2025新型电力系统需要人工智能

新型电力系统需要人工智能李立涅2025.12.08大湾区科学论坛引言一、新型电力系统需要人工智能二、电力人工智能的现状三、电力人工智能的研究和思考--我们的工作结语CHINASOUTHERNPOWERGRID目录1能源革命2014年6月习近平总书记在中央财经领导小组第六次会议上提出能源革命的战略思想。双碳目标2020年9月习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布，中国将提高国家自主贡献力度，“二氧化碳排放

力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。新型电力系统2021年3月中央财经委员会第九次会议提出，“实施可再生能源替代行动，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统“。分布式智能电网

2022年4月中央财经委员会第十一次会议提出“要加强交通、能源、水利等网络型基础设施建设，把联网、补

网、强链作为建设的重点，着力提升网络效益”,”发展分布式智能电网，建设一批新型绿色低碳能源基地”。新型能源体系2022年10月习近平总书记在党的二十大报告提出“深入推进能源革命，加强煤炭清洁高效利用，加大油气资源

勘探开发和增储上产力度，加快规划建设新型能源体系”。2023年7月11日，习近平总书记在中央全面深化改革委员会第二次会议上，强调要深化电力体制改革，加快构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统2024年2月29日，中共中央政治局就新能源技术与我国的能源安全进行第十二次集体学习。习近平总书记指出，我国能源发展

仍面临需求压力巨大、供给制约较多、绿色低碳转型任务艰巨等一系列挑战。应对这些挑战，出路就是大力发展新能源。推进电网基础设施智能化改造和智能微电网建设，提高电网对清洁能源的接纳、配置和调控能力。2025年9月24日，习近平总书记在联合国气候变化峰会宣布2035年国家自主贡献目标，明确风电和太阳能发电总装机容量达到2020年的6倍以上、力争达到36亿千瓦。3我国能源电力的重大战略CHINASOUTHERN

POWERGRID引言2035年国家自主贡献目标明确风光发电总装机容量2025年9月24日，习近平主席在联合国气候变化峰会发表视频致辞，宣布中国新一轮国家自主贡献：

到2035年，

中国全经济范围温室气体净排放量比峰值下降7%-10%,力争

做得更好。非化石能源消费占能源消费总量的比重达到30%以上，

风电和太阳能发电总装

机容量达到2020年的6倍以上、力争达到36亿千瓦，森林蓄积量达到240亿立方米以上，

新能源汽车成为新销售车辆的主流，全国碳排放权交易市场覆盖主要高排放行业，气候适

应型社会基本建成。引言4中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议加快建设新型能源体系。

持续提高新能源供给比重，推进化石能源安全可靠有序替代，着力构建新型电力系统，建设能源强国。坚持风光水核等多能并举，统筹就地消纳

和外送，促进清洁能源高质量发展。加强化石能源清洁高效利用，推进煤电改造升级和

散煤替代。全面提升电力系统互补互济和安全韧性水平，科学布局抽水蓄能，大力发展

新型储能，加快智能电网和微电网建设。提高终端用能电气化水平，推动能源消费绿色

化低碳化。加快健全适应新型能源体系的市场和价格机制。引言5我国新能源迅猛发展2024年，全国新增风光等新能源装机3.6亿千瓦。截至2025年8月底，全国累计发电装机容量约36.9亿千瓦，其中新能源装机容量约17亿千瓦(其中

太阳能发电装机容量约11.2亿千瓦；风电装机容量约5.8亿千瓦)。随着沙戈荒大能源基地开发、海上风电开发、分布式光伏发展，我国风光新能源发展势头不减。新能源发展的意义在于减少对传统化石能源的依赖，提高能源安全，促进经济增长，保护环境，实现可持续发展。引言6一、新型电力系统需要人工智能CHINASOUTHERNPOWERGRID7电力人工智能(AI

EPS)(AI

Electric

PowerSystem)是专业大模型，能够满足物理规律、电力系统技术准则，实现电力系统生产智能应用理论与技术是构建新型电力系统的重大需求新型电力系统需要人工智能8新型电力系统新在哪里?新能源电力电子设备系统规模巨大安全机理复杂能为新海量数据分析系统发新能源功率支撑支持优化决策时效要求高海量新能源接入电力系统新能源的个体容量小、数量多、预测难度大

