智慧配用电系统AI化基础与实践_27页_11mb

智慧配用电系统AI化基础与实践总结

核心内容

智慧配用电系统AI化是新型配用电系统发展的关键方向，旨在通过人工智能技术提升配电网的感知能力、调控效率与能源管理智能化水平，实现“物理柔性、运行智慧、管理智能”的新型配用电系统。

主要观点

• 新型配用电系统：具备高比例新能源接入、多类型分布式资源的特点，呈现“长尾特性”，传统集中式调度与定价方式难以适应其发展。
• AI技术优势：AI具备处理高维非线性随机问题、云边端协同推理与分布式计算能力，为新型配用电系统提供智能化解决方案。
• 系统架构：遵循“物理-信息-应用”三层原则，通过智能设备构建物理柔性载体，数据与算力协同构建信息基础，AI算法赋能应用层实现系统智慧运行。
• 技术突破：AI赋能设备实现“主动感知、智能运维、协同调控”，推动从“集中智能”向“分布智能”转变。
• 应用场景：AI应用于感知诊断、协同调控与网荷互动三大场景，解决“看的清、调的优、用的绿”问题。
• 实践成果：已在多个场景落地应用，如全运会保供电、埃及配网降损等，覆盖超1万个台区。

关键信息

物理层

• 统一数智基座：通过设备软硬件解耦与配用电物联操作系统，实现设备间高效互操作。
• 泛在通信网络：融合HPLC、高低频无线等技术，实现分钟级数据采集、秒级实时控制与准实时应用。
• 设备类型：包括智能电表、光伏微断、充电桩、储能EMS、智能开关等。

信息层

• AI赋能设备：将智能终端、电表等转化为“智能体”，实现去中心化协商、决策与执行。
• 多模态数据融合：整合电气量、局放、红外、视频、气象等数据，构建闭环“数据采集—融合处理—AI分析—决策执行”流程。
• 云-边-端协同：支持多源信息融合，实现系统高效协同与信息共享。

应用层

• 三级联动架构：用户侧精准感知 - 台区侧协同优化 - 区域侧全局调控，实现源网荷储全要素的智慧运行。
• AI智能体应用：通过多源数据融合、多模态运行风险评估、动态博弈与最优决策，实现智能运维与调度。
• 具体应用：
  • AI感知诊断：实现“变-线-户”拓扑自动感知，覆盖72座场馆、4000+监测点，降损率超12%。
  • AI协同调控：通过多模型协同与强化学习算法，实现电动汽车充放电策略的动态优化。
  • AI网荷互动：推动车网互动AI控制系统，实现电网与电动汽车的动态协同调控。

技术基础与实践探索

技术基础

• 物理柔性：构建配用电专用模型平台与多源感知数据系统，支撑AI数据获取与执行。
• 信息融合：通过云-边-端协同，实现数据采集、融合与处理，为AI应用提供数据支持。
• 应用灵活：采用“小模型+大模型”协同机制，提升管理效率与系统运行能力。

实践探索

• AI感知诊断：基于边缘计算与AI算法，实现配用电系统透明化监测与智能运维。
• AI协同调控：利用深度强化学习算法优化充放电策略，支撑电网动态平衡。
• AI网荷互动：构建车网互动博弈引擎，实现分布式协同优化与电网稳定性保障。

总结与展望

• 目标：实现新型配用电系统的智慧运行、智能运维及管理机器代人。
• 路径：通过物理柔性、信息融合与AI应用，推动系统向“物理柔性、运行智慧、管理智能”方向发展。
• 未来方向：进一步优化AI算法、提升设备智能水平、拓展应用场景，实现更高效、更灵活、更绿色的配用电系统。