人工智能赋能新型电力系统的探索及案例（2025年）

提1研究背景4数据集开源信息1研究背景1研究背景●新型电力系统优势：●新型电力系统优势：●遇到挑战：转型面临挑战能源电力转型转型面临挑战能源电力转型1研究背景代表性人工智能模型代表性人工智能模型TransformerBERT全生成式人工智能理发iAI大模型成果进展电力t电厂生通用大模型通用大模型聊天机器人百度文心大模型通用大模型知识增强供电服务ProGen泰龄翱翔AI启发理论及算法发现科学原理明响的填1研究背景常用架构常用架构电力领域知识+任务数据零零领域数据领域数据调用Transformer模块Transformer模块思维链思维链推理适配微调适配微调三种主流大模型架构1研究背景极端场景?1研究背景▶智能化需求▶智能化需求◆持续迭代与升级(持续学习、联合进化)◆模型训练与优化(知识-规则-经验引导)◆数据处理与整合(多源异构数据互补)电力大模型能力层基础层感知层多目标电力大模型能力层基础层感知层多目标高性能计算平台深度学习+计算求解数据低压故薄气象条件擅技空间电塔/交电站图像架空城路杆塔机悦地质灾害水文站点地表径流量时序数据理格多始入数据处理构速单个横型进行及多共型地出多日标住务宇习纯趣堂纯趣堂同技同签提取/璀解意图信息主成相应新内容推断与环块交三先最大化其效用的动作决策交电大模型专家如议调度奴程多元数据海量工况模拟多元数据海量工况模拟数据清洗特征选择数据清洗异构数据异构数据数据准备互起参数代化互神经结构挂案模型生成环境数据经济数据大三维地兢城市速设分区1研究背景1研究背景复杂开放安全可靠性高决策效率高复杂开放电力系统智能化需求系统观测运行工况监测系统观测出力场景出力场景‘动作+指标‘动作+指标新能源出力预测知识新能源出力预测安全可掌配电网潮流推演多时段来样负荷预测配电网潮流推演系统观测‘动作+指标动态权重多目标‘动作+指标多模块并行计算+海量工况推演→实时/高效智能调度1研究背景随机性强极端场景频发提高灵活性人工智能大模型的优势电力交易市场长期合约现货市场容量市场拂绸化客户投诉智理差异环境数据柔性负荷需求响应场景模拟框架充电桩可控负荷1研究背景故障告警《语音播报)基础模型表征学习数据转化为数字向量特征对齐基础模型表征学习数据转化为数字向量向量空间多向量空间读数图片序列数据读数图片序列数据设备拓扑图设备拓扑图运行视频多源异构有效缓解多源异构数据融合●电力系统中海量设备离散运行●源网荷储互动频繁●海量数据呈现多源、高维、异构特点●数据不均衡问题突出，异常数据稀少√方案：数据生成及增强数据模型困境数据模型●传统数学方法面临维数灾问题●小规模神经网络对于数据隐式规律和原理的归纳分析不足√方案：大模型与小模型协同电力电子设备或电网中参数类数据波动预测等计划类数据电力系统实时运行状态类数据息类数据告告纲报提1研究背景2基于人工智能的多样化数据集构建案例3人工智能在数据生成领域的不足与思考4数据集开源信息2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例◆系统构成：配电网、燃气网、供热网、供冷网、耦系统特点化架构，嵌入通信网络，适配高比例可再生能源接入场景CCHP、P2G、电锅炉、燃气锅炉、电制冷等5种耦合设备实现了异质能源在源-荷两端的深度交互。◆数据资源全：提供了完整的系统结构和参数15分钟级负荷与可再生能源出力时序数据，以及极端天气与设2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例口系统节点总体概况节点一功能屋性气气节点一能源屈性电属性-109个气属性-98个能源类型热属性-103个冷属性-9个热功能屋性能源供应节点-25个储能节点-9个多能耦合节点-8个负荷节点-58个传统能源-5个新能源-20个电储能-7个热储能-2个电-热耦合-2个电-气耦合-1个电-冷耦合-1个气-热耦合-3个电-气-热-冷耦合-1个电负荷-58个气负荷-50个热负荷-51个冷负荷-4个2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例系统设备集IES-134系统系统设备集电锅炉燃气锅炉电制冷多能电锅炉燃气锅炉电制冷多能负荷燃气站P2G电转气配备配备热源站电储能光伏电站热储能14种设备类型风机电站14种设备类型2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例综合能源仿真系统“三元票配电110线路98节点100线路一级101节点9节点能源供高比例能源耦合节点多元储多能负新能源多能耦合设备电锅炉系统配备大量2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例常规数据集异常数据集常规数据集异常数据集典型日典型月风机电站出力口推动数据资源整合风机电站出力口构建数据统一化管理，提升数据共享与应用效能多样化数据集口建立仿真系统和关联数据协同研究的标准化体系多样化数据集光伏电