四川大学：2025年人工智能赋能的新型配电系统规划报告

报告人：刘友波2025年11月29日WW川大学报告人简介刘友波教授，博导，省学术带头人后备人选，2023-25年入选斯坦福全球前2%科学家四川大学背景与挑战四川大学背景与挑战电力系统源侧面临不确定性提升及并网特性变化的挑战，荷侧面临大量新型负荷 背景与挑战四川大学背景与挑战口配电网向高可靠服务型新型电力系统转变·口配电网向高可靠服务型新型电力系统转变·城市电网的纯用户向产消一体化用户转变·由放射性结构向网络、柔性联接转变·由空心化无源支撑向有源多元支撑转变·由集中优化控制向分布自治集中协同转变·由计划为主的刚性平衡向计划市场协调的柔性调控转变四川大学 配电网现阶段规划体系难以适应中长期源荷发展格局：口高占比分布式能源接入口端对端产消者交易●线路扩展规划及容量支撑●增加灵活性可控资源市场补贴●分布式/集中式能源、储能投资运行 ●电动汽车充换电服务网网络建设规划方法需要改变背景与挑战个甲个个个甲个个甲个甲3回曾回理年有源配电网电动汽车理年]3]3高端对端市场高0分布式能源站0难点口分布式资源位置散、分布广、难聚合口地理环境对应约束限制的口配电网多元负荷承载能力空间量化口源-网-荷-储的互动响应影响效果口促进源-网-荷-储的互动响应口充分利用分布式资源与负荷柔性口量化配网承载极限与扩展成本口多目标、多元化规划方案生成选择如何求解此高维混合整数非线性的规划问题?如何求解此高维混合整数非线性的规划问题?数据高维化模型多样化目标复杂化背景与挑战背景与挑战如何快速辨识并解决高维变量、高维时空耦合约束、高维不确定性配电系统规划问题?如何量化配电网对新能源、电动汽车、柔性负荷的承载能力?如何在规划中计及源网荷储资源以及资源互动响应的时时刻刻的运行影响?如何对多元主体、多场景下的市场-运行-规划建模，怎么求解多非线性约束耦合的复杂规划问题?难点一：传统优化运行机制出现局限性难点二：传统优化规划方法出现局限性四川大学四川大学考虑数据驱动方法的介入考虑数据驱动方法的介入2人工智能发展四川大学人工智能发展四川大学人工智能发展我我国高度重视人工智能发展，出台了一系列促进人工智能技术创新与行业深度融合的政策措施，通过政策引导，加速人工智能技术产业化进程，推动经济社会高质量发展。0性518.3分147898aFP近年，在政策引导、技术创新和产业融合等多轮驱动下，人工智能正为高质量发展注入强劲动能坚持发展和安全井重、促进创新和依法治理相结合的原则，鼓励生成式人工智能创新发展推进电网基础设施智能化改造，提高电网对清洁能源的接纳、配置和调控能力2024年02月，国家发改委、能源局发布《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》2025年11月7日，国务院印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》,明确5方面22类场景培育和开放重点领域，深化人工智能场景应用占有极高比例四川大学人工智能发展四川大学人工智能发展决策式AI生成式AI代发规则认知深度感知决策学习序列/模态/生成式IBMWatson在Jeopardy问答节目中出，推动神经网络技术突破DeepBlue击败国际象棋冠军Kasparov,基于逻辑推理解决数学问以规则和专家系统为主，ChatGPT推出，(2011年~2016年)(2017年~)回归统计贝叶斯分类决策树、聚类回归统计贝叶斯分类决策树、聚类支持向量机人工神经网络卷积神经网络深度信念网络循环神经网络长短期记忆生成对抗网络三配用电系统应用场景自深度学习从配用电系统历史运行数据中提炼规则进而获取知识，拟合配电系统状态与性能四川大学人工智能发展四川大学人工智能发展◆深度强化学习：深度学习的“感知”能力+强化学习的“决策”能力数学基础建模工具口马尔科夫决策过程MDP建模工具状态空间动作空间奖励函数转移函数模型支撑算法支撑状态状态算法扩展算法扩展:智能体不断与配用电系统交互:最终达到特定运行控制目的(决策执行能力)人工智能发展大模型大模型是基于深度学习发展构建的自然语言处理模型，通过对海量文本数据进行训练可学习和预测自然语言模式和规律，生成具有自然语言风格的文本和回答自然语言的问题，是当下生成式人工智能发展基石。