基于机理与人工智能混合驱动的新型电力系统智能分析与调控策略研究_35页_9mb

基于机理与人工智能混合驱动的新型电力系统智能分析与调控策略研究总结

核心内容

本研究聚焦于构建基于机理与人工智能混合驱动的新型电力系统智能分析与调控策略，旨在应对高比例可再生能源并网、电力电子设备化、储能设备大量接入、负荷侧响应资源及电力市场新规则等挑战，提升电网的动态性、随机性与不确定性下的安全稳定性与经济性。研究通过融合深度强化学习（DRL）与人工智能（AI）技术，实现电网运行的智能决策与实时控制。

主要观点

• 多时空维度功率预测技术：基于集成机器学习模型，实现了对生活负荷、工商业园区负荷、新能源发电、充电场站等多维度功率的预测，具有良好的应用前景。
• 电网运行关键特征提取与解析：通过机电-电磁混合仿真模型与AI技术，实现了对电网运行关键特征的自动解析，形成了相应的软件系统。
• 电力系统规划与调度智能决策：利用深度强化学习技术，解决电网强不确定性带来的控制难题，包括电力设备优化配置、无功电压控制、网损优化等。
• 数字孪生建模与参数智能辨识：建立数字孪生模型，实现对传统发电机组、直流、风电等设备的参数智能识别，提升模型精度与仿真效率。

关键信息

研究工作概述

1. 多时间维度功率预测：通过监督式学习方法，实现对多种电力系统负荷与发电的多时间、空间维度预测。
2. 负荷聚类分析：采用无监督学习方法进行负荷聚类，识别关键特征与成分，提升负荷管理效率。
3. 电力系统规划与调度：利用深度强化学习进行智能决策，解决电网强不确定性带来的控制难题。
4. 数字孪生建模：建立数字孪生模型，提升对复杂电力设备运行特征的建模与分析能力。

技术优势

• 深度学习：具备强大的非线性表征学习能力，可用于模式识别、建模分类与预测。
• 强化学习：具备逻辑推演、优化与控制能力，能够通过与电网环境的交互学习并生成有效的控制策略。

智能体设计与应用

• 控制目标：确保传输走廊/联络线功率不越限、考虑稳定限额与检修计划。
• 状态空间：包括母线电压、线路功率、发电机功率与负荷功率。
• 动作空间：包括发电机有功出力调整与变电站负荷转移。
• 奖励值设计：结合基础奖励与控制奖励，以优化电网运行效果。

智能调控应用案例

• 配网电压和负荷容量管理（香港中华电力）：通过协同互动实现电压管理与负荷优化，提升电网末端电压管理水平。
• 园区负荷峰谷差控制（浙江宁波）：利用储能设备进行峰谷差控制，显著降低整体波动水平与峰谷差。
• 智能拓扑控制（浙江绍兴）：通过节点分裂/合并与线路开关控制，实现时间序列最优控制。
• 考虑不完全信息的主动配电网潮流评估：采用深度神经网络（DNN）模型，训练不同缺失比例的测量数据，评估潮流解决方案精度。

核心技术需求

• 快速准确的在线安全评估方法：提升电网态势感知能力，应对强不确定性与强随机性。
• 模型质量和参数优化：通过AI技术进行模型参数智能识别与校准，提升仿真精度与速度。
• 有效的在线安全智能调度控制方法：基于历史运行经验或实时数据，进行数据驱动的电网调控。

AI智能体部署与性能

• 部署于江苏省电力公司调控中心：通过SAC算法进行训练，实现智能体在线运行与持续优化。
• 训练数据与样本：使用EMS与WAMS数据进行训练，样本覆盖多种电网运行工况。
• 控制效果：在多个案例中表现出色，如降低网损、优化电压、缓解局部阻塞等。

虚拟电厂

• 定义与功能：虚拟电厂是将分布式可再生发电、储能及负荷等子系统聚合成一个虚拟实体，参与电力市场交易，提升电网的经济性与可靠性。
• 与传统电厂的区别：虚拟电厂实现用户侧调整，具有更高的经济性与精细化程度，能够解决新能源并网难题。

未来方向

• 多目标电力人工智能仿真、校验及控制平台：整合电力系统建模、仿真分析算法与人工智能算法，实现全网潮流解、传输走廊功率预测、静态与暂态安全评估等。
• 高级应用：结合传统发电机与控制器、可再生能源模型、动态负荷模型等，实现多安全约束下的电网智能调控。

总结

本研究通过融合机理与人工智能技术，构建了新型电力系统智能分析与调控策略，提升了电网在高不确定性环境下的运行效率与安全性。通过深度强化学习智能体的自主学习与实时控制能力，实现了对电网运行的精准预测与优化调度。研究结果在多个实际案例中得到验证，展示了AI技术在电力系统中的巨大潜力。