系统中大量不确定性和复杂性，而电力系统为AI提供了丰富的应用场景和研究素材，两者形成“统一战线”。
• AI在电力系统中的角色：AI既可以作为端到端解决问题的算法，也可以作为协调资源、调度流程的智能体，辅助人类或独立完成复杂任务。
• AI技术在电力系统中的应用潜力：AI技术在数据处理、模型生成、决策优化、安全稳定分析等方面展现出显著优势，特别是在处理高维非线性系统和应对实时控制需求时。

关键信息

1. 电力系统安全稳定分析与控制的挑战

• 不确定性：新能源和变流器设备的加入使得系统运行状态具有高度不确定性，影响传统分析模型的准确性。
• 复杂性：新能源单元容量小、数量多、分布广，增加了系统建模与控制的难度。
• 实时性：在线计算需要比离线计算快1~2个数量级，对AI的实时响应能力提出更高要求。
• 模型规模与精度：现有分析模型需扩大至少一个数量级，以应对新型电力系统的复杂性。

2. AI在电力系统中的应用方向

• 作为算法：AI可用于归纳和演绎任务，如从经验中学习模型、预测运行状态、进行因果推断等。
• 作为智能体：AI可辅助或替代人类进行分析和决策，支持自动化流程、规范分析、实时控制等功能。
• 多环境适应性：AI需适应多种运行环境，包括操作系统、数据库、知识图谱、数字卡片等。

3. 电力系统AI研究面临的27个挑战性问题

以下为部分关键问题及应对思路的总结：

• 01 数据稀缺：高质量电网数据有限，应对思路包括升级数据系统、利用数据增强和仿真生成数据。
• 02 数据不平衡：靠近安全稳定域的数据较少，应对思路包括样本平衡技术、弱模型迭代、边界追踪等。
• 03 Sim2Real误差：仿真环境与真实世界存在差距，应对思路包括优化仿真模型、感知差距、无模型指标等。
• 04 复杂对象建模：新能源场站、节点负荷等信息不完备，应对思路包括AI建模、灰箱合作建模、在线建模等。
• 05 模型可解释性：AI模型计算过程难以理解，应对思路包括利用可解释AI技术、反思可解释性的价值等。
• 06 泛化性：电力系统高维非线性，泛化性挑战突出，应对思路包括借鉴其他高风险领域经验、建立泛化性评估标准等。
• 07 基本方程可学习性：电力系统基本方程和优化模型存在多解问题，应对思路包括合作研究、样本判定、利用导出信息等。
• 08 多解问题：电力系统非线性方程可能有多个解，应对思路包括全纯嵌入、延拓法、全局最优算法等。
• 09 模型序列与反向沉淀：多阶段学习和知识沉淀对AI模型至关重要，应对思路包括规划预训练模型序列、迁移学习等。
• 10 场景生成逼真度：电力系统场景生成需满足多方面约束，应对思路包括多时间尺度模拟、条件生成模型等。
• 11 场景集有效性：场景集需覆盖安全稳定风险，应对思路包括AI定位域边界、场景关系挖掘等。
• 12 数值仿真优化：潮流初值收敛性、算法参数优化等是仿真效率的关键，应对思路包括AI预解优化、底层求解器优化等。
• 13 分析流程自动化：传统流程存在重复操作，应对思路包括流程规范化、人在环路交互、强化学习代理等。
• 14 安全稳定特征发现：稳定性指标需进一步完善，应对思路包括生成AI构建判据、AI求解传统判据等。
• 15 Co-pilot/Co-scientist模式：需发展一站式代理服务模式，提升AI在分析和控制中的辅助能力。
• 16 约束嵌入：AI模型需满足硬约束，应对思路包括安全学习训练、硬约束审查、符号逻辑方法等。
• 17 集成与群体学习：整合多个相关模型以提升整体性能，应对思路包括集成学习、分布式学习等。
• 18 方法融合：需融合先验知识、解析计算、逻辑推演、优化与机器学习，应对思路包括系统性综合方法。
• 19 数据基础设施：缺乏统一的数据平台，应对思路包括数字化基础设施建设、跨平台数据整合等。
• 20 算力优化配置：需研究算力、数据、任务、能耗的联合优化调度机制。
• 21 合作研发模式：需构建电网企业与外部机构的合作机制，提升技术突破能力。
• 22 可信赖性机理：AI在电力系统中需具备高可信赖性，应对思路包括深入研究可信赖性理论。
• 23 可信赖性评估与分级：需建立可信赖性评估指标与分阶段达成标准。
• 24 可信赖性提升方法：包括系统设计、动态监测、预警与校正等。
• 25 遗忘机制：需研究AI在持续学习中的遗忘问题，探索机器遗忘技术。
• 26 持续学习与校准：AI需具备持续学习能力，支持“学习-应用-学习”闭环。
• 27 能耗评估与提升：AI模型的能耗需纳入评估体系，探索能耗优化方法。

结论

AI在电力系统安全稳定研究中的应用，不仅是技术层面的突破，更是系统工程和组织管理的革新。面对数据、算力、模型、安全等多方面的挑战，AI研究需在理论、方法和实践层面同步推进，形成一套系统、科学、可信赖的电力系统安全稳定分析与控制新范式。