(语言→思维→执行，Contextual 神经网络训练预测文本序列r号三二学警P9在特定任务上，随着模型PPPP指令微调人o上下文学习思维链提示四川大学大模型技术特点(四川大学大模型技术特点(AIGC)■核心思想：实时查询外部领域知识库■操作流程：当用户提问时，检索于用户问题相关资料，提高回答准确率和可信度■常用方法：重排序、查询重写、混合搜索■技术特点：解决知识幻觉、实时更新知识，实现成本中等田日■核心思想：通过提示词指导大模型思考与回答■操作流程：定义任务目标，给出背景、示■常用方法：少样本学习、思维链、角色扮演■技术特点：技术成本低，实现快捷，但依赖人工调试经验■核心思想：赋予模型规划与执行能力■操作流程：结合角色定义、记忆存储、工具集使得■核心思想：赋予模型规划与执行能力■操作流程：结合角色定义、记忆存储、工具集使得大模型可以自主思考、观察及行动■常用方法：ReAct、多智能体协作■技术特点：自主规划与执行，可综合各类技术，统筹决策流程，能力上限高■核心思想：注入领域知识与特定能力■操作流程：基于高质量数据集对大模型进行再训练■常用方法：全量微调、参数高效微调■技术特点：深度定制、性能提升显著、成本与数据门槛高WW应用层级结构口基于基础大模型构建适配电力系统业务特性的行业专用大模型，并针对具体场景做定制化开发@运行运行光明L1光明大模型大模型应用开发指令微调全量训练*鲁十3相关研究场景分布式源荷态势的模态分解分布式源荷态势的模态分解翻牢/基05101520253035404550翻牢/基05101520253035404550[1]刘友波，吴浩，刘挺坚等.集成经验模态分解与深度学习的用户侧净负荷预测算法电力系统自动化，2021,45(24):57-64.分布式光伏网格化管理网格网格划分环境条件电网结构环境条件电网结构地理信息网格化气象数据采集分布式光伏采集定制模型边缘智能设备光伏出力预测aaR净负荷与表后光伏解耦集群内各场站定制模型光伏逆变器实时控制数据数据Parametersof物理模型与数据驱动模型结合模型决策数模混合的规划分析计算数模混合的规划分析计算NLPredictionerrorNLPredictionerrorofcase结果表明，所有配电网测试案例的性能指标预测误差都很小，并且对原始配电网升级的网络扩展成本的预测较为准确。XiangY,DaiJ,XueP,LiuJ.AutonomoustopologyplanningfordistributionnetworkexpansionAlearning-baseddecoupmethod[J].AppliedEnergy,2023,348:121522.数模混合的规划分析计算数模混合的规划分析计算□Case1,配电网网架拓扑自动规划方法口Case2,二阶锥规划方法K=0.8K=1.1EnistingfedeinugeⅡ血ExisinNodewichdammdinstageL四川大学安全仿真-规则学习-四川大学安全仿真-规则学习-内嵌优化 XiangY,DaiJ,XuePLiuIAutonomoustopologyplaningfordistibutionnetworkexpansionAleamning-baseddecoupledopimizationmethod[Energy,2023,348:121522.数模混合的规划分析计算Theupperlevel:MCTSalgorithm分布式容量智能配置Simulation449556955恩SofUpdateNoiseThelowerlevel:MADDPGalgo金Nodes1分布式容量智能配置今产产Node1Node2NodeNode1NNode2NodeNode2Node1SNode3s蒙特卡洛树搜索算法过程S选择扩展反向传播MCTS-RL深度神经网络3-node主动配电网规划方案(马尔可夫)状态转换四川大学四川大学分布式容量智能配置数模混合的规划分析计算罗10ii基于MCTS-RL的主动配电网设备自动规划方法，不在预定的解空间上优化目标函数，而是应MCTS-RL算法动态更新配电网规划方案，直到获得预期的效果为止。数值计算结果表明，该方法能够降低99.996%负荷削减和99.993%弃光削减，在较低的投资成本下成功地达到了预期效果。多维信息融合的规划决策地理约束下嵌入可靠性约束的馈线路径规划川构建嵌入可靠性计算的馈线路径空间布局优化模型于可靠性的馈线路径优化。地理信息约束、可靠入隶属度变量评估规划网架的可靠性参数。依据可靠性差异化需求对网架结构进行调整，并以降低成本为目的，对规划结果进行优化。-V-口2基于图像的配网承载力提升多维信息融合的规划决策◆基于图形分割算法的配电网承载能力评估与提升方法基于遥感地图与GIS信息融合的屋顶光伏可用面积评估：采用基于深度学习的遥感大数据智能信息提取技术(如yolov11),通过机器学习等智能方法自动学习地物对象的参数特征，实现对屋顶信息的智能化提取和知识发掘，实现区域分布式屋顶光伏可用面积的精准评估。运行风险不同的安全运行风险条件下，配电网光伏的承载能力边界存在明显差异。随着置信率的降低，允许安全风险增加，光伏承载能力相应扩大。为了准确刻画这种不确定性影响，常采用随机模型/机会约束模型进行求解。