生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿报告

生成式人工智能大模型及其电力系统数智化应用前沿武汉大学电气与自动化学院2024年08月15日2024年电力信息通信新技术大会人工智能发展概述1956年1982年2024年达特茅斯会议标志AI的诞生霍普菲尔德神经网络被提出Sora发布，大模型由语言模态向图文视频多模态迈进2022年1957年1986年罗森布拉特发明感知机Perceptron,将人工智能推向第一个高峰BP算法使得大规模神经网络的训练成为可能，将AI推向第二个黄金期OpenAI发布ChatGPT,AI智力水平实现飞越，进入大模型时代2016年1970年1990年计算能力无法支持大规模数据训练和复杂任务，AI进入第一个低谷AI计算机DARPA计划失败，政府缩减投入，AI进度第二次低谷AlphaGo战胜人类围棋冠军,AI关注度空前提升2013年深度学习算法在语音和视觉识别上识别率显著提升，进入感知智能时代2006年Hinton提出“深度学习”神经网络使得人工智能性能获得突破性进展第一次第二次第三次浪潮浪潮浪潮1960s1980s2000s2020sEPICT2024年电力信息通信新技术大会武溪大学从ChatGPT到Sora：生成式大模型国内外发展历程及布局从22年年底发布的ChatGPT到24年2月发布的Sora，从单模态到多模态，生成式AI在极短时间内实现了智力与能力的不断突破，人工智能已迈入大模型时代。□作为多模态大数据的新一代分析处理工具，大模型技术在跨场景、多任务的应用中展现出巨大的实用价值，国内外产学研各界均已开展大规模研发投入与生态布局。厂商厂商语义语义模型模型开源开源国外国外OpenAlOpenAlGPT系列GPT系列✗✗AnthropicAnthropicCluade系列Cluade系列✗✗MeteMeteLLaMA系列LLaMA系列☑☑MicrosoftMicrosoftWizardLMWizardLM☑☑SelesforceSelesforceXGen-7BXGen-7B☑☑GoogleGoogleBard(GeminiPro)Bard(GeminiPro)✗✗国内国内智谱智谱ChatGLM系列ChatGLM系列图图百川百川Baichuan系列Baichuan系列☑☑阿里巴巴阿里巴巴Qwen系列Qwen系列☑☑商汤商汤SenseChatSenseChat✗✗百度百度文心一言文心一言✗✗腾讯腾讯混元混元✗✗华为华为PanGu-πPanGu-π✗✗国内外大模型布局情况2024年电力信息通信新技术大会2024年电力信息通信EPICT新型电力系统概述新技术大会2020年9月中国明确提出2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”的“双碳”目标。而实现“双碳”目标，能源是主战场，电力是主力军，新型电力系统则是其中的关键载体。2024年1月1某著名企业第四届职工代表大会第四次会议暨2024年工作会议在京召开，会上提出“以数智化坚强某著名企业推动构建新型电力系统，全面建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业”。传统电力系统新型电力系统传统电力系统电源结构电源结构可控连续出力的煤电装机占主导负荷特性负荷特性刚性，纯消费性某著名企业形态某著名企业形态单向逐级输电为主运行特性运行特性源随荷动”的实时平衡模式，大某著名企业一体化控制模式基于新一代人工智能的新型电力系统数智化升级绿色低碳安全可控经济高效柔性开放数字赋能责任电源储能以数智化为关键手段主体多元化清洁能源供应体系商业模式创新、管功能：理创新、服务创新合理创新发电侧布局技术某著名企业侧是重要驱动力数量负荷侧主体商业模式创新如：某著名企业技术：数据生数据支源网荷储一体化技术数字化智能化管理和调度产力持业务管理创新如：电价电化学储能机制、保主体抽水蓄能护机制以新能为主体能源产业数字化数字产业化输电电力配电氢能控制传输控制数字化服务创新如：辅助管理基础服务、智能客服主体场景：负荷线路级、云大物移智链电力流微网级、电力角色某著名企业式等多安全电能电子功能场景储能综信息流主体替代化丰富合应用体系价值流技术创新是核心驱动力中长时间尺度储能技术、短时高频储能技术、高比例可再生能源主动支撑技术。特大型交直流混联某著名企业安全高效运行技术、多元用户供需互动与能效提升技术2024年电力信息通信EPTCT新技术大会2024年电力信息通信EPICT

生成式大模型推动电力系统智能化发展新技术大会生成式人工智能，特别是大模型技术的兴起，突破了原有数据驱动方法存在的知识形式化难、模型泛化性差、重复建设率高等难题，为新型电力系统的低碳化、智能化升级开辟了新的道路。能源、银行、政务大模型落地进展最快智能客服设备运识助手2024年1月，某著名企业在工作会议中强调了以人工智能为首的新一代信息技术驱动新型电力系统数智化转型的重要性。智能客服检修文档生成智能投顾数字营业厅系统仿真平台智能投研货后报告生成电力负荷预测智能客服沉睡客户唤醒组织智能风控金融产品推荐审计助手高智能客服智能营销能源2024年2月，国资委在“AI赋能产业焕新”会议上进一步指出发展新一代人工智能技术，通过大模型赋能产业生态建设的战略地位。个性文案图片生成银行导购赋能证券西大会议建设024年工作会议区国务委召开中某著名企业业人工新能专项社会会中智能问答自动消费品场景丰富度设计辅助智能注意摘要某省市民热线写作助手公文撰写智能回答民意速办药物研发*********************************************************************************************……443858528000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000。低制造主机厂媒体政务lenovo药企……………285.真习的事故CMA

