AI计算推演赋能配电网透明化与智能化_25页_13mb

AI计算推演赋能配电网透明化与智能化总结

核心内容

国网江苏电力通过引入AI计算推演技术，结合现有量测体系，实现了中压配电网的透明化与智能化管理。该技术在不大幅增加量测设备的前提下，提升了配电网的可观测性、可计算性与可推演性，有效应对了新能源接入带来的不确定性挑战，提高了电网运行的安全性、经济性和效率。

主要观点

• 配电网透明化是提升电网运行管理水平的关键，通过AI技术实现对电网状态的实时分析和预测。
• 减少量测设备投入是实现透明化的重要手段，通过智能算法对现有数据进行深度挖掘和利用。
• 多时间尺度预测（如4小时、日前、月度、年度）是应对新能源和新型负荷不确定性的重要技术支撑。
• 主配协同计算为配电网运行和规划提供了更全面的视角，支持更科学的决策制定。
• 人工智能应用体系通过“数据-机理”联合驱动，提升了电网运行分析与决策的智能化水平。

关键信息

配电网透明化技术实现路径

• 通过静态拓扑与动态拓扑校核，确保电网结构的准确性。
• 静态拓扑校核：利用电压相似性特征，结合皮尔逊相关系数和智能推荐算法，识别线变关系错误。
• 动态拓扑校核：基于图神经网络和特征智能选择方法，实现对实时运行方式的辨识与校核。

量测补足与参数校正

• 引入脉冲神经网络（SNN）和高斯混合模型（GMM），提升负荷节点功率量测和误差拟合精度。
• 通过状态估计与潮流计算，实现对参数异常的识别与校正。

源荷预测与运行优化

• 实现了省级配电网级的精细化源荷预测，包括负荷与分布式光伏的多时间尺度预测。
• 预测精度达95%以上（馈线）和85%以上（台区），显著提升了电网运行管理能力。
• 运行决策智能体通过深度强化学习算法，实现对电网运行的智能优化和预警。

规划决策支持

• 基于电网一张图和计算推演能力，智能生成配网网架增强、储能配置等规划方案。
• 实现了规划需求的快速识别与方案生成，规划需求收集时间从1-3个月缩短至1天。
• 累计校核并生成规划方案132项，显著提升了规划效率和质量。

应用实践成果

• 建设完成线变关系诊断工具，并在27家网省公司推广应用，诊断成功率90%以上。
• 实现全省4万余条配电线路的15分钟自动计算，可计算率通过量测补足提升至57.5%。
• 电网整体计算合格率提升至99%，有效支撑了配电网精益化管理。
• 在苏北农村等光伏接入密集区域，引导21个分布式电站转移，提升就地消纳水平。

未来展望

• 构建新型电力系统联合计算推演平台，整合数据、功能和业务边界，实现规建运一体化分析。
• 打造分析决策人工智能应用体系，推动电网运行从经验驱动向数据与机理联合驱动转变。
• 持续优化AI算法与模型，提升对新能源接入和新型负荷变化的适应能力。
• 推动源荷预测与运行决策的深度融合，实现电网运行的全生命周期智能管理。