【南方电网（李立浧）】2024年新型电网新型电力系统的技术思考报告_61页_14mb

新型电网新型电力系统的技术思考总结

核心内容

新型电力系统是实现能源电力绿色低碳发展的重要载体，其核心在于以新能源为主体，构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统。这一系统将通过数字化、信息化、智能化手段，实现电网的透明化和智能化管理。

主要观点

• 新能源为主体：新能源（如光伏、风电）将成为电力系统的主要能源，推动能源供给侧脱碳。
• 电力系统形态演变：新型电力系统将由“大电网+主动配电网+微电网”构成，强调分布式、柔性化和智能化。
• 人工智能的重要性：人工智能是新型电力系统建设的关键支撑，能够实现精准预测、实时决策、智慧融合和自适应演化。
• 电力电量平衡理论：传统稳定理论不适用于新型电力系统，需转向基于动态平衡的理论。
• 技术革命：新型电力系统需要在理论、技术、设备、市场等多个方面进行深刻变革。

关键信息

新能源发展现状

• 我国新能源装机容量占比已超过40%，部分区域新能源瞬时渗透率超过60%。
• 2023年全国新增风光等新能源装机2.93亿千瓦，新能源发展势头强劲。
• 新能源的发展对减少化石能源依赖、提高能源安全、促进经济增长和环境保护具有重要意义。

新型电力系统特征

1. 动态特性：电力电子弱惯性，动作时间常数小，频域分布广，波动性和随机性强。
2. 安全稳定理论：从机电同步过程转向数据驱动的系统平衡理论。
3. 系统规模特征：分布式发展，单体规模小，数量庞大。
4. 系统形态和生态：源网荷储融合，形成“能量和信息”交织互动的系统。
5. 负荷侧格局和用户：负荷不确定性增强，用户从消费者转变为“生产者+消费者”。
6. 系统安全：需构建新型网络安全体系，应对不确定性因素。
7. 电力系统架构：大电网与微电网协调发展，实现广域电气化。
8. 数字化、信息化、智能化：实现全面可见、可知、可控的透明电网，是建设方向。

新型电力系统的技术挑战

• 新能源预测精度差
• 决策效率低
• 业务解耦处理复杂
• 业务算法适应性差

人工智能的作用

• 实时性：实现源网荷储全域范围内的能量动态平衡。
• 精确性：确保数据采集、处理、反馈的高精度、高准确度。
• 智慧性：灵活处理不确定性环境下的复杂问题，进行预判和提前规划。
• 自适应性：根据历史数据自适应迭代优化算法程序，实现电力系统的自适应“导航”。

新型电力系统发展路径

1. 电力人工智能系统（AI EPS）的建设：研发世界首套面向电力系统运行的AI EPS，实现电力系统的智能管理。
2. 多尺度、多任务特性：AI EPS需具备自适应关键算法，支持多领域知识融合与提取。
3. 大模型训练和推理技术：构建电力系统时空融合的自掩码、自监督预训练方法，以及异构算力轻量化加速方法。
4. 多任务协调：包括事故预案增强训练、多级多目标协同调度策略冲突在线校核、应急策略迭代评估等。

电力人工智能系统（AI EPS）特征

• 多领域知识融合：融合物理、电气、气象、地理、社会、经济等多维知识。
• 高并发实时轻量化推理技术：提升推理效率，支持新型电力系统边缘应用。
• 通用智能决策技术框架：支撑复杂未知场景下的风险综合判断和高效调度决策。
• 全局全态智能决策：实现多稳定统一分析、极端情景全局高效应急决策、事前风险预控、事中协同响应、事后快速恢复。

结语

新型电网是新型能源电力体系的核心，其形态为“大电网+主动配电网+微电网”，强调系统的透明化、智能化和柔性化。新型电力系统建设需坚持数字化、信息化、智能化发展路径，以技术为核心，推动硬核技术创新，实现能源电力系统的全面升级。

电力人工智能系统（AI EPS）的必要性

• 实现全系统的数字数据描述和“无限”主体的实时动态管理。
• 构建具有精确性、实时性、智慧性、自适应性的“超级大脑”。
• 为新型电力系统建设提供理论和技术支撑，推动电力系统的全面转型。

电力人工智能系统（AI EPS）建设建议

• 跨领域合作：电力企业与人工智能、IT企业需加强合作，共同推动AI EPS研发。
• 规范书编制：电力企业主导编制系统规范书，明确智能软件系统的要求。
• 基础设施建设：同步推进电力人工智能系统基础设施建设，支持其发展。

电力人工智能系统（AI EPS）未来展望

• 构建国际领先的电力人工智能系统范本。
• 实现电力系统的全面转型，从传统模型驱动转向数据驱动。
• 以人工智能为核心，推动电力系统向“可见、可知、可控”的透明化方向发展。