…………………0.00ACWELCERERERETUH-500000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000PI观望学习探索可研所处阶线点速高全面推广某著名企业第四次工作会议国资委“AI赋能产业焕新”6大模型多维演进路线分析从人机协同模式角度从Agent功能角度从技术架构演进角度□初级形态：把AI嵌入到人的工作中；■数据驱动的Agent仅能从数值角度完成特定任务；State+Policy:用于感知环境状态、组织策略；高级形态：AI作为主要工具，Agent对中级形态：AI作为人的辅助工具；口口人的依赖性在降低，且越来越像真人。人的大部分用于繁琐日常工作的技能被AI取代，而人机协同又让个体以前90%的弱技能被瞬间强化。□大模型Agent具备角色识别，规划及任务拆解、记忆及知识沉淀、工具/技能使用、执行动作等能力；Questions+Action:拆解问题任务、组织行动。ShofternenergyLong-lamemporaryAutonomousAgent人类与AI协同的三种模式CalendarDMemoryCalculatee口Ralkion感知Embedding模式Copiot模式Agents模式State+PolicyToos/S人类AI人类AI人类点Codelnterpreter口kidsAgentPlamingSell-cries人类完成地大部分工作人类和AI协作工作A/完成结大部分工作Search()Chanoffoughts交互1000AdonSubgosldpositesQuestionsLLM人类设立任务目标人类设型任务目标AO坐标代理实现DOOQAAPI用户其中某(几)个选择ActionAO完成材料绿边酒精任务课堂其中第1711个经费APIA.提供信息项建议组织设置工具选择Text2SQLRPA监督结果进度控制人类修改调整确认人员自主结束工作人类自主经理工作Act正法乘工作Text2Chart可解释性?某著名企业调度控制等核心LMs训练成本?领域的应用应采取较大模型将首先在能源运营领域开展落地为保守谨慎的策略幻觉问题?2024年电力信息通信EPICT新技术大会基于生成式大模型的新一代行业智能知识平台源荷预测运行控制智能运检数字运营智能调控设备诊断业务智能化转型其它门户呈现多尺度精准预测报告生成工具调用智能化多样化基于智能体驱动的智能业务配置层业务层语义解析知识检索多轮对话需求拆分智能推理意图识别模型集成大小协同大模型多源能力Agent设计器智能体层非结构化关系型数图数据库多模态图智能体逻辑设置知识库关联文本知识据库智能知识图谱文数据表问答检索检索征检索工具/模型集配置版本管理向量数据库语义检索知识沉淀短期记忆切分优化多源异构知识模型仓库模型数据层文本数据图/视频公有云模型私有模型文本文档量测数据图片GPT文心一言6B/7B专家经验设备信息视频流智谱讯飞星火13B/14B2024年电力信息通信新技术大会EPICT2024年电力信息通信EPICT