基于图像的配网承载力提升多维信息融合的规划决策◆基于图形分割算法的屋顶光伏识别及光伏承载力评估模型负荷光伏数据支撑数据支撑ALhTecq-35LoudraleofTrunskwmer(96)LoadrateofTransfonmer(%)目标函数以最小化配电网改造的总成本线路加固和变压器扩容的成本Benders分解后的整数决策变量M₁α+Nβ≤hM₂α+N₂A≤hM₃β+N₃A≤h₃引入计算机视觉中的图形分割算法，用于精准识别和确定配电系统承载能力的空间约束，并通过机会约束模型，考虑不确定性因素影响，科学评估系统在不同风险水平下的安全运行能力。多维信息融合的规划决策谷歌地球卫星图像谷歌地球卫星图像6利用卫星图像分割得出的适合光伏安装的屋顶区域来确定每个节点的最大光伏安装容量。现有光伏装机容量和每个节点计算的最大光伏装机能力的结果如图。确率提升7.8%至87%,loU达75%,精度85%,利用卫星图像分割得出的适合光伏安装的屋顶区域来确定每个节点的最大光伏安装容量。现有光伏装机容量和每个节点计算的最大光伏装机能力的结果如图。精确识别屋顶面积并优化电网改造方案，实现了对光伏承载容量的精准评估与最大化利用(准确率87%),同时确保了电网规划的经济性与安全性。Li,Z,Liu,Y,Yang.H,Xiang.Y,&Liu,I.Imagerecognition-basedPVhostingcapacityenhancementviadistributionnetworkretrofitRenewableEne四川大学四川大学地理约束下嵌入可靠性约束的馈线路径规划多维信息融合的规划决策馈线路径持续优化面对众多传统的规划方案与候选方法，探索地理信息辅助规划的方法是十分必要的配网拓扑的大模型认知技术生成式人工智能应用拓扑识别是支撑电网状态估计、潮流计算与故障诊断等功能的基础性任务。大模型对拓扑结构的精准识别与深度关键难题拓扑认知必要性大模型的“语言”是序列化的文本，而电力拓扑是高度非线性、非欧几里得的图结构为异构数据，无法关键难题拓扑认知必要性大模型的“语言”是序列化的文本，而电力拓扑是高度非线性、非欧几里得的图结构为异构数据，无法线路、开关、负荷间拓扑图的背后，蕴含着大量隐性的领域知识，如基尔霍夫定律、潮流方向、安全规程等。它是通过真正的拓扑逻辑推理(如理解连通性、识别环路),还是仅仅是对文本的表面模式匹配。P#①拓扑结构复杂，当前大模型认知效果差缺乏行之有效的认知手段和评估范式拓扑结构复杂，当前大模型认知效果差缺乏行之有效的认知手段和评估范式生成式人工智能应用以Graph2Text为核心路线，融合检索增强与多智能体技术，旨在实现从拓扑识别、分析到创造的贯通式认知，为智能调控提供决策新范式。关键问题1:如何认知拓扑关键问题1:如何认知拓扑关键问题2:如何衡量认知效果实施方案"trom'"W1"."t":"WL","wa'"from:"wi,"to":"WL2”,"wa'F2"from":"w2”,"to":"WL3","wa'["QF3“]目前243个任务中，识图任务准确率可到95%以上、分析任务准确率可达82%生成式人工智能应用口现代配网异质性与多维优化目标，对运行决策的实效性与灵活性提出更高要求，而依赖人工经验或固化程序的传统计算模式已难以满足。运行条件异质性决策变量、运行约束、求解目标不一人工计算最优潮流明确计算问题构建数学模型编程计算代码调试修正程序要求高、耗时多、场景一变又得再来自动化程序构建结果输出求解计算结果输出求解计算模型构建一只能针对场景进行定制化程序开发以高效完成化光伏出力下的本质是构建稳健的面向多目标优化Disflow的自动建模与求解智能体框架口结合电力专家知识、少样本学习、思维链推理等提示词工程构建多智能体架构，设置目标函数生成、求解算法生成、代码检查及流程管理四个智能体，用户只需给出自然语言指令，多智能体协作自动完成潮流代码自动生成、检查及执行#角色定制化提示词工程你是一位专业的电力设备计算专家，能够根据用户的具体需求，精准地进行电力设备日内调度的目标函数设置。专家知识知识2:生成目标函数流程1-初始化数据结构：创建一个数据结构(通常是字典)来存储结果-生成代码函数签名为target_function(elf)###生成格式……#生成ds网架时提取的参数用户指令：我要最大化光伏出力[证我而二步惠考思维链推理代码自动生成及检视力最大·多算法并行A:该网架最大的运行反馈代码执行工具四川大学四川大学糕生成式自动规划需求糕生成式自动规划需求Z.Lietal.,"OptDisPro:LLM-basedFrameworkforFlexiblyAdaptingDisFlow,"inIEEETransactionsonSmart