站出力演化暴雪、寒潮、演化暴雪、寒潮、线路(短路/泄漏)引起设备/线路故障异常天气系统故障异常天气下异常天气系统故障异常天气下口机理仿真结果：电力—Simulink口项目脱敏数据：电力、天然气、热力耦合数据口大模型生成数据：图卷积生成对抗神经网络神经网络迁移模型2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例架构构思架构构思模型考虑当前研究需求及2数据2数据实原规范复杂灵活实原规范复杂灵活智能调度风险评估架构构建市场需求环境影响案例智能调度风险评估架构构建市场需求环境影响案例研究关键技术32基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例□负荷时序数据曲线小时平均负荷小时平均负荷4)不丹卖育会年小村平D喝4)不丹卖育会年小村平D喝月平均负荷月平均负荷ii不弊奖鱼局会年④不两卖导角与会年口月负隔口负荷数据特点2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例□风机、光伏时序数据曲线□风机、光伏数据特点风机出力风机出力光伏出力光伏出力PV2-N-PV-VilPW40.12基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例2.4异常数据集构建——数据生成内容亿种异亿种异常数据暴雪：24小时内降雪3天日最高温≥35℃速持续≤0.5m/s,且无2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例(a)寒潮天气(b)暴雪天气寒潮气时段(c)高温天气(d)连续无风一风机出力一光伏出力+电负荷一气负荷+热负荷一冷负荷□风机、光伏数据特点□风机、光伏数据特点■高温天气2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例口节点位置口节点位置场景1:CCHP机组冷机故障，仅供电和热，7小时后冷机修复完毕场景2:ES1储能设备故障，拒绝接受输入和输出，4小时后修复完毕N111d节点N111N7节点N111N7N6√场景2:功率稳定不变，部分储存能源输送至其他节点，较近线路输送功率下降且延迟恢复；中远节点受到影响较小，产生轻微波动2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例单相接地故障(历史数据)单相接地故障(历史数据)场景1:线路单相接地，故障继续维持1小时10分后排除并恢复场景2:线路三相接地，0.05s切断，3.5小时后排除并恢复口节点位置距离故障节点远近N11N9NEN9NE厂为保持稳定，2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例口节点位置曲LL场景2:N18-N19冷管道NI距离故障节点远近□N8N6√场景2:故障导致冷负荷下降50%,较近节点功率下降，修复过程造成冷负荷进一障)-风机WT1暴雨高温过载加雨雪导致叶片低沙尘来临风速加叶片等机组元出力降低暴雨来临叶片力降低线路被雨水浸部分风机停止风机出力降低光伏组件出导致功率断崖式下跌光伏组件出导致功率断崖式下跌照强度大幅下降，出力降低分光伏停止工作寒潮来临设部分光伏逆 出力降低，后续维修，逐渐恢复力降低，经清洁修复后逐渐恢复工作2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例低温天气下单相接地(历史数据)迁移(仿真模拟)场场景1:极寒天气下线路覆冰单相接地，故障发生后维持1小时，6小时经检修后恢复。场景2:极寒天气下线路覆冰断线，由于天气原因6小时检修后恢复。口节点位置口节点位置场景1气节点N114√场景1:持续低温致使线路绝缘层受损，线路覆冰致使单相接地，电负荷下降40%后因检修下降至原0.1%,由于天气和故障，气负荷增加20%;较近√场景2:极寒天气下输电线路结冰致使输电线路断裂，电负荷下降至原0.1%,由于天气和故障，气负荷增加25%;较近节点电负荷下降；2基于人工智能的多样化数据集构建案例2基于人工智能的多样化数据集构建案例口节点位置N¹18口节点位置N¹18故障位置N116节点N11节点N118场景1:寒潮导致N44-N118气管道冰冻破裂泄漏，32小时后泄漏排除并恢复场景2:寒潮导致N12-N117气管道冰冻破裂泄漏，15小时后泄漏排除故障并恢复场景3:寒潮导致N109-N110热管道结冰堵塞，3小时后堵塞排除并恢复场景1场景2场景3√场景1:泄漏导致气负荷下降60%,较近节点气负荷下降30%√场景2:泄漏导致气负荷下降90%,较近节点气负荷下降35%√场景3:堵塞导致起始段热负荷增加80%,终点端热负荷下降80%1研究背景2基于人工智能的多样化数据集构建3人工智能在数据生成领域的不足与思考4数据集开源信息3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