能源电力行业大模型建设路线分析新技术大会随着通用大模型的爆发式崛起，当前社会各行业围绕大模型的行业落地方案，已逐步形成基座大模型-行业通用大模型-业务AIAgent的大模型建设路线共识，电力大模型生态建设势在必行。554433221192024年电力信息通信EPICT电力系统数智化中的应用场景举例新技术大会新型电力系统数智化转型过程中，新一代人工智能技术是其中的关键创新技术之一，其应用场景包括但不限于：新型电力系统规划与运营、场景数据增强、运行态势感知与预测、智能优化决策、业务智能化转型等。研究方向1：新型电力系统运行分析预测研究方向2：高比例新能源接入下的新型电力系统运行与控制□场景案例：□场景案例：□考虑高比例新能源接入的某著名企业动态预警与智能决策；口华中区域电力需求动态预测与社会经济分析；□地区某著名企业可靠性分析及风险管控决策；□新型电力系统特高压直流净负荷预测与成本效益分析；□新型电力系统大规模多智能体仿真原型系统构建；□新型电力系统新建风电场短期功率预测。某省市配某著名企业分布式储能优化布局及协同互动；12□考虑不确定性和多主体博弈的综合能源系统规划。应用研究方向3：面向电力设备异构数据的智能检修与运维34研究方向4：电力系统多元业务智能化运营□场景案例：□电力变压器全寿命理；□场景案例：□电力二次设备缺陷智能诊断与辅助决策；□电力企业运营指标智能交互驾驶舱；□某著名企业调度故障处置数据预处理与信息抽取；□语义驱动的发电设备分析工具智能调用技术；□XX装备在线故障诊断引擎软件开发；□发电厂一次设备故障树的流程自主化智能诊断平台；□输电巡检小样本场景的电力预训练基础模型研究；□新型并网主体的安全风险辨识与防护技术研究；□复杂工况下的电力无人机运行管控与自主巡检。□面向电力行业的AI教培及智能业财一体化平台。10研究方向1：新型电力系统运行分析预测随着能源结构的优化某省市场的开放及新能源的广泛接入，电力系统正面临前所未有的运行分析挑战。这些重大变革增加了系统运行的复杂性和不确定性，使得传统预测与分析方法难以满足新型电力系统的需求。在此背景下，探索和应用高度准确和灵活的新型运行分析预测技术变得尤为重要。01数据融合与处理的复杂性电力系统运行分析所面临的数据稀缺、异构性和不完整性问题，需要高级的数据处理技术来解决；不确定性的量化管理03新型电力系统挑战在电力需求和供应预测中，不确定性因素如天气某省市场政策和用户行为的有效管理与量化；02预测模型的适应性适应新某省市场动态变化和非标准化数据集的挑战，要求预测模型具备高度的灵活性和可调整性；共性问题实践案例如何有效地整合和分析不同来源的大规模数据以支持电力系统的准确预测?□华中区域电力需求动态预测与社会经济分析；□如何提升预测模型的准确性和鲁棒性，特别是在面对环境多变和数据不完整时?□新型电力系统特高压直流净负荷预测与成本效益分析；□新型电力系统新建风电场短期功率预测。□如何利用预测结果优化电力系统的运行决策，特别是在考虑经济效益和能效的同时?2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例1.1：华中区域电力需求动态预测与社会经济分析华中地区电力需求与经济活动之间呈现出复杂的相互依赖性；研究背景复杂多变的经济形势对地某省市场的预测带来不确定因素；社会计算、人工智能、机器学习、大数据分析的兴起为模型建立提供条件。研究难点如何有效地整合社会经济信号与传统物理系统信号，以获得更全面某省市场洞察?在不断变化的经济环境中，如何构建能够准确预测电力需求的演化计算模型?构建融合某省市社会信号与传统物理系统信号的框架，提高数据的可用性和分析的综合性；研究内容研发涵盖某省市某省市场相关的经济大数据系统，处理和分析大规模的经济与用电数据；通过历史数据的评估，证明了模型在预测精确性和鲁棒性方面的提升。×10⁴(a)LongShortTermMemoryNetwork2.4实际负荷值2.2预测负荷值(包含政策)预测负荷值(不含政策)21.81.610203040506070Time/day10⁴(b)ArtificialNeuralNetworks2.4实际负荷值2.2预测负荷值(包含政策)预测负荷值(不含政策)2用电需求模型预测结果1.81.6102030φ506070Time/day2.410⁴(c)SupportVectorMachines实际负荷值2.2预测负荷值(包含政策)预测负荷值(不含政策)21.81.610203040506070Tinse/day[1]HuC,ZhangJ,YuanH,etal.Blackswaneventsmall-sample

transferlearning(BEST-L)anditscasestudyonelectricalpower

predictioninCOVID-19[J].AppliedEnergy,2022,309:118458.[2]ZhaoH,ZhangJ,WangX,etal.Theeconomyandpolicyincorporated

putingsystemforsocialenergyandpowerconsumptionanalysis[J]Sustainability,2021,13(18):10473.2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例1.2：特高压直流净负荷预测与成本效益分析MAE(MW)MAE(MW)MAPE(%)1-step4-step8-step1-step4-step8-step1-step4-step8-step持续法持续法2.327.049.732.327.049.732.337.089.78LSTMLSTM2.426.319.352.426.319.352.436.359.40N-LSTMN-LSTM2.736.989.582.736.989.582.757.029.63AGRUAGRU2.356.409.362.356.409.362.366.429.41Bi-LSTMBi-LSTM2.386.499.342.386.499.342.396.522.38NN2.476.399.332.476.399.332.486.429.37MLPMLP2.926.469.272.926.469.272.936.509.312.276.429.332.276.429.332.286.469.37本文方法本文方法2.176.299.052.176.299.052.186.329.09新能源功率预测结果负荷预测结果[3]JiangY,GaoT,DaiY,etal.Veryshort-termresidentialload

forecastingbasedondeep-autoformer[J].AppliedEnergy,2022,328:120120.[4]ShenS,HeD,YuW.NetLoadForecastingBasedonResidual

AttentionN-BiLSTMModel[C]//20232ndInternationalConference

onSmartGridsandEnergySystems(SGES).IEEE,2023:218-225.2024年电力信息通信EPICT2024年电力信息通信案例1.3：新型电力系统新建风电场短期功率预测新技术大会EPICT研究背景全球范围内风能的重要性日益增加，精确的风电输出预测对于实现稳定、高效的电力系统至关重要；新建风电场面临一个特殊挑战：缺乏历史数据，使得传统方法不适用或效果有限。现有特征选取方法在捕捉风电和气象变量之间因果关系方面存在不足；研究难点物理模型需要复杂的参数调整和高计算成本；迁移学习方法需一定量的历史数据进行模型迁移。提出一种综合的风电预测模型，其中因果特征选取通过因果推断识别与风电输出直接因果关系的关键特征；研究内容因果深度学习模型结合样本加权机制和先进的Transformer变体模型，有效解决新建风电场缺乏历史数据导致的分布偏移问题；在两个新建风电场集群进行24小时预测测试中模型显示出更高的预测准确性和鲁棒性。因果特征选取结果新建风电场预测[5]ZhaoH,XuP,GaoT,etal.CPTCFS:CausalPatchTST