新能源和电力电子、储能的关系密切,

,新型电力系统需要人工智能展提供人工智型电力9可以“无条件”接受新能源新能源为主体能源供给侧脱碳系统有“无限大”的功率、“无限多”的能量系统的功率的动态平衡、能量的动态平衡：动态平衡理论电力系统新理念：电压稳定、频率稳定、功角稳定--电力电量平衡新型电力系统需要人工智能以新能源为主体的新型电力系统构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统。10新型电力系统需要人工智能以新能源为主体新型电力系统的理论--电力电量平衡理论新型电力系统将会遵循电学的基本理论和物理规律，这是不会变的。但是基于机电系统转动惯量的稳定理论，受到系统转动惯量小，将不足够承担以新能源为主体的新型电力系统的稳定。新型电力系统是基于电力电量的实时平衡的系统平衡理论，是“无限大”的功率、“无限多”的能量的动态随机平衡。电量平衡有功功率平衡无功功率平衡频率稳定电压稳定功角稳定传统电力系统新型电力系统11■现有“源随荷动”的刚性调度模式，难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题■亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度

“超级大脑”调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战———

—大规模————————多任务一口

全域感知

口

方

式

调

整

口

资源调节研发更快(小时→

分钟

→

)、更大规模(10³→

105)、更自适应(单任务

→

多任务)电

网智能运行系统

12815666云南

61

海南利用率降低↓2024年全国风、光利用率分别为95.9%、96.8%,弃电量约700亿kWh垂委鑫新型电力系统需要人工智能■资源多变量■组合爆炸千节点规模百机组变量优化耗时>

2

小

时电力人工智能系统(AI

EPS)220kV

及以上4

.

6

×

1

0³等值节点五省系统运行1.5×10⁵实际测点拓扑快速切换

15min内拓扑变化次数

省域电网>300次全国范围

>

1

万

次110kV

及以上3.9×10⁴等值节点新能源高渗透率运行需求渗透率增高↑青

海考虑年度逐15分钟的

运行方式3

5

0

4

0

个考虑真实测点的

主设备数量亿

级翼北

宁夏

70%70等值聚合

真实量测=经济损失

280亿元≈北京市

半年用电≈0

.

3亿吨

CO₂南网五省甘肃02%■

人工智能是电网“无条件”接受新能源的技术基础。■

人工智能是管理好新能源的技术基础。■

研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统应用需求的电力人工智能系统。不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过数据关系发现电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能

管理、智能运行、“智能导航”。人工智能推动电力创新发展：

人工智能技术使得海量新能源接入新型电力系统成为可能，为系统运行提供智能导航运行。新型电力系统需要人工智能人工智能与新型电网新型电力系统13新型电力系统的透明化新型电力系统是信息技术、计算技术、通信技术、传感技术、控制理论和控制技术、运筹学、人工智能、互联网等与电力系统的深度融合。新型电力系统中配置的小微智能传感器及其传感网络无处不在，构建含泛在电力物联网的基础

设施；先进通信技术、大数据技术、云计算技术、人工智能技术等在电网中广泛应用，实现电网的

自由(无限、海量)数据采集、自由(无限、海量)数据存储、自由(无限、海量)数据获取、自

由(无限、海量)智能分析。智能设备和设备的智能化，强大的软件系统。不完全依赖电网模型，在海量数据基础上，通过大数据和计算技术，透过数据关系发现电力系

统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航”。■实现数字电网的透明化，在海量数据基础上，

基于数据的强大的智能软件系统，透过数据关系揭示电力系统运行规律，实现电网的智能分析、智能决策、智能管理、智能运行、“智能导航”

14新型电力系统需要人工智能透明电网--透明电力系统透明电网是信息技术、计算技术、传感技术、控制理论和控制技术、人工智能、互联网等与电力系统的深度融合。透明电网中配置的小微智能传感器及其传感网络无处不在；设备功能与信息融

合，设备与先进传感、通讯、计算、人工智能技术有机结合；实现电网的自由

(无限、海量)数据采集、自由(无限、海量)数据存储、自由(无限、海量)

数据获取、自由(无限、海量)智能分析。基于数据的强大的智能软件系统能够实现电网的智能分析、智能决策、智能管

理、智能运行、

“智能导航”。电网全面可见、可知、可控，电网形态发展成为透明电网。

15新型电力系统需要人工智能--透明电网透明电网要素口信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学、人

