2025-05-15-国家电网-电力行业_AI计算推演赋能配电网透明化与智能化_25页_13mb

国网江苏电力透明化与智能化实践总结

一、背景思路

• 挑战：配电网规模巨大、变动频繁，检修易引发线路停电、信息错误和线损失真；大规模分布式新能源接入带来电压越限、反向功率等问题；新能源与负荷的时空不确定性需精确预测。
• 目标：基于“可观测、可计算、可推演、可决策”体系，实现配电网精益化管理，支撑新能源有序消纳。

二、主要做法

1. 数据透明化基础建设

• 静态拓扑校核：
  利用配电自动化开关状态和低电压相关性分析，修正线变关系台账问题，诊断成功率超90%。
• 动态拓扑校核：
  通过图神经网络模型，结合实时量测辨识拓扑结构，支持多运行方式下的电网结构快速适配。

2. 计算推演与参数优化

• 实时计算平台：
  通过量测补足与脉冲神经网络（SNN）技术，在量测稀疏情况下实现全省4万条线路的15分钟级计算，可计算率提升57.5%，合格率达99%。
• 参数校正：
  基于马尔科夫链蒙特卡洛法（MCMC）动态优化线路模型参数，提升参数精度。

3. 负荷与新能源预测

• 多时间尺度预测：
  覆盖超短期（4小时）、日前至长期内光伏功率预测时间尺度，负荷预测精度97.42%，分布式光伏预测83.89%。
• 智能体决策支持：
  基于深度强化学习（DPPO）的运行决策智能体，实现光伏消纳策略优化和重过载预警，预警准确率达90%。

三、应用实践

1. 全环节光伏消纳支撑：
   • 接入引导：评估配网光伏承载力，年引导24个电站转接合理区域。
   • 运行优化：试点运行决策智能体，全年辅助运方调整32次，试点区域电压越限发生次数下降。
   • 规划决策：依托计算推演工具，识别132项规划需求，缩短规划周期至1天。

四、未来展望

• 构建联合计算推演平台：融合规划、建设、运行数据，实现主配网协调、多要素协同仿真分析。
• 推进AI应用体系：以“数据-机理”联合驱动，开发面向复杂场景的电网智能决策模型，支撑能源转型与新型电力系统构建。