incorporatedcausalfeatureselectionmodelforshort-termwind

powerforecastingofnewlybuiltwindfarms[J].International

JournalofElectricalPowerandEnergySystems,2023.案例1.4：基于物理信息嵌入的强化学习暂态功角分析研究AM武漢大學研究背景现代电力系统中，随着可再生能源的广泛应用，电力系统的动态特性变得更加复杂；传统方法难以充分捕捉复杂动态，物理信息嵌入强化学习方法为暂态功角分析提供了新的研究路径；研究难点如何将物理信息嵌入强化学习模型，确保其在复杂动态环境中的准确性和高效性?如何实现强化学习模型在仿真和实际系统中的稳定性和适应性?研究基于物理信息嵌入的强化学习在暂态功角自适应控制；研究内容研究基于物理信息嵌入的强化学习在暂态功角紧急控制；2024年电力信息通信EPICT新技术大会100upP1-DOPG

showsless

fluctuation谷鸟之PI-SACreachesthehighest

valueandconvergesfastest100200400DDQNPIDDQNDDPGSAC-10PIDDPGSACPISAC25005000750010000125001500017500200002500500075001000012500150001750020000epochesepoches300200SG1SG150001505G3φ00YSG2YSG2VSG4100YSG4100VSGGVSGSVSGGVSG6200VSG750VIGZVSG8VSG10YSGEVSG90YSCO100VSGIOYSG10-50。-100-10010.012515.017.520.01500.02550750.0235.07319.012.515.017.520.0Time[s]Time[s](a)无控制(b)基于PIRL的自适应控制5001040083006-20041002PI-SAC00。24810。2410668Time[s]Time[s](a)无控制(b)基于PIRL的紧急控制15案例1.5：考虑风电不确定性的前瞻调度电力平衡风险预警int武漢大學研究背景随着风电逐渐成为电力供应主体，风电不确定性引发的日内功率预测偏差将使电力平衡面临严峻挑战，前瞻调度是衔接日前调度计划与日内运行方式的有效手段。如何准确刻画新能源侧不确定性?研究难点如何在考虑新能源不确定性的情况下进行快速准确的风险预警?预警信息如何指导后续的前瞻调度?提出计及资源爬坡能力的前瞻调度预警分级机制；构建LSTM-MDN模型以刻画风电不确定性；利用电力平衡偏差与最大爬坡能力计算预警结果。电力平衡偏差概率预测结果×10³×10³×10³3|002|12|13|0.25|-11、5111335>1315335时段时段时段×10³×10³×10³1|31120-1|色色制造性吸血23-2-13311131513517吗111315133.T111315时段时级时段2024年电力信息通信EPICT新技术大会2024年电力信息通信EPICT研究方向2：高比例新能源接入下的新型电力系统运行与控制新技术大会随着新能源的快速发展，传统的电力系统运行与控制方法受到挑战，不确定性、开放性、脆弱性使得基于典型场景的现有调控方法难以适应新型电力系统的运行与控制需求。01新型电力系统的运行与控制决策新型电力系统在某著名企业的不确定性以及某著名企业结构的复杂性与变化性影响下，需要研究能够适应新型电力系统安全稳定运行需求的控制决策方法。新能源的高比例接入03运行与控制挑战新能源的间歇性与不稳定性导致电力供需平衡更加困难，增加了新型电力系统运行与控制的复杂性和不确定性。02新型电力系统综合能源系统构建综合能源系统的投资主体多元化已成为新型电力系统环境下综合能源系统的特征之一，能源互联网运行优化与协调管理具有难度。共性问题实践案例□考虑高比例新能源接入的某著名企业动态预警与智能决策；□如何在新能源高比例接入的情况下，针对源荷的高不确定性实现某著名企业可靠性分析或风险评估?□地区某著名企业可靠性分析及风险管控决策；□如何在计及安全稳定约束的情况下，实现可信调控决策的快速生成?□新型电力系统大规模多智能体仿真原型系统构建；某省市配某著名企业分布式储能优化布局及协同互动；□如何考虑多元化投资主体的博弈关系，合理规划综合能源系统，实现规划决策持续优化与利益最大化?□考虑不确定性和多主体博弈的综合能源系统规划。17案例2.1：人在回路的大某著名企业调控混”双碳”目标下大某著名企业不确定性、开放性、脆弱性日趋明显；某著名企业的电源特征、结构特征和调控需求都在不断发生变化，电力系统开放演化特征日益突出。研究难点单纯依靠人类认知，以及基于典型场景的现有调控方法难以适应复杂多变的电力系统工况；常规人工智能技术泛化性差、可解释性不足，可能引发决策失误风险，难以直接应用于某著名企业调控。面向大某著名企业调控辅助决策的人机双向学习与优化增强技术；面向大某著名企业开放演化特征的混合智能系统自主进化方法。合增强智能基础理论武漢大學某著名企业调控DRL决策结果多层级可解释2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例2.2：人机增强大规模多智能体强化学习理论与应用研究ine武漢大學研究背景强化学习方法已逐步应用于智能决策中，但仍存在多智能体难以高效协同与共享、人机协同难以优化决策、难以泛化到真实场景等问题；如何将人类认知与多智能体强化学习训练过程相结合?研究难点如何实现高效的人机协同决策?如何实现多智能体强化学习博弈系统的虚实迁移?研究大规模多智能体协同博弈决策机制；研究内容设计大规模多智能体自适应寻优进化机制；实现大规模多智能体博弈系统在电力系统中的示范应用；02000400060000000100001200014000[6]BaiY,ChenS,ZhangJ,etal.Anadaptiveactivepowerrolling