工智能、互联网技术等有效地综合运用于电力系统。口基于透明电网，社会各方能够广泛深入参与电力生产、传输、消费等各个环节，协同促进能源电力的安全高效、绿色低碳发展。口透明电网(电力系统)的要素：小微智能传感器智能设备和设备智能化、智能二次系统强大的软件平台一超级大脑

(AIElectricPowerSystem,AIEPS)……大数据平台小微能量获取的自由化(随时随地获取)透明化和应用：电网设备状态透明、运行状态透明、市场信息透明、、、

16新型电力系统需要人工智能--透明电网中

国

南

方

电

网CHINA

SOUTHERNPOWERGRID基于数据而不是基于模型--人工智能·

体现数字之间的关系·

海量的小微传感器数据·

智能设备的数据·

数据存储：分布式，集中制，

·

数据挖掘·

数据驱动的分析、计算，●··

··

自由应用新型电力系统需要人工智能--透明电网17新型电力系统需要人工智能--透明电网透明电网的“超级大脑”--电力人工智能透明电网需要强大的软件系统这个“超级大脑”对海量的数据进行管理，这是核心。镜像/数字孪生信息物理电网，

基于数据建立的物理电网系统在数字空间的映射。基于物理电网中的传感器和智能设备的数据，应用强大的算力算法构建电网运行导航决策系统。线

路厂

站设

备数字孪生电网：主网+配电网+微电网一全息镜像系统18数字数据镜像孪生体外观形态+拓扑关联关系数字孪生电网站物

理

电

网

：主网、配电网、微电网信息、状态实时计算交互设

备

系

统物理电网线

路数据、口运行导航决策：透明电网运行决策关键技术口智能调度决策□电网安全域辨识与控制、直流故障辨识与决策

口多道防线协调控制多能互补协调□新能源接入、虚拟电厂、柔性电网口数字孪生：透明电网运行数字数据关键技术口发电预测口负荷预测与辨识口电网状态数字数据透明电网运行电力系统优化目标控制信息电力系统智能计算及自动导航控制信息电力智能调度(人工智能+大数据)负荷预测等控制

信息全景控制

全景信息控制信息透明电力系统新型电力系统需要人工智能--透明电网运行19二、电力人工智能的研究现状CHINASOUTHERNPOWERGRID20我国电力系统人工智能发展的态势口我国电力系统人工智能大模型研发呈现出蓬勃发展的态势，众多企业和机构积极投入研发。口结合国家“双碳”目标、新型电力系统建设以及能源数字化转型需求，电力行业正积极探索大模型技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。口我国电力大模型研发已从理论探索进入规模化应用初期，在设备巡检、新能源预测等领域成效显著,但仍需突破数据共享、实时计算、安全可信等技术瓶颈。未来随着政策支持和跨领域合作深化，电

力大模型有望成为新型电力系统的“智能中枢”,助力实现“双碳”目标与能源革命。21众多企业和机构积极投入研发电力系统人工智能大模型蓬勃发展，众多企业和机构积极投入研发：电力企业、高校、研究单位…国家电网：口2023年5月，国网信通产业集团发布“思极GPT”。口2024年7月，国网湖南电科院发布10亿节点配网视觉大模型。口2024年12月，国网长沙供电公司研发人工智能“配网调度员”“光明”。口2024年12月19日，国家电网发布千亿级多模态行业大模型“光明电力大模型”。南方电网：口2023年09月，南网发布电力行业人工智能创新平台及“自主可控电力大模型(大瓦特)”。口2023年12月，南网总调发布“大瓦特-天璇”电力调度专业大模型。口2024年01月，南方电网广西电网公司发布广西输电人工智能大模型。口2024年11月，“驭电”大模型具备投用条件，是新型电力系统智能仿真计算工具。口2025年06月28日，