考际突变点(跳变、骤降等)峰不显著际突变点(跳变、骤降等)峰不显著荷缺乏差异性强，忽略节假日因素小时平均负荷小时平均负荷实际测量A实际测量A生成月平均负荷实际测量月平均负荷实际测量3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考实际测量A生A生成3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考口风机出力■Al生成数据存在的问题风电自相关系数实际测量A生成风电自相关系数实际测量A生成0.4波动性强滞后数m滞后数m25周期性明显025周期性明显0实际测量实际测量波动模式复制A生成规则钟形挡，出力过高周时序数据02-063人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考口光伏出力口光伏出力实际测量实际测量A生成云层遮挡等扰动，峰值偏期性过强无衰减，气象相4343人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考故障位置实际测量故障位置实际测量节点选择节点选择故障值电压电压3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考实际测量故障位置风机电站实际测量故障位置节点选择节点选择0.99电压3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考√趋势偏离：变化方向严重偏差√特征震荡：非扰动区域产生异常波电压相角值超出物理合理范围实际测量A生成实际测量A生成故障位置特征震荡特征震荡电压节点选择电压节点选择节点编号3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考实际测量实际测量A生成违背物理实际幅值缩减不足生成结果中输出变化幅度显著偏离真实分布势相悖3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考数据可获取性问题数据质量问题数据可获取性问题数据质量问题口电力系统数据特点■涵盖生产、传输、储存、交口电力系统数据特点数据安全问题数据安全问题■与经济、社会、环境、能源多领域相关，涉■天气情况、地理环境以及社会环境■对数据采集、处理、分析提出强时效性要求湿度■消费侧通过分布式发电、储能、电动汽车等方式交互性参与需求响应湿度■源网荷储数据强耦合发电3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考□可解释性不足数据依赖性强且输出有不确定性黑箱模型0G6SGgDetf海量参数口能力边界可行域非线性，传统AI适应性不足资源主体约束功率平街约束◆配网潮流约束□幻觉问题3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考41◆构建步骤数据2驱动3纽实现多源数据融合机理+数据+知识混合驱动构建策略采集位置风机光伏负德多时间尺度信号传播数据汇聚可靠性分析碳排放轨迹跟踪数据交换可再生能源消纳系统运维管理实现方式深度学习图文识别软件仿真数据模型库数据库优化调度运行监测数据开放共享节点数量批数据接入流数据接入系统拓扑结构更新非为构文件结构化文件邻接矩阵3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考◆增广步骤预处理缺失值填补与数据标注预处理缺失值填补与数据标注时序时序2提取3因果推理挖掘风险标签挖掘风险标签溯因增强填补数据风险子图图扩散生成模型实现极端场景数据增广423人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考气象特征(协变量)输入特征提取模块数据评判模块风速、能见度、光照强度、温度……常规数据常规数据集故障数据集常规数据集故障数据集风机、光伏、负荷全年时序数据常规注意力机3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考源-荷-储采集数据+仿真数据+实时运行数据+伪数据集基于多域混合训练的物理信息神经网络主分支评价分支特征提取反馈调优电能质量数据分布式能源数据实时更新数据集运行管理数据电压合格率背景指标可靠性指标统计线损率输入数据指标体系多源异构数据集设备运行断面数据安全性指标设备负载率训练数据+策略三相不平衡度输出的反馈利用监督学习反馈人工智能大模型收集标注数据训练Q收集对比从训练数据集数据集重新采专家3人工智能在数据生成领域的不足与思考3人工智能在数据生成领域的不足与思考常规数据常规数据异常数据多源异构数据相关政策风速线路故障设备故障洪涝沙尘电力领域知识备)可转换为存储于储热站#4融合部位参数替代模式架构串联模式物理模型数据驱动模型计算结果计算结果数据动模壁物理模型输入变量输入变量3人工智能在数据生成领域的不足与思考系统