dispatchstrategyforhighproportionofrenewableenergybasedon

distributeddeepreinforcementlearning[J].AppliedEnergy,2023,330:120294.………2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例2.2：校正控制智能系统的智能评估与自主进化方法研究du武漢大學虚拟电力系统PLASE系统实际电力系统智能体构建智能体进化学习与训练实验与评估管理与控制研究背景随着新能源的广泛接入和多类型电力设备的泛在互联，电力系统开放演化特征日益明显。如把电力系统(3)计算实验(C)平行执行(2)用练场景电可控制智能某著名企业控控器能体体育智能量化智能量化评估智能体的输结果基于智能评估的正的优化电力系统的动态开放演化，需要持续探索自主趋优调控策略，保障某著名企业高效稳定运行。出或动作测试场景智能体训站目标某著名企业状态(EP。0.V.负载引导)项目Xt+1特征书单位体本次运代的智能体系数和超差数；内容化2011规定网络校正控制智能体的智能水平客观量化评估方法和理论欠缺。品牌研究难点基础某著名企业调控智能体智能评估进PLASE系统化所得最优测试训练智能体提出校正控制智能系统的智能水平客观量化评估方法全场条件分场景集构成等同PLASE系统的智能量化评估模块-场景集更重研究内容首次所有场景已能开分结果构建校正控制智能系统的智能评估与自主进化系统(适用于校正控制智能系统的PLASE系统)剩余场景组原测试训练场景集高分测试成的新测试高分阶段排除训练场景训练场景集剩余场景高分场录集提出已知某著名企业场景下的校正控制智能体评估与进化技术方案循环[1]ZhangT,ZhangJ,XuP,GaoT,ZhangH.SettingandGenerationofPowerSystemTypicalTestingScenariosBasedonMappingDeduction.ElectricPowerSystemsResearch,2024,235:110603.[2]ZhangT,ZhangJ,WangF,XuP,GaoT,ZhangH,SiR.ParallelSystemBasedQuantitativeAssessmentandSelf-evolutionforArtificialIntelligenceofActivePowerCorrectiveControl.CSEEJOURNALOFPOWERANDENERGYSYSTEMS,2024,10(1):13-28[3]，，，高天露.基于已知某著名企业场景分段拟合智能体智能评估与自主进化方法.电力自动化设备，2024：1-9.2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例2.2：人机增强大规模多智能体强化学习理论与应用研究当前步重载线路数过载线路数断开线路数本demo主要结合大调度大模型演示系统新处活V模型选择请点击在聊天框输入信息并点击发送以开始会话请输入信息模型语义理解能力2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例2.3：模型数据交互驱动的某著名企业前瞻调度优化决策技术****武漢大學研究背景随着风光等强不确定性新能源在电源结构中占比的不断提高，电力供应短缺和弃风弃光现象将同时存在，对保安全、保供应和保消纳产生系列影响。研究难点高比例新能源电力系统多维不确定性耦合及大规模变量日内决策导致的多资源高效滚动协同难题。研究内容适应前瞻调度不确定性优化决策的模型-数据交互驱动求解机制，以数据驱动引导模型驱动实现结构约简与预决策，以模型驱动计算梯度实现数据驱动训练加速与决策优化，支撑前瞻调度快速精准求解。风电曲线光伏曲线1500调控优先级700短期预测短期预测实际出力1250实际出力1000火电600750500储能500250051015051015水电60005000负荷风电联络线4000光伏3000水电弃风弃光火电2000日内调整量切负荷100000246810121416121.070060020252202000005.31.05个20310131120step/LhRep/Lh200/2h某著名企业最大线路负载率发电机出力变化图储能SOC变化图2024年电力信息通信新技术大会EPICT案例2.4：高比例新能源接入的某著名企业研究背景现阶段，日内运行已经频繁出现因新能源导致的断面越限、安全裕度不足和电力调控困难的场景；日内调控具有可用决策时间短、可调资源类型多的特点。研究难点针对源荷双重高维不确定性，如何基于功率预测偏差和系统可调信息精准评估未来运行风险?计及系统安全稳定约束，如何实现资源高效协同、可信调控决策快速生成?基于LSTM-MDN算法构建实时电力平衡风险预警模型；研究内容构建安全强化学习技术路径，融入专家知识引导，构建日内分级调控体系。动态预警与智能决策mm武漢大學97.5|95.0|92.5|90.026004487.5|85.0本文模型LSTM82.5|N80.0RNNDNN77.5|1255412515.0246810121416时间风险预警准确率系统可调容量评估滑动平均累计奖励值曲线1528□531351612mn□年:2:mm48个控制时间步场景72个控制时间步场景国自数22125164-7mn9796合物96个控制时间步场景144个控制时间步场景2024年电力信息通信新技术大会案例2.5：地区某著名企业可靠性分析及风险管控决策ine武漢大學高比例新能源接入下，某著名企业运行呈现出开放性、动态性与互动性特征；研究背景在多种因素影响下，某著名企业需要进行快速准确的运行可靠性评估与风险管控；某著名企业在供应、传输和需求环节都存在着多重复杂的不确定性。研究难点如何消除高比例新能源接入对电力系统安全性及可靠性产生各种不利影响提高某著名企业决策与可靠性分析的准确性如何融合某著名企业调度中人类已有的经验规则，达到电力系统运行的高安全性要求。研究内容针对地区某著名企业可靠性分析问题，研究混合增强智能技术的应用框架与人机交互协作机制；提出基于知识引导与嵌入的机器学习模型增强技术，实现地区某著名企业风险管控的人机决策逻辑冲突消解。使重煤645240-60305001512D51015231530查优设性先验知识规则表征与嵌入权重自学习模型训练结果SAC00039fD001-200中550010000002000陪代次数019002000300040005000有限责安全校正控制策略训练结果故障恢复策略训练结果2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例2.某省市某著名企业主配协同负荷转供策略快速生成武漢大學某著名企业故障后，需尽快调整某著名企业开关状态以保障用户的安全可靠持续供电；上级某著名企业故障可能导致大范围馈线停电，需快速采取主配网协同恢复措施；研究难点配某著名企业开关数量庞大，模型具有高维离散决策空间，需要在调规约束下实现高维离散空间中的快速寻优；某著名企业的分层分区特性使业务目标在不同层级不同区域内量化表征存在差异，需要智能体多层级多区域高效协同。部署中心式学习分布式执行的QMIX