“擎源”发电行业大模型，国家能源集团发布。■多模态技术融合：采用多模态深度学习技术，融合图像识别、自然语言处理和时间序列分

析等多种AI算法，可自动读取实时和历史数据，实现对关键设备的精准诊断。■算力与算法优化：硬件采用全国产GPU

算力集群，提升大模型训练效率；软件层面构建电

力行业调度知识库，采用“大小模型”协同机制，即“大模型+机理模型”融合方式，发挥

二者优势。■物理-数据混合驱动：将电力系统物理方程嵌入大模型训练，提升可解释性和泛化能力。

■……模型技术不断创新和突破23(1)电网调度·模型应用于配网调度，大幅缩短转供决策时间和指令票拟写时间；·

“电网调度智慧大脑”在负荷预测、操作票防误、故障处置等场景发挥重要作用，提升

预测准确率，实现调度操作票全要素智能审核，快速完成故障分析和处置。(2)

设备运维·

提升电网安全隐患告警有效率；·

人形机器人通过AI与大模型技术结合，应用于电力设备巡检、倒闸操作等高危复杂任务。(3)智能客服·覆盖智能客服等十余个领域的百余个应用场景，具备意图识别、多轮对话等能力。应用场景日益丰富241.行业专用大模型·

从通用大模型向电力垂直领域深化，构建“预训练+微调”的行业底座(如“电力

GPT”)。2.多智能体协同·大模型作为调度中枢，协调发电、储能、用户等多元主体，支撑新型电力系统“源网荷

储”互动。3.数字孪生集成·结合电网数字孪生平台，实现大模型在虚拟空间中的仿真推演与闭环优化。4.标准与生态建设·

制定电力AI大模型的数据、算法、安全标准，推动电力人工智能大模型发展。未来趋势25三、电力人工智能的研究和思考--我们的工作26电力人工智能(AI

EPS)(AI

Electric

PowerSystem)是专业大模型，能够满足物理规律、电力系统技术准则，实现电力系统生产智能应用理论与技术是构建新型电力系统的重大需求电力人工智能的研究和思考CHINASOUTHERNPOWER

GRID27我们的工作目标开发世界领先的专业大模型。基于实时性、精确性、智慧性、自适应的生产大模型特点开展深入研究，构建了驱动物理电网“透明运行”的智能内核。

让新

型电力系统如同现代交通导航一样“状态透明”,全面可见、可知、可控，为新

能源的“无条件”接入创造无限可能。电力人工智能的研究和思考28关键技术电力系统高维向量表征(数字数据系统)电力大模型训练和推理多领域知识融合的电力智能应用电力人工智能系统AI

EPS核心成果电力人工智能系统技术挑战信息表征算法基础知识融合智能决策电力人工智能的研究和思考自适应智慧性AI

EPS实

时

性29电力人工智能的研究和思考人工智能(Al)

与电力系统(Electric

Power

System)

的融合是建设新型电力系统的必由之路，电力人工智能系统

(AI

EPS)

的本质是电力系统的“超级大脑”。电力人工智能系统对电网运行进行实时、精确地控制与管理，实现全面可见、可知、可控的透明化。电力人工智能系统AI

EPS“超级大脑”一智能软件系统本质30电力人工智能的研究和思考■

2023年9月，成立电力大模型科研攻关团队，建设具备实时性、精确性、智慧性、自适应特征的电力人工智能系统

(AI

EPS),研发基于海量数据、满足物理规律的电力专业大模型口建立基于数字化、智能化的

透

明

新型电力系统，做到

“

无

条

件

”

