2024人工智能赋能数字化配电网探索与实践报告-国家电网_29页_10mb

人工智能赋能数字化配电网探索与实践总结

核心内容概述

本报告围绕人工智能技术在配电网数字化转型中的应用展开，探讨了如何通过数字技术实现物理电网在数字空间中的动态呈现，提升配电网的智能感知、控制、调节和管理能力，以应对新型能源、电动汽车、储能等新型电力资源带来的挑战。报告强调了构建统一的数字配电网空间映射、强化数据治理、提升运行效率和实现智慧化运营的重要性。

主要观点

• 数字化转型是必然趋势：随着能源革命的推进，配电网需通过数字化手段全面升级，以适应分布式能源、储能、电动汽车等新型电力资源的接入和管理。
• 人工智能是关键技术支撑：通过图像识别、语音识别、自然语言处理、大数据分析、机器学习等技术，实现电网运行状态的智能感知、风险预警、故障研判、负荷预测等功能。
• 构建数字孪生体系：利用电网一张图、主配网模型、实时量测中心等，打造“源网荷储”一体化的数字配电网，实现全要素、全时空的数字映射与控制。
• 提升运营效率与服务质量：通过人工智能技术实现配电网运维、检修、抢修等业务的智能化，降低人工负荷，提升响应速度和决策准确性。
• 强化数据治理与模型应用：以业务应用为导向，构建主配拼接校核、馈线模型校核等数据分析服务，确保数据质量，支撑精准调节与智能决策。

关键信息

1. 形势与要求

• 政策背景：党的二十大报告提出推进碳达峰碳中和，加快新型能源体系建设，配电网作为主要载体需全面升级。
• 能源转型挑战：分布式能源（光伏、风电）、储能、电动汽车等快速发展，给配电网带来新的承载和调控压力。
• 数字化转型方向：国网公司提出“平台整合、业务倍增、数字赋能”，推动全业务、全环节数字化转型。

2. 目标与思路

• 数字空间映射：将物理电网的网架、状态、参数、环境等要素在数字空间中动态呈现。
• 业务协同控制：实现主配微网协同，提升配电网对多源异构数据的处理能力。
• 智能决策与闭环控制：构建实时分析引擎，实现调节控制闭环，支撑配电网的智能化运行。

3. 关键技术应用

3.1 基础数据质量分析

• 主配拼接校核：发现调度自动化系统（EMS）和配电自动化系统（DMS）之间的出线开关ID不一致、参数差异等问题。
• 馈线模型校核：保障配网馈线模型的准确性，及时处理潜在风险。
• 拓扑分析：基于图计算方法实现中低压配网拓扑聚合与实时网络分层，支撑动态拓扑分析。

3.2 电网实时分析引擎

• 流式数据处理：支持每秒百万级以上量测数据的高性能、低延时、可扩展处理。
• 动态弹性调度：实现分区队列流水线、节点算力预测等，提升系统处理能力。
• 智能调节策略：通过接收生产控制类业务调节策略，形成智能调节指令，支撑电力保供、负荷转供、新能源消纳等业务。

3.3 用户行为与节电技术

• 用电行为分析：基于多维指标、多时间剖面，实现个体与群体用电负荷的动态统计。
• 节电潜力评估：分析多因素的节电潜力和策略，研究用户节电服务新模式。
• 无功配置优化：基于大模型对用户用电特性进行分析，实现配电网无功配置及调节优化，促进降损精益。

3.4 用电预测与网架优化

• 中短期负荷预测：考虑气象、用电行为、特殊事件等因素，实现用电负荷预测。
• 网架优化方法：基于分层分类数据关联模型生成可行网架集，提升优化效率。
• 错峰调度策略：基于配用电安全性、经济性及用户需求，实现错峰资源的自动分配。

3.5 智能运行与主动服务

• 故障精准研判：通过智能分析实现故障点识别、停电影响范围预测，支撑主动抢修。
• 主动服务机制：实现停电态势汇集、设备定位、原因分析、超干户停电展示分析等功能，辅助总部及省侧实时监控配网运行。
• 智能运维体系：构建无人机巡检、视觉识别、缺陷/隐患自动识别记录等，提升班组作业质效。

3.6 碳排放管理

• 碳排放分析：形成数据采集、处理、排放精算、分析展示一体化体系，提升碳管理的规范化和可视化水平。
• 减排目标制定：通过碳排放数据跟踪趋势，辅助制定达峰路径，落实碳中和目标。

总结

本报告系统梳理了人工智能在配电网数字化转型中的关键作用，强调了通过数字技术实现配电网全要素感知、全业务流程贯通、全智能决策支持的重要性。通过构建统一的数字配电网空间映射，结合人工智能、大数据、云计算等技术，提升配电网在新型能源接入、负荷管理、设备运维、应急响应等方面的智能化水平，为新型电力系统运行提供坚实支撑。