多智能体强化学习算法，在配某著名企业故障恢复业务中训练算法，通过配某著名企业调控规程规范缩减智能体动作空间；地区某著名企业空间特性分析地区某著名企业时序曲线当前某著名企业节点总数(潮流计算)：1030智能体总数(交互过程)：214当前某著名企业节点总数(潮流计算)：1030本次生成智能辅助决策用时0.18210s智能体总数(交互过程)：214当前某著名企业节点总数(潮流计算)：1030本次生成智能辅助决策用时0.17882s本次生成智能辅助决策用时0.17887s本次生成智能辅助决策用时0.17914s本次生成智能辅助决策用时0.18308sEp0,thelastrecoveryratiois76.29%,loadidis10679,stepis15.Ep1,thelastrecoveryratiois71.15%,loadidis6465,stepis15.Ep2,thelastrecoveryratiois68.54%,loadidis7880,stepis15.Ep3,thelastrecoveryratiois74.49%,loadidis6328,stepis15.Ep4,thelastrecoveryratiois64.63%,loadidis3770,stepis15.Ep5,thelastrecoveryratiois74.78%,loadidis9578,stepis15.Ep6,thelastrecoveryratiois66.30%,loadidis15605,stepis15.多智能体算法训练与测试结果2024年电力信息通信新技术大会案例2.某省市某著名企业主配协同负荷转供策略快速生成2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例2.某省市配某著名企业分布式储能优化布局及协同互动ine武漢大學主配协同模型仿真计算城市某著名企业原始数据主配网协同仿真模型面向业务场景的计算数据仿真CIM/E典型案例研究背景某省市某著名企业规模扩大和系统源荷双侧不确定性进一步增加，现有运行规划手段难以适应电力系统高可靠性、高安全性要求；XML电气参数源荷数据QS解析模拟仿真计算现有规划手段高度依赖经验，难以给出定量分析结果。数据基础与仿真平台主配网运行方式生成与方式评估不同片区元件故障统计分布存在显著差异，需建立概率模型表征；离线方式生成量化评估方法运行方式在线调整深度强化学习研究难点某著名企业运行方式约束多为文本化描述，需在某著名企业模型中量化规程规范；在线调整运行方式可行解集合庞大，需要在短时间内实现快速寻优。方式集合与评估体系光伏储能项目规划评估多层级某著名企业计算项目综合评估体系研究内容基于深度强化学习与物理约束的运行方式优化方法，研究主配协同下的城市某著名企业运行方式生成与在线调整。储能选址定容可行性光伏选址定容必要性研究数据驱某省市配某著名企业分布式储能选址定容；支撑精准性2024年电力信息通信EPCT新技术大会案例2.8：考虑动态网络重构的配网恢复多智能体强化学习方法100武漢大學研究背景配某著名企业位于电力系统的末端，具有轻型网络骨架的特点，更容极端事件的影响。因此，研究高效的源-网-荷协同的配电恢复策略对于保护某著名企业公用事业和提高用户满意度至关重要。面对组合爆炸问题，如何提升智能体的训练效率并保证某著名企业安全约束的满足?研究难点开关的操作会导致动态某著名企业边界和多智能体集合，导致智能体观测维度的动态变化，如何使神经网络能够处理变长的输入维度?引入了model-free的多智能体强化学习方法，实现故障恢复策略的秒级生成；研究内容采用了动作掩码机制，动态缩减动作空间可行域，并避免智能体动作违反约束；提出了基于注意力的动态agent网络架构，能够聚合任意数量的智能体特征。配某著名企业络智能体网络MDP动作1argmaxΩ(a,e)智能体1联合动作:!时间动作Nargmax(a,a,a)智能体N部署执行动作修改潮流计算文件进行潮流计奖励观测可行动作集算环境配某著名企业络智能体网络执行动作存储轨迹参数更新行为网络s混合2智能体1经验回放池0.闫格04智能体N轨迹1损失函数计算Mini-batchL(\theta)=(\midr-\hat{\Omega}_{m})-Q_{m})^{2}软更新采样轨迹2目标网络:混合智能体1轨迹M时间0.网络训练智能体N0.2000400040008000200001200014000EpisodeNumberAlec1:DAIN+Anterest·QMEC——HegiDANN-Mean·QMRAlop3CMXAloc4:ONIN+Alomion+VONNogs:DAMN+Mean+SUEOTPVelūyister[1]SiR,ChenS,ZhangJ,etal.Amulti-agentreinforcementlearningmethodfordistributionsystem

restorationconsideringdynamicnetworkreconfiguration[J].AppliedEnergy,2024,372:123625.29案例2.9：进化算法增强的强化学习校正控制理论与应用研究int武漢大學EvolutionaryAlgorithmReinforcementLeamingFitnessEvaluationEnvironment强化学习方法在电力系统校正控制中有所应用，但由于信用分配与稀疏奖励问题，校正控制动作奖励值较难估计，影响校正控制效果。Prioritized