接受新能源。□

人

工

智

能是电网“无条件”接受新能源的技术基础。实时性基于实际量测的实时监测、反馈、响应数据集精确性满足电力系统基本

物理规律的函数库智慧性风险分析、方式调整、资源调节的智能体适

应

性基于精准预测的多时间尺度动态平衡2023年6月，提出建设电力人工智能系统AI

EPS实现新能源高渗透率系统运行的自主导航31电力人工智能的研究和思考新型电力系统人工智能大模型关键技术AI

EPS应用系统集成应用自主运行“用得好”⑤新能源渗透率：≥70%电力人工智能系统Al

EPS逻辑推理“算得快”③复杂调度：分钟级策略推演关键技术2:基础模型与模型训练电力专业大模型基座(函

数

库)未见场景“算得准”②多物理量状态数值精度：

1E-3动态平衡“算得巧”④时间尺度：

分钟-秒时

空

对

齐模型训练“数据足”①实时数据：千万级数据蒸馏关键技术4源荷预测与模型融合系

统动

态

平

衡关键技术1基础数据与状态感知能量气象数

据

集关键技术3系统分析与智能推演数字平衡智

能

体32■底层：

通过对功率、电压、频率等节点参数形成“测点”,进而学习节点耦合关系形成“测网”■中层：在“测网”的基础上构建通用Agent

,

基于MoE

架构实现调频、调压等多任务兼容■上层：

进一步构建网级Agent

,

基于思维链实现复杂任务的分解与上下级多Agent

的协同底层：基础单元与网络拓扑构建中层：具备多类业务能力的通用

Agent上层：具备复杂任务分解能力的网级

Agent预测

潮流计算方式编排

转供电WeightGerersted

ByGatingNeswuikeson

Expen2

Bsen

3

Bscna电力人工智能的研究和思考m5M段线m

#i2接地安机B8

e8⑧20中燕来枣①D

擎220W208u3a均实电力系统信息3znaVⅡ取可线厂.网级Agent如主交期宽功偿装置0天功封铝始露004环境信息24061850W

正母峡=2出坐

o0班

起e7.……Gating

Notwok,aLa

风机址33年安食zm

00buk201高

480

0

0电力人工智能的研究和思考研发面向电力系统运行的电力人工智能系统AI

EPS,

透过海量数据发现新型电力系统运行规律平行论坛：院士论坛——数字转型

·

智能治理CONCURRENT

SESSION;ACADEMICIANF

A

GITAL

TRANSFORMATION

NTELLIGENT

GOVERNANCE广东广州uGUANsDONGCHINA202382023广东21世纪海上丝编之路围际嫣览会主题论坛实时性挑战实时电力人工智能系统Al

EPS发展变化挑战■

2023年6月，首次提出建设电力人工智能系统AIEPS■2023年9月，通过怀柔国家实验室学术委员会批准立项■2023年10月，南方电网与怀柔国家实验室合作，启动电

力人工智能大模型技术重大专项。■

组建研发团队，制定发展路径，五个重点项目开展研究。初步成果逐步在供电局应用。■根据电力系统基本物理规律■遵循电力系统技术原则■

符合电力系统应用需求■

物理规律是基础■人工智能、软件等技术深入融入■智能要真正具备“思考”能力■

具备针对性精确反馈的能力电力人工智能系统AIEPS时空掩码自监督大模

型预训练时空注意力机制超

大

模

型

架

构中

中-

维强两路Al

EPS时空重建损失函数适应电力系统的大模型预训练技术精确度挑战复杂度挑战自适应精确性智慧性34电力人工智能的研究和思考■建设电力人工智能系统AIEPS,

实现电力系统智能管理(“无人驾驶”)□AI

EPS

软件系统的智能要真正具备“

思考”并针对性进行

精确反馈的能力，不仅是现有

基础上的自动化、数字化、智能化。口物理规律

是基础，人工智能是手段，需围绕电力系统这个命题针对性设计开发。核心特征实时性挑战实时性电力人工智能系统Al

EPS复杂度挑战基本依据依据电力基本物理规律遵循电力系统技术原则符合电力系统应用需求关键技术数据生成与表征模型训练与推理运行感知与预测系

统

智

能

决

策精确度挑战发展变化挑战目标高效分析精准预测优化决策自动导航35电力人工智能系统(AI

EPS,Al

Electric

Power

System)

是一个根据电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统应用需求的专门针对电

力系统设计的智能系统。物理规律是基

础

，人工智能、软件等技术是手段，需要围绕电力系统这个命题针对性设计开发>软件系统的智能要真正具备“思考”并针对性进行精确反馈的能力，不仅是

现有基础上的自动化、数字化、智能化电力人工智能系统的内涵电力人工智能的研究和思考36电力人工智能的研究和思考口电力人工智能AI

EPS系统是一个根据基本物理规律、遵循电力系统技术原

则、符合电力系统应用需求，聚合物理、电气、气象、地理、社会、经济等多维知识系统。电压，电流，功率，拓扑…气象信息知识物理电气规律社会经济地理信息数值天气预报文本信息经纬度37精确性AI