Experience

ReplayImportanceSampling,PopulationSampledSelectionBatchActor1Actor2Bestandlegal

ActionUpdateModelDoubleDuelingDQN…MutationLegalTestActorn如何实现准确的校正控制奖励估计?Top-K

ActionsNewActors研究难点如何实现高效的智能体数据探索?GuidedExplorationNoisyNetInjectlearnermodelintopopulation如何实现复杂电力系统环境下的电力系统校正控制强化学习训练?1200D3QNERL1100Greedy1000-研究电力系统校正控制的强化学习决策机制；900800设计基于进化算法的电力系统校正控制价值估计；700实现高效地强化学习校正控制数据探索方法；6000.00.51.01.52.02.53.02024年电力信息通信EPICTTrainingSteps新技术大会案例2.10：考虑不确定性和多主体博弈的综合能源系统规划mm武漢大學面向能源互联网的不同利益主体数学建模，构建多智能体强化学习模型；考虑耦合单元作为平衡节点对电力网络和天然气网络潮流的影响，形成系统适用的潮流求解算法。新型某著名企业环境下供电、供热等方面的不确定性；综合能源系统投资主体多元化；能源互联网运行优化与协调管理困难；多智能体深度强化学习具备处理高维度、非线性、连续的状态空间和动作空间的优势。如何在充分计及综合能源系统不确定性时考虑多元化投资主体的博弈关系，使某著名企业公司利益最大化?不同能源网络物理特性相差较大，如何解决其复杂的协调优化问题?多个主体和多个层次的管理控制，如何对其进行有效组织与管理?研究难点2024年电力信息通信EPICT研究方向3：面向电力设备多源异构数据的智能检修与运维新技术大会随着新型电力系统数智化转型的加快，以人工经验为主导的设备检修与运维计划难以满足新型电力系统的安全性与高效性要求；各类电力设备在规划计划、采购建设、运行维护、退役处置等生命积累了大量的多源异构数据，这些数据闲置在各系统中，未能加以有效应用。01多源异构数据的复杂性设备的全生命据分布于各个系统中，来源广泛，结构复杂，数据孤岛现象严重；对人工经验的依赖性03电力设备检修与运维挑战02样本数据的不均衡性电力设备的运维检修计划的制定目前主要依赖于丰富的工作经验，对运维人员的技术水平要求较高；由于电力系统的高安全性高可靠性要求，设备实际故障数据/样例少，样本不均衡现象突出；共性问题实践案例□电力变压器全寿命理；如何实现设备运维与检修从传统人工经验模式到数据驱动的智能决策模式的转变?□电力二次设备缺陷智能诊断与辅助决策；□某著名企业调度故障处置数据预处理与信息抽取；如何贯通多系统数据，解决数据孤岛问题，实现跨系统数据的对齐与融合?□XX装备在线故障诊断引擎软件开发；□输电巡检小样本场景的电力预训练基础模型研究；如何设备故障诊断中样本不均衡问题?□复杂工况下的电力无人机运行管控与自主巡检；32案例3.1：电力变压器全寿命理研究背景随着某著名企业数字化建设的开展，电力系统在规划计划、采购建设、运行维护、退役处置等阶段积累了大量电力设备数据，但未能加以有效利用。研究难点如何应对来源广泛、结构复杂、数据分布不均衡的电力设备数据?如何充分挖掘电力设备潜在价值?如何解决数据孤岛问题?构建电力资产数据与资产寿命的关系模型；研究内容构建电力资产数据与资产价值的关系模型；研究资产寿命及资产价值关系模型在资产属性挖掘中的应用；武漢大學inte1.051.00-0.950.90-0.85精度vs阈值召回率vs阈值0.80-F-measurevs阈值0.750.70-0.650.60-0.700.750.800.850.90阈值14.50.050.0428.60.03鑫烟粤图峰渠道0.020.010.000246010121416102022242620303234363040士迎庄奖看命/年[7]Y.Yangetal.,"StateEvaluationofPowerTransformerBasedonDigital