EPS对电力系统的调控满足精确性要求

,能源电力系统的运行

关系国计民生，

数据信

息的采集、处理、反馈

必须做到高精度、高准

确度。智慧性AIEPS须充分发挥人工智能的智慧性优势

,能够灵活处理不确定

性环境下的复杂问题，

对系统运行状况和潜在

风险进行预判、提前规

划。自适应性能够根据历史数据中的指令和结果自适应

迭代优化算法程序，不

断进行自我完善和革新

,针对不同运行状态、

问题和目标实现电力系

统的自适应“导航”实时性AIEPS对电力系统的调控满足实时性要

求，实时监控、实时

反馈、实时响应。实

现源网荷储全域范围

内的能

量(

电

量

)

动态平衡。电力人工智能系统的特征电力人工智能的研究和思考。38电力人工智能的研究和思考口电力人工智能AI

EPS涉及大规模并行训练，场景任务，学习训练推理场景任务任务微调预训练参数

???大规模参数计算量减小?精度不变并行训练上亿级样本源荷

预测电力

平衡风险

判别久千万级维度大规模并行训练学习训练推理小规模参数模型参39电力人工智能的研究和思考口电力人工智能AI

EPS呈现出多尺度、多任务复杂特性，具备自

适

应关键算法。实时控制多时间尺度平衡电源

负荷电力平衡失去同步频率过低风险判别50

北部电网

九一

东北部电网18:47:5018:48:1518:48:4018:49:0518:49:3018:49:55风险序贯切换当前优化质期(H)

→未来时刻_初始

更新值在线数据更新多

尺

度

演

化

多

任

务

协

调总体目标

一南部电网3040CHINA

SOUTHERN

POWER

GRID高频

振荡

失步过去时刻实际执行，日前计划日内修正时刻

T时刻

T³+1807060频率Hz预测值40电

力

人

工

智

能

的

研

究

和

思

考

-

-高维向量表征系统(数字数据系统)口构建高维向量数据底座，全面适应电力人工智能AI

EPS大模型训练要求。口奠定数据驱动-知识引导-算法增强的关键技术路径。难点■

电网数据规模大，维度多，单一维度难

以精确描述电网全貌，融合转换是实现

数据驱动的基础异构数据高维表征电力系统高维向量表征(数字传感系统)电气量

电气节气象观测值

点属性

测值地理

节点位图结构位置

置编码

编码覆盖百亿级电力常用的电气量，天气，地理和经济社会数据社会面信息表征时间断面信息表征

黑座据底数数据设备设备节点信息表征时序

数据拓扑

数据41电力人工智能的研究和思考--电力智能大模型训练和推理口研究电力人工智能AI

EPS大模型基础技术，形成模型设计、开发、应用系列关键方法。电力大模型训练和推理技术

难点参数轻量化微调推理算力

并行调度加速数据

评价

网络清洗

设计

设计■电力大模型基础网络构建困难■面向多元高维向量表征的大模型训练算

法尚属空白■面向新型电力系统边缘应用的轻量化推

理技术尚属空白模型

应用模型

开发模型

设计集群

管理框架优化42高并发实时轻量化推理技术大模型量化与剪枝蒸馏技术基于轻量化算子的模型框架加速技术基于异构算力硬件资源的加速推理技术算子友好性

算子计算简化推理效率提升口提出电力系统时空融合的自掩码、自监督预训练方法。口提出异构算力轻量化加速方法。时空掩码

时空重建自监督大模型预训练时空注意力机制

损失函数类脑智能千亿级参数电力人工智能的研究和思考--电力智能大模型训练和推理模型大小减少80%,计算量减少70%

43适应电力系统的大模型预训练技术超大模型架构emoFl⑨

王奘临e山

antecos电

力

人

工

智

能

的

研

究

和

思

考

--电力智能应用口提出新型电力系统多领域知识融合与提取技术。口提出面向新型电力系统特定业务场景的Al大模型微调关键算法。多领域知识融合的电力智能应用

难点参数微调tregebyen特定业务应用■

如何实现多领域知识融合与提取?■

如何实现基于大模型微调的电力业务应用?电气量测

气象、地理

调度经验非电力信息大模型融合知识库跨领域知识融合业务知识

提取知识

融合特定

微调业务

应用知识特征

对齐大模型

参数微调安全

风险评估实时

状态

感知智能

调度运行源荷

预测44电力人工智能的研究和思考--电力智能应用口

建

立

电

力Al大模型支撑的源荷预测、风险预判、智能调度业务应用。多领域知识融合

多业务微调应用!多领域知识

预训练大模型

业

令

参数激活"AdapionPrompt

TranstormerLayersxN-LiVanillaAttention前瞻调度

跨域知识融合

大模型微调

Co

muitipy

Softmax①提取

T

s

□特定业务

预

测

评估

决策

特定业务

知识生成

应用Al大模型驱动的风险预判准确率≥95%、调度策略可用率≥99%

45让划okenWordtenarar

叶ncascalFroze解析务指√前瞻调度业务需求也

Fime-tune电力人工智能的研究和思考--电力人工智能系统AI

EPS口提出面向新型电力系统的通用智能决策技术框架。口支

撑复杂未知场景下的风险综合判断和高效调度决策。电力人工智能系统AI

EPS

难点通用智能决策系统复杂场景验证增强发输变

配用全

息模型■

如何实现多稳定统一分析与失稳阻断?■如何实现极端情景全局高效应急决策?开放

生态事前风

险预控全域模型

迭代事中协同响应全息全局

智能事后快

速恢复全态峰南发输变配用

多业务数据调度稳控检修

多任务协同事前事中事后

全阶段全域全息

全态模型46电力人工智能的研究和思考--电力人工智能系统AI

EPS口

突破多稳定问题交织场景下的通用智能决策难题。口研发电力人工智能系统AI

EPS,能够有效开展电力系统分布式计算和运行管理多方案寻

优，具有计算实时性和高度可扩展性，用于系统的全局全态智能决策。数据驱动的多稳定统一分析

全局全态智能决策①事故预案增强训练

多路径演变推理分析②多级多目标协同调度策略冲突在线智能校核③应急策略迭代评估自学习调度算法演进调度决策可用率大于99%满足复杂场景决策需要②主导失稳模式大模型评估综合稳定评估正确率大于95%满足多类稳定问题交织分析需要自然灾害风险演变路径13预调度初始断面

运行关键点电压稳定多

稳定

耦合

频率

稳定时间特性差异空间特性差异预想事故

临时计划修改

分岔路径(演变场景)多尺度

多模态

多任务风险事故→演变路径2计划路径CHINA

SOUTHERN

POWER

GRID风险点⑤.③①多种稳定问题特征分析系统状态时序数据运点行断关面键

→演变路径31失稳模式评估功角

稳定3.47■建设世界首套电力人工智能系统AI

EPS,研发基于海量数据、满足物理规律的电力专业大模型■海量数据：仿真软件采用聚合节点与等值参数，电力专业大模型基于实际测点与数字量测■物理规律：通用大模型学习稠密向量的统计规律，电力专业大模型学习稀疏拓扑的物理规律CafeHospitaleLayground0:15Schaol离散空间、概率预测物理规律：通用大模型

V.S.电力专业大模型·

物理函数·数学函数A=UZV

Di=∑;_

1Ai电力人工智能的研究和思考海量数据：仿真软件V.S.

电力专业大模型rote:stiatanr,"tonteitn.fncrion

1(n

curentWather

arysents;XIatitudey:3.759721ogstod8122.4312921roLe:functian”.“n

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sny.tghnear73.Mithtoperoturesfalimtoarond

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In

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AI

EPS:

“稀疏拓扑

(Graph)

”的“物理规律”■

通用大模型：稠密向量(Token)

的“统计规律”■

Al

EPS:“实际测点”与“数字量测”■

仿真软件：聚合节点与等值参数严格满足CHINASOUTHERNPOWER

GRID技术要点2:函数集小微智能传感器：

SCADA/RTU、WAMS/PMU连续空间、数值回归技术要点1:测点The

boy

went

to

the→Prasousonk(oitet

LL概率

比较聚

合等

值48①开关方式可调、放开空间限制可行域扩大3②优化问题转为生成问题、计算效率提升数

值生成ah123456

全年8760h49■基于节点的计算方法固定开关状态及出力模式，解空间受限■基于测点的电力专业大模型灵活调整开关组合，并将高维优化问题转为数值生成问题1基于节点的传统计算方法

2基于测点的电力专业大模型固定运行方式下的受限解空间

开关状态可变的数值生成问题②计算模式：通过控制变量设定、状态变量求解、依存

变量反推，将高维优化简化为方程求解问

题①定控制变量

②确定状态变量

③

反推依存变量

(PQ/PV..)