Twin,"2019IEEEInternationalConferenceonServiceOperationsandLogistics,andInformatics(SOLI),Zhengzhou,China,2019,pp.230-235.2024年电力信息通信新技术大会案例3.2：电力二次设备缺陷智能诊断与辅助决策武漢大學某著名企业继电保护统计分析及运行管理STATEGRID今天是2019年3月1日至期五12:00:36育技品按管理业皮胶系统设备台账管理业设备保障事件管理事件管理事件(保护课堂)餐件(设置课堂)设备装箱管理设备制备缺陷基本信息报告广达指一次设备运行管理基本信息报告广达指一次设备运行管理统计管理非常自然管理文档觉得数据检查查询存输管理系统管理有效统计管理非常自然管理文档觉得数据检查查询存输管理系统管理有效都是录入都是录入实验D实验D单位20单位20国家某省市公司国家某省市公司广告名称广告名称白丝青菜白丝青菜保护名称保护名称110kV村由线线层保护效果110kV村由线线层保护效果保护类别保护类别线路保护线路保护保护类别学党保护类别学党主保护主保护图的型号图的型号PSL62100PSL62100软件贴本软件贴本模块编称CPU软件版本V1模块编称CPU软件版本V1库装单位库装单位成都地理成都地理设计单位设计单位纳税箱纳税箱行灯灭，袁晶玉板拆异掌声誓。行灯灭，袁晶玉板拆异掌声誓。□手段单人：□手段单人：□请输入□请输入注：保障标志，经验经济领导领导红、统策外资源信息注：保障标志，经验经济领导领导红、统策外资源信息□特此课图分析□特此课图分析2022年2022年服务校U票学性附图服务校U票学性附图日日钢筋发生时间钢筋发生时间保护基谷设计保护基谷设计22缺陷设备分类缺陷设备分类保护销售本体保护销售本体B10000B10000CPU维护CPU维护具体防范学生具体防范学生元器件损坏(不包括保护车件)元器件损坏(不包括保护车件)责任部门责任部门制造期门制造期门妈妈就妈妈就一题一题□调理议验证□调理议验证测试建议测试建议更换-推荐率为0.16更换CPU板-指挥率为1.07更换-推荐率为0.16更换CPU板-指挥率为1.07□导入□导入['带力必须将]['带力必须将]날一题날一题答案录入督促分析设备检测管理资商校验工事验期设备检验设备检验(辅助)1104V发现下系统运行管理1002001下系统运行管理某省市系统运行管理支付法法运行管理产自销查运行管理[8]戴宇欣，，季知祥等.基于功能缺陷文本的电力系统二次设备智能诊断与辅助决策[J].电力自动化设备,2021,41(06):184-194.DOI:10.16081/j.epae.202106006.2024年电力信息通信EPICT新技术大会基于多模态大模型的配电继护装置缺陷诊断平台2024年电力信息案例3.3：某著名企业调度故障处置数据预处理与信息抽取ine武漢大學研究应用实时辅助决策功能省地协同处置引擎内容三研究背景为保障冬奥期间冀北某著名企业供电的安全性、可靠性，对某著名企业协同保障效率提出了新的要求如何依据现有某著名企业故障数据，辅助省地调控工作人员进行某著名企业故障处置，提升某著名企业协同保障效率知识图谱某著名企业故障处置实体库某著名企业故障处置知识图谱研究内容二研究难点如何构建事件驱动、具有知识推理功某省市地协同故障处置知识图谱，并实现知识可视化与友好交互?技术/工具实体识别技术知识图谱构建技术数据集故障处置潮流调规故障集预案数据细则研究数据获取故障集构建内容一研究内容研发某著名企业调度故障处置数据预处理与信息抽取软件模块，设计某著名企业故障处置引擎知识图谱；构建设备拓扑模型数据源D5000调控云建立基于知识某省市地协同的某著名企业运行故障调控处置平台架构；构建设备参数模型建立某著名企业运行故障调控处置知识图谱；2024年电力信息通信EPICT新技术大会研究方向4：电力系统多元业务智能化运营数据驾驶舱智能设备运维行业AI教培企业运营智能化□如何充分利用能源系统运行量测数据、监控巡检视频、非结构化运维记录等海量多源异构数据，依托大模型技术实现多模态数据对齐及价值挖掘?业务支撑系统集成开发共性问题交互可视化某著名企业端Web语音文本用户□如何解决领域专家知识难以量化、无法沉淀、断代问题严重的痛点，依托大模型沉淀，业务新人快速成长?助力业务经验持续。执行多业务场景任务执行智能体数据分析智能体生成式应用智能体任务执行智能体知识问答数据检索工具调用流程编排□电力企业运营指标智能交互驾驶舱；□语义驱动的发电设备分析工具智能调用技术；专业领域大模型构建实践案例□发电厂一次设备故障树的流程自主化智能诊断平台；□新型并网主体的安全风险辨识与防护技术研究；领域知识库向量库专业领域大□面向电力行业的AI教培及智能业财一体化平台；模型案例文本专家经验通用大模型2024年电力信息通信EPICT新技术大会案例4.2：语义驱动的发电设备分析工具智能调用技术武漢大學当前电厂发电机组设备技术档案繁多、管理困难、数据利用率低。大模型等人工智能技术飞速发展；核电设备的传统故障诊断和应急响应效率较低；核电站设备运维涉及大量专业知识、海量运维数据和严格的操作流程。研究难点多源异构数据知识表征；大模型检索问答与内容生成的可靠性与可解释性提高；用户侧数据侧需求融合与任务联调。研究难点如何让大模型准确地生成结构化查询语句以自动化获取运维数据；如何让大模型高效地学习核电设备故障诊断涉及的复杂条件判断与逻辑推理；如何将核电设备故障树有效拆分交由多个大模型处理以及如何串联不同大模型形成高效工作流。研究内容提取行业文档知识；实现海量多源