(VIθ)

(Pij/Qij)①等值建模：通过开关方式确定、理想条件假设，将设

备-开关实际状态简化为母线-支路等值参数电力人工智能的研究和思考-

-

测点网架拓扑固定、有限空间寻优Fcasibleresicon可行域窄典型运行方式(如：丰

大/丰小、枯大/枯小)

确定个位数种开关组合珊

骨

鲁*,电tby………8-■研发符合电力系统基本物理规律、遵循电力系统技术原则、满足电力系统应用需求的电力

人工智能系统，综合考虑电力系统分析、热学、力学、运行边界条件等多类函数集续线分段开关P₁=V∑V;(Gi;cosθ;j+Bisinθi)

I²Rdt=Qi=VZV,(Gisinθi;-Bijcosθ;)

mcdθ+αwF(θw-θo)dt电力人工智能的研究和思考--函数集Vmin≤V≤Vmaxfmin≤f≤fmax稳态分析、暂态分析运行边界条

件系统分析函数电机机械力方程热学函数力学函数导体温升调度规程……50运行边界

条件表征对齐模块主干网络reseboe输出头微调状态生成

发热分析

系统惯量安全运行110kV结盖35kV整

鹅10kV联给线牌韩各电压等级函数集V∈[0.97,1.03]测

点

状态S=

并列/分裂V∈[0.97,1.03]测点状态S=

并列/分裂V∈[0.95,1.05]则点

状态S=

并列/分裂则点

状态S=

开列/分裂■提出构建AI

EPS函数集，在神经网络的各个环节将函数集“柔性嵌入”函数集的物理分层分区电力大模型的函数集多层级嵌入与组合在基座模型各个环节嵌入函数，组合运用，加速模型训练

模拟调度流程，根据各级电网物理特性对函数集分层分区电力人工智能的研究和思考--函数集CHINA

SOUTHERN

POWER

GRID电力系统

分析函数导体长期

发热方程转子机械

方程V∈[1,1.07]220kV韩站0■模拟数据方面，已生成百万样本，覆盖新能源渗透率80%的场景■运行数据方面，已生成真实电网超过百万测点样本■耦合数据方面，汇集风光场站一年信息，构建能量-气象多模态数据达3.5GB模拟数据已构建万级规模系统百万样本运行数据：

系统测点数据组织图例10kV

220kV35kV500kV110kV测点构建①风光场站数据

场站功率+气象②气象环境数据全部场站200km

X200km③场站地形数据

场站空间范围■风电7km

X17

km■

光伏2kmX4km——测点构建算法模块——■

设备数据处理

■

遥信数据处理■

拓扑构建及可视化■

数据统计分析■

遥测数据处理电力人工智能的研究和思考-成果耦合数据：能量-气象多模态特征已汇集3.5GB

风、光场站多模态信息已生成真实电网千级测点百万样本模拟数据：

系统节点数据组织覆

盖

新

能

源

渗

透

率

8

0

%

的

场

景52精确性：10-5级别适应性：10-4级别实时性：提速20倍比

国

际

先

进

A

l

模

型

方

法精度提升2个数量级未见拓扑上比直流潮流计算提升精度3个数量级，实现工程可用智能安全分析静态安全分析对比BPA软件提升效率20倍电压幅值RMSE

电压相角RMSE电压幅值RMSE设备N-1

设备N-2

设备N-3

耗时全量N-1扫描全量N-2扫描全量N-3扫描4.E-21.E+0

1.E-1本算法BPA本算法BPA本算法BPA1

1.E-1

2.E-21.E-22

2.E-3

1.E-25.E-4

6.E-43

1.E-34.E-54

1.E-439节点118节点300节点1354节点156e-49.30e-55.72e-44.33e-45.41e-41.65e-46.25e-44.78e-49.27e-44.63e-48.34e-44.73e-439节点118节点

300节点

1354节点69.7ms455.7ms

3.66s58.7s28.8s117.0s266.8s1115s3.1s84.1s1515s16.2h1324s6.08h30.3h308h137.5s4.3h169.4h1个月16.19h1124h12338h/文献[1]文献[2]文献3]本成果

1.E-5文献1]文献[2]文献3本成果■通过训练千种有限工况，具备亿种未见工况的适应能力，三项核心指标远超传统方法，初步解决通

用大模型无